Para las empresas, el potencial es transformador: agentes de IA que pueden manejar interacciones de servicios complejos, apoyar a los empleados en tiempo real y escalar sin problemas a medida que los clientes demandan. Pero el movimiento de los flujos deterministas y scriptos a los sistemas generativos no deterministas trae nuevos desafíos. ¿Cómo puedes probar algo que no siempre responde de la misma manera dos veces? ¿Cómo puede equilibrar la seguridad y la flexibilidad al dar acceso a un sistema de IA a la infraestructura central? ¿Y cómo puede gestionar el costo, la transparencia y el riesgo ético sin dejar de obtener rendimientos significativos?
Estas soluciones determinarán cómo y cuán rápido, las empresas adoptan la próxima era de la tecnología de experiencia del cliente.
Verma argumenta que la historia de la automatización de la experiencia del cliente en la última década ha sido una de las expectativas cambiantes, desde flujos rígidos y deterministas hasta sistemas flexibles y generativos. En el camino, las empresas han tenido que repensar cómo mitigan el riesgo, implementan barandillas y miden el éxito. El futuro, sugiere Verma, pertenece a organizaciones que se centran en el diseño orientado a los resultados: herramientas que funcionan de manera transparente, segura y a escala.
«Creo que los grandes ganadores serán las compañías de casos de uso, las compañías de IA aplicadas», dice Verma.
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Este contenido fue producido por Insights, el brazo de contenido personalizado de la revisión de la tecnología del MIT. No fue escrito por el personal editorial de MIT Technology Review. Fue investigado, diseñado y escrito por escritores, editores, analistas e ilustradores humanos. Las herramientas de IA que pueden haberse utilizado se limitaron a procesos de producción secundarios que pasaron una revisión humana exhaustiva.
