Nueve de cada diez líderes saben que una estrategia de datos sólida es fundamental para el éxito de la IA, así que ¿por qué sólo un tercio de ellos está integrando una estrategia de datos unificada en su empresa? En enero de 2024, Salesforce encargó a Forrester Consulting que encontrara respuestas a estas lagunas y a otras más en el panorama de la IA en rápido desarrollo.
La investigación, llevada a cabo con 773 líderes empresariales en 14 países, arroja luz sobre la mentalidad de los responsables de la toma de decisiones empresariales globales en torno a la CRM impulsada por la IA.
; Estas tendencias demuestran que, independientemente de los rápidos cambios en la IA, existen ciertos principios fundamentales que las empresas deben priorizar para el crecimiento.
Antes de explorar estos factores clave de éxito y recomendaciones, vamos a entender el estado actual de la CRM impulsada por IA.
Mantente al día de las tendencias globales en IA
Salesforce ha encargado a Forrester Consulting que realice una encuesta a 773 responsables de la toma de decisiones en todo el mundo para averiguar cómo consiguen el éxito con CRM basado en IA y qué significa todo esto para usted.
Las lagunas en la comprensión básica de la IA revelan margen de crecimiento
El estudio revela que las organizaciones de todo el mundo están adoptando la IA en varios casos de uso de CRM. Pero no todo va sobre ruedas. El estudio descubre lagunas críticas que podrían afectar al éxito de la adopción de la IA en CRM.
La IA es un factor clave en la gestión de las relaciones con los clientes
He aquí una revelación sorprendente: A pesar de que todos los encuestados tenían planes para adoptar la IA, solo la mitad fueron capaces de elegir la definición correcta tanto para la IA predictiva como para la generativa cuando se les presentaron ambas una al lado de la otra.
La IA predictiva: analiza los datos existentes para hacer previsiones
AI Generativa: crea nuevo contenido basado en patrones aprendidos
Considerando que una estrategia de IA probablemente abarque ambos tipos de modelos de IA -que sirven para fines y objetivos específicos-, esto señala una oportunidad para una educación más completa. La gente necesita conocer los casos de uso específicos que permite cada tipo de IA, los resultados empresariales previstos y cómo diseñar un plan estratégico para la IA basado en esos objetivos
Otro hallazgo clave es la brecha significativa en la madurez y preparación de los datos. Mientras que el 92% de los líderes destacan la importancia de una estrategia de datos sólida, sólo el 34% afirma haber implementado una en toda su empresa. Superar esta brecha es crucial para utilizar la IA con eficacia
La confianza también es una de las principales preocupaciones de los encuestados, que mencionan problemas de seguridad y escepticismo sobre la calidad de los resultados de la IA generativa. El miedo a exponer involuntariamente datos privados de los clientes y el daño potencial a la reputación de la marca se ciernen como barreras para la compra de IA generativa.
Tres fundamentos para un CRM fuerte impulsado por IA
1. Prepara tus datos
La calidad y disponibilidad de los datos son el quid del éxito de la implantación de la IA. Más del 50% de los encuestados coinciden en que es esencial mejorar la calidad de los datos. A pesar de su importancia, indicaron que sus principales retos con el CRM de su organización incluyen problemas de calidad de datos y la falta de habilidades de datos.
Por otro lado, las empresas con un mayor grado de madurez de los datos no sólo tienen más probabilidades de haber adoptado ya la IA, sino que también es más probable que utilicen un CRM unificado en toda su empresa, consiguiendo así una mayor productividad en el front-office y un mayor impacto en la satisfacción del cliente.
Nuestras recomendaciones: Céntrese en limpiar sus datos, eliminar silos y garantizar una visión holística de los datos de los clientes. Adopte un enfoque equilibrado de la madurez de los datos alineado con sus objetivos estratégicos. Sabiendo que no es realista mejorar todo a la vez, trabaje para comprender los requisitos de datos específicos necesarios para ofrecer sus casos de uso de IA en un enfoque gradual. Y lo que es más importante, mantenga la calidad y la disponibilidad de los datos en primer plano a medida que construye una estrategia junto con la IA
Vea las mejores elecciones de Gartner para plataformas de datos de clientes
Lea la investigación sobre lo que ocupa el primer puesto – y por qué. No se trata sólo de ser capaz de ver a todo su cliente, se trata de ser capaz de ejecutar rápidamente en esos insights.
2. Construir confianza en la IA
Construir confianza es imprescindible en la IA. Casi todos los encuestados (96%) dijeron que la confianza es importante – o incluso crítica – cuando se asocia con un proveedor de IA. Las preocupaciones genuinas sobre la exposición involuntaria de datos privados de clientes, la infracción de derechos de autor o la violación de los requisitos de cumplimiento normativo de datos plantean muchas preguntas. En concreto, las organizaciones buscan proveedores que ya cuenten con protecciones de seguridad -como el enmascaramiento de datos (la práctica de anonimizar datos sensibles)- integradas en la herramienta. Otra forma de protegerse del riesgo potencial es elegir un proveedor que ofrezca IA como parte de su oferta principal de CRM, de modo que no haya aros o complejidades adicionales al intentar integrar una fuente externa
Nuestras recomendaciones: Trabaje con un proveedor de IA de confianza que ofrezca una gestión meticulosa tanto de las entradas como de las salidas de la IA. Sus datos deben enmascararse cuando se compartan con modelos lingüísticos de gran tamaño. Al considerar un modelo externo o alojado en un proveedor, asegúrese de que el contexto de las entradas y las indicaciones no se almacenará y de que nunca perderá el control sobre el uso de sus datos. Más allá de las preocupaciones por la privacidad y la seguridad, las indicaciones y los resultados deberían analizarse automáticamente para detectar resultados perjudiciales. Por último, en función del caso de uso de la IA, considere la posibilidad de mantener a un humano en el bucle para garantizar la calidad, la precisión y la confianza.
Preguntas de seguridad
3. Hacer espacio para la educación y el perfeccionamiento
A medida que la IA se integra en las organizaciones, casi la mitad de los encuestados coincidieron en que es necesaria una formación continua. Esto, unido a la falta general de comprensión de los conceptos de IA, pone de relieve la oportunidad de un enfoque reflexivo de la formación en IA. Además, señalaron que la falta de conocimientos sobre datos es uno de los principales retos en el uso actual de sus sistemas de CRM
Nuestras recomendaciones: Además de asegurarse de que los empleados tienen una comprensión general de su estrategia y objetivos de IA, comience tácticamente con la formación de los empleados para crear y perfeccionar las indicaciones. Una indicación es una instrucción detallada que se proporciona a un gran modelo lingüístico para ayudarle a generar un resultado. Una instrucción mejor produce un resultado mejor y más relevante del modelo de IA. Cada empleado puede ser un ingeniero de instrucciones: esta formación maximizará el beneficio potencial de la IA al tiempo que ayuda a las personas a trabajar de forma más eficiente. Además, es esencial establecer políticas corporativas que eduquen a los empleados para evaluar los resultados de la IA en cuanto a precisión, sesgo, toxicidad y daño potencial
Vea cómo los principales líderes sacan el máximo partido de sus inversiones en IA mediante la creación de sólidas prácticas de datos, una cultura de aprendizaje continuo y una confianza inquebrantable. Estas ideas y otras más se pueden encontrar en el estudio completo, para que su equipo pueda crear una base de excelencia con su propio CRM impulsado por IA.
Encuentra tu mejor solución de IA
Pruebe nuestra herramienta gratuita para obtener recomendaciones personalizadas basadas en su sector, función, tamaño de empresa y necesidades.
