Desmitificando la IA y por qué CRM e IA son una gran pareja

La inteligencia artificial (IA) está en todas partes hoy.

Ya sea en recomendaciones personalizadas en su plataforma de transmisión o compras en línea favorita, indicaciones paso a paso desde su automóvil o interacciones con su asistente inteligente favorito, la IA es cada vez más una parte de la vida cotidiana.

A nivel mundial, el mercado de IA alcanzará casi $200 mil millones para 2025.

Y la industria de CRM no es una excepción cuando se trata de adoptar tecnologías de IA.

Hoy en día, la IA se aplica con frecuencia en las aplicaciones de CRM. Desde los equipos de marketing hasta el personal de apoyo, la IA está ayudando a las empresas a llenar mejor sus canales de ventas y a mantener las relaciones con sus clientes. Si su sistema de CRM actualmente no utiliza IA, es posible que se esté perdiendo grandes oportunidades para mejorar la experiencia de sus clientes.

El matrimonio entre IA y CRM también es lucrativo. ¡Este año, la IA en CRM generará más de 1,1 billones de dólares en ingresos!

En este artículo, desacreditamos algunos mitos comunes sobre la IA y analizamos cómo la IA puede mejorar las relaciones con los clientes y simplificar su trabajo diario.

¿Qué es la IA?

En pocas palabras, la IA es una herramienta que ayuda a las personas a hacer su trabajo de manera más rápida, eficiente y efectiva.

AI utiliza la velocidad inherente de los sistemas informáticos y las ventajas de procesamiento para realizar tareas típicamente asociadas con la inteligencia humana. Los ejemplos incluyen la identificación de patrones, la resolución de problemas complejos y la mejora del rendimiento a través del aprendizaje.

Los términos "IA" y "aprendizaje automático" suelen aparecer juntos y se usan indistintamente. Pero el aprendizaje automático y la inteligencia artificial no son lo mismo.

• IA es una disciplina más amplia que intenta replicar los procesos analíticos y de toma de decisiones humanos en máquinas.
• Aprendizaje automático es un subconjunto de procedimientos de la IA que se ocupa del entrenamiento adaptativo para mejorar el análisis de datos y la toma de decisiones de las máquinas.

¿Por qué algunas personas le temen a la IA?

A pesar de los beneficios bien establecidos de la IA, muchas personas y empresas continúan teniendo reservas sobre su uso debido en gran parte a una falta de comprensión de la IA y sus capacidades.

El complejo de reemplazo

Debido a su representación en los medios populares, la noción de IA todavía evoca imágenes de Skynet tomando el control del mundo. Incluso aquellos que tienen expectativas más realistas sobre la IA a menudo temen que el objetivo final de la IA sea el reemplazo de los trabajadores humanos.

Seamos claros:¡estos temores son exagerados!

Si se implementa correctamente, la IA es una ayuda para la productividad humana en lugar de un reemplazo para un empleado humano. Y debido a que la IA realmente no funciona por sí sola, la IA crea puestos de trabajo para programadores y científicos de datos.

¿Seguirá la IA desarrollando más y mejores capacidades? ¡Sí, pero eso es algo bueno! Y solo sucederá con una participación y supervisión sustanciales de programadores humanos y profesionales informáticos.

El dilema de la complejidad

Otra preocupación común sobre la IA en las aplicaciones comerciales modernas es que es demasiado compleja para los usuarios cotidianos.

La creencia es que la IA requiere la construcción de modelos matemáticos intrincados y luego una programación compleja. Pero para muchas aplicaciones, la IA opera en segundo plano, a menudo sin que los usuarios sepan que está ahí.

Incluso cuando se trata de programar aplicaciones de IA, existen soluciones más simples que contratar un gran equipo de codificación para trabajar las 24 horas.

En general, el temor de no tener suficiente talento y especialistas dedicados suele prevalecer cuando las empresas consideran las tecnologías de IA.

