El Procedimiento Voluntario Colectivo (PVC) nace de un conjunto de reclamos que realizaron clientes insatisfechos en el SERNAC.En donde la empresa acordó responder voluntariamente a estos clientes lo antes posible ante los requerimientos y molestias generadas por distintos incumplimientos en sus compras electrónicas. Se realizó un proceso de respuesta a los clientes para poder entender e identificar las necesidades de cada cliente. Ingresando un ticket con toda la información de los compradores que se vieron afectados por diversos problemas, como: demoras en los plazos de despacho de los productos y retardo en la devolución del dinero por compras canceladas. El objetivo de este proceso es responder de forma ágil y rápida a los clientes que realizaron y se sumaron a la demanda colectiva.El resultado es que nuestro robot demoraba 60% menos que el usuario al realizar el proceso. El robot trabajó 24/7 durante 3 meses. El trabajo del robot mejoró el tiempo de procesamiento manual. Realizó un trabajo constante hasta cumplir con el total de los afectados. Y logró solucionar más de 45 mil casos. Los resultados fueron: Un proceso 100% confiable. Respuesta ágil y rápida. Soluciones eficaces para más de 45 mil personas. Y 100% de efectividad en el proceso. ¿Quieres saber cómo implementar esta tecnología en tu empresa? Escríbenos a [email protected]
Mes: Enero 2024
Como la gerencia puede abordar desafíos de IA generativa en el 2024
La inteligencia artificial generativa representa la próxima frontera en innovación tecnológica, con un enorme potencial para transformar procesos y modelos de negocio. Sin embargo, esta nueva tecnología también plantea grandes retos para los líderes empresariales. En el 2024, la IA generativa, con capacidades como el procesamiento de lenguaje natural avanzado, la generación de contenido escrito, imágenes y audio original, será cada vez más omnipresente. Adaptarse a esta nueva realidad requerirá importantes cambios organizacionales y estratégicos. Los directorios y el management deberán hacer frente a múltiples desafíos, entre ellos: Integración de IA en la Estrategia Empresarial: La IA generativa no puede verse como un elemento aislado o un simple complemento. Debe integrarse como una capacidad central y habilitadora que potencie la estrategia global de la empresa. Esto requiere un ejercicio de entendimiento profundo sobre cómo la IA puede transformar procesos de negocio actuales a través de la automatización, así como identificar espacios totalmente nuevos habilitados gracias a ella, que se traduzcan en nuevos modelos, productos y líneas de negocio. Sólo de esta manera se podrá aprovechar su potencial para mantener una ventaja competitiva frente a los cambios en la industria impulsados por la IA. Gestión de Cambios y Adopción de Tecnología: Incorporar capacidades de IA generativa a la operación conllevará necesariamente cambios importantes, tanto en los procesos internos de la empresa como en aspectos culturales. Los líderes tienen un rol clave en preparar a la organización y guiarla gradualmente en esta transición. Esto implica preocuparse en terreno de asegurar una adopción sin contratiempos, resolviendo dudas de los equipos, comunicando con claridad la visión, e incluso adaptando políticas y normativas internas a esta nueva realidad. La gestión del cambio debe tener una estrategia y recurso dedicado. IA Ética y Responsable: El uso creciente de IA generativa trae aparejada una mayor responsabilidad sobre el uso ético y reducción de sesgos. Los ejecutivos deben tanto estar al día en regulaciones emergentes en la industria como proactivamente garantizar un uso responsable internamente. Lo anterior requiere auditorías, evaluación de datos y modelos para detectar problemas potenciales, uso de frameworks de desarrollo ético de IA y procedimientos para actuar frente a evidencia de sesgos o falta de equidad en los sistemas de IA generativa implementados. Desarrollo de Habilidades y Capacitación: Las habilidades y conocimientos necesarios en los equipos cambiarán dramáticamente con la adopción de IA generativa. Las brechas deben atacarse de raíz a través de programas robustos de capacitación, que entreguen tanto alfabetización en estas tecnologías como capacidades avanzadas a equipos especializados. Invertir en certificaciones formales es deseable. Asimismo, se debe reforzar pensamiento crítico sobre resultados e implicancias de modelos de IA entre los tomadores de decisiones. Gestión de Riesgos y Seguridad de la IA: Cuando procesos y decisiones corporativas críticas se apoyan crecientemente en capacidades de IA generativa, se vuelve imperativo implementar prácticas sólidas de gestión de riesgos para mitigar vectores como baja calidad de datos, vulnerabilidades ante hackeos, posibilidad de sesgos o falta de equidad y confiabilidad limitada de resultados en entornos del mundo real. Equipos especializados deben testear y auditar continuamente los sistemas de IA generativa en uso interno, realizando pruebas de penetración, análisis de calidad de datos y supervisión de métricas de desempeño, de forma preventiva y proactiva. Innovación Continua y Competitividad: Mantener una ventaja competitiva requerirá esfuerzos permanentes de innovación en IA generativa, identificando y desplegando rápidamente nuevas aplicaciones de alto impacto y herramientas de vanguardia. Esto se facilita con investigación interna, pruebas tempranas y una cultura abierta a la experimentación entre equipos técnicos y de negocio, así como financiamiento y participación en iniciativas externas como grupos de interés y conferencias para sentir de cerca la frontera de estas tecnologías. En conclusión, el 2024 será un año de grandes oportunidades y desafíos para el management y los directorios, centrados en aprovechar al máximo las capacidades de la IA generativa mientras se avanza por un camino de disrupción tecnológica y regulatoria en constante evolución. La clave estará en mantener un equilibrio entre la innovación, la ética, y la eficiencia operacional alineado con los objetivos estratégicos en busca de generar valor.