Piense en cuando aparecieron asistentes basados en chat como Google Assistant o Siri. Estas herramientas iniciales prometieron conveniencia, permitiéndonos escribir o hablar una pregunta y recibir una respuesta digital rápida.
Sin embargo, sus capacidades a menudo eran básicas. Si la respuesta no estaba en su base de datosse le pediría que busque en otro lado. Su utilidad insinuó el futuro, pero el verdadero avance aún estaba por venir.
La IA generativa cambió el juego al completar muchos de esos viejos huecos. Ahora, puede preguntar casi cualquier cosa, de cualquier manera que tenga sentido para usted, y obtener respuestas a medida y fáciles de ajustar, transformando por completo la forma en que encontramos información.
Cofundador y CPO de Ingresos AI Platform Gong.
No pasó mucho tiempo antes de que los líderes de la tecnología vieran el potencial comercial: imagine conectar un chatbot a los datos de la empresa para crear un tipo de copiloto digital que pueda responder preguntas comerciales en tiempo real.
No es necesario saltar a través de los menús o los paneles de malabarismo, solo hable con el sistema y obtenga la información que necesita, justo cuando la necesite.
Pero aquí está la cosa: esa visión aún no es realidad. Investigaciones recientes muestran que los chatbots no han tenido un gran impacto en productividad O el resultado final, principalmente porque los procesos comerciales necesitan más que una simple interfaz de chat: necesitan estructura, confiabilidad y contexto.
La idea de reemplazar el software tradicional con el chat es tentadora, pero pierde una oportunidad mucho mayor: poner a la IA justo donde ocurre el verdadero trabajo.
Reducir la fricción y pasar la reactividad más allá de
Un gran desafío para la IA basada en el chat en los negocios es algo llamado problema de “lienzo en blanco”. Los chatbots están destinados a ser abiertos: puedes preguntar cualquier cosa y harán todo lo posible para responder. Eso es ideal para los consumidores, pero en un entorno comercial, puede ralentizar las cosas.
Cuando los chatbots no tienen una respuesta definitiva a una pregunta abierta, pueden ofrecer información engañosa o incorrecta, y sabiendo esto, los trabajadores deben pasar tiempo extra verificando los resultados contra fuentes confiables.
Imagine a un vendedor haciendo malabares con muchos clientes y prospectos. En lugar de dejar su correo electrónico pedir un chatbot sobre una cuenta, refinando su pregunta, revisar el resultado y luego regresar después de leer la respuesta, ¿qué pasa si la IA de la compañía se construyó directamente en sus herramientas existentes? De esa manera, las ideas aparecen al instante, no se necesitan desvíos. En este escenario, los chatbots simplemente agregan pasos adicionales.
Con demasiada frecuencia, los chatbots operan fuera de los sistemas principales que los empleados usan todos los días. Si un gerente quiere verificar un canalización de ventaspor ejemplo, podrían tener que rebotar entre un CRM y una ventana separada: haga una pregunta, cambie de aplicaciones, copie, pegue, repita. Esto no solo come tiempo, sino que también aumenta las posibilidades de errores y mantiene un conocimiento importante disperso en diferentes herramientas.
También hay una diferencia clave entre la IA reactiva y proactiva. Los chatbots se sientan y esperan a que alguien les pregunte algo. Pero en los mundos de ventas, finanzas o atención al cliente de rápido movimiento, nadie puede permitirse esperar la pregunta correcta. Los equipos deben saber si un acuerdo está en problemas o un pronóstico está apagado, antes de que alguien piense en preguntar.
La IA incrustada no solo se sienta. Via a los problemas a medida que suceden, los lleva directamente a las herramientas que la gente ya está usando y sugiere los próximos pasos sin solicitar. Entonces, no es solo responder preguntas, sino que influye activamente en los resultados.
La consistencia es crucial
Otro desafío con las interfaces de chat-primero es obtener respuestas consistentes. Dé a cinco empleados la misma tarea, y si todos usan un chatbot, probablemente obtendrán cinco respuestas diferentes. Algunos pueden usar indicaciones detalladas, otras pueden ser más generales. Ese tipo de inconsistencia simplemente no funciona para los equipos que dependen de flujos de trabajo compartidos y resultados consistentes.
Cuando la IA está integrada en las herramientas de negocios, ayuda a todos a permanecer en la misma página. Se asegura de que todos los empleados sigan las mismas mejores prácticas, desde el interior de las plataformas que ya usan, como Equipos de Microsoft o Palabra. Después de una llamada, por ejemplo, el sistema puede ofrecer inmediatamente los próximos pasos que coincidan con los objetivos y las políticas de la organización.
Traer IA al flujo de trabajo es el camino a seguir. Cuando la inteligencia está integrada en una plataforma de ventas, por ejemplo, puede detectar automáticamente las banderas rojas, sugerir acciones y actualizar los pronósticos de una manera clara y consistente. No se necesitan indicaciones perfectas, simplemente funciona.
También hay un límite para confiar solo en el chat de texto. Las decisiones comerciales generalmente necesitan datos complejos que vivan en muchos lugares diferentes. Un chatbot puede resumir lo que se le da, pero no puede coincidir con la experiencia interactiva de un tablero que muestra números regionales, segmentos de clientes o hace predicciones en tiempo real.
Los profesionales de negocios necesitan más que un resumen. Necesitan ideas claras, relevantes y procesables. Saber lo que está sucediendo es útil, pero cuando se enciende la presión, las personas necesitan saber exactamente qué pasos tomar para obtener los mejores resultados.
Adaptabilidad> elocuencia
Las interfaces de chat a menudo son impresionantes en su fluidez, pero los líderes empresariales no deberían confundir cómo se ve y se siente con el valor que aporta. Los chatbots seguirán siendo populares entre los consumidores, pero la verdadera victoria para Enterprise AI es en cómo ayuda a los equipos a tomar mejores decisiones y alcanzar mejores resultados.
Cuando incorpora inteligencia en las plataformas que los empleados ya usan, ya sea CRMS, aplicaciones de mensajería u otros copilotos de IA: hace que sea más fácil para todos acceder a información confiable como parte de sus flujos de trabajo diarios.
Eso significa automatizar la investigación tediosa y servir las ideas comerciales correctas en los momentos correctos para ayudar a los trabajadores a tomar las mejores decisiones. A su vez, los empleados pueden centrarse en conectarse con los clientes, equipados con la guía que necesitan para tener éxito.
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