La Revolución de la Inteligencia Artificial
La inteligencia artificial (IA) lleva décadas en desarrollo, pero actualmente está causando un impacto sin precedentes. Las empresas empiezan a valorar el potencial casi ilimitado de la IA generativa y están acelerando sus proyectos en diversas áreas de negocio.
Se están lanzando nuevos proyectos en la cadena de suministro, recursos humanos, ventas y marketing. Los líderes se enfrentan al reto de gestionar estas iniciativas de manera efectiva. Pero, ¿necesitan realmente nombrar un ejecutivo experimentado para centralizar el control?
El Error de Nombrar un Zar de la IA
Contrario a la creencia popular, centralizar el control bajo un "zar" de la IA no es la solución. A menudo, las grandes empresas cometen el error de asignar un líder sénior para manejar nuevas tecnologías. Esto ya lo vimos con el metaverso y el blockchain.
En muchas organizaciones, la decisión de nombrar un responsable para la adopción de nuevas tecnologías se toma de manera casi automática. Sin embargo, esta estrategia suele ser contraproducente.
Liderar Desde la Primera Línea
Para desarrollar tecnologías aplicadas, como la IA, los líderes deben identificar oportunidades dentro de los flujos de trabajo existentes. Es crucial entender cómo se realizan las tareas diarias.
Los líderes en primera línea, a diferencia de los zares, están mejor posicionados para descubrir y aplicar utilidades tecnológicas. La innovación debe surgir desde la base y ser respaldada por un centro de excelencia encargado de proveer plataformas, ingeniería de datos y gobernanza.
Propiedad del Proceso por Equipos
Las empresas deben conferir a los equipos la responsabilidad del proceso de innovación tecnológica. Estos equipos poseen la experiencia operativa necesaria para aplicar la tecnología al negocio de manera responsable y a escala.
Las personas en niveles funcionales son quienes reconocen los desafíos operativos y pueden identificar rápidamente las herramientas más eficaces. Estos grupos, que manejan el presupuesto y los acuerdos de nivel de servicio, se enfocarán en proyectos que beneficien tanto la eficiencia como la efectividad.
Aprovechando la IA en Verizon
Verizon es un ejemplo destacado en la aplicación de IA a sus procesos. Se han asociado con empresas externas para perfeccionar modelos en tres áreas principales:
- Operaciones: Uso de grandes modelos lingüísticos para tareas cognitivas y computacionales.
- Redes: Aplicación de IA en el diseño de desarrollo, predicción de capacidad y amplificación de potencia.
- Atención al Cliente y Ventas: Uso de IA para marketing y personalización.
Con cientos de dispositivos y aproximadamente 100 promociones activas, los equipos de atención al cliente de Verizon recurren a la IA para aliviar la carga cognitiva. Un bot de búsqueda de IA les ayuda a manejar rápidamente las consultas de los clientes de manera personalizada.
Resultados Tangibles
Gracias a la IA, Verizon ha alcanzado una precisión en las respuestas a la par con los humanos, con el objetivo de llegar al 99%. Están invirtiendo en áreas donde la IA ha demostrado mejorar sus KPI.
En ventas, una herramienta de IA ayuda a anticipar las necesidades de los clientes, ofreciendo soluciones proactivas basadas en datos históricos. Esto ha incrementado su tasa de conversión en más del 6%, desde nuevas suscripciones hasta actualizaciones de planes.
Capacitación y Descentralización
Verizon ha capacitado a sus equipos de primera línea para que usen la IA de manera más eficaz, reduciendo su carga cognitiva y permitiéndoles enfocarse en la interacción humana. Han descentralizado el proceso decisional, permitiendo que los resultados de IA sean evaluados y ajustados en toda la organización.
La comparación con la era del Internet a principios de los 2000 es inevitable. Entonces, se pensaba que con solo añadir un vicepresidente de Internet y lanzar un ".com" era suficiente. Hoy en día, las empresas deben ir más allá de nombrar un nuevo ejecutivo para tener éxito con la IA.
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