¿Cómo influye la IA generativa en el mercado de la automatización inteligente?

IA generativa

Ya no hay dudas de que el desarrollo de la inteligencia artificial está suponiendo la gran revolución de nuestra era. Y es que, quienes nos dedicamos a ello, asistimos casi a diario al nacimiento de nuevas y sorprendentes aplicaciones que facilitan nuestra labor. Dentro de toda esta vorágine tecnológica en la que estamos inmersos, destaca la IA generativa, una herramienta que ha llegado al campo de la automatización para convertirse en su mejor aliada.

¿Qué es la IA generativa?

La IA generativa es una rama de la inteligencia artificial capaz de crear nuevos contenidos partiendo de datos existentes: puede diseñar imágenes, vídeos, textos o música y utilizar lo aprendido para solucionar problemas. Aplicada a la automatización, abre un inmenso abanico de posibilidades, dada su capacidad de analizar grandes cantidades de datos en tiempo real y de prever y resolver inconvenientes.

Aplicaciones de la IA generativa en el mercado de la automatización

Viendo el potencial de esta herramienta, no es de extrañar que, según un informe del IBM Institute for Business Value, el 92 % de los ejecutivos tenga intención de utilizarla en la automatización de procesos para 2026. Veamos algunas de sus aplicaciones en este campo:

  • Prevención de problemas: su capacidad de procesamiento de datos le permite detectar cualquier posible fallo que se pueda producir antes de que suceda y alerta de ello para resolverlo.
  • Democratización de la automatización: gracias al lenguaje natural que maneja, no es necesario que los equipos tengan conocimientos muy especializados de programación para automatizar las tareas.
  • Agilizar procesos y liberar de tareas repetitivas: la IA generativa lleva la productividad al siguiente nivel, al permitir que los empleados se centren en trabajos más creativos. Según Goldman Sachs, podría impulsar la productividad en 1,5 puntos porcentuales en 10 años, además de incrementar el PIB mundial en un 7 %.

Por sectores

La buena noticia, además, es que se puede llevar a una gran variedad de sectores, entre ellos:

  • Finanzas: para detección de fraudes, gestión de carteras, evaluación crediticia, etc.
  • Atención al cliente: con chatbots y voicebots cada vez más complejos que ya saben medir el sentimiento del usuario, resumir conversaciones, analizar el contenido y el contexto de estas e incluso realizar auditorías de calidad.
  • Industria: para optimizar procesos como el control de calidad, la gestión de inventario o la monitorización de maquinaria.

En todos ellos la clave es la colaboración humano-máquina, una manera de trabajar que ya aplicamos en Servinform, en la que el robot es la primera opción, pero siempre supervisada por la persona. Este modelo -que nosotros llamamos Automation First– permite exprimir lo mejor de ambos mundos, mejorando considerablemente la eficiencia.

Últimos avances en IA generativa

¿Cómo puede la IA analizar esas cantidades industriales de datos de forma prácticamente instantánea? Es posible gracias a la magia de las redes neuronales generativas, una tecnología que utiliza deep learning (aprendizaje profundo). Dentro de estas redes neuronales, encontramos las antagónicas generativas (GANS), que son las que hacen posible que la IA genere contenido a gran velocidad. Estas GANS constan de un generador y un discriminador; el primero es el que crea el nuevo contenido, mientras que el segundo evalúa si es real o falso.

Otro de los grandes avances de la IA generativa son los modelos de lenguaje. Se trata de sistemas entrenados con grandes cantidades de datos que los hace capaces de comprender y generar lenguaje natural. ChatGPT, su versión más popular, está basado en los modelos lingüísticos de gran tamaño (LLM), modelos de aprendizaje automático que pueden comprender y crear un texto como un humano.

Además, existen los Transformers, redes neuronales que aprenden contexto, que permiten relacionar palabras situadas a gran distancia en un texto haciendo que la herramienta aprenda a contextualizar.  Estos dos avances hacen las conversaciones más fluidas y naturales reduciendo las famosas ‘alucinaciones’ de la IA.

Desafíos y consideraciones éticas

El primer desafío al que se enfrentan las empresas es el cambio cultural interno. Incorporar este tipo de procesos automatizados requiere repensar el modelo de negocio, integrarlos con los sistemas existentes, formar a los empleados para que puedan trabajar con procesos basados en IA y, en ocasiones -especialmente para el desarrollo de aplicaciones-, captar talento especialista en un campo en el que está muy demandado y suele escasear: hasta un 75 % de las empresas no consigue cubrir sus vacantes, según un informe de Randstad y CEOE.

Asimismo, otro de los retos al que deben hacer frente las compañías es al complejo manejo de datos que conlleva este tipo de tecnología: obtener la información y gestionarla correctamente puede ser todo un desafío, sobre todo cuando hablamos de datos sensibles, en los que prima la seguridad.

Según una encuesta de KPMG, algunos de los inconvenientes que las organizaciones encuentran en la adopción de esta tecnología son:

  • Ausencia de talento certificado (13 %)
  • Falta de inversión (13 %)
  • Falta de caso de negocio claro (13 %).

Respecto a las consideraciones éticas, las empresas que desarrollan este tipo de herramientas deben adherirse a un marco ético y garantizar que su desarrollo esté alineado con los valores de la sociedad. Asimismo, también deben enfrentarse a la discriminación que puede generar la IA, que refleja y amplifica los sesgos de los datos con los que opera.

Si necesitas implementar la automatización inteligente en tu negocio, apuesta por una compañía sólida que te acompañe durante todo el proceso. En Servinform podemos ayudarte, no dudes en contactarnos.

Autora: María Aldea

Especialista en soluciones tecnológicas en Customer Communication y AI

Contacto: mcaldea.garcia@servinform.es 

8 estrategias para mejorar tu chatbot

estrategias para mejorar tu chatbot

En la era digital actual, es prácticamente imposible navegar por un ecommerce o visitar una página web sin encontrarse con un chatbot o asistente virtual. Este recurso basado en inteligencia artificial ha revolucionado la forma en que interactuamos con las marcas, ofreciendo soluciones instantáneas y efectivas, adaptadas a las necesidades del cliente. Es por esto por lo que su implementación es cada vez mayor en diferentes sectores.

¿Qué ventajas tienen los chatbots para las empresas?

Los chatbots proporcionan a las empresas la capacidad de responder a las nuevas demandas de los usuarios, dando una atención rápida, directa y personalizada. Por eso, estas soluciones están siendo clave en el panorama de la atención al cliente:

  • Rapidez y operatividad 24 horas: al ser un servicio automatizado, funciona cualquier día a cualquier hora, por lo que los clientes reciben respuestas inmediatas sin esperar a que un operador/a esté disponible.
  • Ahorro de costes y eficiencia: los chatbots pueden gestionar un enorme volumen de consultas simples al instante y sin errores, por lo que los teleoperadores se pueden centrar en aquellas más complejas que requieran una respuesta humana. Esto mejora ostensiblemente el servicio sin tener que elevar el presupuesto.
  • Mayor personalización: a través de la IA las empresas pueden conocer qué tipo de consulta realiza cada cliente, sus preferencias, productos que compra, etc. Esto permite ofrecer respuestas más personalizadas y ajustadas a sus necesidades.
  • Mejora continua: los chatbots ofrecen datos muy valiosos para poder conocer la calidad del servicio y los aspectos a mejorar. En base a esta información, se realiza un análisis y se mejora el desarrollo, perfeccionando los procesos.

