“Los experimentos de laboratorio fracasan al escalar porque no están vinculados a un KPI o a un objetivo estratégico claro -agrega Silvia Tenazinha, directora general de Salesforce Argentina-. Por otro lado, hay cierta resistencia cultural. Si los equipos ven la IA como una amenaza o una complicación en lugar de un aliado, la adopción fracasará. Por eso los líderes debemos impulsar esta visión desde arriba, de forma clara y constante, e impulsando tanto a la capacitación y la formación como a la prueba/error en el trabajo diario”.
¿En qué nivel de madurez se encuentra hoy la adopción de IA en las compañías de Argentina y la región? ¿Y en su compañía?
Nuestros estudios indican que Argentina se ubica en las etapas iniciales de desarrollo del ecosistema de IA1 y a escala regional, detrás de Brasil y México. La mayor parte de los usuarios la usa para tareas básicas como la elaboración de presentaciones e informes. La verdadera oportunidad radica en utilizarla de manera más productiva, liberando a nuestros talentos para que se enfoquen en roles más estratégicos y creativos.
Con esto quiero decir que hay un camino significativo por recorrer en la adopción y escalamiento de las tecnologías de IA. Para avanzar necesitamos más y mejor infraestructura, desarrollo de habilidades, financiación de la innovación y el crecimiento de la base local de IA. Si aprovechamos la combinación del talento humano de los argentinos y el uso estratégico de la IA podemos posicionarnos como un actor relevante en el escenario global.
Nuestra compañía es una de las líderes globales en el desarrollo de soluciones de IA desde 2016. De hecho, nuestra plataforma permite personalizar estos agentes para cada tipo de negocio e industria, adaptándolos a sus flujos de trabajo específicos.
Con Agentforce, Andina ART logró agilizar procesos y mejorar la experiencia del asegurado: redujo en un 95% los tiempos de espera; el promedio de tiempo de resolución pasó de 23 horas a tan solo 8 minutos y el 85% de los casos se resolvieron por WhatsApp. Otro de nuestros clientes, una reconocida concesionaria de autos, optimizó significativamente la atención al cliente en línea. Hoy Agentforce ofrece asesoramiento experto sobre vehículos y promociones, planes de financiamiento personalizados, agendan visitas a la sucursal y pruebas de manejo de manera autónoma. Esto resultó en una mejora del 50% en la eficiencia de las ventas, liberando al personal para tareas de mayor valor.
En nuestro propio sitio, Salesforce.com, hemos implementado Agentforce que, gracias a su motor de razonamiento Atlas, utiliza un conocimiento profundo y contextual para ayudar a quienes navegan a encontrar la información adecuada y dar el siguiente paso. Nuestro agente brinda respuestas inteligentes, contenido personalizado, ofertas e, incluso, contacta al usuario con el área de Ventas para una conversación más profunda si es necesario.
¿Qué condiciones deben darse para que la adopción de IA se traduzca en oportunidades reales y en un retorno positivo de la inversión?
En primer lugar, que exista un problema de negocio claro, real y medible: reducir costos operativos, aumentar la conversión de ventas, optimizar la cadena de suministro, etc. En segundo lugar, que tengamos datos de calidad y accesibles, que son el combustible de la IA, por lo tanto es indispensable tener una estrategia de datos limpia, centralizada y segura. Otra condición es integrar la IA a los flujos de trabajo y procesos existentes. Si no facilita el trabajo del equipo, no escalará.
Finalmente, es importante que la organización fomente una cultura de experimentación y capacite a su gente. La tecnología es solo una parte; el éxito depende de las personas que la utilizan para innovar.
Tres niveles de métricas
¿Es posible medir con claridad el retorno de inversión (ROI) de la IA? ¿De qué manera?
El ROI se puede medir en tres niveles de métricas. El ROI directo se enfoca en la eficiencia y se mide con indicadores más concretos y evidentes. Dentro de este nivel podemos cuantificar el aumento de productividad, la reducción de costos y el incremento de ventas.
También existe el ROI indirecto, que se centra en el impacto estratégico a mediano plazo en el negocio. Aquí se evalúa la mejora en la experiencia del cliente, a menudo a través de métricas como el Net Promoter Score (NPS), para determinar si los clientes son más leales. Otro aspecto importante es la velocidad de innovación, es decir, si la organización es capaz de lanzar nuevos productos o campañas de manera más rápida. Además se considera la calidad y la reducción de errores.
El tercer nivel es el de Adopción, que mide la capacidad de la organización para transformarse y adaptarse a nuevas herramientas o procesos. Esto incluye la tasa de uso interno, que indica cuántos empleados utilizan la herramienta diariamente. Asimismo, se evalúa la curva de aprendizaje.
Fuerza de trabajo digital
¿Cuál será el mayor punto de inflexión en el uso de IA en el mundo corporativo en los próximos cinco años?
Hoy usamos la IA para tareas específicas. En cinco años, el foco estará en desplegar agentes de IA autónomos que gestionen flujos de trabajo complejos de principio a fin. Pensemos en un agente que no solo sugiere respuestas a un cliente, sino que resuelve el problema, procesa la devolución y actualiza el inventario de forma autónoma. O en un agente que gestiona toda la cadena de suministro, anticipando la demanda y optimizando la logística sin intervención humana constante.
El punto de inflexión es que la IA dejará de ser algo que “usamos” para convertirse en una fuerza de trabajo digital que colabora con nuestros equipos humanos. La ventaja competitiva ya no será usar IA, sino la creatividad con la que se diseñen y orquesten estos agentes para resolver los problemas que enfrenta cada negocio.
AI Agents Readiness Index (Salesforce)
Silvia Tenazinha, de Salesforce: “Si los equipos ven la IA como una amenaza o una complicación (…), la adopción fracasará” .
Nota original en: MERCADO
