Experiencia del cliente con IA, demostración aprobada pero operación estancada... "La brecha de confianza" se convierte en una variable

Las empresas están invirtiendo fuertemente en el fortalecimiento de la experiencia del cliente basada en inteligencia artificial (IA), pero muchos casos muestran que estas inversiones en realidad tienen dificultades para avanzar hasta la fase de puesta en marcha del servicio. Aunque las pruebas de concepto y las demostraciones impresionantes suelen tener éxito, en situaciones excepcionales y en las etapas de revisión legal y de seguridad, el progreso se detiene, y esta llamada “brecha de confianza” se señala como la causa fundamental.

El director de producto y tecnología de LivePerson, Chris Mina, afirmó recientemente en la conferencia Google Cloud Next: “Incluso cuando las empresas logran una excelente validación de concepto y flujo de trabajo, a menudo se quedan estancadas en la fase de operación real. Solo confirman escenarios de éxito, y cuando enfrentan casos imprevistos, detienen la implementación.”

La brecha entre la “demostración exitosa” y la “operación real”

Según Chris Mina, muchas empresas reconocen la necesidad de implementar experiencias de cliente con IA. Los consumidores también esperan que la IA proporcione servicios rápidos y personalizados. El problema radica en la estructura de decisiones internas de las empresas. Los departamentos de seguridad, legal y los comités de gobernanza de IA temen los riesgos operativos reales, lo que impide que los proyectos avancen a las etapas principales.

En este proceso, las empresas deben demostrar que la IA puede operar de manera estable incluso en “camino normal”, y responder de manera segura ante consultas sensibles, quejas complejas de clientes o cuestiones regulatorias. Esto significa que resultados de demostraciones simples no son suficientes para obtener aprobación interna.

LivePerson intenta garantizar la confianza mediante pruebas sintéticas

LivePerson propuso “Syntrix” como solución a este problema. Esta plataforma busca simular miles de escenarios de clientes mediante usuarios sintéticos y casos de prueba generados, antes de la implementación real. Para las empresas, esto permite verificar diversas variables y situaciones anómalas, acumulando los resultados en datos.

Chris Mina explicó: “Cuando las empresas enfrentan obstáculos por parte de los departamentos de seguridad, legal o del comité de IA, deben poder presentar datos que demuestren ‘hemos probado todos estos escenarios’. La clave no es una confianza vaga, sino una confianza basada en evidencia y datos.”

Este método se vuelve cada vez más importante en el mercado actual de experiencia del cliente con IA. Aunque las empresas desean acelerar la adopción de IA, en la práctica deben gestionar respuestas incorrectas, manejo de información personal y posibles daños a la imagen de marca. Por lo tanto, la competitividad en la experiencia del cliente con IA no depende solo de la tecnología, sino de la “seguridad operacional garantizada”.

Construcción de un “agente guardián” para monitoreo en tiempo real

Además de las pruebas, LivePerson está fortaleciendo las funciones de gestión en tiempo real. La compañía afirma que, mediante el “Agente Guardián”, puede monitorear todas las conversaciones en vivo, incluyendo agentes humanos y chatbots, con una cobertura del 100%. Este método permite determinar continuamente si cada interacción se realiza normalmente o si requiere intervención adicional o escalamiento.

Esto puede considerarse como un mecanismo para reducir la probabilidad de problemas imprevistos en la experiencia del cliente con IA durante la interacción real. Para las empresas con grandes centros de atención, revisar cada conversación individualmente es difícil, por lo que la demanda de funciones de orquestación en tiempo real aumenta.

Completar la migración a Google Cloud… ahora, el desafío es “ejecutar”

Recientemente, LivePerson también completó su migración a Google Cloud, que duró varios años. Según la compañía, esto elimina una deuda técnica local acumulada durante más de 20 años, y sienta las bases para que los clientes utilicen el modelo Gemini de Google y la infraestructura en la nube a gran escala.

Con la infraestructura ya en su lugar, el siguiente desafío es hacer que la experiencia de cliente con IA se implemente realmente en la línea de servicio. Chris Mina afirmó: “Esta tendencia no puede detenerse. Ya hay compromisos en el mercado, los consumidores tienen altas expectativas, por lo que es crucial ayudar a las marcas a cumplir estos compromisos de manera segura y estable.”

En última instancia, estas declaraciones indican que el mercado de IA para empresas está yendo más allá de la simple competencia en la adopción tecnológica, entrando en una fase en la que se busca garantizar la “confianza verificable” y la “estabilidad operativa”. Aunque las expectativas de los consumidores siguen creciendo, la tasa de adopción de la experiencia del cliente con IA en las empresas aún se mantiene en cifras de un solo dígito, y este es el trasfondo de ello.

Notas sobre IA de TP Este artículo se basa en un resumen realizado por el modelo de lenguaje TokenPost.ai. Puede omitir contenido principal del texto o presentar discrepancias con los hechos.