Según un estudio de Tidio, el 88 % de los clientes tuvieron al menos una conversación con un chatbot en 2022, lo que demuestra el gran alcance que están teniendo esta tecnología en la atención al cliente. Además, las proyecciones del sector son muy positivas. Un estudio de Mordor Intelligence estima que para 2029 el tamaño del mercado de asistentes de inteligencia artificial aumentará en un 24 %.

Por lo tanto, si todavía no estás aplicando esta tecnología, es momento de hacerlo. Pero teniendo en cuenta que no basta solo con implementarla, sino que es fundamental entrenar al chatbot para que se vaya ajustando a la naturaleza de tu negocio, a las demandas de tus clientes y a las cambiantes características del mercado. De esta forma conseguirás mejorar la experiencia del usuario ofrecida.

8 estrategias para mejorar tu chatbot

Llegados a este punto, ya sabes que entrenar a tu chatbot es importante, pero también tienes que tener en cuenta otras claves. Aquí te dejamos 8 estrategias que te ayudarán con su rendimiento:

  1. Analiza los datos más relevantes: lo primero es estudiar los puntos de mejora y para esto es fundamental poner el foco en los datos que respondan a las preguntas clave, que podrían ser algunas como estas: ¿cuál es la ratio de uso del chatbot?, ¿qué tipos de consultas predominan?, ¿cuántas consultas se llegan a resolver?, ¿cuántas ventas generan?
  2. Pide opinión a los usuarios: aunque hayas analizado una gran cantidad de datos, puede que no sepas por qué algunos elementos no funcionan como te gustaría. Por ejemplo: ¿por qué los usuarios abandonan la conversación en un momento concreto? Nadie mejor que ellos mismos para darte la respuesta.
  3. Aprovecha la tecnología del Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN): esto ayuda a mejorar tu chatbot, porque puede entender e interpretar mejor las intenciones de los mensajes recibidos (consulta, queja, petición más compleja, etc.) y de esta forma ofrecer respuestas más adecuadas a sus necesidades.
  4. Entrena a tu chatbot con diferentes preguntas: si integras la inteligencia artificial conversacional, el chatbot irá aprendiendo con las consultas, pero quizá no de la manera que quieres. Cuanto mayor sea el vocabulario que pueda comprender, mejor será la calidad del servicio. Por eso, es importante que pruebes regularmente sus respuestas ante diferentes preguntas, utilizando términos distintos.
  5. Define y trabaja la identidad del chatbot: si tu empresa tiene un tono propio alineado con sus valores, también debe proyectarlo el chatbot, como ocurriría con un/a agente humano. Además, ese tono debe adaptarse al tipo de público y a cada situación que se presente. Por ejemplo: no se responde con el mismo tono a una simple consulta que a una queja.
  6. Apuesta por la omnicanalidad: cada vez hay más vías de comunicación para realizar consultas, por eso es bueno que a la hora de mejorar tu chatbot lo integres eficazmente en más de un canal. Para ello, debes tener en cuenta en cuántos te interesa integrarlo y las peculiaridades de cada uno (funcionalidades, tipo de público, etc.).
  7. Conoce y ten en cuenta las limitaciones: por mucho que lo entrenes, seguramente tu chatbot no tenga la capacidad para gestionar todo tipo de cuestiones. En consultas más complejas conviene derivar a un/a agente, o al menos ofrecer esa opción al usuario. Así se podrá ofrecer una atención de más calidad que mejore la experiencia del cliente.
  8. No te olvides de la privacidad: gestionar adecuadamente los datos de los clientes es vital para no perder su confianza y evitar problemas reputacionales y legales para tu empresa. Ante cualquier duda, ponte en contacto con algún especialista.

Los chatbots son una herramienta con un gran potencial, gracias a su rápido desarrollo y a las ventajas que supone la integración de la inteligencia artificial generativa en ellos. Sin embargo, no es sencillo conseguir uno que realmente sea eficiente y te ayude a mejorar la experiencia del usuario.

¿Quieres saber más sobre cómo mejorar tu chatbot y tus servicios de atención al cliente aplicando tecnología inteligente? En Servinform ofrecemos diferentes soluciones. ¡Contacta con nosotros!

Qué es el low code y aplicaciones en el área de contact center

qué es el low code

En la dinámica actual del mercado, donde la velocidad y la adaptabilidad son claves, la tecnología juega un papel fundamental. La agilidad no es solo deseable, es imprescindible, y es aquí donde el low code emerge como un aliado estratégico para las empresas, especialmente para alcanzar la eficiencia en el sector del contact center. 

¿Qué es el low code?

El low code es una nueva forma de desarrollo de software que ofrece un entorno visual intuitivo que permite crear aplicaciones de manera rápida y con mínima codificación manual. 

Esta metodología libera a los desarrolladores para centrarse más en soluciones específicas de negocio, personalizando las aplicaciones a medida de las necesidades operativas para maximizar así la eficiencia. Son muchos los beneficios que tiene el low code:  

  • Agilidad operativa: el uso de tecnologías low code acelera el ciclo de desarrollo de aplicaciones, permitiéndonos centrarnos en las necesidades específicas del negocio y adaptarnos rápidamente a los cambios, garantizando así una evolución constante al ritmo de las demandas de nuestros clientes. 
  • Personalización sin precedentes: adaptamos nuestras soluciones a las necesidades exactas de cada proyecto, personalizando desde las interfaces de usuario hasta los flujos de trabajo, reportes y dashboards, asegurando una solución que se ajusta como un guante a su operativa. 
  • Eficiencia mejorada: automatizamos y optimizamos los procesos de trabajo complejos a través de herramientas low code, lo que se traduce en una reducción significativa de las tareas manuales y, por ende, en una mejora de la eficiencia operativa global. 
  • Integración fluida: facilitamos la integración de nuestras soluciones low code con una amplia gama de herramientas y sistemas, como CRM y bases de datos, asegurando una operación cohesiva y sin fisuras dentro del ecosistema tecnológico de nuestros clientes. 
  • Mantenimiento Simplificado: las aplicaciones desarrolladas con low code son más fáciles de mantener y actualizar, permitiendo una evolución rápida y eficiente para mantenerse al día con las tendencias tecnológicas y las necesidades del mercado. 
  • Colaboración fortalecida: al acercar el IT al negocio, mejoramos no solo la satisfacción y la motivación del equipo, sino también la calidad y el impacto de las soluciones desarrolladas. 

Algunas de las ventajas que aporta esta tecnología en el área de contact center son: 

  • Mejora de la eficiencia operativa en más de un 20 %. 
  • Elimina manualidades en la atención al cliente. 
  • Organiza el trabajo y mejora la productividad. 
  • Garantiza una monitorización en tiempo real y control de la productividad. 
  • Automatiza tareas repetitivas con flujos de trabajo eficientes. 

