A estas alturas no debería caber ninguna duda de que la experiencia del cliente es un tremendo factor de crecimiento. Cuando analizamos el desempeño financiero de 75 empresas orientadas al consumidor entre 2016 y 2021, descubrimos que aquellas con las calificaciones más altas en experiencia del cliente lograron el doble de crecimiento de ingresos que sus homólogas.1
Esto no es magia. Las empresas que cuidan a sus clientes tienden a adquirir más, a vender más a cada uno de ellos y a conservarlos durante más tiempo que las empresas que no lo hacen.
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Tampoco es fácil. Los factores que impulsan una gran experiencia del cliente –como un servicio personalizado y con capacidad de respuesta– han sido tradicionalmente caros de ofrecer. Dependen de un gran número de empleados de primera línea cualificados y motivados, apoyados por gerentes y expertos especializados, junto con amplios recursos técnicos que analizan continuamente la información relacionada con la base de clientes.
Ahora mismo, pocas organizaciones están en condiciones de realizar grandes inversiones en la expansión de la función de servicios. Tras dos años de inflación elevada y tasas de interés al alza, muchas empresas están buscando recortar costos en todas sus operaciones, en lugar de duplicar estas capacidades. Los ejecutivos son menos optimistas en cuanto a la demanda de los consumidores, lo que les hace ser cautelosos a la hora de realizar nuevas inversiones en capacidad. E incluso las empresas que desean ampliar sus equipos de servicios tienen dificultades para contratar y retener a más personal.2
Hay tecnologías que pueden ayudar
En este entorno, muchas empresas recurren a la tecnología para resolver la paradoja de los costos y la experiencia del cliente. Los desarrollos recientes en el servicio de atención al cliente habilitado digitalmente prometen mejoras espectaculares en eficiencia y productividad, al tiempo que permiten el tipo de personalización profunda que puede convertir una interacción de servicio cotidiana en una gran experiencia. La IA generativa, por ejemplo, está ayudando a las empresas a elaborar comunicaciones específicas basadas en las preferencias individuales de los clientes y su historial de compras. Los chatbots interactivos impulsados por IA generativa o los sistemas interactivos de reconocimiento de voz (interactive-voice-recognition, o IVR) pueden gestionar consultas complejas de una manera rápida y fácil de usar. A medida que avanzan las tecnologías de IVR, chatbot y asistente virtual, la experiencia del cliente puede eventualmente evolucionar hacia una asistencia basada en IA e independiente del canal. Entre bastidores, los sistemas de gestión digital de la fuerza laboral pueden ayudar a las empresas a ajustar los horarios del equipo de servicio para satisfacer una demanda fluctuante, mientras que los agentes de servicio que utilizan herramientas de IA pueden brindar a los clientes respuestas más rápidas y precisas.
Mientras se apresuran a implementar estas nuevas tecnologías, las empresas deben evitar los escollos que han obstaculizado anteriores esfuerzos de transformación digital. En una encuesta realizada en 2022 por McKinsey entre altos directivos de empresas, nueve de cada diez dijeron que sus organizaciones habían emprendido al menos una transformación digital a gran escala en los dos años anteriores. En su inmensa mayoría, esos esfuerzos de transformación no dieron los resultados esperados, ya que solo generaron el 31 por ciento de los aumentos de ingresos y el 25 por ciento de los ahorros de costos previstos.3
Cuando las empresas reflexionan sobre los problemas que frenaron sus transformaciones tecnológicas, surgen algunos temas comunes. Algunos son habituales en cualquier esfuerzo de cambio empresarial, como un compromiso o alineación insuficientes por parte de la alta dirección, lo que puede ralentizar la toma de decisiones y dificultar que la transformación adquiera y mantenga el impulso. Otro es la tendencia a perseguir objetos brillantes, pero sin crear las capacidades básicas necesarias para hacerlo bien. Las transformaciones de muchas empresas –ya sean de microsegmentación, diseño front-to-back, talento o modelo operativo– fracasan debido a estos problemas.