Una solución es mejorar las habilidades de los trabajadores existentes. Muchas empresas ahora están llenando las brechas de talento de alta tecnología al proporcionar a los trabajadores capacitación adicional. Oportunidades para desarrollar habilidades a través de programas como tutoriales de codificación en línea que refuerzan la experiencia técnica interna mientras aumentan la lealtad de los empleados con un trabajo más emocionante y mejores oportunidades de progreso.

La complicación del sesgo

Sin embargo, existen preocupaciones legítimas sobre la IA.

Un problema importante es que el sesgo inyectado puede sesgar sus resultados. Un informe reciente de Gartner sugiere que para 2022, el sesgo de datos proporcionará al menos algunos resultados erróneos en el 85 % de todos los proyectos de IA.

¿Qué es exactamente el sesgo en la IA? Los principales sesgos son el sesgo de datos y el sesgo algorítmico:

• Una explicación simple del sesgo de datos está creando un conjunto de datos de entrada que no refleja con precisión la población que está analizando.
• Sesgo algorítmico (es decir, el sesgo integrado en el modelo analítico) también es una preocupación porque los algoritmos deficientes pueden empeorar los sesgos de los datos de entrada.

¿En inglés por favor? Usemos un ejemplo.

Los programas de reconocimiento facial son famosos por sus problemas de sesgo de entrada. Originalmente, estos programas se construyeron utilizando predominantemente los rostros de hombres blancos de origen europeo. Como resultado, los programas con frecuencia identificaban erróneamente a las personas de color y a las mujeres de color, en particular.

A menudo, el sesgo de los datos de entrada resulta de sesgos inherentes (p. ej., prejuicios raciales y sexuales) de los empleados que construyen las rutinas de IA. Si bien la inserción de sesgo puede ser intencional, es mucho más probable que el sesgo no intencional afecte negativamente las implementaciones de IA. Tener equipos más diversos trabajando en sus implementaciones de IA puede minimizar el sesgo algorítmico y de entrada, lo que lleva a mejores resultados generales.

Cómo la IA puede mejorar la productividad general del trabajo

La sociedad moderna prospera con cantidades cada vez mayores de datos, muchos más de los que la persona promedio puede digerir.

¿Sabía que cada día se crean más de 2,5 quintillones de bytes de datos y que para 2025 habrá 175 zettabytes (1 zettabyte tiene 21 ceros) de datos en la esfera de datos global?

La IA puede convertir esas enormes recopilaciones de datos en información significativa, lo que permite a los trabajadores simplificar su carga de trabajo y recopilar más información de los datos que tienen al alcance de la mano.

Aceleración de los procesos empresariales

La velocidad es crucial en la mayoría de las decisiones comerciales. Por lo tanto, cuanto más rápido pueda obtener información de sus datos, mejor podrá tomar decisiones de alto impacto.

Las herramientas de IA automatizadas superan con creces las capacidades humanas en lo que respecta a la velocidad. Sin duda, sus empleados podrían usar métodos menos automatizados, por ejemplo, consultas SQL, para analizar los datos de la empresa. Pero el elemento humano reduce tanto la velocidad analítica como la precisión. Mientras tanto, los modelos de IA aplican consistentemente los mismos criterios a todos los datos, evitando posibles errores analíticos.

Las herramientas de IA automatizadas también pueden facilitar la comunicación entre sus empleados y sus clientes. ¡Esto significa que puede mejorar significativamente la experiencia general del cliente simplemente ofreciendo respuestas más rápidas a sus clientes!

Agregar múltiples fuentes de datos

Los datos que las empresas usan todos los días provienen de varias fuentes (dispositivos, aplicaciones, bases de datos, etc.) y, a menudo, en muchos formatos diferentes. Por lo tanto, puede ser bastante difícil identificar la información más útil entre estas fuentes. Afortunadamente, esto es en lo que destaca la IA:en el manejo de conjuntos de datos dispares.

Mejorar la calidad de los datos

¿Qué es mejor:más datos o menos datos?