Casos de uso del low code y aplicación real

 El low code nos ha permitido ir más allá de lo convencional, adaptando nuestras soluciones a las necesidades precisas de la operativa de cada cliente. 

Con la metodología adecuada hemos sido capaces de agregar una capa a la solución estándar omnicanal que permite aprovechar las funcionalidades potentes de la aplicación estándar con la flexibilidad del low code para hiperpersonalizar las funcionalidades a la operativa. 

Algunos de los elementos que nos ayudan a mejorar la eficiencia son: 

  • Organización y categorización de comunicaciones escritas como WhatsApp y correo electrónico con IA. 
  • Lógica de negocio enfocada a la creación de tareas de acuerdo con ciertos criterios y parámetros que establezca la operativa y configurable por el propio servicio. 
  • Priorización de esas tareas que se generan configurable por los parámetros que elige la operativa. 
  • Asignación de las tareas y casos por diferentes parámetros, como, por ejemplo, asignación por habilidades o grupos de trabajo. 
  • Lógica con las integraciones para ejecutar cualquier tipo de comportamiento, como, por ejemplo, envíos de comunicaciones escritas o llamada saliente,  dependiendo de ciertos criterios configurados en la herramienta. 

La promesa del low code

Más allá de las ventajas técnicas, el low code representa una verdadera transformación digital, enfocada no solo en mejorar la eficiencia del contact center, sino también en enriquecer la experiencia del empleado y, por ende, la del cliente final que recibe esa atención.  

En este camino hacia la innovación, el low code se perfila no solo como una herramienta, sino como un pilar fundamental en la redefinición del futuro de los servicios de contact center. 

Sin embargo, hay que tener ciertos criterios en cuenta al elegir la tecnología y la metodología adecuada para cada caso específico, si no, puede que el bajo código no termine aportando valor.  

Mirando hacia el futuro

Estudios de Gartner afirman que para el año 2025 se estima que el 70 % de las nuevas aplicaciones serán desarrolladas en low code en comparación con un 25 % en el año 2020. 

Microsoft reveló en un estudio en 2022 la adopción del low code tiene efectos positivos en la satisfacción laboral, está claro que estamos ante una tendencia que está redefiniendo el desarrollo de software y la prestación de servicios.  

La elección inteligente de esta tecnología y metodología se convierte, entonces, no en una opción, sino en una necesidad estratégica para aquellos que buscan liderar en la era digital. 

El verdadero potencial del low code no reside únicamente en su uso, sino en saber cuándo, cómo y dónde aplicarlo de manera estratégica. Esto es lo que diferencia a las empresas verdaderamente transformadoras. 

¿Es suficiente desarrollar en low code? 

La respuesta es no. La implementación exitosa de soluciones low code requiere de una comprensión profunda de los procesos de negocio, las necesidades específicas de la empresa y, sobre todo, una metodología de desarrollo enfocada en el negocio y experiencia de cliente. 

Nuestra experiencia en Servinform, radica en identificar precisamente esos momentos críticos y contextos específicos donde el low code puede generar el mayor impacto, transformando procesos, mejorando la experiencia del cliente y acelerando el crecimiento. 

Nuestro compromiso es asegurar que las aplicaciones low code se traduzcan en soluciones que no solo resuelvan los desafíos actuales, sino que también allanen el camino para el éxito futuro. Si quieres aplicar esta tecnología, no dudes en ponerte en contacto con nosotros. 

Qué es el low code

Autor: Álvaro Figueira 

Responsable de Transformación Digital en Customer Service 

Contacto: afigueira.gomes@servinform.es 

6 claves para implementar la IA en tu negocio

claves para implementar la IA

La irrupción de la inteligencia artificial, en ascenso imparable, está suponiendo toda una revolución para las empresas. Su capacidad para analizar datos -incluso en tiempo real- hace posible mejorar y personalizar las experiencias de los usuarios y es una potente herramienta para automatizar procesos, mejorar la toma de decisiones y optimizar la productividad. Ahora más que nunca, las organizaciones son conscientes de que implementar IA ya no es solo una opción. Según el último informe de Ontsi sobre su uso en España, publicado en 2023 con datos del INE y de Eurostat, el número de compañías de más de 10 empleados que la han incorporado en sus procesos ha crecido en 3,6 puntos, hasta un 11,8 %, especialmente en las más grandes, pero también ha aumentado su uso en un 4,6 % en las microempresas. En total, el estudio estima que España ocupa la decimocuarta posición en la adopción de IA, dentro de la media europea.  

Según otro reciente informe, realizado por Randstad junto con la patronal, un 46 % de las empresas en España estaría utilizando IA, sobre todo para el análisis y predicción de datos (46 %), la optimización de tareas administrativas (38 %) y la automatización de procesos productivos (36 %). 

No es de extrañar, por tanto, que miles de negocios como el tuyo se estén planteando incorporarla: si tú no lo haces, ten por seguro que lo hará la competencia. Desde Servinform queremos ayudarte con una serie de recomendaciones que te guiarán en el proceso. 

6 Claves para implementar la IA en tu negocio

La IA ofrece un sinfín de oportunidades para mejorar la eficiencia y la toma de decisiones en las organizaciones. Sin embargo, su implementación requiere de una planificación cuidadosa y una comprensión clara de sus implicaciones. Veamos cómo implementar la IA: 

  1. Define objetivos: plantéate qué quieres conseguir con la adopción de la inteligencia artificial. ¿Estás buscando mejorar la eficiencia operativa? ¿aumentar las ventas? ¿mejorar la experiencia del cliente? Este paso implica identificar las áreas específicas donde la IA puede generar valor. Recuerda que establecer metas concretas te ayudará a focalizar tus esfuerzos. 
  2. Mide tus recursos: necesitarás analizar la infraestructura de tu empresa para saber si está preparada para manejar esta tecnología. ¿Necesita actualizaciones de hardware o software? ¿cuenta con profesionales expertos en la materia? Además, asegúrate de tener acceso a los datos adecuados y de que estén limpios y bien estructurados para su análisis. Esto puede incluir cifras internas de la empresa, de clientes, proveedores, redes sociales, etc. 
  3. Identifica las áreas de aplicación: dependiendo de tus objetivos, podrás localizar esos puntos clave donde la IA puede resultar de gran ayuda. Quizás en tu caso estén en la automatización de tareas, en la mejora de la cadena de suministro, en el servicio de atención al cliente, etc. Ordena los diferentes escenarios de aplicación teniendo en cuenta la viabilidad técnica, su capacidad para generar impacto comercial y la alineación con los objetivos estratégicos de la empresa. 
  4. Selecciona la tecnología: una vez hayas identificado las áreas que te interesan podrás escoger las herramientas apropiadas y para ello lo mejor es contar con una opinión experta que te guíe en lo que necesita tu negocio: en Servinform disponemos de una amplia oferta de innovadora tecnología con IA que ayuda a nuestros clientes a conseguir sus objetivos, desde el correo robotizado, que mejora la organización y la productividad, pasando por nuestro CBOT (un sencillo pero efectivo chatbot fácil de usar para cualquier tipo de negocio), voicebots que agilizarán tu atención al cliente, etc.  
  5. Forma a tus empleados: independientemente de que contrates personal especializado, como ingenieros de datos o expertos en IA avanzada, es importante que hagas partícipe del nuevo paradigma al talento que ya conforma tu organización. Esto le ayudará a comprender el potencial de esta herramienta y a tomar decisiones más informadas. En este punto, es importante recordar que la nueva solución requerirá cambiar mentalidades de colaboradores o de clientes. Es un momento de transformación para toda la empresa. 
  6. Mide y ajusta: una vez implementada, deberás evaluar regularmente su rendimiento y verificar que, efectivamente, esas mejoras que buscabas se están materializando: ¿los tiempos se han reducido y has podido liberar a tus empleados de tareas monótonas y repetitivas para dedicarse a otras más creativas? o ¿la satisfacción de tus clientes se ha incrementado al disfrutar de una experiencia mucho más personalizada? Comprueba que los objetivos que te planteaste se están cumpliendo y corrige en caso de que sea necesario. 