Algunos temas son exclusivos de los esfuerzos de transformación digital. Uno de ellos es el exceso de precaución. Algunas empresas adoptan un enfoque poco sistemático, introduciendo nuevas tecnologías de forma gradual en sus operaciones, con cada cambio diseñado para abordar un problema o punto débil específico. Trabajar de esta manera ayuda a las empresas a gestionar costos y riesgos, pero puede significar pasar por alto oportunidades que requieren cambios a gran escala. Y esas pueden ser las que añadan más valor a largo plazo.
Otras empresas hacen lo contrario y consideran que una tecnología concreta es la solución milagrosa para todos sus desafíos operativos. Intentan arreglarlo todo con una sola herramienta. Este enfoque es doblemente ineficaz. No solo no soluciona los procesos subyacentes, sino que obliga a los equipos a adoptar herramientas que quizá no aborden eficazmente los retos a los que se enfrentan.
La creación de una organización de servicios habilitada por la IA
En la próxima oleada de transformaciones digitales de los servicios habilitadas por la IA, las empresas pueden evitar estos obstáculos si hacen bien tres cosas esenciales. En primer lugar, pueden implementar las tecnologías adecuadas en el momento adecuado y de la forma correcta. En segundo lugar, pueden integrar el uso de la tecnología y la aplicación de palancas de mejora empresarial de eficacia probada. Por último, pueden dotar a su personal de las habilidades y capacidades que necesitan para adoptar la tecnología.
Tecnologías adecuadas, momento adecuado, forma correcta
Los servicios digitalizados eficaces no deberían basarse en una única tecnología, sino más bien ensamblarse a partir de una caja de herramientas de componentes tecnológicos. Como ocurre con cualquier caja de herramientas, los usuarios deben elegir la herramienta adecuada para cada tarea. Las tecnologías de IA generativa han proporcionado a las empresas una nueva y poderosa forma de resumir y procesar mensajes y otras entradas de lenguaje natural, por ejemplo. Sin embargo, cuando una tarea requiere el procesamiento de datos estructurados, la automatización robótica de procesos puede ser una solución más rápida, barata y fiable. De hecho, desplegar tecnologías de forma integrada puede ayudar a amplificar el impacto, como lo ilustran los siguientes ejemplos de organizaciones.
El calendario juega un papel importante en la adopción de tecnología. Cada fase de un proceso de transformación requiere un enfoque distinto y se apoya mejor en herramientas tecnológicas diferentes. Estas fases suelen incluir el diagnóstico, la planeación y la implementación. La fase de diagnóstico se centra en comprender todo el potencial de la organización. La fase de planeación consiste en optimizar las operaciones y desarrollar estrategias para avanzar. La fase de implementación se centra en ampliar, mantener y perfeccionar las operaciones.
Por último, es imprescindible desplegar las tecnologías seleccionadas con un modelo operativo adecuado. Esto incluye decisiones como si se procede a una prueba de concepto o a una construcción completa, y si se adquieren licencias o se usan los servicios de un integrador de sistemas. Introducir tecnologías de la forma correcta garantiza una implementación fluida y minimiza las interrupciones. Durante la fase de diagnóstico, por ejemplo, la información obtenida de los procesos puede conducir al despliegue de tecnologías de hiperautomatización, como el reconocimiento óptico de caracteres (optical carácter recognition, u OCR) y el procesamiento inteligente de documentos, u otras herramientas como el aprendizaje automático, las plataformas de bajo o ningún código y los gemelos digitales pueden ser necesarias para abordar las necesidades operativas. Además, seleccionar una unidad de negocio con suficientes oportunidades y compromiso de liderazgo puede ayudar a superar los posibles retos que surjan a lo largo del proceso de implementación.
Una empresa norteamericana de gestión de patrimonios utilizó una serie de tecnologías para lograr importantes ahorros de eficiencia recurrentes. Automatizó cinco procesos operativos de un extremo a otro, comenzando por la extracción de documentos, la verificación y la introducción de datos para todos esos procesos. La empresa empezó realizando una evaluación descendente del potencial de automatización basada en funciones y aplicando herramientas específicas de minería de tareas para obtener una visión del esfuerzo manual necesario para procesar miles de documentos y formularios de instrucciones cada año. A continuación, desarrolló un sistema de prueba de concepto que utilizaba tecnología OCR para clasificar y extraer datos escritos a mano, combinada con automatización robótica de procesos para validar esos datos e insertarlos en sistemas posteriores. El nuevo sistema incluía tecnología de aprendizaje automático para poder ajustar continuamente sus propios procesos internos y mejorar el rendimiento.
