La IA generativa puede «generar» texto, voz, imágenes, música, vídeo y, especialmente, código. Cuando esa capacidad se une a un feed con la información de una persona, se utiliza para personalizar el cuándo, el qué y el cómo de una interacción, la facilidad con la que alguien puede hacer las cosas y la creciente accesibilidad del software aumentan drásticamente. El sencillo cuadro de preguntas para introducir preguntas que se encuentra en el centro de Google y, ahora, de la mayoría de los sistemas de IA generativa, como ChatGPT y Dall-e, impulsará más sistemas.

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Ya viene. La IA generativa cambiará la naturaleza de la forma en que interactuamos con todo el software y, dado el número de marcas que tienen componentes de software importantes en la forma en que interactúan con los clientes, la IA generativa impulsará y distinguirá la forma en que más marcas compiten. En nuestro último artículo de HBR,«La experiencia del cliente en la era de la IA», hablamos de cómo el uso de la información de los clientes ya diferencia las experiencias de marca. Ahora, con la IA generativa, la personalización irá aún más lejos y adaptará todos los aspectos de la interacción digital a la forma en que el cliente quiere que fluya, no a la forma en que los diseñadores de productos se imaginan incluir más menús y funciones. Y luego, a medida que el software siga al cliente, irá a lugares que van más allá de los estrictos límites del producto de una marca. Tendrá que ofrecer soluciones a las cosas que el cliente quiere hacer. Resuelva todo lo que una persona necesita y ayúdela en todo su viaje para lograrlo, aunque eso implique ponerse en contacto con socios externos, replantearse la definición de lo que uno ofrece y desarrollar la arquitectura tecnológica y de datos subyacente para conectar todo lo que implica la solución. La IA generativa puede «generar» texto, voz, imágenes, música, vídeo y, especialmente, código. Cuando esa capacidad se une a un feed con la información de una persona, se utiliza para personalizar el cuándo, el qué y el cómo de una interacción, la facilidad con la que alguien puede hacer las cosas y la creciente accesibilidad del software aumentan drásticamente. El sencillo cuadro de preguntas para introducir preguntas que se encuentra en el centro de Google y, ahora, de la mayoría de los sistemas de IA generativos, como ChatGPT y DALL-E 2, impulsará más sistemas. Diga adiós a los menús desplegables del software y a las restricciones intrínsecas que imponen a la forma de utilizarlos. En cambio, simplemente verá: «¿Qué quiere hacer hoy?» Y cuando le diga lo que quiere hacer, es probable que le dé algunas sugerencias, basándose en su conocimiento de lo que hizo la última vez, lo que desencadena que el sistema conozca su contexto actual y lo que ya ha guardado en el sistema como sus objetivos principales, como «ahorrar para un viaje», «remodelar nuestra cocina», «gestionar los planes de comidas para mi familia de cinco miembros con necesidades dietéticas especiales», etc. Sin los límites de una interfaz de software convencional, los consumidores solo querrán hacer lo que necesitan, sin importar si la marca detrás del software tiene limitaciones. El cambio en la forma en que interactuamos y en lo que esperamos será drástico y dramáticamente más democratizador. Gran parte del bombo publicitario por la IA generativa se ha centrado en su capacidad de generar texto, imágenes y sonidos, pero también puede crear código para automatizar las acciones y facilitar la obtención de datos externos e internos. Al generar código en respuesta a una orden, facilita el atajo para el usuario, ya que lo lleva de un comando a una acción que simplemente se realiza. Se acabó trabajar en todos los menús del software. Incluso las preguntas y los análisis de los datos almacenados en una aplicación se pueden hacer fácilmente con solo preguntar: «¿Cuáles son los contactos a los que no he llamado en los últimos 90 días?» o «¿Cuándo es la próxima vez que vaya a Nueva York con una inauguración para cenar?» Para responder a estas preguntas ahora, tenemos que ir a una aplicación y recopilar datos (posiblemente de forma manual) de fuera de la propia aplicación. Ahora, se puede reconocer la consulta, crear el código, clasificar las posibilidades y generar la