Implementar la IA puede abrir tu negocio a un mundo de posibilidades y oportunidades, sin embargo, sabemos que es un proceso que puede resultar desafiante, por eso en Servinform nos comprometemos a ser tu aliado en este camino. Nuestros más de 45 años de experiencia ayudando a las empresas a conseguir sus objetivos y acompañándolas en su transformación digital nos convierten en el apoyo necesario que llevará a tu negocio hacia el futuro. ¡No dudes en contactarnos! 

Desafíos y Oportunidades de la automatización inteligente en la Administración Pública

automatización inteligente

La transformación digital no es solo una imperiosa necesidad para las empresas, la Administración Pública también está necesitada de incorporar tecnología de vanguardia que mejore sus procesos y los dote de una mayor agilidad. Aquí es donde la automatización inteligente entra en juego para convertirse en una valiosa aliada, aunque el camino para implementarla no siempre es sencillo. 

Desafíos de la automatización inteligente en la Administración Pública

No hay duda de que la Administración debe actualizarse y adaptarse a nuevas herramientas que faciliten y agilicen el trabajo. Para ello se aprobó el Plan de Digitalización de las Administraciones Públicas 2021-2025, que tiene una inversión de más de 3.000 millones de euros y que busca mejorar su eficiencia.  

Según el Índice de la Economía y la Sociedad Digitales, (DESI), elaborado por la Comisión Europea, la Administración Pública española se encuentra en eltop ten de la digitalización, aunque aún hay desafíos por resolver: 

  • Lentitud en algunos procesos: en total, tal y como se indicó en la mesa redonda de El Confidencial La hiperautomatización en la Administración Pública, hasta un 70 % de los procedimientos que se gestionan son ayudas y subvenciones, por lo que la solución pasa por poner foco en ello. Un ejemplo de automatización en esta área y que demuestra que es posible reducir ese ‘atasco’ burocrático es el que lleva a cabo con éxito Servinform desde hace más de 2 años, a través de la UAI, para la Junta de Andalucía, donde en poco más de un mes, se consiguieron gestionar ayudas millonarias para el empleo estable. Otro factor a tener en cuenta es que la lentitud se debe, en ocasiones, a la complejidad de algunos trámites, por lo que sería interesante simplificarlos, eliminando pasos innecesarios que entorpecen la gestión.   
  • Especialización del funcionario: en esa misma mesa de debate se señaló que, hasta ahora, el funcionario público había sido un perfil multitarea. El desafío, con la automatización de procesos, es su reciclaje profesional hacia una especialización que debe ir de la mano de la tecnología y la innovación. 
  • Integración con sistemas ya existentes: la Administración Pública no parte de cero, está conformada por un extenso y complejo sistema informático sobre el que se tiene que integrar una automatización inteligente eficaz, lo que supone un reto añadido. 

Oportunidades de la automatización inteligente en la Administración Pública

Según un estudio realizado por IDC, el 87 % de los responsables de las Administraciones Públicas declararon que la automatización es una prioridad, algo que vemos materializado en ejemplos como el de Renfe, que ha anunciado que destinará 10 millones de euros a la automatización, o el de la Comunidad de Madrid, que hará lo propio con una inversión de más de cinco millones. Y es que resulta evidente que la automatización conlleva una serie de ventajas que es interesante aprovechar: 

  • Mejores servicios para el ciudadano: la consecuencia final del uso de la automatización inteligente es mejorar la vida de las personas: tiempos más reducidos, una relación más sencilla con la Administración (con todo lo que ello conlleva) y una mayor transparencia en los procesos son solo algunas de las mejoras más evidentes. Además, la inclusión de tecnologías como la inteligencia artificial pueden contribuir a la personalización, con lo que se enriquece aún más la experiencia para el ciudadano. 
  • Mayor productividad: los funcionarios, al verse liberados de tareas repetitivas, pueden centrarse en actividades más estratégicas y de mayor valor. De esta forma, resulta más fácil aprovechar todo su talento y potencial y ellos, a su vez, se sienten más motivados y valorados, con lo que su productividad también aumenta. 
  • Reducción de errores: la automatización reduce la posibilidad de fallos humanos en tareas repetitivas, lo que lleva a una mayor precisión en la ejecución de procesos y en la gestión de datos y minimiza el impacto en las personas que los sufren y las disputas legales derivadas de ello.  
  • Mejora en la toma de decisiones: la medición de datos en tiempo real proporciona una información muy valiosa para la toma de decisiones. Y si hay algo que debería preocupar en las administraciones, es precisamente eso: tomar determinaciones informadas, basadas en datos, que puedan solucionar más eficazmente los problemas de los ciudadanos. 

En resumen, la automatización inteligente en la Administración Pública plantea algunos desafíos, pero, aunque no sea un camino de rosas, no hay duda de que los frutos de aplicarla merecen la pena: mejorar la experiencia del ciudadano, aumentar la productividad y reducir errores son metas que, con la tecnología y el soporte adecuados, como el que ofrecen empresas como Servinform, es posible alcanzar. Y es que somos conscientes de que, al trabajar con soluciones innovadoras, jugamos un papel crucial en la consecución de estos objetivos.

Si estás interesado en implementar este tipo de herramientas en tu negocio, no dudes en ponerte en contacto con nosotros, estamos aquí para ayudarte a impulsar la eficacia y calidad de tus servicios. 

automatización inteligente

Autora: Raquel Expósito Miranda 

Head of Smart Public Sector 

Contacto: rexposito.miranda@servinform.es   

Nueva Ley de Atención al Cliente: cuáles son sus cambios y cómo implementarlos

ley de atención al cliente

Si tienes un negocio, probablemente hayas oído que con la futura nueva Ley de Atención al Cliente tu empresa deberá atender al 95 % de los usuarios en tan solo 3 minutos. A finales de febrero, el Consejo de ministros aprobó el Proyecto de Ley de Servicios de Atención al Cliente, pendiente de la anterior legislatura, y que pone foco en los grupos vulnerables y en ese límite de tiempo máximo, medido desde la solicitud de atención personalizada. Si esto te preocupa, sigue leyendo, porque desde Servinform podemos ayudarte. 