El nuevo sistema totalmente automatizado, que se amplió e implementó en toda la empresa, le permitió reestructurar sus operaciones administrativas y eliminar errores posteriores. La compañía reimaginó su unidad de procesamiento central de correo y entrada de datos como un centro de control de calidad de datos digitales y reasignó más del 70 por ciento del personal a otras tareas. El cambio también tuvo un impacto positivo directo en la experiencia del cliente, ya que el procesamiento digitalizado y más rápido redujo de un extremo a otro los tiempos de tramitación de las solicitudes de nuevas cuentas y detectó cualquier error casi instantáneamente, a menudo mientras los clientes finales seguían presentes.
Corrija y reimagine los procesos a medida que se digitalizan
La tecnología no puede solucionar los problemas causados por procesos de servicio defectuosos, y de nada sirve crear un proceso rápido, ágil y eficiente que siga proporcionando resultados insatisfactorios a los clientes. Por ello, las transformaciones exitosas habilitadas por la tecnología requieren una integración perfecta de la misma y las palancas tradicionales de mejora empresarial.
El primer paso es comprender y simplificar los procesos actuales. Esto implica gestionar la demanda y eliminar las tareas innecesarias mediante herramientas de minería, descubrimiento y documentación de procesos. Al crear una base de referencia del estado actual de los procesos y agilizar las políticas, las entradas, las excepciones y los servicios, la complejidad se puede reducir drásticamente.
A continuación, es fundamental orquestar y digitalizar los procesos. Al rediseñar los flujos de trabajo y crear salidas digitales estructuradas, pueden reducirse los traspasos y la información puede fluir de mejor manera. El uso de herramientas como el procesamiento del lenguaje natural (natural language processing, o NLP), OCR, chatbots y formularios web ayuda a generar entradas digitales estructuradas.
Una vez simplificados y digitalizados, la automatización y la integración de los procesos digitalizados son los siguientes pasos esenciales. La automatización de componentes específicos de los procesos puede lograrse diseñando y configurando bots, API y microservicios, sobre todo para actividades regidas por reglas conocidas. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden entrenarse para gestionar actividades con reglas complejas o desconocidas. Las empresas deben asegurarse de que la capa fundacional pueda soportar estas tecnologías.
Por último, reorganizar y empoderar a los trabajadores completa el ciclo de transformación. Parte de este cambio es estructural, optimizando el diseño de la organización y mejorando la eficiencia mediante la centralización o la deslocalización (offshoring). El resto tiene que ver con las mentalidades, habilidades y capacidades, que analizamos a continuación.
Una empresa multinacional de servicios profesionales adoptó un enfoque integral para mejorar su centro de soporte tecnológico de back-office. Comenzó con un análisis en profundidad, impulsado por inteligencia artificial, de miles de puntos de datos en cuatro canales: llamadas, chat, correo electrónico y una herramienta de gestión de casos. La empresa procesó cientos de horas de actividad de los agentes para comprender cómo empleaban su tiempo en las distintas aplicaciones e identificar los puntos críticos. Esta información se utilizó para mejorar el rendimiento en tres dimensiones: experiencia del cliente, procesos y personas.
La empresa utilizó una combinación de IA generativa, IA conversacional y tecnologías de minería de tareas para encontrar formas de que el personal de soporte técnico empleara su tiempo de manera más eficaz. Descubrió que los agentes con mejor desempeño usaban el “tiempo muerto” durante las llamadas para revisar los chats y la documentación relacionada con otros casos, por ejemplo. Utilizando la minería de tareas junto con los diagnósticos tradicionales de atención al cliente, la empresa también identificó varios atajos y técnicas estándar usadas por los mejores agentes para resolver problemas comunes. Compartir esos enfoques ayudó a otros agentes a solucionar los problemas de los clientes con mayor rapidez, reduciendo el tiempo promedio de atención.
Equipe a su gente con las capacidades y habilidades adecuadas
Las personas son el ingrediente secreto de cualquier transformación digital. Un estudio de McKinsey sobre implementaciones digitales exitosas reveló que las empresas con mejores resultados tenían 1.6 veces más probabilidades que otras de haber alcanzado sus objetivos relacionados con las personas,4 que incluyen esfuerzos de creación de capacidades a gran escala, mejoras en la experiencia de los empleados y una gestión eficaz del talento.