Honestamente, esta es la pregunta equivocada. Lo que la mayoría de las aplicaciones realmente necesitan es datos de mejor calidad .

Incluso las herramientas de IA pueden tener problemas cuando se enfrentan a grandes cantidades de datos irrelevantes. De hecho, el 65 % de los ejecutivos de empresas de todo el mundo sienten que sus inversiones en IA hasta la fecha no han generado suficiente valor para la empresa. Pero, en gran parte, esto se debe a la mala calidad de los datos.

Lo que les falta a estas empresas es la capacidad de la IA para preprocesar los datos de entrada. Los modelos de IA bien construidos pueden escanear datos de entrada en busca de problemas de calidad y segregar datos irrelevantes o problemáticos. Al centrarse solo en los datos más relevantes, los modelos pueden proporcionar el mejor resultado analítico posible.

Identificación de problemas de cumplimiento

Hoy, las noticias globales están llenas de historias que involucran violaciones de la privacidad de datos. Y las leyes actuales de privacidad de datos (p. ej., HIPAA, GDPR, PDI-DSS, etc.) han atraído una gran atención debido a los escándalos recientes.

También puede entrenar herramientas de IA para reconocer posibles problemas de cumplimiento con los datos de entrada.

Identificar datos que pueden tener implicaciones de privacidad rara vez es tan simple como buscar un campo llamado "número de seguro social". Las herramientas de IA pueden analizar rápidamente sus datos, destacando los datos que necesitan protecciones separadas y, por lo tanto, facilitando el cumplimiento y salvando a su empresa de fuertes multas o (peores) casos judiciales.

La mayoría de las leyes de privacidad de datos también contienen requisitos de protección de datos, por lo que las empresas deben utilizar las mejores herramientas posibles para evitar que los ciberdelincuentes accedan a datos personales confidenciales. Con su capacidad para escanear cantidades masivas de datos (por ejemplo, tráfico de red) incluso en patrones mínimos (por ejemplo, actividad anómala), la IA crea una protección más sólida para todos sus datos, incluidos los datos cubiertos por restricciones de privacidad.

Por qué la IA es más simple de lo que pensabas

Es hora de desacreditar el siguiente mito más extendido sobre la IA:debe ser muy experto en tecnología para usarla.

Al contrario de lo esperado, el uso de IA no siempre requiere conocimientos de codificación.

Ya sea que lo sepa o no, las herramientas modernas de inteligencia artificial ya existen en el fondo de muchas aplicaciones existentes, como filtros de correo electrónico (por ejemplo, filtros de correo no deseado, carpetas inteligentes), análisis e informes financieros, reconocimiento de voz, reconocimiento de imágenes y más.

Al elegir aplicaciones para su negocio, debe considerar si aplican IA de manera efectiva para mejorar el rendimiento del sistema y sus flujos de trabajo.

Incluso cuando se crean aplicaciones y análisis de IA internamente, el proceso no tiene por qué ser demasiado complejo. Algunas herramientas permiten a los usuarios crear algoritmos analíticos de IA sin saber nada de codificación. Las herramientas de arrastrar y soltar para crear análisis y las estructuras de informes asociadas simplifican la implementación de la IA, incluso para los novatos.

Las herramientas de IA también brindan a sus empleados formas más naturales de generar conocimientos prácticos a partir de los datos de su empresa. Por lo tanto, en lugar de escribir consultas en idiomas desconocidos, sus empleados pueden tener una conversación con sus fuentes de datos a través del procesamiento de lenguaje natural (NLP) mejorado por IA.

Cinco formas en que el CRM mejorado con IA puede mejorar su rendimiento

Una de las aplicaciones más críticas para muchas empresas es su sistema CRM, el centro de todas las comunicaciones con los clientes.

Como registra todo el ciclo de vida del cliente, desde la generación de prospectos hasta el contacto inicial a través de los contactos posventa, un sistema de CRM afecta todos los aspectos de su negocio:marketing, ventas, atención al cliente, cadena de suministro y más.