En qué consiste la ley de los 3 minutos

Entre los cambios más destacables, además del llamativo límite de los 3 minutos de espera, se incluye la obligación de resolver las reclamaciones en 15 días hábiles como máximo (hasta ahora ese tiempo había sido de 30), atender a cada usuario de forma personalizada y facilitar, cuando el cliente así lo solicite, soporte humano y no solo de sistemas automáticos. De esta forma, la combinación de ambos será la respuesta a una ATC más fluida y de calidad. 

Lo primero que hay que tener presente es que la omnicanalidad es clave para agilizar la atención ofrecida. Según una encuesta de Infobip, el 40 % de las empresas tiene previsto invertir en plataformas omnicanal este año, y no es de extrañar, dado que, además de mejorar la calidad del canal telefónico, esta herramienta también fortalece la imagen de marca de la compañía al mejorar la satisfacción. Pero para que este tipo de servicios sean verdaderamente eficaces, y ayuden a cumplir con el nuevo estándar de la ley de los 3 minutos, es imprescindible que la información fluya de un canal a otro sin pérdidas (teléfono, chat, email, presencial, etc.), un reto que en Servinform te podemos ayudar a superar. 

Soluciones tecnológicas que te ayudarán a afrontar la nueva Ley de Atención al Cliente

En Servinform siempre estamos trabajando en nuevas herramientas que ayuden a nuestros clientes a permanecer en la vanguardia tecnológica, con todas las ventajas que eso conlleva en un mundo empresarial cada vez más competitivo. Cabe señalar algunas de las soluciones que les ofrecemos para agilizar su atención al cliente: 

  • La tecnología voicebot: integrada con nuestro CRM es capaz de canalizar las llamadas entrantes y las deriva al área correspondiente, acelerando la atención y evitando tediosas transferencias entre departamentos que agotan la paciencia. Otra ventaja que conlleva, además, es que puede auditar las llamadas, detectando si los estándares de calidad se cumplen, así como las posibles carencias. Esto hace que el servicio mejore y se anticipe a las necesidades de los usuarios. 
  • Chatbot: no todos los clientes quieren ser atendidos por teléfono, muchos, hasta un 59 %, según un reciente estudio de Salesforce, prefieren comunicarse a través de chatbots, que despejan dudas al momento, de forma personalizada y están disponibles las 24 horas del día, todos los días del año y sin esperas. En Servinform no solo ofrecemos este servicio, sino que también hemos creado una plataforma –CBOT– a través de la cual resulta muy sencillo implementarlo y gestionarlo, sin necesidad de contar con un especialista para mantenerlo. 
  • Click to call: este botón conecta automáticamente a los visitantes de tu página con tu empresa para atender la llamada. Es económico, proporciona atención inmediata e incrementa las ventas, al generar un contacto rápido y cercano con el departamento deseado. 
  • WhatsApp: este canal aúna lo mejor de la tecnología con el buen hacer de nuestros agentes, que atienden cada caso de forma ágil y personalizada.  

15 días para resolver reclamaciones

Esta modificación de la ley de los 3 minutos, que contempla que las quejas deben resolverse en un máximo de 15 días y no de 30 como antes, es más fácil de cumplir si se cuenta con las herramientas y el personal adecuado. En nuestro caso, disponemos de equipos profesionales que cuidan cada detalle -generando confianza- y se apoyan en tecnología que ayuda a agilizar los tiempos: ofrecemos un sistema de ticketing con CRM que segmenta la entrada del cliente, almacena el histórico y el estatus y ayuda a priorizar la atención a aquellos con reclamaciones abiertas.  

De esta manera, se consigue una atención temprana y se agiliza todo el proceso, facilitando el cumplimiento de los plazos. Además, este CRM cuenta con capacidad de integración con cualquier plataforma, lo que facilita obtener en tiempo real la información de cada usuario, así como la grabación en sistemas propios o de terceros. Y es que uno de nuestros puntos fuertes es precisamente ese, que somos capaces de analizar y entender el End to End completo, lo que nos permite identificar áreas de mejora en el servicio o en los procesos internos y proporcionar información valiosa para optimizar la experiencia. 

Otro cambio en la normativa tiene que ver con los horarios de atención, la nueva Ley de Atención al Cliente establece que estarán ligados al horario comercial de la compañía, excepto en el caso de servicios básicos (agua, electricidad, etc.) que deberán estar siempre disponibles, sin importar la hora ni el día del año. 

Por otra parte, la ley contempla multas en caso de incumplimiento, con sanciones de entre 150 y 150.000 euros en los casos de mayor gravedad. Para controlar que se cumplen los estándares, las empresas tendrán que implementar auditorías anuales para detectar y solucionar cualquier carencia. 

Las organizaciones deberán hacer los deberes y adaptarse a la nueva normativa si no quieren acarrear el peso de estas sanciones. ¿La respuesta? Incorporar tecnología y equipos profesionales que agilicen su atención al cliente. No solo cumplirán con la ley, sino que su servicio mejorará y con ello, también su reputación.  

¿Te gustaría implementar alguna de nuestras soluciones de vanguardia o contar con nuestros excelentes profesionales? No dudes en contactar con nosotros, estaremos encantados de ayudarte.

ley de atención al clienteAutor: Héctor Rodríguez  

Manager de Servicios Atención al Cliente  

Contacto: hrodriguez.budia@servinform.es    

Potencia la recuperación de deuda con IA

recuperación de deuda

¿Sabías que el 64 % de los empresarios reconoció haber tenido algún impago en 2022? Así lo indica la encuesta Análisis del comportamiento de pago empresarial, realizada por Informa D&B, que revela que es una cifra 11 puntos superior al año anterior. 

Y es que los impagos suponen un gran dolor de cabeza para los negocios, afectando a su funcionamiento y salud financiera hasta el punto de que pueden llegar a reducir su rentabilidad. 

Ante esto, lo más efectivo es intentar el recobro, una batalla donde el tiempo juega siempre en contra: es mucho más difícil recuperar una deuda reciente que aquella que se ha quedado anquilosada a través de meses e incluso años. La buena noticia es que las nuevas tecnologías, como la inteligencia artificial o el machine learning, se han convertido en grandes aliadas, mejorando significativamente las cifras y la eficiencia operativa. 

El papel del machine learning en la recuperación de deuda

El machine learning es una disciplina del campo de la IA que se utiliza especialmente para la predicción de comportamientos y la toma de decisiones estratégicas, algo muy interesante para la recuperación de deuda, permitiendo: 

  • Predecir comportamientos de clientes, lo que facilita la toma de decisiones. 
  • Identificar de estrategias según perfil: mediante el análisis de datos localiza patrones y perfiles de clientes. Esto permite la personalización de estrategias, adaptándolas a las características específicas de cada segmento de usuarios. 
  • Calcular la probabilidad de recuperación: de manera que las empresas pueden focalizar sus esfuerzos en aquellos casos con mayores posibilidades de éxito. 
  • Predecir el volumen de carga de trabajo: al analizar patrones históricos y tendencias, puede realizar predicciones precisas, lo que ayuda a planificar de manera más eficiente y asignar recursos de forma óptima. 
  • Segmentar clientes: los agrupa según sus comportamientos, preferencias y características, facilitando una aproximación más precisa y personalizada en las estrategias de recobro. 

