Dejar de desarrollar IA sin comentarios de los clientes

La IA fracasa cuando las marcas crean para los clientes en lugar de con ellos. El mejor diseño de experiencia del cliente con IA se produce cuando la IA resuelve problemas reales.

por Brooke Sellas

La esencia

• Inteligencia artificial que prioriza al cliente. Las herramientas de inteligencia artificial tienen éxito cuando se diseñan teniendo en cuenta la opinión directa del cliente. Esto ayuda a generar confianza a través de la colaboración.
• La transparencia es lo más importante. Una comunicación clara sobre las capacidades y limitaciones de la IA evita la frustración y fomenta relaciones más sólidas con los clientes.
• La utilidad genera impacto. Las soluciones de IA enfocadas en resolver problemas reales de los clientes superan a las funciones llamativas y decepcionantes que carecen de propósito.

La reciente  reacción negativa que enfrentó Meta por sus bots de celebridades impulsados ​​por IA es una llamada de atención para las marcas de todo el mundo. En lugar de deleitar a los usuarios, el lanzamiento de estos personajes de IA provocó una protesta. ¿Por qué? 

No se trataba solo de la tecnología, sino de la falta de conexión entre lo que los usuarios esperaban y lo que recibían. Este escenario pone de relieve una lección importante: la IA debe desarrollarse con los clientes, no solo para ellos, especialmente cuando se considera el diseño de la experiencia del cliente.

Priorizar las necesidades del cliente por encima de los objetivos de la marca

Cuando las marcas crean soluciones de IA de forma aislada, corren el riesgo de no entender lo que sus clientes realmente quieren. Los robots de Meta, por ejemplo, tenían como objetivo mejorar las interacciones sociales, pero sin la participación suficiente de los usuarios durante el desarrollo, terminaron resultando intrusivos e irrelevantes para muchos.

La IA que no se alinea con las expectativas de los clientes no solo fracasa, sino que puede perjudicar activamente la confianza en la marca. ¿Cómo pueden evitar esta trampa las marcas? A continuación, se presentan cuatro formas de evitar esta trampa en el diseño de la experiencia del cliente con IA.

Colaborar con los clientes para dar forma al diseño de la experiencia

Trate a sus clientes como colaboradores en el proceso de diseño de la experiencia del cliente. Invítelos a participar en el proceso a través de encuestas, grupos de discusión y pruebas beta. Al involucrarlos desde el principio, se asegura de que sus soluciones de IA reflejen sus necesidades y preferencias. Este enfoque no solo minimiza el riesgo, sino que también convierte a sus clientes en defensores del producto final.

Genere confianza mediante un diseño transparente de la experiencia del cliente con inteligencia artificial

Los clientes necesitan entender cómo funciona tu IA y qué se supone que debe hacer. Por lo tanto, debes ser sincero sobre sus capacidades, limitaciones e intenciones. La falta de transparencia fue parte de lo que hizo fracasar a los bots de Meta. Los usuarios no comprendían su propósito y sentían que su espacio en línea estaba siendo invadido. Una comunicación clara puede salvar esta brecha.

Por ejemplo, supongamos que su empresa lanza un chatbot diseñado para ayudar con la atención al cliente en línea . Para generar confianza, podría comunicar sus capacidades, limitaciones e intenciones de estas maneras. 

• Capacidades: “Nuestro chatbot puede responder preguntas frecuentes, ayudarlo a rastrear pedidos y asistirlo con la resolución de problemas básicos las 24 horas, los 7 días de la semana”.
• Limitaciones: “Para cuestiones complejas, como escaladas técnicas o preguntas específicas de la cuenta, un representante humano intervendrá para garantizar la precisión”.
• Intenciones: “Esta herramienta está aquí para hacer que su experiencia sea más rápida y fluida, lo que libera a nuestro equipo para que se concentre en resolver los problemas más matizados que pueda enfrentar”.

Si lo explicas claramente desde el principio (en tu sitio web, durante la presentación del chatbot o en los materiales de marketing), establecerás las expectativas adecuadas. Esta transparencia ayuda a los usuarios a comprender la IA y evita frustraciones cuando la herramienta se enfrenta a desafíos para los que no fue diseñada.

Centrarse en resolver problemas reales

Si bien es tentador buscar funciones llamativas, la utilidad debe ser lo primero. Pregúntese cómo esta IA mejorará las experiencias de sus clientes. Una herramienta que simplifica una tarea o resuelve un problema siempre tendrá más repercusión que una que existe solo para exhibirla. 

Refinar a través de los comentarios constantes de los clientes

El lanzamiento de cualquier solución de IA debería ser solo el comienzo. Recopile comentarios en tiempo real , analice los datos de uso y adáptese en consecuencia. Este enfoque iterativo le ayuda a asegurarse de que su IA evolucione junto con las expectativas de sus clientes.

El error del robot de inteligencia artificial de Meta es una advertencia para todos los que trabajamos con tecnologías emergentes. Como marcas, a menudo nos entusiasmamos con lo que es posible, pero no podemos perder de vista lo que es útil. La IA tiene el poder de transformar  la experiencia del cliente , pero solo si la diseñamos en colaboración con las mismas personas a las que está destinada a servir.

Preguntas fundamentales sobre el diseño de IA para clientes

Nota del editor: Aquí hay dos preguntas importantes que debemos hacer sobre la IA en el diseño de la experiencia del cliente.

¿Cómo pueden las marcas garantizar que su IA se alinee con las expectativas de los clientes?

Las marcas pueden involucrar a los clientes en el proceso de diseño a través de métodos de co-creación como encuestas, grupos de discusión y pruebas beta. Esto ayuda a garantizar que la IA refleje sus necesidades y preferencias, y ayuda a prevenir errores como los que se observaron con los bots de IA de Meta.

¿Por qué es importante la transparencia al implementar IA en el diseño de la experiencia del cliente?

La transparencia genera confianza en los clientes al comunicar claramente las capacidades, limitaciones e intenciones de una herramienta de IA. Establecer expectativas adecuadas desde el principio ayuda a evitar la frustración del usuario y crea una experiencia fluida y positiva en la que la solución de IA cumple su propósito previsto sin hacer promesas excesivas.

Acerca del autor

Brooke Sellas es una estratega de marketing digital galardonada con más de 15 años de experiencia transformando la forma en que las marcas se conectan con los clientes en línea. Como directora ejecutiva y fundadora de B Squared Media , una agencia boutique de redes sociales y atención al cliente, ha liderado a su equipo para asociarse con marcas de primer nivel como Brother International, Miele y BCU para crear estrategias de atención al cliente en redes sociales de vanguardia.

Fuente: https://www.cmswire.com/customer-experience/stop-building-ai-without-customer-feedback/