Aquí hay algunas formas en que la IA puede mejorar su CRM.

1. Cree mejores perfiles de clientes

Debido a sus excelentes capacidades de reconocimiento de patrones, los sistemas CRM mejorados con IA pueden convertir los datos de clientes potenciales y existentes en perfiles de clientes ideales. A continuación, puede ver cada nuevo cliente potencial o contacto en el contexto de su perfil de cliente. Esto le permite enfocar mejor sus esfuerzos de marketing e invertir en los clientes potenciales que tienen más probabilidades de generar ventas.

2. Proporcionar respuestas más rápidas a las consultas

Es primordial ofrecer respuestas rápidas a las consultas de los clientes. Los clientes potenciales no esperarán mucho antes de seguir adelante. Los sistemas CRM mejorados con IA le brindan varias formas de automatizar y acelerar las comunicaciones con sus clientes.

Primero, las herramientas de AI NLP pueden ayudarlo a categorizar correctamente las solicitudes entrantes y enviarlas a las personas adecuadas para una respuesta. Cuando se vinculan con su sistema de CRM, estas herramientas también pueden ayudarlo a priorizar las solicitudes según los perfiles de sus clientes y los historiales de comunicación.

Las herramientas de IA también ayudan a proporcionar respuestas automatizadas rápidas a las consultas sin involucrar a un empleado real. Darle a un cliente una respuesta rápida, incluso si es para proporcionar información que requiere conversaciones de seguimiento en persona con un empleado, crea un toque especial y le dice al cliente que sus preguntas son importantes y que se están abordando.

3. Interactuar con una gama más amplia de clientes

En el mundo empresarial globalizado de hoy, las barreras del idioma pueden dificultar la adquisición y retención de clientes. Incluso las empresas con enfoque local se reúnen con frecuencia con clientes cuyo idioma nativo es diferente al suyo. Las herramientas de comunicación mejoradas por IA en los sistemas CRM simplifican la comunicación a través de las barreras del idioma sin la intervención de un empleado multilingüe.

4. Comprender mejor las solicitudes de los clientes

Cuando recibe una solicitud de un cliente, debe comprender qué tan urgente es y su gravedad. Los sistemas de CRM mejorados con IA pueden analizar la solicitud y generar una calificación de puntaje de sentimiento:el estado mental general de su cliente. Luego puede aplicar sus procesos internos para priorizar la solicitud y asignarla a la cola de soporte adecuada.

5. Chatbot para atención al cliente 24/7

Los clientes de hoy exigen servicio las 24 horas, sin importar en qué zona horaria se encuentren. Los tiempos de respuesta prolongados pueden dañar rápidamente la relación con el cliente.

Desafortunadamente, la verdad es que muchas empresas, pequeñas y medianas en particular, simplemente no tienen los recursos para atender los teléfonos, el correo electrónico u otros canales de soporte las 24 horas del día, los 7 días de la semana.

Los chatbots basados ​​en IA pueden brindarle a su empresa una presencia de soporte constante, incluso cuando sus empleados no están disponibles. A menudo pueden abordar de manera competente las inquietudes o preguntas de los clientes. Y cuando no pueden, le ha mostrado al cliente un intento inicial oportuno para resolver sus problemas. A continuación, puede realizar un seguimiento con una interacción personal durante el horario comercial habitual. La cadena de comunicación no se interrumpe y usted brinda al cliente una mejor experiencia general.

Conclusión

El uso de IA se está acelerando rápidamente y por una buena razón.

Amplifica las capacidades de los sistemas comerciales actuales y hace que los flujos de trabajo y los procesos comerciales cotidianos sean más rápidos y eficientes. Y cuando se combina con su sistema CRM, construye mejores relaciones con los clientes y canalizaciones de ventas.

Entonces, en lugar de ver a la IA como un ejercicio de codificación complejo, o peor aún, como un enemigo que busca robar trabajos, las empresas deberían ver a la IA como el amigo y aliado que puede y debe ser.