La inclusión de IA en la recuperación de deuda

No hay duda de que la inteligencia artificial está suponiendo toda una revolución para las organizaciones. Según el informe Uso de Inteligencia Artificial y Big Data en las Empresas Españolas 2022, con datos procedentes del Instituto Nacional de Estadística, el uso de esta tecnología en las compañías aumentó hasta el 11,8 %, 3,5 puntos porcentuales más con respecto al año anterior. Y no es de extrañar, dadas sus grandes ventajas en términos de eficiencia y agilidad. El área de los recobros no es una excepción y se beneficia de ella combinándola con la omnicanalidad, que amplía las opciones para que el deudor realice sus pagos de manera fácil y eficiente.

En Servinform la incluimos a través de herramientas como: 

  • Asistentes virtuales en tiempo real: estos sistemas proporcionan respuestas automáticas, información sobre opciones de pago y guían de manera eficiente durante el proceso de recobro. Además de otros beneficios 
  • Chatbots: facilitan una comunicación interactiva y personalizada con los clientes. Estos bots utilizan algoritmos de aprendizaje automático para comprender consultas, brindar información detallada sobre el estado de la deuda y ofrecer soluciones adaptadas a las necesidades individuales. 
  • Voicebots: ofrecen interacciones basadas en voz para una experiencia más natural. Estos sistemas pueden gestionar llamadas de recobro, proporcionar información sobre saldos pendientes y ayudar a hacer las transacciones, todo de manera automatizada y eficiente, sin pasar por las manos de un agente, centrado en tareas más complejas. 
  • Automatización de auditorías de calidad: puede analizar de manera rápida y precisa grandes volúmenes de interacciones, identificando patrones, errores comunes y áreas de mejora. 
  • Análisis de sentimiento de las interacciones: al evaluar el tono y las expresiones utilizadas, la IA puede proporcionar información valiosa sobre la actitud y la disposición del cliente, permitiendo adaptar la estrategia de manera más empática y efectiva. 

¿Cómo mejora la IA las tasas de recuperación de deudas?

El resultado es una mejora evidente en la gestión de recuperación de deuda, con ventajas tales como: 

  • Mejora en la tasa de recuperación en más de un 20 %: esta tasa mide la proporción de deuda recuperada con respecto al total pendiente. La IA reduce horas de trabajo y mejora la calidad automatizando tareas. 
  • Mejora en la velocidad de recuperación: los plazos se reducen hasta en un 40 %, algo crucial para mantener la salud financiera de una empresa. 
  • Mejora en la contactabilidad: a menudo los deudores pueden ser difíciles de localizar, algo que hemos trabajado en Servinform con una tecnología de alimentación de datos que permite rastrear nuevos teléfonos y direcciones de contacto. Este punto ha mejorado más de un 18 % en el caso de clientes sin contacto y se ha producido un incremento del 7,5 % del importe recobrado no previsto.
  • Reducción de costes operativos: al eliminar tareas manuales y repetitivas, las empresas pueden asignar recursos de manera más efectiva y concentrarse en casos más complejos que requieren intervención humana. La optimización de recursos no solo mejora la rentabilidad, sino que también permite ofrecer soluciones más flexibles y personalizadas. 
  • Agiliza el análisis y la estrategia sobre el cliente: todos los puntos anteriores desembocan en una gestión mucho más rápida y eficaz, pudiendo adaptar mejor la estrategia. Además, los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar patrones de comportamiento y prever tendencias futuras. Esta capacidad permite a las empresas adaptar sus estrategias de recobro de manera más precisa, identificando enfoques específicos para cada tipo de deudor. La personalización de las estrategias no solo aumenta la efectividad, sino que también contribuye a mejorar la reputación de la marca, al demostrar empatía y comprensión hacia las circunstancias individuales. 

En Servinform somos conscientes de que nos encontramos a las puertas de una tecnología que aún tiene mucho que ofrecer, por eso nuestros esfuerzos futuros irán destinados a seguir trabajando e investigando, desarrollando nuevas aplicaciones en las que la IA siga teniendo un papel destacado. ¿Te gustaría que tu negocio formara parte del futuro? No dejes de contactarnos, estaremos encantados de ayudarte a alcanzar tus metas. 

 recuperación de deuda Autor: Héctor Rodríguez

Manager de Servicios Atención al Cliente 

Contacto: hrodriguez.budia@servinform.es  

Automation First: el siguiente paso de la Automatización Inteligente

Automation First

La convergencia de la inteligencia artificial y la automatización de procesos ha generado una transformación radical en el ámbito laboral, redefiniendo cómo humanos y máquinas colaboran y coexisten. En esta era de innovación tecnológica presenciamos un cambio sin precedentes en la forma en que realizamos nuestras tareas diarias. La creciente integración de sistemas inteligentes y robots en el entorno laboral plantea no solo desafíos, sino también oportunidades para optimizar la eficiencia, mejorar la productividad y potenciar la creatividad humana.

En este nuevo paradigma debemos tener claro que los robots no son enemigos, sino que son aliados y serán nuestros compañeros en el día a día. Es por eso por lo que en Servinform hemos dado un paso más en el mundo de la automatización, lo que llamamos Automation First, basado en las siguientes ideas:

  • El robot como primera opción: las máquinas se convierten en la primera elección para la realización de tareas. Optimiza la eficiencia al permitir que los robots asuman actividades rutinarias y repetitivas.
  • Control y monitorización integral: los robots toman la responsabilidad de controlar y supervisar todas las tareas, tanto las ejecutadas por humanos como las realizadas por ellos mismos.

Esta gestión integral del ciclo de actividad proporciona un nivel avanzado de coordinación y dirigimos, así, la capacidad humana a dos ámbitos de valor:

  • Aquellas tareas no completadas por los robots por cualquier tipo de incidencia.
  • Aquellas tareas cognitivas que los robots aún no pueden realizar.

El objetivo de este modelo es proponer un sistema que delimite el ámbito de actuación de personas y robots para posicionar a cada uno en el lugar donde aporta valor.

Principales aplicaciones de la Automation First

La implementación de Automation First abre la puerta a diversas aplicaciones en el mundo empresarial, redefiniendo la forma en que las organizaciones abordan las tareas diarias.

Algunas de las principales aplicaciones son:

  • Entornos donde haya un número elevado de personas trabajando y se necesite un apoyo adicional.
  • Cuando se necesite un control preciso de las tareas y se quiera reducir el coste de este proceso.
  • Cuando haya picos y/o incertidumbres en la carga de trabajo.
  • Cuando el objetivo sea aumentar las tareas realizadas, pero no el número de personas involucradas.

¿Por dónde empezar a usarla en las empresas?

El cambio de paradigma propuesto, al poner a las máquinas ‘delante’ de las personas, implica que son los propios robots quienes supervisan la entrada de tareas a realizar. A partir de ahí, ellos determinan lo que pueden llevar a cabo y redireccionan el resto a los humanos.

Por eso, es crítico identificar los focos de creación de tareas: buzones de email, listas, pantallas de aplicaciones corporativas con asignaciones, etc. Es aconsejable dejar que el robot organice y supervise antes el trabajo, así se garantiza que todas las situaciones se gestionan adecuadamente, permitiendo identificar casos donde se automatice el proceso.