mejor respuesta. En milisegundos. Esto simplifica drásticamente la forma en que interactuamos con lo que consideramos las aplicaciones actuales. También permite a más marcas crear aplicaciones como parte de su propuesta de valor. «Dado el clima, el tráfico y las personas con las que estoy, deme un itinerario turístico para la tarde, con una guía continua y la posibilidad de comprar cualquier billete con antelación para evitar cualquier cola». «Este es mi presupuesto, cinco fotos de mi baño actual, esto es lo que quiero de él, ahora deme un diseño de renovación, un plan completo para hacerlo y la posibilidad de ponerlo a licitación». ¿Quién creará estas capacidades? ¿Empresas de tecnología poderosas? ¿Marcas que ya tienen relaciones en sus categorías correspondientes? ¿Disruptores nuevos y centrados? El juego acaba de empezar, pero las capacidades y filosofías empresariales necesarias ya están tomando forma. ## Un viaje más amplio con límites más amplios En un mundo en el que proliferan la IA generativa y todos los demás sistemas de IA en evolución, crear una oferta propia requiere centrarse en la visión más amplia posible del conjunto de datos de cada uno, de los viajes que puede realizar y de los riesgos que conllevan: ### Reúna los datos. Resolver todas las necesidades de un cliente requerirá obtener información de toda la empresa y, probablemente, más allá de sus límites. Uno de los mayores desafíos para la mayoría de las aplicaciones y, de hecho, para la mayoría de los departamentos de TI, es reunir los datos de sistemas dispares. Muchos sistemas de IA pueden escribir el código necesario para entender los esquemas de dos bases de datos diferentes e integrarlos en un repositorio, lo que permite ahorrar varios pasos en la estandarización del esquema de datos. Los equipos de IA todavía tienen que dedicar tiempo a la limpieza y la gobernanza de los datos (podría decirse que aún más), por ejemplo, a alinearse con las definiciones correctas de las principales funciones de los datos. Sin embargo, con las capacidades de IA disponibles, los siguientes pasos del proceso de reunir todos los datos son más fáciles. La IA narrativa, por ejemplo, ofrece un mercado para comprar y vender datos, junto con un software de colaboración de datos que permite a las empresas importar datos de cualquier parte a sus propios repositorios, alineados con su esquema, con solo un clic. Los datos de toda la empresa, de los socios o de los vendedores de datos se pueden integrar y, a continuación, utilizar para modelar en un abrir y cerrar de ojos. Combinar los datos propios con los datos públicos, los datos de otras herramientas de IA disponibles y de muchas partes externas puede servir para mejorar drásticamente la capacidad de la IA de entender el contexto, predecir lo que se pregunta y disponer de un grupo más amplio desde el que ejecutar un comando. Sin embargo, la antigua regla sobre «basura entra, basura sale» sigue en vigor. Especialmente cuando se trata de integrar datos de terceros, es importante comprobar la precisión con los datos internos antes de integrarlos en el conjunto de datos subyacente. Por ejemplo, una marca de moda descubrió recientemente que los datos de género comprados en una fuente externa no coincidían con sus datos internos el 50% de las veces, por lo que la fuente y la fiabilidad realmente importan. ### La «capa de reglas» se hace aún más crítica. Sin restricciones obvias sobre lo que un cliente puede pedir en un cuadro de entrada, la IA necesita tener directrices que garanticen que responde adecuadamente a las cosas que están más allá de sus posibilidades o que son inapropiadas. Esto aumenta la necesidad de centrarse más en el nivel de reglas, en el que los diseñadores de experiencias, los especialistas en marketing y los responsables de la toma de decisiones empresariales establecen los parámetros objetivo para que la IA los optimice. Por ejemplo, para una marca de aerolíneas que aprovechó la IA para decidir cuál era la «siguiente mejor conversación» para entablar con los clientes, establecimos normas sobre qué productos podían promocionarse y qué clientes, qué textos podían utilizarse en qué jurisdicciones y normas en torno a la antirepetición para garantizar que los clientes no fueran bombardeados con mensajes irrelevantes. Estas restricciones se hacen aún más críticas