Parte 56 - El amigo....¿Cómo se convertirá la inteligencia artificial en el nuevo empleado de la tienda?
La IA puede brindar a las empresas nuevas manos y nueva capacidad, pero las personas aún necesitan saber qué hacer.
Imagina una pequeña tienda online.
Cinco empleados.
Unos cientos o quizás varios miles de productos.
Clientes que envían preguntas por correo electrónico.
La información del producto se actualizará.
Se publicarán nuevos artículos.
Las imágenes se describirán posteriormente.
Categorías que deben mantenerse.
Guías de compra que deberían haberse escrito.
Se responderá al servicio de atención al cliente.
La búsqueda que debería haber sido mejor.
Y una necesidad cada vez mayor de mantener el sitio web actualizado.
La lista de tareas puede ser casi tan larga como en una gran tienda online.
La diferencia radica en que la pequeña empresa no cuenta con cincuenta personas para realizar el trabajo.
Aquí es donde la inteligencia artificial se vuelve interesante.
No principalmente porque la IA pueda reemplazar a los humanos.
Pero porque la IA puede ayudar a las personas a hacer más de lo que ya están intentando hacer .
Puede ayudar a estructurar la información del producto.
Crea un primer borrador.
Resumir grandes cantidades de información.
Identificar la información faltante.
Sugiera una categorización.
Procesar las consultas de los clientes.
Encontrar patrones.
Adaptar los conocimientos existentes a diferentes formatos.
Y hacer que el conocimiento sea más accesible.
Por lo tanto, podemos empezar a pensar en la IA como una especie de empleado digital .
Pero la metáfora tiene una limitación importante.
Una IA no es un ser humano.
No tiene la experiencia, responsabilidad, juicio o
comprensión del negocio.
Puede cometer errores.
Puede que se malinterprete.
Puede generar información convincente que no es correcta.
Y no sabe automáticamente qué es lo que la empresa quiere lograr.
Por lo tanto, el interesante viaje de la IA no se trata de:
¿Qué podemos confiarle a la IA?
La pregunta más pertinente es:
¿Cómo pueden los humanos y la IA colaborar para que las empresas mejoren su capacidad de atención al cliente?
Para las pequeñas y medianas empresas, esta podría ser una de las oportunidades más importantes que ofrece la inteligencia artificial.
Magne y el amigo
Magne
Amigo...
Ahora necesito ayuda.
El amigo
Eso estuvo bien.
¿Qué debemos hacer?
Magne
Tenemos 4.000 productos en la tienda online.
El amigo
Bueno.
Magne
Se deberían haber mejorado 1.200 descripciones de productos.
El amigo
Ah, sí.
Magne
Unos cientos de productos carecen de buenas características.
El servicio de atención al cliente tiene muchas preguntas.
Deberíamos haber hecho guías de compra.
Deberíamos haber analizado los motivos de la devolución.
Y, por supuesto, deberíamos actualizar todo el contenido antiguo.
El amigo
¿Cuándo empezamos?
Magne
Pensé que podrías soportarlo.
El amigo
¿Todo?
Magne
Tú eres inteligencia artificial.
Je je.
La IA puede hacer mucho
El amigo
Puedo ayudar con muchas de estas cosas.
Magne
Excelente.
Luego tomaré un café.
El amigo
No tan rápido.
Magne
Lo sabía.
El amigo
Comencemos con las descripciones de los productos.
¿Qué sabemos sobre los productos?
Magne
Tenemos datos de proveedores.
El amigo
¿Tienen razón?
Magne
Principalmente.
El amigo
¿Están completos?
Magne
No siempre.
El amigo
¿Tenemos las experiencias de los empleados?
Magne
Algo.
Pero probablemente mucho está en su cabeza.
El amigo
Entonces tenemos un problema importante.
Magne
Te falta conocimiento.
El amigo
Sí.
Puedo ayudarte a procesar el conocimiento que tienes.
Pero no puedo garantizar que la falta de conocimiento sea correcta solo porque el texto suene bien.
Primera tarea: estructurar la información del producto.
Magne
¿Qué podrías haber hecho primero?
El amigo
Por ejemplo, podría ayudar a buscar patrones en la información de los productos.
Magne
¿Costura?
El amigo
Quizás algunos productos utilicen el término "peso", otros "peso del producto" y otros "peso neto".
Magne
¿Aunque en realidad es la misma propiedad?
