Donde hay Datos, Vemos Relaciones

Fernando Goler
enero 25, 2023

Carla ha sido vulnerada por parte de organizaciones en las que ella confió no solo su intención de compra, sino sus datos personales

 

Al igual que otros miles de pacientes, Carla, fue víctima de la indolencia de organizaciones poco éticas. Se trató de una filtración de su diagnóstico médico, un dato personal de carácter sensible que posteriormente fue utilizado para generar un aumento específico en el consumo de medicamentos de afiliados a su plan de salud. 

 

Entre la información filtrada destacan el número de medicamentos utilizados por Carla, la distribución geográfica de su consumo y su tendencia (entre otros cientos de datos). 

 

Una farmacia y dos Isapres dieron ejemplo de lo que no hay que hacer con los datos de nuestros clientes. 

 

En el mes de la Protección de Datos Personales, somos enfáticos en llamar a las organizaciones a la autorregulación y transformar datos en conocimiento de valor estratégico para administrar el ciclo de vida del cliente. Analizando, interpretando, visualizando el comportamiento de la cartera para ganar precisión y optimizar el valor de vida.

 

CustomerTrigger, donde hay datos, nosotros vemos relaciones. 

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¿Por qué los datos unificados marcan la diferencia?

La inteligencia artificial (IA) dejó de ser un concepto futurista para convertirse en una realidad tangible y cotidiana. Aplicaciones como Ghat GPT, OpenAI o Gemeni durante 2023 fueron realmente un boom desde donde vimos cómo se crearon millones de contenidos nuevos, como conversaciones, historias, imágenes, videos y hasta música –como el fenómeno de Flow GTP–. 

 

¿Pero qué están haciendo las compañías para sacar provecho a estas nuevas herramientas? Al parecer nada nuevo. Según nuestro último reporte El Uso de los Datos, el 57,8% de las organizaciones “no realiza ningún esfuerzo” en IA para el diseño de una “siguiente mejor acción”. En otras palabras, más contenidos, menos segmentación. Más mensajes, menos empatía. 

 

Hoy la IA puede reinventar la mayoría de las experiencias e interacciones con los clientes, crear nuevas aplicaciones nunca antes vistas y ayudar a las compañías a alcanzar nuevos niveles de productividad. Desde resumir conversaciones y automatizar respuestas, transformar audio en texto, interpretar imágenes o documentos, hasta reconocer sentimientos e intenciones del cliente, establecer modelos predictivos de interacción o precisar respuestas mediante la integración de fuentes de información. 

 

Las posibilidades son infinitas, donde la importancia de un buen modelado de datos resulta fundamental para alcanzar un rendimiento óptimo en diversas tareas. Pero, ¿tenemos los conocimientos necesarios para optimizar nuestros centros de contacto con IA generativa? 

 

Según McKinsey, se espera que las empresas de alto rendimiento volverán a capacitar a más del 30 por ciento de su fuerza laboral en los próximos tres años como resultado de la adopción de la IA. Comprender estos procesos desde el aprendizaje –como nuestra academia– permitirá a los profesionales estar preparados para las nuevas demandas. 

 

Alcanzar nuevos niveles de eficiencia y satisfacción del cliente depende del correcto equilibrio entre el uso de la inteligencia artificial y la intervención humana. ¿Estamos listos? 

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