A medida que avanza la tecnología, aumenta la importancia de la gestión del talento y el desarrollo de capacidades. Las organizaciones que ya han progresado en la implementación de la IA prevén volver a capacitar a gran parte de su plantilla en los próximos tres años, y el 73 por ciento de ellas se propone mejorar las habilidades de más del 30 por ciento de su personal en ese tiempo.5
Una fuerza laboral habilitada digitalmente necesita las herramientas adecuadas, junto con las cualificaciones, los flujos de trabajo y los recursos de apoyo para utilizar esas herramientas con eficacia. La mayoría de los empleados de servicios no tendrán conocimientos avanzados de programación informática, por ejemplo, pero las plataformas digitales de bajo o ningún código pueden permitir a los no especialistas analizar datos o automatizar tareas.
La tecnología también está cambiando los métodos de “campo y foro” que las empresas utilizan tradicionalmente para mejorar las habilidades de su personal. El aprendizaje basado en foros está pasando de eventos esporádicos a experiencias de aprendizaje continuo. Antes, el desarrollo de capacidades dependía de talleres puntuales, basados en eventos, que solían durar una semana y se celebraban anualmente. Sin embargo, este enfoque se ha desplazado hacia métodos habilitados por tecnología, que incluyen sesiones de microaprendizaje y módulos de inmersión en línea. Estos recursos se personalizan utilizando amplias bibliotecas y tecnologías avanzadas.
Del mismo modo, el aprendizaje sobre el terreno está experimentando una transformación, pasando de prácticas basadas en la observación a otras basadas en datos. En el pasado, la capacitación en el puesto de trabajo se realizaba mediante observaciones por muestreo, como las sesiones de escucha de llamadas. Ahora, el coaching se está volviendo más preciso y dependiente de los datos, utilizando herramientas analíticas impulsadas por algoritmos de aprendizaje automático basados en NLP. Esto permite adaptar las oportunidades de coaching en función de las métricas de desempeño individuales.
Una fuerza laboral de servicio comprometida y motivada es fundamental para el desempeño a largo plazo. Los principios probados de la gestión eficiente, como el enfoque implacable en eliminar residuos y defectos y realizar mejoras basadas en los conocimientos de los empleados de primera línea, siguen siendo esenciales en el mundo habilitado por la IA. La única diferencia radica en las herramientas disponibles para recopilar información y realizar mejoras. Las soluciones de baja tecnología, como las ayudas en el trabajo y los cambios de políticas, ahora pueden complementarse con soluciones digitales creadas, probadas, implementadas y mantenidas por los empleados de primera línea.
Las tecnologías digitales avanzadas podrían desbloquear un objetivo difícil de alcanzar para las organizaciones de servicios, permitiéndoles ofrecer mejores experiencias a los clientes a un menor costo. Las organizaciones ya están explorando el uso de tecnologías innovadoras de IA a través de la colaboración entre sus funciones de TI y operaciones. Prevén un mundo en el que las decisiones y los recorridos de los clientes a lo largo del flujo de valor de extremo a extremo se vean reforzados por la IA, las herramientas de IA generativa habiliten nuevos niveles de inteligencia y personalización para esos recorridos, y las tecnologías de asistencia inteligentes y en tiempo real transformen a los agentes de servicio en “superhumanos en el bucle” centrados en el conocimiento y la creación de valor.
Sin embargo, el camino hacia un modelo de servicios habilitado por la tecnología está plagado de desafíos. Para que funcione, las empresas deben seleccionar las tecnologías adecuadas, implementarlas en la fase correcta de la transformación y aplicarlas de la forma correcta.
También deberían pensar más allá de la tecnología, aplicando herramientas digitales junto con las metodologías tradicionales de transformación y mejora, y capacitando a sus equipos para que adopten la mejora continua. Si se hace bien, la excelencia del servicio habilitado digitalmente puede crear un círculo virtuoso, liberando recursos para invertir en mejoras e innovaciones del servicio que diferencien a la organización de sus pares, induzcan el crecimiento y contribuyan a una ventaja competitiva sostenible.