en la era de la IA generativa. Como están descubriendo los pioneros de estas soluciones, los clientes se apresurarán a señalar cuando la máquina se «rompa» y produzca soluciones absurdas. Por lo tanto, los mejores enfoques comenzarán de a poco, se adaptarán a soluciones específicas en las que las reglas se puedan definir con precisión y los responsables humanos de la toma de decisiones podrán diseñar reglas para casos extremos. ### Proporcione el recorrido de principio a fin y los casos de uso específicos involucrados. Los clientes solo pedirán lo que necesitan y buscarán la forma más sencilla o rentable de hacerlo. ¿Cuál es el verdadero objetivo final del cliente? ¿Qué tan lejos puede llegar? Con la posibilidad de transferir la información con mayor facilidad entre las partes, puede crear asociaciones para los datos y la ejecución de las acciones que ayuden al cliente en su viaje y, por lo tanto, su ecosistema de relaciones comerciales diferenciará su marca. En su impresionantedemostración de cómo Hubspot incorpora la IA generativa en «ChatSpot», Dharmesh Shah, director de tecnología y fundador de Hubspot, explica cómo combinan las capacidades de HubSpot con OpenAI y con otras herramientas. No solo muestra la interfaz de Hubspot reducida a un solo prompt de entrada de texto, sino que también muestra nuevas capacidades que van mucho más allá de las fronteras actuales de Hubspot. Un vendedor que quiera enviar un correo electrónico a un líder empresarial de una empresa objetivo puede utilizar ChatSpot para investigar sobre la empresa, sobre el líder empresarial objetivo y, a continuación, redactar un correo electrónico que incorpore tanto la información de la investigación como de lo que sabe sobre el propio vendedor. A continuación, el sistema de HubSpot puede editar, enviar y rastrear el borrador de correo electrónico resultante, y el líder empresarial objetivo lo introduce automáticamente en una base de datos de contactos con toda la información asociada. El poder de la información conectada, la creación automática de códigos y la producción generada están llevando a muchas otras empresas a ampliar sus fronteras, no como una expansión «vertical» u «horizontal» convencional, sino como una «expansión de viajes». Cuando pueda ofrecer «servicios» basados en un simple comando de usuario, esos comandos reflejarán el verdadero objetivo del cliente y la solución total que busca, no solo un pequeño componente del que puede que haya estado lidiando antes. ### Diferénciese a través de su ecosistema. Resolver esas necesidades más amplias inevitablemente lo llevará a entablar nuevos tipos de relaciones de pareja. A medida que desarrolle sus capacidades de viaje de principio a fin, la forma en que construya esas relaciones comerciales será una nueva base fundamental para la estrategia. Qué tan confiables, qué tan bien autorizados, qué tan oportunos, qué tan completos y sesgados son sus datos. ¿Cómo utilizarán los datos que envíe su marca? ¿Cuál es la base de su relación, el control de calidad y la integración de datos? ¿Asociaciones privilegiadas prenegociadas? ¿Una simple relación con un proveedor? ¿Cómo está cobrando por el servicio más amplio y cómo se llevarán su parte las partes involucradas? Al igual que las marcas de búsquedas como Google, los mercados de comercio electrónico como Amazon y los motores de recomendaciones como Trip Advisor se convierten en puertas de entrada para los vendedores, más marcas pueden convertirse en navegadores front-end para la experiencia del cliente si pueden ofrecer socios de calidad, personalización de experiencias y sencillez. CVS podría convertirse en un coordinador completo de redes de salud al que se conecten los proveedores de salud, la tecnología de la salud, los servicios de bienestar, la farmacia y otros servicios de apoyo. Cuando su aplicación le permita simplemente preguntar: «Cómo puede ayudarme a perder 30 libras» o «Cómo puede ayudarme a hacer frente a mi creciente artritis», el programa integral que pueden generar y, luego, gestionar por completo, mediante indicaciones e información difundida por su red, será un diferenciador fundamental en la forma en que, como marca, fidelizan, capturan sus datos y los utilizan para seguir aumentando la calidad del servicio. ### Priorice la seguridad, la imparcialidad, la privacidad, la seguridad y la transparencia. La forma en que gestiona los datos pasa a formar parte de su marca y los resultados para sus clientes conllevarán casos extremos y riesgos de sesgo que debe buscar y mitigar. Todos leemos historias sobre cómo la gente lleva los sistemas de IA generativa, como ChatGPT, a los extremos y obtiene lo que los desarrolladores de la aplicación llaman «alucinaciones» o respuestas extrañas. También estamos viendo respuestas que se convierten en afirmaciones sólidas de hechos erróneos. O respuestas que se derivan de bases de datos sesgadas que pueden llevar a resultados peligrosos para algunas poblaciones. También se está «denunciando» a las empresas por compartir información privada de los clientes con otras partes, sin el permiso de los clientes, claramente no en beneficio de sus clientes per se. Los riesgos, desde los datos principales hasta la gestión de los datos y la naturaleza del resultado de la IA generativa, simplemente se seguirán multiplicando. Algunas empresas han creado nuevos puestos de director de protección al cliente, cuya función es anticiparse a los posibles escenarios de riesgo y, lo que es más importante, incorporar medidas de protección a la forma en que los directores de producto desarrollan y gestionan los sistemas. Los comités de riesgo de los consejos de administración corporativos ya están incorporando nuevos expertos y ampliando sus competencias, pero hay que tomar más medidas de forma preventiva. Probar los grupos de datos para detectar sesgos, entender de dónde vienen los datos y sus riesgos en materia de derechos de autor, precisión y privacidad, gestionar los permisos explícitos de los clientes, limitar el destino de la información y probar constantemente la aplicación para detectar casos extremos en los que los clientes puedan llevarla al extremo son procesos fundamentales que se deben incluir en la disciplina principal de gestión de productos y en las preguntas que la alta dirección se hace de forma rutinaria. Las juntas directivas esperarán ver paneles con este tipo de actividades, y otros organismos de control externos, incluidos los abogados que representan impugnaciones legales, también los exigirán. ¿Vale la pena? Los riesgos se multiplicarán constantemente y los costes de crear estructuras para gestionar esos riesgos serán reales. Acabamos de empezar a averiguar cómo gestionar los riesgos de sesgo, precisión, derechos de autor, privacidad y clasificación manipulada a gran escala. La opacidad de los sistemas a menudo hace que sea imposible explicar cómo se produjo un resultado si es necesario algún tipo de auditoría. Sin embargo, las capacidades de la IA generativa no solo están disponibles, sino que son la clase de aplicaciones que crece más rápido de la historia. La precisión mejorará a medida que aumente el conjunto de datos intervenidos y a medida que los sistemas de IA paralelos y los «humanos informados» trabajen para encontrar y remediar esas repugnantes «alucinaciones». El potencial de sencillez, personalización y democratización del acceso a las aplicaciones nuevas y existentes atraerá no solo a cientos de empresas emergentes, sino que también tentará a muchas marcas establecidas a crear nuevas ofertas basadas en la IA. Si pueden hacer algo más que entretener y, de hecho, ayudar al cliente a cumplir con más requisitos de su viaje que nunca, y lo hacen de una manera que inspire confianza, las marcas podrían abrir nuevas fuentes de ingresos con los servicios que pueden ofrecer más allá de sus estrechas fronteras actuales. Para los casos de uso correctos, la velocidad y la personalización podrían valer la pena un precio superior. Pero lo más probable es que las capacidades de automatización de la IA reduzcan los costes del sistema en general y presionen a todos los participantes para que gestionen de manera eficiente y compitan en consecuencia. Ahora estamos abriendo un nuevo diálogo entre las marcas y sus clientes. Literalmente. No como las descripciones esotéricas de lo que ocurrió en los primeros días de la interacción digital. Ahora estamos hablando de ida y vuelta. Hacer las cosas. Juntos. Simplemente. De una manera confiable. Justo como lo quiere el cliente. Ha empezado la carrera para ver qué marcas pueden cumplir. Esta publicación contenía anteriormente una referencia incorrecta a American Express.