Jake Burns:
Para comenzar, ¿podrías contarnos un poco sobre cuál es el conjunto de tecnologías que usas? Porque hablo con muchos clientes que quieren empezar a usar la IA y la IA generativa, por supuesto, y muchos de ellos no saben por dónde empezar. Entonces, ¿qué consejos les darías?
Vijay Chittoor:
Creo que, en primer lugar, en especial en nuestro dominio, al pensar en la naturaleza de la IA, todo comienza con tener una gran cantidad de datos. En nuestro caso, los datos se refieren a los datos propios de los consumidores, organizados por marca. Básicamente, cada uno de nuestros clientes tiene un gran repositorio de datos, que pueden o no haber rastreado históricamente. Con Blueshift, les facilitamos la tarea de iniciar ese proceso de unificación de datos, que estoy seguro de que muchas veces, en su experiencia, es uno de los pasos clave para avanzar hacia la IA. Así que creo que el primer paso consiste en tener esos datos enriquecidos bien organizados, poder capturarlos en tiempo real y poder unificarlos. Pero, en segundo lugar, creo que, si pensamos en el consejo que damos a todos los que comienzan el traspaso a la IA, es que piensen primero en el cliente final.
Y en nuestro caso, cuando pensamos en el cliente, pensamos realmente en cómo se puede utilizar la IA para ofrecer interacciones personalizadas al consumidor final. Para nosotros, gran parte de eso significa pensar en la IA del cliente. Y cuando digo IA del cliente, en realidad me refiero a tomar esos datos de los clientes, los datos propios de los que hablamos, y traducirlos en información sobre quién, qué, cuándo, dónde y cómo interactuar con el cliente. Cuando se piensa en el marketing tradicional, que suele ser muy manual y sin IA, se empiezan a tomar decisiones algo planas sobre a quién dirigirse para una campaña determinada, qué ofertas mostrarles, cuándo llegar a los clientes y en qué canal o dónde debe interactuar con ellos. Y si piensas en las aplicaciones en un mundo sin IA, cuando tomas estas decisiones de forma manual, las simplificas demasiado y agrupas a varios clientes y diriges esta única oferta a todo un segmento.
Pero la realidad es que las personas, los consumidores finales, son individuos únicos y responderán de manera diferente. Y lo que la IA realmente hace bien es que, incluso cuando el mercado humano está durmiendo, es capaz de tomar esa decisión según el cliente individual y tomar millones de estas decisiones en conjunto. Creo que ese es el tipo de motor de toma de decisiones, el tipo de poder de decisión, el poder de personalización que brinda la IA. Cuando asesoramos a las personas sobre cómo emprender el traspaso a la IA, les decimos que primero organicen esos datos. En segundo lugar, el cliente es la prioridad: les decimos que piensen en los casos de uso, pero que luego sean capaces de aprovechar la ventaja de la IA, que puede tomar decisiones a gran escala, personalizar a nivel individual y transformar la experiencia del cliente final teniendo en cuenta esos elementos.
Jake Burns:
Por supuesto. Sí, esa es una muy buena observación. Se trata de la personalización de la experiencia. Como proceso manual, hacerlo sería demasiado agotador para cualquier humano, incluso si trabajara las 24 horas, ¿verdad?
Vijay Chittoor:
Así es. Sí.
Jake Burns:
Pero es seguro que la IA acierta con más frecuencia porque utiliza más datos provenientes de diferentes puntos de datos.
Vijay Chittoor:
Así es. Y creo que mencionaste algo importante. Piensas en la experiencia del cliente final. Y si lo analizas bien, mucha gente habla de cómo las experiencias de los clientes se volvieron mucho más complejas en el mundo digital actual con tantos puntos de contacto diferentes. Y en ese conjunto, debido a esa complejidad, hay millones de variantes de la experiencia del cliente. Así que, en cierto modo, creo que el problema actual de la interacción con los clientes consiste en fomentar la experiencia autodirigida de cada cliente, ya que cada cliente emprende automáticamente una experiencia con la marca. Entonces, ¿cómo se reconocen las experiencias de cada individuo? ¿Cómo se puede ser útil en ese momento y cómo se puede lograr a escala? Aquí es donde la IA entra en juego y ayuda a todos. Cuando trabajamos con especialistas en marketing, creo que a estos se les da muy bien contar historias. Pero hoy el desafío es cómo tomar el núcleo de la historia y personalizarlo en todas estas diferentes experiencias autoproyectadas. Ahí es donde creo que los especialistas en marketing pueden asociarse muy bien con la IA. Y esta es una asociación muy poderosa.