Si pensaba que la IA generativa estaba a punto de darle a su organización la capacidad de dirigirse a sus clientes de forma individual, se llevará una sorpresa.
A pesar de todos los casos de uso reales, así como de la creciente esperanza de capacidades futuras, necesita moderar su estrategia de CX con una dosis de realidad. Hay grandes desafíos que abordar y obstáculos que superar antes de que las marcas puedan siquiera comenzar a pensar en la hiperpersonalización.
A medida que la IA generativa continúa su camino para convertirse en el tema de discusión número uno en los círculos empresariales, no debería sorprender que nuestro informe de tendencias de CX para 2025 esté fuertemente influenciado por la tecnología. Sus capacidades, especialmente su potencial para nivelar el campo de juego y permitir que las pequeñas y medianas empresas compitan con las marcas más grandes en términos de servicio al cliente, no se pueden ignorar ni pasar por alto.
Sin embargo, a pesar de todo lo que GenAI ya puede hacer y de todo el bombo y platillo y las esperanzas sobre lo que podrá hacer a continuación, la era de la CX hiperpersonalizada es una tendencia que no encontrará en el informe de este año.
Durante más de una década, muchos en la industria y dentro de la comunidad de analistas han anunciado que cada año será el año de la personalización o el año de la personalización a gran escala. Y si bien es cierto que las organizaciones nunca han tenido tantos datos y perspectivas de los clientes a su disposición y que incluso antes de la explosiva llegada de GenAI, los avances tecnológicos estaban marcando la diferencia casi todos los años, todavía hay una serie de desafíos importantes y limitaciones tecnológicas que abordar antes de que la hiperpersonalización pueda suceder.
1. El dilema de los datos: ¿Personalización o privacidad?
Cualquier nivel de personalización de la experiencia del cliente depende de los datos. Cuanto más tenga su organización, mejor podrá atender a sus clientes. Pero, al igual que con los avances tecnológicos, en los últimos años ha aumentado la conciencia y la preocupación por la recopilación y la privacidad de los datos.
Los consumidores están cada vez menos dispuestos a compartir información personal y, al mismo tiempo, los gobiernos están empezando a promulgar normas más estrictas sobre cómo las organizaciones pueden recopilar y almacenar datos. Todo empezó con el RGPD y, desde que se establecieron esas normas a nivel europeo en 2018, muchos otros países han adoptado normas y reglamentos similares, desde Canadá y Nueva Zelanda hasta Sudáfrica y Brasil.
Por lo tanto, hasta que las organizaciones puedan perfeccionar un enfoque de recopilación de datos que equilibre las necesidades de personalización con las preocupaciones sobre la privacidad, no podrán llegar a los clientes y atenderlos a nivel individual.
2. Los silos sofocan el conocimiento
No importa cuán poderoso sea un sistema de IA, su capacidad para generar información y recomendaciones significativas es directamente proporcional a la calidad (no solo a la cantidad) de los datos a su disposición. Y, por supuesto, muy pocas organizaciones pueden afirmar genuinamente que no tienen compartimentos estancos, que no tienen conjuntos de datos incompletos ni problemas con la consistencia o el formato de los datos.
La hiperpersonalización solo puede ocurrir cuando los datos pueden fluir a través de una empresa sin silos ni cuellos de botella y cuando la organización puede combinar y analizar formatos de datos estructurados y no estructurados de múltiples fuentes , incluidas aquellas más allá de los sistemas internos de la empresa.
3. La brecha entre la visión y la realidad financiera
La IA generativa avanza más rápido que la capacidad de cualquier organización para desarrollar un caso de negocio para el uso de la tecnología, integrarla en el negocio y medir el retorno de la inversión. Y, en un momento en el que los problemas económicos dificultan la obtención de capital e inversión, muchas empresas no tienen los recursos financieros disponibles para adoptarla a gran escala o comprometerse con proyectos que no sean una prueba de concepto o un estudio piloto.
4. Pasar del escepticismo a la confianza de los clientes
Para que un producto o servicio obtenga una aprobación generalizada, los consumidores deben confiar en él y aceptarlo. Muchos consumidores aún se muestran escépticos respecto de los motores de recomendación basados en inteligencia artificial que impulsan el comercio electrónico o las plataformas de streaming. Y con el creciente uso de la inteligencia artificial generativa, ese escepticismo puede transformarse muy rápidamente en sospecha y desconfianza.
Existen preocupaciones comprensibles de que la tecnología pueda ofrecer resultados sesgados, sea propensa a alucinaciones y requiera un uso y una gestión éticos. Cualquier intento de crear una experiencia del cliente hiperpersonalizada deberá comenzar por generar confianza en los clientes y ser abierto y transparente sobre cómo se utiliza, se entrena y se gestiona la IA.
5. Los clientes cambian más rápido que los algoritmos
Lo único que está cambiando más rápido que las capacidades de la tecnología es el comportamiento del consumidor. Aunque existen patrones observables, actualmente ningún algoritmo es capaz de comprender con precisión y predecir siempre lo que cada individuo podría querer. De hecho, diferentes motivaciones emocionales, demografías y diferencias culturales o geográficas podrían significar que la hiperpersonalización siempre será la tendencia del próximo año.
La IA generativa es una promesa inmediata e inmensa para las organizaciones de todos los tamaños que desean mejorar la experiencia del cliente. Y si bien estamos acercándonos a la creación de experiencias más precisas y personalizadas que se alineen mejor con las marcas y los clientes, la hiperpersonalización no es una de nuestras tendencias de CX para 2025.
Pero para descubrir cómo creemos que la generación de IA redefinirá la experiencia del cliente en los próximos 12 meses, lea el informe: “Informe sobre tendencias de CX 2025: de palabra de moda a caso de negocio”. Foundever Blog. Traducido al español
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