Es importante destacar que no se busca asignar labores completas al robot, por el contrario, el objetivo con la Automation First es dejar que realicen aquellas partes en las que pueden brindar asistencia, poniendo el resto en manos de las personas.

Ventajas de Automation First

  • Eficiencia operativa mejorada: la automatización de tareas libera recursos y mejora la eficiencia operativa general.
  • Enfoque en tareas de alto valor: los profesionales pueden dedicar más tiempo a actividades estratégicas y de alto valor que requieren habilidades humanas únicas.
  • Mejora en la calidad y precisión: los robots realizan tareas con una precisión constante, reduciendo errores y mejorando la calidad del trabajo.
  • Adaptabilidad: facilita la adaptación a cambios en el entorno empresarial, manteniendo una ventaja competitiva.

La aplicación de Automation First en las empresas no solo representa una revolución en la gestión de tareas, sino también un salto hacia una colaboración más efectiva y eficiente entre humanos y tecnología. Con una implementación cuidadosa y una mentalidad abierta al cambio, las empresas pueden posicionarse para abrazar el futuro del trabajo de manera innovadora.

Ejemplos de uso en Servinform

La adopción de este nuevo enfoque requiere que la organización haya alcanzado un nivel de madurez adecuado. En este sentido, en Servinform ya contamos con experiencias comprobadas en dos áreas:

  1. A nivel interno, en los servicios de process outsourcing que ejecutamos.
  2. A nivel externo, en aquellos clientes de diferentes sectores en los que prestamos servicios y ya han alcanzado el nivel de madurez óptimo para optar a esta solución.

Uno de los ámbitos en los que la estamos aplicando es en la gestión global de tareas asociadas a anomalías de facturas. Aquí el desafío pasa por mejorar, con el enfoque de Automation First, los tiempos que los empleados invierten en resolver esos problemas recibidos.

¿Por qué este entorno es propicio a su uso? Debido a sus características:

  • Alto volumen de actividad, con una distribución variable dependiendo del día y de un mes a otro. En torno a 40.000 operaciones al mes.
  • Alta complejidad de los trabajos a realizar, con TMO superiores a 20 min.
  • Alta variabilidad del entorno y los sistemas, con continuas actualizaciones y cambios en las aplicaciones.

La solución propuesta en este caso fue localizar el punto de entrada de los procedimientos recibidos y establecer:

  • Toda la información necesaria para recolectar de cada tarea recibida.
  • Definir las reglas para identificar la tipología de cada tarea.
  • Localizar aquellas que se podían automatizar y las que no, para que las personas se encargaran de estas últimas.
  • De las robotizables, identificar en qué punto precisaban de ayuda humana.
  • Establecer la relación automática entre unos procesos automatizados y otros para que se fueran pasando las tareas cuando fuese necesario.
  • Se estableció una gestión de las tareas para que estas fueran pasando de un proceso robotizado a otro, participando las personas en mayor o menor medida según lo requerido y teniendo siempre una visión global de la actividad realizada.
  • Además, implementamos la recopilación de información esencial para realizar un seguimiento, gestionar y proyectar la carga de tareas recibidas.

En conclusión, el concepto Automation First representa un paso más hacia la evolución de la automatización inteligente, transformando la dinámica laboral y potenciando la colaboración entre humanos y máquinas. En Servinform hemos liderado esta revolución al implementar con éxito este enfoque, redefiniendo la gestión de tareas y optimizando la eficiencia operativa.

¿Te gustaría incorporar la Automation First en tu negocio? No dudes en contactarnos.

Esteban Morillo

Autor: Esteban Morillo

Codirector Área de Automatización Inteligente

Contacto: emorillob@servinform.es 

Cómo el correo electrónico robotizado impulsa la eficiencia en la gestión de clientes

correo electrónico robotizado

Cada día miles de empresas se enfrentan al caos que supone un buzón de correo mal organizado: emails que entran donde no deben, documentos adjuntos en diferentes formatos, correos que se pierden o nunca llegan a su destino… Es un problema que afecta a todas las áreas de la compañía, pero especialmente a aquellas que tienen contacto con el cliente, lo que supone un gran dolor de cabeza para su productividad y ventas.

¿Cuál es la solución? ¿Qué varias personas dediquen miles de horas a clasificar y enviar los emails a su lugar adecuado y desperdiciar así su talento en otras tareas más creativas?

Beneficios del correo electrónico robotizado

Afortunadamente, para estos casos se utiliza el correo electrónico automatizado, un sistema inteligente encargado de analizar, clasificar, ordenar y redirigir correctamente los emails que llegan de forma caótica a una compañía, así como los correos que las empresas usan internamente y con sus proveedores.

El correo electrónico robotizado supone una herramienta eficaz para reducir costes y optimizar los recursos, aunque no es su único beneficio:

  • Ahorro de tiempo: al automatizarse, las miles de horas que antes se dedicaban a tareas tediosas desaparecen y las personas pueden enfocarse en otras más creativas, incrementando la producción y las ventas.
  • Fidelización de clientes: la automatización evita posibles errores, reduce tiempos y, por tanto, contribuye a una mayor satisfacción de los usuarios.
  • Retención del talento: uno de los principales problemas a los que se enfrentan las empresas es la captación y retención del talento. Si un profesional tiene que dedicar gran parte de su jornada laboral a tareas que no aportan valor, sin duda se sentirá desmotivado y acabará buscando otro lugar donde desarrollarse. Implementar este tipo de soluciones permite que los empleados puedan centrarse en labores más gratificantes.
  • Aumento de la productividad: el principal foco de la atención de la compañía debe ser mejorar su core business, algo a lo que contribuye la automatización del correo electrónico. Eliminando problemas que fácilmente puede hacer una máquina, es más sencillo que los esfuerzos se dirijan a lo que realmente va a hacer destacar a la empresa frente a su competencia.

¿Cómo trabajamos en Servinform el correo electrónico robotizado?

En Servinform utilizamos tecnología de vanguardia para ayudarte a ordenar y clasificar adecuadamente tus buzones de correo de forma interna, ahorrándote tiempo, dinero y, sobre todo, efectividad en esa tediosa gestión. Como consecuencia directa, mejora la agilidad de respuesta, que repercute directamente en un aumento de las transacciones y cierres de ventas. Como hemos visto, uno de los principales beneficios que aporta el correo electrónico automatizado es incrementar la satisfacción de los clientes, eso mejora la imagen de la compañía e invita al usuario a repetir la experiencia y a convertirse en embajador de la marca, atrayendo a otros potenciales clientes.

Lo cierto es que las empresas pueden recibir cientos de emails en una sola mañana y muchos de ellos no tienen por qué acabar en el buzón adecuado, por lo que se hace imprescindible que alguien, o algo, envíe cada correo a su lugar y clasifique correctamente la información que contienen. Ahí es donde entra la implementación de nuestras soluciones, como el uso de la tecnología IDP (Intelligent Document Processing) para analizar cada email de forma automática, clasificarlo y enviarlo al buzón correspondiente. Es capaz incluso de extraer los documentos adjuntos e indexarlos en el sistema del cliente para que este reciba toda la información meticulosamente ordenada y limpia. Solo en algunos casos en los que el robot tenga dudas sobre lo que hacer con determinados datos, estos pasan a manos de un agente, que finaliza la gestión. De esta manera, humanos y robots trabajan juntos, encargándose estos últimos de las tareas más monótonas y repetitivas.

correo electrónico robotizado

Para implementar todo este proceso primero pasamos por una fase de consultoría para saber en qué punto se encuentra exactamente el cliente y cómo podemos mejorar su servicio. Este trabajo es muy exhaustivo, ya que solo analizando en profundidad podemos conocer sus necesidades y objetivos y establecer todas las opciones de automatización que se podrán aplicar en el futuro de forma personalizada.

Una vez finalizado ese análisis inicial, entramos en una segunda etapa de robotización, en la que implantamos las soluciones apropiadas para cada caso.

Por último, realizamos un seguimiento exhaustivo, vigilando y midiendo cada dato para conseguir el éxito a largo plazo, siempre al lado de nuestro cliente para que cumpla sus objetivos.

Como puedes comprobar, el correo electrónico robotizado es una herramienta muy completa que puede mejorar la comunicación interna de las empresas y con sus proveedores y clientes, así como llegar a mejorar las ventas.

En Servinform somos líderes en el desarrollo de tecnologías RPA e IDP. Trabajamos bajo un modelo de Smart Business donde aplicamos la tecnología para el logro eficiente de los objetivos de nuestros clientes, ¿quieres unirte al futuro empresarial? Nosotros te ayudamos, no dudes en contactarnos. 

Correo electrónico robotizado Autora: María Aldea

Especialista en soluciones tecnológicas en Customer Communication y AI   

Contacto: mcaldea.garcia@servinform.es

Factores críticos de éxito y de fracaso a la hora de llevar una solución IA al mercado

solución IA

En el 2023, la inteligencia artificial ha mantenido un rol esencial en diversos ámbitos de la sociedad, pero en el que más has destacado ha sido en el entorno empresarial. La utilización generalizada de la IA se ha establecido como una herramienta estratégica para optimizar procesos, mejorar la toma de decisiones y promover la innovación.

Las organizaciones han empleado las soluciones IA para analizar grandes volúmenes de datos y obtener información valiosa, lo que ha posibilitado una personalización más efectiva en productos y servicios. Además, la automatización de tareas rutinarias ha liberado recursos humanos para actividades más creativas y estratégicas aumentando los beneficios. Por eso, en este contexto, numerosas empresas no solo están integrando la IA en sus operaciones diarias, sino que también están lanzando soluciones innovadoras basadas al mercado. Desde asistentes virtuales y chatbots hasta sistemas de recomendación personalizada, las aplicaciones de la IA son cada vez más diversas y están transformando la forma en que las empresas interactúan con sus clientes y optimizan sus procesos internos.

Sin embargo, según Javier González Jiménez, director asociado del Área Consultoría, hay muchas pruebas de concepto y ensayos, pero hay pocos servicios de inteligencia artificial con años de recorrido con un retorno de valor claro y medido de forma objetiva, en el ecosistema empresarial de servicios tecnológicos en Andalucía. Especialmente si hablamos de LLMs (Large Language Models) y AI generativa, que es donde se encuadra GPT-3, ChatGPT, y similares”. Y él, en su amplia carrera profesional, ha podido ir analizando los factores críticos de éxito y de fracaso a la hora de llevar una solución IA al mercado, temática de la que se habló en el I Congreso de Inteligencia Artificial de Andalucía, en la cual participó Javier y en la que se trataron algunos de los puntos que desarrollamos en este artículo.

Factores críticos de éxito y de fracaso a la hora de llevar una solución IA al mercado

 

1. Caracterización y definición del problema 

El primer paso es identificar la necesidad empresarial para convertirla en una formulación técnica precisa. Este proceso, ilustrado por un ejemplo de diseño técnico para abordar reclamaciones de clientes, destaca la importancia de traducir las necesidades del negocio en soluciones técnicas concretas.

2. Alinear negocio y tecnología

Lograr una comprensión mutua entre los responsables de negocios y los expertos en IA es crucial. Esto implica clarificar los beneficios concretos que la solución IA aportará al negocio, gestionar expectativas y establecer un vínculo de comprensión entre el cliente final y el experto tecnológico.

3. Medición del resultado

Antes de invertir recursos significativos en el desarrollo de soluciones IA, es esencial definir pruebas de concepto IA y medir o predecir la tasa de éxito del servicio. Gestionar expectativas con indicadores cuantitativos sobre una muestra de datos amplia proporciona insights valiosos antes de la implementación y evita futuros “chascos”.

4. Marcado de casos y revisión máquina-persona

Determinar la confiabilidad de las respuestas IA y establecer protocolos para revisar casos son aspectos críticos. ¿Cuándo y cómo se deben revisar las respuestas? ¿Cómo organizar esta revisión para optimizar recursos? Estas preguntas previas son clave para evitar futuro errores y poder analizarlo los mismos para eficientar la solución.

5. Sesgo tecnológico

Evitar el exceso de tecnología innovadora requiere un enfoque estratégico. Se debe seleccionar la solución más simple, económica y menos arriesgada, considerando la rápida evolución de la inteligencia artificial y manteniendo ciclos de innovación ágiles.

6. Captar y conformar al equipo técnico

Gestionar expectativas del equipo técnico es fundamental. La realidad de la consultoría de datos implica más trabajo práctico que teórico, y es crucial identificar perfiles adecuados para la recopilación y entrega efectiva de datos.

7. Modelo de negocio y cadena de valor

Entender el modelo de negocio y la posición en la cadena de valor es esencial. Las empresas deben enfocarse en ofrecer servicios a medida, aprovechando plataformas de grandes corporaciones sin aspirar a competir directamente con ellas.

8. Training dataset/Test dataset

La necesidad de datos de entrenamiento plantea preguntas sobre la obtención, calidad y medición de resultados. ¿Es posible implementar soluciones IA sin grandes conjuntos de datos de entrenamiento?

9. Replicabilidad de la respuesta

En modelos de lenguaje públicos compartidos, la replicabilidad de respuestas debe abordarse cuidadosamente. La evolución no controlada de modelos como ChatGPT puede afectar la coherencia de las respuestas dadas.

10. Coste de los grandes modelos on-premises

El despliegue local de modelos IA puede ser necesario para necesidades específicas, pero se debe evaluar cuidadosamente el retorno de inversión frente al costo.

11. Compliance

Considerar los riesgos y garantizar el cumplimiento normativo al utilizar servicios en la nube es esencial, especialmente al consumir servicios de grandes proveedores como Google, Amazon y Microsoft Azure.

En conclusión, la implementación exitosa de servicios de inteligencia artificial en el entorno empresarial, y en concreto en la administración pública, requiere sortear estos desafíos de manera estratégica, fomentando la colaboración entre el core business y la tecnología, gestionando expectativas y adaptándose a la evolución constante del panorama de la inteligencia artificial, sin olvidar el factor humano.