Siguiendo el hilo de explicar la Inteligencia Artificial y sus tipos que expliqué en el artículo ¿Qué es la Inteligencia Artificial?, ahora vamos a proyectar estas herramientas en qué nos pueden aportar a nivel corporativo para mejorar como empresa, tanto de cara al cliente, como internamente, como de cara al resto de stakeholders con los que la empresa tenga relación.

ChatBots de cara al cliente

El mundo del comercio ha cambiado mucho en los últimos 10-15 años. Ahora empresas como Amazon lideran la venta a consumidor final por medio del comercio online. Si bien en este proceso se liberan muchos costes fijos, (salarios, alquileres de espacios físicos, mantenimiento, seguridad, etc), se generan otras necesidades para satisfacer nuevas formas de hacer el negocio. A día de hoy una empresa sin comercio online y presencia online no tiene mucho que hacer. Incluso han ganado peso empresas como PcComponentes o Electrónica Vicente por saber leer el momento y, desde sus sedes, virar el negocio hacia un negocio netamente online, basado en la gestión de proveedores, de stock y almacén y de logística.

Pero, como he comentado, se generan unas necesidades que antes se satisfacían directamente en mostrador de tienda. Y son la gestión de las incidencias, dudas, quejas, sugerencias y reclamaciones, tanto preventa, venta o postventa. Para ello el equipo de contact center de un comercio electrónico tiene que ser amplio, multicanal y formado.

Ahora bien, ¿Si entrenamos a nuestro LLM con?:

• Todos los productos de nuestra web y sus características
• Tiempos de entrega en tiempo real consultando stock y procesos logísticos
• Estado de los pedidos de los clientes
• Incidencias en logística o roturas de stock
• Incidencias en cobros
• Información de otras compras de otros clientes

Si hacemos eso y usamos un ChatBot que beba de ese modelo y pueda realizar conversaciones coherentes y con sentido con los clientes, tenemos resuelto un amplio porcentaje de los contactos. Como salida el ChatBot siempre podrá redirigir la conversación a un agente humano para aportar lo que se necesite (o aguantar el chaparrón). Preguntas como:

• Quiero comprarme una lavadora de más de 10Kg que centrifugue a más de 1400 Revoluciones, que llegue a 90º de temperatura, se conecte a la wifi a mi SmartHome, sea de color acero y no haga mucho ruido.
• Necesito un frigorífico americano de 4 puertas con dispensador de agua y hielo
• Quiero un tornillo de 4 cm con cabeza tipo Allen
• Dame la lista de las cámaras de fotos más vendidas de clientes con un perfil similar al mío,
• ¿Donde está mi pedido?
• He recibido dos cargos por el producto que compré
• Quiero devolver el producto, ¿Qué debo hacer?

La dificultad está en controlar ese ChatBot tanto a nivel de imagen de empresa, como a nivel de privacidad, puesto que vas a dejarlo hablar directamente con el cliente .

ChatBots internos

Además de poder tener ChatBots de cara al cliente, también podemos tener ChatBots de cara a nuestros empleados. Si entrenamos nuestro modelo con nuestros procedimientos internos, manuales de procesos internos, el know-how de tareas administrativas o impuestas por la dirección, catálogo de aplicaciones a usar y manuales, etc. y creamos un (o uno por cada departamento/proceso) ChatBot, de repente tenemos un compañero de trabajo listo que nos puede proporcionar, sin cansarse, toda la información de nuestro trabajo. Imaginad, la curva de aprendizaje se aplana en gran medida, la formación se simplifica, los seniors no perderían tanto tiempo y esfuerzo en formar a juniors. Además los juniors se deben acostumbrar a buscarse por si mismo las soluciones a sus problemas o dudas en la empresa.

Bajo mi punto de vista, esto es una de las piezas clave para aumentar drásticamente la productividad de una empresa, y más aún en grandes corporaciones con procedimientos complejos y tediosos.

Automatización de procesos (RPA)

Con RPA (Robotic Process Automation) impulsada con una Inteligencia Artificial podemos, como empresa, automatizar procesos y Workflows internos sin necesidad de la intervención humana,. Por ejemplo, podemos leer el documento creado por IBM Automatización y RPA en la empresa (investigación realizada en 2021) donde es una medida de la satisfacción de los clientes implantando RPA.

Ejemplos de RPA

• Proceso con OCR que lee facturas generadas por los proveedores y genera los documentos en el sistema ERP correspondiente y, si el importe es elevado iniciar un workflow de aprobación con los responsables de compras.
• Creación de solicitudes de compras cuando hay una rotura de stock de un producto o si se llega a un nivel de stock concreto.

Con RPA se pueden automatizar tareas rutinarias de la empresa, pero con Inteligencia Artificial se puede ir un paso más allá y automatizar tareas no rutinarias puesto que tenemos un ente pensante que puede adaptarse a la situación y tomar decisiones.

SAP cuenta con SAP Build Process Automation enmarcado dentro de las soluciones Low-Code/No-Code de SAP Build.

En caso de Microsoft su RPA es el Power Automate, incluido dentro de la suite Power Platform.

