El estudio se titula "The Caring Machine:Feeling AI for Customer Care" y sus autores son Ming-Hui Huang y Roland T. Rust.

Durante la última década, ha habido un debate sobre si la inteligencia artificial (IA) puede manejar las emociones de los clientes y reemplazar a los humanos cuando se trata de construir relaciones a largo plazo. Este nuevo estudio explora cómo las empresas pueden utilizar la IA generativa (GenAI) para brindar una atención al cliente empática que pueda fortalecer las relaciones y aumentar el valor de vida del cliente.

En la práctica del marketing se presta cada vez más atención a la atención al cliente. Más allá de ayudar a los clientes a tomar decisiones de compra o resolver problemas con los productos, la atención al cliente consiste en construir y fortalecer relaciones a largo plazo. La construcción de relaciones implica solidificar las conexiones emocionales con los clientes para darles un sentido de pertenencia y de ser comprendidos. Como explica Rust, "la atención al cliente no es sólo un objetivo altruista. Si se hace bien, también aumenta las ganancias de la empresa porque los clientes emocionalmente conectados son leales y generan ganancias constantes".

Avances en el aprendizaje profundo

GenAI se refiere a modelos avanzados de aprendizaje profundo, como los modelos GPT de OpenAI, Bing de Microsoft, Bard de Google y Watsonx de IBM, que están diseñados para generar contenido nuevo. Estos modelos utilizan la gran cantidad de datos con los que han sido entrenados, combinados con entradas específicas del usuario, para generar resultados. El aprendizaje previo al entrenamiento a partir de la enorme cantidad de datos generados por humanos hace que GenAI sea capaz de generar respuestas similares a las humanas, y el diseño de respuesta rápida habilita las capacidades interactivas y comunicativas de GenAI.

Juntos, hacen de GenAI la nueva generación de "IA sensible" porque:(1) están diseñados para la interacción y comunicación humana, (2) pueden reconocer y expresar una comprensión empática de las emociones del usuario mediante el análisis de las entradas directas del usuario, (3) pueden generar respuestas que demuestren empatía, comprensión o apoyo según el contexto de la conversación y (4) proporcionar información, sugerencias o recomendaciones que puedan ayudar a abordar los desafíos emocionales del usuario.

En este estudio, los investigadores desarrollan un recorrido de atención al cliente basado en IA que cubre:

• reconocimiento preciso de emociones
• respuesta empática
• gestión útil de las emociones, y
• establecimiento de una conexión emocional.

Huang dice que "en comparación con el recorrido del cliente tradicional, esta secuencia se centra en el aspecto de los sentimientos, como el compromiso, la experiencia y la emoción del cliente, en lugar del aspecto de pensamiento más típico, como las características del producto o el precio".

Los investigadores encuestaron a 305 directores de marketing y clientes de EE. UU. de diversas industrias y tamaños de empresas. En tres preguntas abiertas, les pidieron que enumeraran los principales problemas que enfrenta su empresa con la atención al cliente, los principales puntos débiles del uso de la IA para la atención al cliente y los principales beneficios del uso de la IA para la atención al cliente.

Lecciones para directores de marketing

Si es posible o deseable automatizar completamente el proceso de atención al cliente es un debate en curso. Teniendo esto en cuenta, el estudio ofrece puntos que los especialistas en marketing deben considerar a lo largo del proceso de atención al cliente:

Para el reconocimiento de emociones, las empresas deben identificar con precisión los problemas y las emociones de los clientes para evitar errores de comunicación. Las faltas de comunicación intensifican las emociones de los clientes; por lo tanto, reconocer con precisión las emociones del cliente es fundamental para decidir si preocuparse y cómo hacerlo. GenAI puede reconocer las emociones expresadas con precisión si recibe comentarios claros y honestos del cliente; sin embargo, la precisión puede verse comprometida si la información es deshonesta o imprecisa y si GenAI carece de conocimientos relevantes para la predicción. Por lo tanto, los profesionales del marketing deben realizar una verificación cruzada de los resultados de GenAI.

Para comprender las emociones, las empresas necesitan empatía:la capacidad de comprender las emociones del cliente como si fueran el cliente y responder a las emociones de manera adecuada. GenAI puede tomar las perspectivas de los clientes aprendiendo de sus aportes directos; sin embargo, las respuestas que generan pueden ser menos apropiadas debido a la falta de conocimiento de sentido común. Es importante que los profesionales del marketing dominen las habilidades de incitación para sondear el pensamiento y los sentimientos más profundos del cliente.

Para la gestión de las emociones, las empresas deben proporcionar recomendaciones útiles para ayudar a los clientes a gestionar las emociones. Generalmente, las recomendaciones deben ser específicas de la situación del cliente y relacionadas con el servicio brindado por la empresa. GenAI puede proporcionar recomendaciones genéricas, pero las recomendaciones tienden a ser menos útiles personalmente. Por lo tanto, los profesionales del marketing deben dominar las habilidades de ingeniería de respuesta para observar las preferencias de los clientes en las recomendaciones de gestión de emociones.

Para lograr una conexión emocional, las empresas necesitan desarrollar una máquina de atención que tenga suficiente conciencia de sí misma (es decir, que sea consciente de su propio ser y, por tanto, pueda tener su propia perspectiva) para distinguirse del cliente y de la empresa. Por lo tanto, los profesionales del marketing deben alinear la GenAI con los objetivos estratégicos de la empresa y las intenciones del cliente para que la máquina de atención sea estratégica, y los investigadores de marketing deben desarrollar estrategias de marketing que puedan aprovechar la GenAI estratégicamente.