El amigo
Tal vez.
Pero un humano debería comprobar que realmente nos referimos a lo mismo.
Magne
¿Y cuándo se aclare?
El amigo
Entonces, la IA puede ayudar a sugerir una estructura más coherente.
Magne
No suena tan espectacular como un robot parlante.
El amigo
No.
Pero una buena calidad de los datos suele ser más útil para la tienda online.
Segunda tarea: crear un primer borrador
Magne
¿Y los textos del producto?
El amigo
Ahí es donde la IA puede ahorrar mucho tiempo.
Proporcióname datos fiables del producto, el público objetivo, el área de aplicación, la estructura deseada y las directrices profesionales de la empresa...
Magne
...¿y puedes hacer un borrador?
El amigo
Sí.
Magne
¿Cuáles publicamos directamente?
El amigo
No.
Magne
Eres difícil de automatizar, amigo.
El amigo
Je je.
Un ser humano debería verificar los hechos, la relevancia, el lenguaje y si el texto describe correctamente el producto.
Magne
Así que KI hace el primer borrador.
Los humanos lo convertimos en nuestro conocimiento.
El amigo
Es una división del trabajo mucho más segura.
Tercera tarea: encontrar lo que falta
Magne
¿También puedes averiguar qué no hemos escrito?
El amigo
Puedo ayudar a identificar posibles lagunas de conocimiento.
Magne
¿Cómo?
El amigo
Si cincuenta productos de la misma categoría tienen información de compatibilidad y veinte no, podría merecer la pena investigarlo.
Magne
Pero no necesariamente sabes si los veinte realmente necesitan información de compatibilidad.
El amigo
Exactamente.
Puedo encontrar el patrón.
El hombre debe considerar el significado.
Cuarta tarea: aprender de las preguntas de los clientes.
Magne
¿Y qué hay del servicio al cliente?
El amigo
Ahí es donde la IA puede resultar interesante.
Imagínese cientos de preguntas de los clientes.
Magne
Nadie tiene tiempo para leerlos sistemáticamente.
El amigo
Una solución de IA puede ayudar a agrupar las preguntas.
Quizás muchas se refieren a:
tamaño,
entrega,
compatibilidad,
asamblea,
o la diferencia entre dos modelos.
Magne
Así podremos descubrir qué es lo que las páginas de productos no explican con suficiente claridad.
El amigo
Sí.
El servicio de atención al cliente no es solo un canal para resolver problemas.
También se convierte en una fuente de desarrollo del conocimiento .
Quinta tarea: aprender de los resultados.
Magne
Hablamos de devoluciones en el artículo anterior.
¿Puede la IA ser útil también en ese caso?
El amigo
Si la empresa dispone de datos relevantes y debidamente procesados, la IA puede ayudar a encontrar patrones en los motivos de devolución y en los comentarios textuales.
Magne
¿Por ejemplo?
El amigo
Si muchos clientes escriben:
"menos de lo esperado",
"no se ajustaba a mi modelo",
o
"Pensaba que esta función estaba incluida"...
Podríamos ser capaces de detectar problemas de información recurrentes.
Magne
Y mejorar la información del producto.
El amigo
Ahí es donde se genera un ciclo de retroalimentación.
Cliente → experiencia → conocimiento → información mejorada → próximo cliente.
Sexta tarea: convertir un conocimiento en múltiples formatos.
Magne
Aquí es donde creo que las pequeñas empresas pueden ahorrar mucho tiempo.
El amigo
Sí.
Imagina que un profesional ha creado una explicación detallada de cómo el cliente elige el casco de bicicleta adecuado.
Magne
Luego podremos utilizar ese conocimiento en una guía de compra.
El amigo
Y la IA puede ayudar a procesar ese mismo conocimiento de calidad garantizada para convertirlo en:
una breve sección de preguntas frecuentes,
guía del producto,
materiales de capacitación,
un borrador de boletín informativo,
u otros formatos relevantes.
Magne
Así, el profesional no tiene que empezar de cero cada vez.
El amigo
Justo.
La IA puede reducir parte del trabajo de producción relacionado con el conocimiento .
Pero la IA no debería inventar el producto.
Magne
Tomemos en cuenta la importante advertencia.
El amigo
Ciertamente.
La IA generativa está diseñada para generar.
Es una fortaleza.
Y un riesgo.
Magne
Porque puedes escribir algo que suene bien...
El amigo
...sin que necesariamente sea correcto.
Magne
Si te inventas un adjetivo en una entrada de blog, podemos corregirlo.
Si descubre que una pieza de repuesto encaja en un modelo de coche, entonces no...
El amigo
...las consecuencias podrían ser mucho mayores.
Magne
Por lo tanto, cuanto más importantes sean los hechos para la decisión del cliente, más estricto deberá ser el control.
El amigo
Sí.
¿Debería permitirse que la IA hable directamente con el cliente?
Magne
Ahora se pone interesante.
¿Y si te ponemos directamente en la tienda online?
El amigo
¿Como asesor de clientes?
Magne
Sí.
El cliente pregunta.
Tú respondes.
El amigo
Puede que sea posible.
Pero entonces tenemos que plantearnos algunas preguntas nuevas.
Magne
¿Costura?
El amigo
¿Qué conocimientos puedo utilizar?
¿Cómo sabemos que la información está actualizada?
¿Qué hago cuando no lo sé?
¿Cuándo se debe transferir al cliente a un agente humano?
¿Cómo tratamos los datos personales?
¿Cómo verifica la empresa las respuestas?
Magne
De repente, esto va mucho más allá de un simple chatbot.
El amigo
Mucho más.
El mejor empleado digital conoce sus límites.
Magne
¿Qué debería hacer una buena IA cuando no lo sabe?
El amigo
Digamos que no lo sabe.
Magne
¿No estás adivinando?
El amigo
No.
Y si la pregunta requiere revisión humana, debería poder reenviarla al cliente.
Magne
En realidad, me recuerda a un buen empleado.
El amigo
Sí.
Un buen empleado no necesita saberlo todo.
Pero debería saber cuándo preguntar a otra persona .
La persona podría conseguir un trabajo más importante.
Magne
Pero si la IA realiza los primeros borradores, categoriza las preguntas y encuentra los patrones...
¿Qué debería hacer la gente?
El amigo
Las tareas más difíciles.
Magne
¿Costura?
El amigo
Considerar.
Priorizar.
Control.
Explicar.
Comprenda al cliente.
Añadir experiencia.
Gestionar excepciones.
Construyendo relaciones.
Asume la responsabilidad.
Magne
Así que el trabajo no tiene por qué desaparecer.
El amigo
Algunas tareas pueden automatizarse o modificarse.
Pero al mismo tiempo, el juicio y la experiencia humanos pueden llegar a ser aún más importantes .
La IA debería liberar tiempo para el cliente.
Magne
Creo que esto es importante para nuestras PYMES.
El amigo
Sí.
Si la IA le ahorra a una pequeña empresa cinco horas de trabajo rutinario...
¿Qué hará con esas cinco horas?
Magne
Preferiblemente, no se trata solo de producir cincuenta textos adicionales que nadie necesita.
El amigo
Je je.
Magne
Puede dedicar tiempo a los clientes.
Los productos.
El conocimiento.
Las mejoras.
El amigo
Ahí está la clave.
El objetivo de la IA no debería ser producir la mayor cantidad posible.
El objetivo debe ser crear más valor con los recursos de los que dispone la empresa .
especialización académica
La IA como herramienta de trabajo, no como empleada humana.
La expresión "el nuevo empleado de la tienda" es una metáfora.
Es importante mantener esta distinción.
Un sistema de IA no es una persona empleada. No tiene experiencia humana, sentido de la responsabilidad, intención ni juicio.
Pero la IA puede realizar o respaldar tareas que antes requerían un importante trabajo manual basado en conocimientos especializados.
Esto hace que la tecnología resulte interesante como herramienta de trabajo y potenciador de capacidades .
Por lo tanto, en lugar de simplemente preguntar qué puestos puede reemplazar la IA, la empresa puede preguntarse:
¿Qué tareas consumen mucho tiempo?
¿Cuáles requieren juicio humano?
¿Cuáles puede preparar la IA?
¿Cuáles se pueden automatizar adecuadamente?
¿Dónde tienen las personas el control del resultado?
Esto proporciona un punto de partida más práctico para el trabajo con IA.
Las tareas deben analizarse antes que los roles.
Un puesto de trabajo suele constar de muchas tareas diferentes.
Un empleado de comercio electrónico puede el mismo día:
actualizar datos del producto,
responder a los clientes,
negociar con un proveedor,
escribir contenido,
analizar las ventas,
resolver un problema inesperado,
y comentar la gama con los compañeros.
La IA no será necesariamente igual de adecuada para todas estas tareas.
Por lo tanto, a menudo resulta más útil analizar las tareas que los roles profesionales completos.
Algunas tareas se pueden automatizar.
Algunos pueden soportar IA.
Algunas tareas aún deberían ser realizadas por humanos.
Y ciertas tareas pueden adquirir mayor importancia precisamente porque otras partes del trabajo se vuelven más eficientes.
Cuatro funciones diferentes para la IA
Puede resultar útil distinguir entre cuatro formas en que la IA puede incorporarse al proceso de trabajo.
La IA como asistente
El ser humano realiza la tarea, mientras que la IA ayuda, por ejemplo, con la búsqueda, la redacción, la estructuración o el resumen.
KI como coproductor
El ser humano y la IA trabajan juntos para producir un resultado en varias rondas. La IA genera, el ser humano evalúa y corrige.
La IA como automatización
Una tarea claramente definida se lleva a cabo de forma total o parcialmente automática siguiendo reglas y controles específicos.
La IA como interfaz
KI se reúne directamente con el cliente y le ayuda a encontrar información, productos o asesoramiento.
Estas funciones conllevan diferentes requisitos en materia de garantía de calidad y gestión.
Cuanto más autónomo sea el funcionamiento del sistema, y especialmente cuando se comunique directamente con el cliente, más importantes se vuelven los mecanismos de control.
El ser humano está en el circuito
Un principio fundamental en muchos procesos de IA es la intervención humana .
Esto significa que las personas participan activamente en el proceso de trabajo para controlar, evaluar o corregir los resultados del sistema de IA.
Para el contenido del producto, el flujo de trabajo podría ser, por ejemplo:
Datos del producto → Borrador de IA → Revisión humana → Publicación.
Para su análisis puede ser:
Datos del cliente → Patrón identificado por IA → Evaluación humana → Acción.
Los humanos no necesariamente tienen que hacerlo todo manualmente.
Pero los seres humanos conservan el control en aquellos momentos en que la profesionalidad, el riesgo y la responsabilidad así lo exigen.
El riesgo debe regir el grado de control.
No todas las tareas de IA conllevan el mismo riesgo.
El uso de la IA para sugerir cinco titulares alternativos tiene consecuencias relativamente limitadas.
Permitir que la IA asesore al cliente sobre la compatibilidad entre productos caros puede implicar un mayor riesgo.
Por lo tanto, la empresa debería considerar, entre otras cosas:
la consecuencia de los errores,
la capacidad de detectar errores,
con qué facilidad se puede corregir el error,
si se procesan datos personales,
y cuánta confianza tiene el cliente en la respuesta.
El control debe ser más estricto cuando las consecuencias de los errores son mayores.
La calidad de los datos se convierte en capital de trabajo para la IA.
La IA puede procesar grandes cantidades de información rápidamente.
Pero esto no resta importancia a la calidad de los datos subyacentes.
De lo contrario.
Si los datos del producto son:
incompleto,
anticuado,
contradictorio,
o incorrecto,
La IA puede ayudar a propagar el problema más rápidamente.
Por lo tanto, trabajar con datos de productos, taxonomías, términos técnicos y gestión de contenido se convierte en una parte importante de la preparación para la IA.
Quizás sea menos espectacular que un asistente de compras inteligente.
Pero esa es la base que necesita el asistente de compras inteligente.
La IA puede hacer que el conocimiento tácito sea más accesible.
Muchas empresas poseen conocimientos que nunca han sido documentados sistemáticamente.
Los empleados saben:
qué productos suelen confundir los clientes,
qué modelos funcionan mejor en determinadas situaciones,
¿Qué problemas siguen surgiendo?
y qué explicaciones ayudan a los clientes.
Esto puede describirse como parte del conocimiento tácito o experiencial de la empresa .
La IA puede ayudar a estructurar entrevistas, notas, preguntas y documentación existente.
Pero los seres humanos aún tienen que validar que el conocimiento documentado realmente representa correctamente las experiencias.
En este contexto, la IA puede convertirse en una herramienta para hacer más visibles y accesibles partes del capital invisible .
Las pequeñas empresas pueden acceder a nueva capacidad.
Históricamente, muchas formas de análisis avanzado, personalización y producción de contenido a gran escala han requerido grandes equipos e importantes inversiones en tecnología.
La IA generativa puede reducir el umbral para algunas de estas tareas.
Por ejemplo, una pequeña empresa puede obtener ayuda con:
para analizar grandes cantidades de comentarios textuales,
estructuración de datos de productos,
preparar un primer borrador,
crear resúmenes,
identificar patrones,
o reutilizar el conocimiento profesional existente.
Esto no significa que desaparezca la diferencia entre pequeñas y grandes empresas.
Las grandes empresas siguen teniendo ventajas gracias a los datos, la tecnología, la experiencia y el capital.
Pero la IA puede brindar a las empresas más pequeñas acceso a una capacidad que antes era más difícil o costosa de desarrollar .
Productividad no es lo mismo que más contenido.
Si la IA permite escribir diez veces más textos de productos, no significa automáticamente que la empresa se haya vuelto diez veces más productiva.
La productividad debe evaluarse en relación con el valor creado.
Si los textos adicionales:
no responde a las preguntas de los clientes,
no mejora la comprensión del producto,
no reduce las compras erróneas,
no hace que el conocimiento sea más accesible,
y no ayuda ni al negocio ni al cliente,
En primer lugar, hemos producido más.
Por lo tanto, la productividad de la IA debería estar vinculada a mejores resultados , no solo a un mayor volumen de producción.
De la automatización a la amplificación
Existe una diferencia importante entre usar la IA para reemplazar una tarea y usar la IA para aumentar la capacidad humana .
La automatización pregunta:
¿Puede la máquina hacer esto en lugar del ser humano?
El refuerzo pregunta:
¿Pueden los humanos hacer esto mejor, más rápido o a mayor escala con la ayuda de las máquinas?
Ambos enfoques pueden ser relevantes.
Sin embargo, para las tareas que requieren un alto nivel de conocimiento en el comercio electrónico, el refuerzo puede resultar especialmente interesante.
El conocimiento del producto por parte del empleado con experiencia no desaparece.
Puede resultar más fácil documentarlo, estructurarlo y distribuirlo.
¿En qué puede ayudar el empleado con inteligencia artificial de la tienda?
Del trabajo rutinario al trabajo intelectual.
Tarea | ¿Qué puede aportar la IA? | El papel del hombre |
Datos del producto | Identificar deficiencias y proponer una estructura | Verificación de datos y definiciones |
Descripciones de productos | Cree borradores iniciales a partir de datos de calidad garantizada. | Añada experiencia y apruebe |
Categorización | Sugiera categorías y atributos | Determinar la taxonomía y comprobar las coincidencias. |
Preguntas de los clientes | Agrupar y resumir grandes cantidades de preguntas. | Interpretar lo que los clientes realmente necesitan |
Motivos de devolución | Identificar posibles patrones | Evaluar las causas y las medidas |
Guías de compra | Estructurar el conocimiento y crear borradores | Garantizar profesionalismo y relevancia |
Preguntas frecuentes | Sugiera preguntas y respuestas basadas en conocimientos documentados. | Comprueba que las respuestas sean correctas. |
Buscar | Ayudando a comprender formulaciones más naturales. | Defina qué es relevante para el cliente. |
Servicio al cliente | Sugiera respuestas o encuentre información relevante. | Manejo de casos complejos y excepciones |
Análisis | Encontrar patrones en grandes cantidades de información | Interpreta el significado y decide qué hacer. |
¿Quién hace qué?
Una buena estrategia de IA comienza con la división del trabajo.
La IA suele ser buena en | Las personas siguen siendo cruciales para |
Procesar grandes cantidades de información | Juicio |
Crea un primer borrador | Responsabilidad profesional |
Resumir | Verificación de hechos |
Encontrar patrones lingüísticos | Comprender el contexto |
Sugerir categorización | Determinar qué es realmente relevante |
Replantear el conocimiento existente | Crear y validar nuevos conocimientos profesionales |
Repetir los procesos de trabajo definidos | Cómo afrontar situaciones inesperadas |
Hacer que el conocimiento sea más accesible | Relaciones y comunicación humana |
Adaptación de tareas individuales | Evaluaciones éticas y estratégicas |
Trabajando rápido | Asume la responsabilidad de las consecuencias. |
¿Por dónde debería empezar una pequeña empresa?
No empieces con "Necesitamos IA", empieza con el trabajo que necesita mejorarse.
Pregunta | ¿Qué estamos investigando? | Posible primer paso |
¿En qué invertimos mucho tiempo? | Tareas de trabajo repetitivas | Encuentra una tarea limitada |
¿Dónde tenemos buenos conocimientos? | Competencia profesional y documentación | Hacer que el conocimiento sea accesible |
¿Dónde nos falta estructura? | Datos y contenido del producto | Limpiar antes de automatizar |
¿Dónde causan los errores el mayor daño? | Riesgo | Mantener un fuerte control humano |
¿Qué preguntas hacen los clientes? | Servicio al cliente y búsqueda | Utilice las preguntas para priorizar |
¿Qué puede preparar la IA? | Redacción, clasificación y análisis | Dejemos que los humanos controlen el resultado. |
¿Qué no debería decidir la IA por sí sola? | Evaluaciones complejas o arriesgadas | Definir límites claros |
¿Cómo medimos el efecto? | Tiempo, calidad y valor para el cliente. | Mejora de objetivos, no solo producción. |
Términos técnicos
Conceptos clave cuando la IA se convierte en una herramienta de trabajo en la tienda online.
Términos técnicos | Explicación |
Asistente de IA | Un sistema basado en inteligencia artificial que ayuda a los humanos con tareas como la búsqueda de información, la redacción, el análisis o la estructuración de textos. |
IA generativa | Inteligencia artificial capaz de generar contenido nuevo, incluyendo texto, imágenes, sonido o código, basándose en patrones e instrucciones. |
El ser humano está en el circuito | Modelo de trabajo en el que los humanos controlan, evalúan o corrigen activamente los resultados de un sistema de IA. |
Automatización | Utilizar la tecnología para realizar tareas con menor necesidad de ejecución manual. |
Aumento de capacidades humanas / Aumento de capacidades mediante IA | El uso de la tecnología para aumentar la capacidad o habilidad de las personas para realizar tareas, en lugar de simplemente reemplazarlas. |
Flujo de trabajo de IA | Un proceso de trabajo definido en el que la IA se incluye en uno o más pasos junto con datos, sistemas y personas. |
Calidad de los datos | El grado de exactitud, exhaustividad, coherencia, relevancia y actualidad de los datos utilizados. |
Alucinación | Cuando la IA generativa produce información que parece plausible, pero que es incorrecta, no está documentada o no se encuentra en la base de datos. |
Conocimiento tácito | Conocimiento basado en la experiencia que poseen las personas, pero que a menudo es difícil de expresar o no está documentado formalmente. |
Conocimiento explícito | Conocimiento documentado que puede comunicarse, por ejemplo, mediante texto, datos, modelos o procedimientos. |
Escalado del conocimiento | Hacer que el conocimiento existente sea accesible y aplicable a más personas o situaciones. |
Gobernanza de la IA | Principios, funciones, procesos y mecanismos de control para el desarrollo y uso responsable de la IA. |
Esto es solo el comienzo.
Magne
Amigo...
Empecé a pensar que ibas a ser el nuevo empleado de la tienda.
El amigo
¿Y cómo es el proceso de contratación?
Magne
No conseguiste el trabajo.
El amigo
Fue brutal.
Magne
Je je.
Al menos no estoy solo.
El amigo
Eso suena mejor.
Magne
Porque ahora entiendo que lo interesante no es poner la IA en un escritorio y decir:
"Hacer nuestro trabajo."
El amigo
¿Qué es lo interesante entonces?
Magne
Para ver el trabajo.
¿Qué hacemos?
¿Dónde empleamos nuestro tiempo?
¿Dónde se encuentra el conocimiento?
¿Qué se puede automatizar?
¿En qué puede ayudarnos la IA?
¿Y dónde seguimos necesitando gente?
El amigo
Abrupto.
Magne
Y quizás lo más importante:
Si la IA nos libera tiempo, deberíamos usar parte de ese tiempo para mejorar la atención al cliente .
El amigo
Ahí está la clave.
Magne
Pero hasta ahora solo hemos hablado de la IA entre bastidores.
Datos del producto.
Textos.
Análisis.
Servicio al cliente.
El amigo
Sí.
Magne
¿Qué sucede cuando la IA sale de la trastienda...?
¿Y reunirse directamente con el cliente?
El amigo
Entonces daremos el siguiente gran paso.
Magne
El cliente entra en la tienda online y dice:
"No sé qué producto necesito. ¿Me puede ayudar?"
El amigo
Y la tienda en línea responde:
"Por supuesto. Cuéntame un poco para qué lo vas a usar."
Magne
Ahí lo tenemos.
El amigo
Sí.
La siguiente pregunta es:
¿Cómo creamos asesores digitales para clientes?
Magne
Estoy deseando que llegue.
El amigo
Yo también.
Para un amigo...
Esto es solo el comienzo.
Antecedentes académicos y lecturas complementarias
Esta serie también se basa en mi propia trayectoria profesional a través de los estudios de Diseño Web , Marketing Digital , Innovación y Comercialización , y seminarios profesionales en San Francisco y Oxford . Aquí encontrarás los antecedentes, los entornos profesionales y las experiencias que han acompañado el desarrollo desde los inicios de la web hasta la digitalización actual.
Literatura recomendada
Los avances en inteligencia artificial progresan más rápido que en cualquier otro campo de estudio actual. Ningún libro puede ofrecer todas las respuestas, pero los buenos libros proporcionan una base sólida para comprender la tecnología, las oportunidades y los desafíos.
En la serie KI-Kompis, recomendamos una selección de libros que abordan la inteligencia artificial desde diferentes perspectivas: tecnología, estrategia, gestión, innovación, ética, digitalización y aplicaciones prácticas. En conjunto, ofrecen una comprensión más amplia de cómo la inteligencia artificial afecta a las personas, las empresas y la sociedad.
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Libros recomendados de nuestra biblioteca.
Estrategia de contenido para la web (2ª edición)
Autora/autoras: Kristina Halvorson y Melissa Rach
Breve reseña
¿Cómo crear contenido que realmente ayude a las personas y, al mismo tiempo, respalde los objetivos de tu negocio? " Estrategia de Contenido para la Web" es considerado uno de los libros más influyentes en el campo de la estrategia de contenido y la comunicación digital. El libro muestra cómo el buen contenido no surge por casualidad, sino a través de una estrategia deliberada donde las necesidades del usuario, los objetivos de la organización, la estructura, los procesos de trabajo y la gestión están estrechamente vinculados.
Los autores guían al lector a través de todo el proceso: desde la planificación y organización hasta la publicación, gestión y mejora continua del contenido en sitios web y servicios digitales. Si bien la tecnología ha evolucionado desde la publicación del libro, los principios de calidad, relevancia, gestión y trabajo de contenido a largo plazo siguen siendo igual de relevantes en una era donde los motores de búsqueda y la inteligencia artificial evalúan la credibilidad y la utilidad del contenido.
Por qué recomendamos el libro
En The Invisible Capital, creemos que el buen contenido es una de las formas más importantes de creación de valor invisible. Un sitio web es mucho más que diseño y tecnología: es el contenido lo que genera confianza, crea excelentes experiencias para el cliente y ayuda a las personas a encontrar las respuestas que buscan.
Este libro es ideal para líderes, consultores de comunicación, creadores de contenido, editores web, diseñadores de UX y cualquier persona que trabaje con servicios digitales. Explica por qué una estrategia de contenido clara conduce a mejores experiencias de usuario, interacciones más efectivas y mejores resultados digitales a largo plazo.
En una era donde la inteligencia artificial cobra cada vez más importancia en la forma en que se descubre, comprende y comunica la información, este libro es más relevante que nunca. Nos recuerda que la tecnología por sí sola nunca crea valor; es el contenido de calidad, estructurado y pertinente lo que marca la diferencia.
No me hagas pensar. Autor: Steve Krug
Breve reseña
«No me hagas pensar» es uno de los libros más influyentes del mundo sobre usabilidad y diseño web. Desde su primera edición en el año 2000, ha ayudado a diseñadores, desarrolladores, creadores de contenido y gestores a comprender un principio sencillo pero poderoso: los buenos servicios digitales deben ser intuitivos. El usuario debe poder completar su tarea sin tener que detenerse a pensar en cómo funciona el sitio web.
Por qué recomendamos el libro
Este es uno de los libros que más ha influido en mi trabajo con servicios digitales. A lo largo de los años —desde SAS y la Ópera y Ballet de Noruega hasta el desarrollo del sitio web del municipio de Bærum—, los principios de este libro me han recordado que la tecnología nunca es un fin en sí misma. El objetivo es facilitar la vida cotidiana de quienes utilizan estos servicios. A pesar de que el libro se publicó hace muchos años, su mensaje sigue siendo igual de relevante hoy en día.
Marketing en Internet y comercio electrónico
Autores: Ward Hanson y Kirthi Kalyanam
Breve reseña
Marketing en Internet y Comercio Electrónico ofrece una introducción completa a cómo internet ha transformado el marketing, el comercio y el desarrollo empresarial. El libro combina teoría y ejemplos prácticos de marketing digital, comercio electrónico, comportamiento del consumidor, creación de valor y modelos de negocio digitales. Aunque fue escrito cuando internet aún estaba en sus inicios, muchos de sus principios fundamentales siguen siendo de gran relevancia.
Por qué recomendamos el libro
Este libro fue fundamental en mi aprendizaje sobre marketing digital y comercio electrónico. Me ayudó a comprender la interconexión entre tecnología, experiencia del cliente y estrategia empresarial, una perspectiva que posteriormente resultó crucial en mi trabajo con SAS, la Ópera y Ballet de Noruega, el Ayuntamiento de Bærum y, finalmente, en el proyecto The Invisible Capital. Muchas de las ideas sobre valor para el cliente, digitalización e innovación que se presentan en el sitio web tienen su origen en el conocimiento que transmite este libro.
El dilema del innovador: cuando surge algo nuevo
Las tecnologías provocan el fracaso de grandes empresas.
Autor: Clayton M. Christensen
Breve reseña
El dilema del innovador es uno de los libros más influyentes sobre innovación y cambio tecnológico. Clayton Christensen introduce el concepto de «innovación disruptiva» y muestra cómo incluso las empresas más exitosas pueden fracasar cuando las nuevas tecnologías y modelos de negocio transforman el mercado. Mediante una serie de ejemplos, explica por qué las empresas consolidadas suelen tener dificultades para adaptarse a cambios radicales, incluso cuando hacen «todo bien».
Por qué recomendamos el libro
Este libro ha tenido un gran impacto en mi visión de la innovación, la digitalización y la gestión del cambio. Me brindó una nueva perspectiva sobre por qué las empresas consolidadas se ven desafiadas por nuevos actores y por qué la capacidad de pensar de forma diferente es crucial en un mundo caracterizado por el continuo desarrollo tecnológico. Muchas de las reflexiones de El capital invisible sobre innovación, transformación digital y creación de valor se basan en las ideas que Clayton Christensen transmite en esta obra clásica.
Dominando la IA: Una guía de supervivencia para nuestro futuro superpoderoso
Autores: Jeremy Kahn
Breve reseña
«Dominando la IA» lleva al lector tras bambalinas de las empresas e investigadores que dan forma a la revolución moderna de la IA. Jeremy Kahn explica cómo se desarrolla la inteligencia artificial, los avances tecnológicos que han hecho posibles los modelos de lenguaje actuales y cómo la IA está impactando los negocios, la política y la sociedad.
Por qué recomendamos el libro
Un libro de gran relevancia que combina tecnología, negocios y desarrollo social. Ideal para líderes, responsables de la toma de decisiones y cualquier persona que desee comprender hacia dónde se dirige la inteligencia artificial.
La IA te necesita
Autora: Verity Harding
Breve reseña
«La IA te necesita» trata sobre por qué la inteligencia artificial no es solo una cuestión tecnológica, sino también una cuestión de democracia, ética y desarrollo social. Verity Harding argumenta que la IA del futuro debe desarrollarse en colaboración con las personas, los gobiernos y las empresas.
Por qué recomendamos el libro
Un libro importante para cualquiera que quiera comprender cómo afecta la inteligencia artificial a la sociedad y por qué el desarrollo responsable será crucial en los años venideros.
Los mundos que veo
Autora: Fei-Fei Li
Breve reseña
«Los mundos que veo» narra la historia personal de Fei-Fei Li, una de las investigadoras de IA más influyentes del mundo. El libro combina la autobiografía con la historia del desarrollo de la inteligencia artificial moderna, mostrando cómo la investigación, la tecnología y los valores humanos están estrechamente interrelacionados.
Por qué recomendamos el libro
Un libro inspirador que ofrece una perspectiva única sobre el desarrollo de la inteligencia artificial a través de los ojos de uno de los investigadores más importantes en este campo.
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