Análisis de datos masivos (Big Data)

Cuando decimos que la Inteligencia Artificial ayuda a procesos masivos sin horarios y sin cansarse, eso es un guante perfecto para usar la IA para analizar datos masivos, datos generados online 24×7, datos para tomar decisiones online o semi-online.

La Inteligencia artificial puede usarse para:

• Detección de desviaciones: La IA puede usarse para ver desviaciones inusuales en comportamientos de los datos. Por ejemplo, una gran tienda online se equivoca al poner el precio del producto y se produce una compra inusualmente masiva de ese producto. En ese caso la IA, leyendo los datos, puede desactivar dicho producto y/o cancelar los pedidos antes de que sea demasiado tarde.
• Identificación de patrones: La IA puede descubrir patrones de los datos que serían difícil de ver por un humano. De esa forma identificar los mejores momentos, resultados, opciones, configuraciones de nuestro producto, publicidad o servicio.
• Predicciones y escenarios What-If: En base a los datos masivos, las IAs pueden exponer distintos escenarios y predicciones de qué pasaría si actuamos de una forma u otra.

Marketing: Segmentación de clientes

A nivel de marketing, la Inteligencia Artificial puede ayudar en el perfilado y segmentación de clientes.

Como hemos visto anteriormente es capaz de manejar gran cantidad de datos y tomar decisiones en base a patrones (regionales, grupos de edad, sexo, comportamiento de compra, etc…) y hacer predicciones acerca de esos patrones para establecer grupos objetivos a los que establecer estrategias de Marketing. Además puede manejar datos en tiempo real para establecer estas segmentaciones, por ejemplo, una publicidad en RRSS.

Análisis de sentimiento

Tanto para procesos de preventa (marketing o imagen de marca) como para procesos de postventa la Inteligencia Artificial puede usarse para realizar análisis de sentimiento del cliente. Tanto de comentarios directos de los clientes como para el comportamiento de compra y abandono de la cesta de la compra y uso de la aplicación web.

En base a estas conclusiones sacadas por Inteligencia Artificial se pueden establecer acciones directas para mejorar este sentimiento (descuentos, regalos, llamada directa de un agente…) y, de esa forma, transformar una experiencia negativa del cliente en una experiencia positiva.

Gestión de Emails Entrantes

La IA puede realizar varias acciones a nivel de la entrada de emails por parte de los clientes:

• Análisis de Sentimiento: Como hemos visto anteriormente, puede catalogar el contenido del email para identificar la motivación real del cliente y, por lo tanto, tomar las acciones oportunas o avisar a un agente.
• Respuestas automáticas personalizadas: Se puede usar la IA para darle una vuelta al típico email de “Hemos recibido su solicitud” y hacerlo, paradójicamente, más humano con un mensaje más personalizado a lo que el cliente solicita.
• Inicio de procesos e identificación de datos: La IA, en base al análisis del mail podrá identificar los datos no estructurados del mail como número de pedido, fecha de compra, producto, etc. Y generar un documento de contacto con esta información o incluso una incidencia si el análisis de sentimiento así lo determina. Además, también podrá enrutarlo al grupo de agentes correspondiente en base a los datos del mail.
• Resúmenes de emails y de bandeja de entrada: La IA puede realizar resumen general del estado de los emails pendientes, para establecer un análisis operativo del estado de la bandeja. También puede proporcionar un resumen de emails extensos para que el agente que tenga que abordarlo consuma menos tiempo.
• Filtro de SPAM: La IA podrá realizar un segundo filtro de SPAM de aquellos mensajes que no sean de clientes o sean publicidad.

Generación de Leads y Contactos de Marketing

La generación y mantenimiento de una base de datos de leads de calidad es algo muy complicado de conseguir, a la vez que es el inicio del éxito en la conversión de esos Leads a ventas. No por tener más leads tendremos más éxitos. Además, nuestras campañas de telemarketing o emailing tendrán más éxito y mayor porcentaje de conversión, cuanto mayor sea la calidad y más oportunos sean los leads generados.

En la generación de Leads, la Inteligencia artificial también puede ayudar puesto que, como hemos visto en el “Análisis Masivo de Datos” puede analizar y extraer Leads y sus datos de contacto de diversas fuentes como redes sociales, perfiles de LinkeIn, comportamientos de compra pasados, etc. Además, puede ayudar a esos primeros contactos a “puerta fría” que se realizan por email o carta para impactar, sin esfuerzo humano. O bien, pueden generar campañas de telemarketing o emailing específicas a grupos de interés de Leads de la BBDD.

Formación individualizada

Esta quizás sea una funcionalidad que se pueda escapar del ámbito puramente empresarial, pero merece la pena explicar este área en el cual la Inteligencia Artificial puede ayudarnos a lograr los objetivos. Gracias a la IA podemos hacer una formación a alumnos individualizada y significativa. La Inteligencia Artificial puede adaptarse al nivel de avance del alumno, proponiéndole los retos o preguntas adaptadas para superar ciertos niveles y evaluando el avance e incidiendo en aquellos conceptos que no estén claros.

