Las tendencias de IA de más de 700 líderes empresariales muestran las claves globales para el éxito

Nueve de cada diez líderes saben que contar con una estrategia de datos sólida es fundamental para el éxito de la IA. Entonces, ¿por qué solo un tercio de ellos ha integrado una estrategia de datos unificados en su empresa? En enero de 2024, Salesforce encargó a Forrester Consulting la tarea de buscar respuestas a estas y otras carencias dentro del panorama en rápida evolución de la IA. 

La investigación, en la que participaron 773 líderes empresariales de 14 países distintos, arroja luz sobre la mentalidad de los responsables de tomar decisiones empresariales en el mundo sobre el CRM basado en IA. Estas tendencias demuestran que, independientemente de los rápidos cambios que se producen en la IA, existen varios principios fundamentales que las empresas deben priorizar para crecer.

Antes de explorar los principales factores y recomendaciones para el éxito, vamos a analizar el estado actual del CRM basado en IA.

La carencia de conocimientos básicos de IA indica que hay margen de mejora

La investigación desvela que las organizaciones de todo el mundo están adoptando la IA en varios casos de uso de CRM. Pero no todo va como lo esperamos. El estudio también da a conocer que existen carencias fundamentales que podrían tener un impacto negativo en la adopción de la IA en el CRM.

He aquí una revelación sorprendente: aunque todos los participantes indicaron que planean adoptar la IA, solo la mitad de ellos fue capaz de elegir la definición correcta de IA predictiva e IA generativa cuando se les ofrecieron ambas de forma simultánea.

Teniendo en cuenta que lo más probable es que una estrategia de IA combine ambos modelos, que sirven para objetivos y propósitos específicos, esto indica que existe la oportunidad de incorporar una formación más integral. Es importante conocer los casos de uso específicos de cada tipo de IA, los resultados empresariales anticipados y cómo diseñar un plan estratégico de IA basado en esos objetivos. 

Otra de las conclusiones principales es que existe una diferencia significativa entre madurez y preparación de los datos. Aunque el 92% de los líderes destaca la importancia de contar con una estrategia de datos sólida, solo el 34% de ellos afirma haber implementado una en su negocio. Reducir esta diferencia es fundamental para utilizar la IA de forma eficaz.

La confianza es la principal preocupación: los participantes mencionaron problemas de seguridad y también manifestaron cierto escepticismo sobre la calidad de los resultados de la IA generativa. El miedo a exponer información privada de los clientes o a dañar la reputación de la marca de forma involuntaria se crean como principales barreras a la hora de adquirir la IA generativa.

Tres bases para un CRM basado en IA sólido

1. Prepara tus datos

La calidad de los datos y su disponibilidad son el punto decisivo para implantar con éxito la IA. Más del 50% de los encuestados se muestra de acuerdo en que la calidad de los datos es esencial. A pesar de su importancia, indicaron que los principales retos del CRM de su organización incluyen problemas con la calidad de los datos, así como una carencia de habilidades de datos. 

Por el contrario, no solo es probable que las empresas que disponen de una mayor madurez de datos ya hayan adoptado la IA, sino que también es posible que ya utilicen un CRM unificado en su empresa, por lo que disfrutan de una mayor productividad en la atención al cliente y un mayor impacto en su satisfacción.

Nuestras recomendaciones: céntrate en limpiar tus datos y en eliminar los silos, y garantiza una visión integral de los datos de los clientes. Adopta un enfoque de madurez de datos equilibrado que se ajuste a tus objetivos estratégicos. Como no es realista mejorar todo a la vez, céntrate en comprender los requisitos de datos específicos que necesitas para ofrecer tus casos de uso de IA mediante un enfoque por fases. Y lo que es más importante, da prioridad a la calidad y la disponibilidad de los datos a la hora de crear una estrategia de forma conjunta con la IA. 

2. Aumenta la confianza en la IA

Aumentar la confianza en la IA es una obligación. Casi todos los participantes (96%) indicaron que la confianza es importante, o incluso crítica, a la hora de asociarse con un proveedor de IA. La preocupación por exponer información privada del cliente, infringir los derechos de autor o vulnerar los requisitos de cumplimiento normativo sobre datos de forma no intencionada plantean muchas preguntas. En concreto, las organizaciones buscan proveedores que ya incluyan protección de seguridad, como enmascaramiento de datos (la práctica de anonimizar datos sensibles) en la herramienta. Otra manera de protegerse frente a riesgos potenciales es escoger un proveedor que incluya la IA en su oferta de CRM principal, para que no surjan problemas ni dificultades adicionales a la hora de integrar una fuente externa.  

Nuestras recomendaciones: colabora con un proveedor de IA de confianza que ofrezca una gestión meticulosa tanto de los datos de entrada como de los resultados de IA. Los datos deberían enmascararse al compartirlos con cualquier modelo de lenguaje de gran tamaño. Si te planteas utilizar un modelo externo o alojado por un proveedor, asegúrate de que el contexto de los datos de entrada y las solicitudes no se almacenan y de que nunca pierdes el control del uso de tus datos. Más allá de la preocupación por la seguridad y la privacidad, las solicitudes y los resultados deberían analizarse automáticamente en busca de resultados dañinos. Por último, en función del caso de uso de IA, plantéate la posibilidad de añadir a una persona física al proceso para garantizar la calidad, la precisión y la confianza.

3. Facilita la educación y la mejora de competencias

A medida que las organizaciones incorporan la IA a sus estructuras, casi la mitad de los participantes se mostró de acuerdo en que es necesario mejorar las competencias de forma continua. Este aspecto, sumado al escaso conocimiento general de los conceptos de IA, ofrece la oportunidad de adoptar un enfoque previsor sobre la educación relacionada con la IA. Además, observaron que la falta de habilidades de datos es uno de los principales retos a los que se enfrenta el uso actual de sus sistemas de CRM. 

Nuestras recomendaciones: además de asegurarte de que los empleados conocen tu estrategia y tus objetivos de IA, ofréceles formación para que aprendan a crear y perfeccionar las solicitudes. Una solicitud es una instrucción detallada que se proporciona a un modelo de lenguaje grande para ayudarle a generar un resultado. Cuanto mejor es la solicitud, más relevantes son los resultados que brinda el modelo de IA. Cada empleado puede convertirse en ingeniero de solicitudes: esta formación maximizará el beneficio potencial de la IA y ayudará a los empleados a trabajar de forma más eficiente. Además, es fundamental definir políticas corporativas que enseñen a los empleados a evaluar los resultados de IA para garantizar su precisión y evitar el sesgo, la toxicidad y los daños potenciales. 

Descubre cómo los principales líderes sacan el máximo partido de su inversión en IA mediante la creación de prácticas de datos sólidas, una cultura de aprendizaje continuo y una confianza inquebrantable. Encontrarás todos estos datos y más información relevante en el estudio completo, para que tu equipo siente una base de excelencia con un CRM basado en IA propio.