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La inteligencia artificial (IA) ha revolucionado la relación entre empresas y clientes al mejorar la personalización, eficiencia y calidad del servicio. Sin embargo, en México, esta tecnología enfrenta retos significativos en términos de confianza y aceptación.

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Así lo afirma el estudio Elevar la experiencia del cliente a nuevos niveles con IA, realizado por KPMG, quien señala que, entre los principales hallazgos del reporte, destaca que el 25% de los consumidores desconfía de que la IA pueda garantizar la seguridad de sus datos personales.

 

También, existen preocupaciones relacionadas con el reemplazo de empleos (19%), la falta de interacción humana (15%), información incorrecta (14%) y la incapacidad de comprender emociones humanas (13%).

 

Pero a pesar de estos retos, el nivel de excelencia en experiencia del cliente (CEE) en México mejoró ligeramente, pasando de 8.17 en 2023 a 8.21 en 2024, según una evaluación realizada a 200 marcas. Las empresas con mejor desempeño incluyen a Nike, Adidas y Amazon, con calificaciones de 8.93, 8.91 y 8.84, respectivamente.

 

Manuel Hinojosa, socio de KPMG México, resaltó que entender las inquietudes de los consumidores es clave para implementar tecnologías como la IA. “Es fundamental equilibrar el uso de la tecnología con una conexión emocional sólida que enriquezca la experiencia del cliente en su recorrido de compra”, afirmó.

 

Beneficios económicos y casos de éxito de la IA

El estudio también resalta el impacto económico de la IA: por cada dólar invertido, las empresas pueden obtener un retorno de 3.5 dólares en menos de 14 meses. Sectores como el financiero ya emplean soluciones basadas en IA, como chatbots, para mejorar el servicio al cliente, predecir necesidades y detectar fraudes. Asimismo, plataformas de comercio digital utilizan esta tecnología para personalizar recomendaciones y simplificar transacciones.

Claves para una implementación exitosa de la IA

Para garantizar el éxito de la IA, KPMG identifica 12 principios que describimos a continuación:

  1. Comenzar por algo pequeño:Seleccionar un caso de uso interno para ajustar y perfeccionar el sistema antes de implementar la IA a gran escala.
  2. Centrarse en la confianza:Evaluar cómo la IA genera confianza dentro y fuera de la organización.
  3. Tratar a la IA como un colaborador virtual:Asignar a la IA roles claros que permitan a los colaboradores humanos comprender cómo ésta complementa su trabajo.
  4. Mantener la conexión humana:Incorporar a las personas en los recorridos del cliente impulsados por IA para mejorar la experiencia.
  5. Tener claridad sobre el valor económico de la IA: Comunicar los beneficios en términos de ahorro de costos y valor agregado a las partes interesadas.

 

 

  1. Medir la aceptación del cliente: Monitorear la satisfacción del cliente constantemente.
  2. Posicionar a los datos como un activo estratégico:Priorizar la calidad de los datos en lugar de la cantidad para la toma de decisiones.
  3. Gestionar la pérdida de puestos de trabajo:Abordar los impactos laborales (roles que se perderán y surgirán) con transparencia, así como brindar capacitaciones al talento.
  4. Establecer una visión clara para la IA: Definir una visión a largo plazo para la implementación de la IA, comunicando sus beneficios futuros.
  5. Planear el camino a seguir: Establecer un plan de IA con enfoque en resultados que evolucione junto con la madurez de la organización.
  6. Considerar los riesgos emergentes:Estar consciente de los posibles riesgos y definir un plan para mitigarlos.
  7. Crear una cultura que favorezca la IA: Fomentar una cultura que ayude al personal a diseñar experiencias innovadoras, además de procesos eficientes.

 

Manuel Hinojosa concluyó que “la IA puede aportar grandes beneficios como experiencias más fluidas, reducción de costos y aumento en las ventas; pero su adopción requiere un enfoque ético y estratégico para fortalecer la confianza del cliente y reforzar su lealtad”.

 

Hacia el futuro

Aunque la IA tiene el potencial de transformar la experiencia del cliente, las empresas en México deben enfocarse en superar las preocupaciones de los consumidores y gestionar los riesgos asociados para capitalizar su valor. Esto implica una planificación cuidadosa y un equilibrio entre tecnología e interacción humana que garantice el éxito a largo plazo.