Aspectos tan futuristas como:

• Reconocimiento facial a estudiantes: Para medir el seguimiento de los alumnos en el aula.
• Manuales electrónicos adaptativos: Libros y manuales electrónicos que se adaptan a cada alumno en base a su nivel y necesidades.
• Sistema de calificación automática: En base al rendimiento de cada área del estudiante se puede establecer una calificación automática.

Son algo que ya se está probando y, aunque algunos da miedo, es posible que también ayuden a la consecución del aprendizaje significativo.

Contratación de personal

A nivel de búsqueda del perfil más idóneo para un puesto, se puede usar la Inteligencia Artificial para ayudar a los profesionales de Recursos Humanos de la empresa a encontrar el profesional perfecto que satisfaga las necesidades demandadas del puesto.

Con ayuda de la Inteligencia Artificial podemos realizar:

• Revisión y análisis de currículums: La IA podrá escanear currículums y candidatos, extraer información relevante, clasificar candidatos basados en cualificaciones e idoneidad al puesto, y filtrar solicitantes no calificados o irrelevantes.
• Búsqueda y emparejamiento de candidatos: Con ayuda de la IA se podrá realizar búsqueda de candidatos pasivos o activos en varias plataformas, como bolsas de trabajo, redes sociales o bases de datos, utilizando palabras clave o criterios. El software también puede emparejar candidatos con trabajos adecuados basados en sus habilidades, experiencia y preferencias.
• Pruebas y evaluación: Se trata de la realización de entrevistas en video o audio con candidatos, utilizando tecnologías de reconocimiento facial, análisis del habla o análisis de sentimientos. También pueden administrar pruebas o evaluaciones para medir las habilidades, personalidad o ajuste cultural de los candidatos.
• Analítica: La analítica en la contratación puede ayudarte a medir los esfuerzos organizacionales desde métricas de diversidad hasta gestionar el impacto de la participación de los empleados en tu empresa. La utilización de la IA en la gestión de personas también elimina los sesgos inherentes en los humanos y pronto se convertirá en el estándar de la industria para la medición.

Productividad en la oficina

Gracias a herramientas como Microsoft 365 Copilot, podemos usar la inteligencia artificial dentro de nuestras aplicaciones del día a día del trabajo.

Estas aplicaciones de Inteligencia Artificial podrán:

• Hoja de cálculo: Leer los datos de una hoja de cálculo, sacar conclusiones o generar tablas dinámicas o gráficos con sólo pedírselo con lenguaje humano.
• Presentaciones: Datos unos datos de contenido, podrán generar presentaciones enteras con imágenes y texto. Incluso podrán cambiar su aspecto una vez creada siempre que se lo pidamos.
• Gestor de correo electrónico: La IA puede leer nuestra bandeja de correo electrónico y hacerlos un resumen de temas pendientes, emails enviados no contestados, categorización de emails, generación de texto para respuestas, traducción inmediata, etc.
• Generación y revisión de texto: La IA puede desarrollar una idea directamente en el editor de texto y también puede dar su opinión a un texto ya escrito, de esa forma evitar que nos dejemos algún concepto importante.
• Reuniones online: En las reuniones online, el uso de la IA podrá crear una transcripción automática de lo conversado y finalmente hacer un resumen tipo acta de reunión.

Desarrollo de software

Por último, no quería dejar fuera algo que, si bien no esta relacionado con el proceso de Preventa, Venta o Postventa de la empresa, se ha convertido, por necesidad, en un área fundamental en cualquier empresa. Estoy hablando de la generación de software.

En este ámbito también hay soluciones de IA que ayudan al desarrollo correcto de software, a realizar peer reviews con IA, a guiar al equipo de desarrollo por la solución oportuna o a pasar ciertos proyectos de desarrollo de software a un proyecto Low-Code/No-Code, donde un citizen developer pueda crear las aplicaciones necesarias.

Herramientas como GitHub Copilot, , o el simple uso de ChatGPT para generación de código ya sea en conversación o con el Code Interpreter, nos guían sobre la generación y revisión de código. Pero ¡cuidado!, no podemos creernos al 100% el código que nos genera, tenemos que usarlo para pequeñas acciones encapsuladas que podamos usar en nuestro proceso y entender lo que hace y si lo hace bien. Un ejemplo, con sus errores en el proceso, vimos en la entrada:

Hay y habrá más usos corporativos, por ejemplo he dejado fuera la generación de imágenes, que para cierto tipo de empresas supondrá un salto de productividad y eficiencia, el scoring crediticio que terminarán usando las entidades bancarias, el control normativo y legal de contratos y adquisiciones, etc. Pero, por ahora, que no es poco, esto es lo que veo más útil y, sólo con esto, me parece un salto de gigante a nivel de productividad, eficiencia y eficacia.

Por supuesto esto conlleva varios retos asociados, puesto que hay que controlar aspectos como la ética, privacidad, autocontrol, etc. Pero creo que es algo inexorable, y sobre lo que debemos estar preparados, ya sabéis: