Desafíos de implementar la automatización de IA en el comercio electrónico

Identificación de los desafíos comunes de la IA en el comercio electrónico

Antes de discutir soluciones particulares, debe ser consciente de los desafíos que puede tener al implementar y usar la IA en el negocio del comercio electrónico. Ya sea que se trate de problemas de calidad de datos o de integración, estos desafíos responsables de la IA podrían muy bien romper su implementación, o hacerla realidad.

🔦Repasemos las barreras más comunes y, lo que es más importante, cómo abordarlas.

Calidad y cantidad de datos

¿Sabías que casi tres cuartas partes de las empresas (74%) tienen dificultades para lograr y escalar valor con la IA?

Una encuesta de BCG que abarca (24 de octubre de 2024) a 1.000 CXO y altos ejecutivos de diez sectores en 59 países de Asia, Europa y América del Norte. Para la mayoría de las empresas, transformar las inversiones en IA en un impacto real es donde el desafío cibernético de la IA es más importante.

Uno de los mayores obstáculos es la mala gestión de datos. Incluso la mejor solución de IA es ineficaz sin una estrategia de datos sólida. Incluso las soluciones de atención al cliente impulsadas por IA, como los asistentes de compras con IA, son tan eficientes como los datos en los que se basan. Si los datos de los que dependen son obsoletos, escasos o están mal estructurados, por muy sofisticada que sea la IA, las respuestas precisas y significativas serán difíciles de alcanzar.

¿La buena noticia? Es completamente solucionable. El primer paso son los datos centralizados: asegúrese de tener una base de conocimientos sólida y entidades como las últimas preguntas frecuentes, detalles de productos/servicios, conversaciones con los clientes. Esta inversión de tiempo y dinero cosechará recompensas rápidamente con la automatización de la IA, por lo que no hay necesidad de preocuparse.

Privacidad y seguridad de los datos

Como hablamos en el capítulo anterior, la IA funciona a partir de datos, MUCHOS de ellos. Con frecuencia, eso significa datos confidenciales de los clientes.

Pero desde el punto de vista del consumidor, en una época en la que las violaciones de datos llenan las noticias, la noción de que la persona promedio se preocupa por su privacidad es comprensible.

Los temores de los consumidores en torno al uso de la IA por parte de las empresas han sido bien documentados: un estudio del Pew Research Center (18 de octubre de 2023) descubrió que a un 81% de las personas en los EE. UU. les preocupa que las empresas a las que compran bienes y servicios utilicen la IA para procesar sus datos de formas que preferirían no haberlo hecho.

Sesgo en los algoritmos de IA

Entonces, imagina que la IA es como un asistente súper inteligente pero sesgado. A veces, percibe el mundo de manera binaria, a pesar de la naturaleza multifacética de la realidad. Sí, así es como pueden funcionar los algoritmos de IA. Adquieren «sesgos» a partir de sus datos de entrenamiento, al igual que un niño que crece en un entorno lleno de estereotipos.

Desde el punto de vista empresarial, significa que su IA podría estar jugando favoritos. Por ejemplo, un sistema de IA podría recomendar sistemáticamente productos de mayor precio a determinados segmentos de clientes ignorando sus preferencias reales. Eso no solo es un inconveniente, sino que es malo para el negocio.

Integración con sistemas existentes

Para adoptar plenamente la IA, debe renunciar a algunas de sus herramientas existentes, independientemente de sus preferencias personales. Es triste, pero a veces tus accesorios favoritos ya no te quedan. Para muchas tiendas online, la solución óptima es ceñirse a herramientas bien establecidas con integraciones perfectas. Después de todo, ¿por qué querría reinventar la rueda cuando ya existen potentes herramientas de IA, listas para trabajar con su configuración existente?

💡Por ejemplo, si desea implementar un chatbot de IA basado en el procesamiento del lenguaje natural junto con un chat en vivo con funciones inteligentes, tiene sentido que elija un socio más grande como Smartsupp. Se integra a la perfección con las principales plataformas de comercio electrónico, como Shopify, WordPress, Magento, BigCommerce y PrestaShop. Estas integraciones se realizan rápidamente (en solo unos minutos) y no necesita un codificador que lo ayude a ponerlas en funcionamiento.

Implementación de soluciones de IA

Elegir su solución de IA es solo el primer paso de un largo viaje. Sus verdaderos desafíos comienzan aquí: necesita tener suficientes datos de alta calidad; es necesario realizar pruebas rigurosas para detectar el sesgo de la IA; y lograr una integración perfecta entre todos sus sistemas.

Mitigación del sesgo en los algoritmos de IA

Cuando se trata de sesgos de IA, hay dos cosas que importan: la calidad de los datos de entrada y una tarea bien definida. La IA a veces intenta encontrar una solución para complacernos, incluso si carece de información importante. Pero desafortunadamente, eso a veces puede ser contraproducente si no se guía adecuadamente.

Necesita alimentar a su IA no solo con cualquier dato, sino con datos de calidad que representen el espectro completo de las necesidades de su negocio. Luego, prueba, prueba y vuelve a probar. Busque tendencias, identifique los agujeros en el conocimiento y ofrezca más información que haya faltado y ayude a contrarrestar cualquier sesgo. Sí, es un trabajo tedioso, tratar de encontrar una aguja en un pajar, más o menos. Pero confía en nosotros que vale la pena.

Ya sea que esté creando IA para escribir texto, automatizar procesos o automatizar la atención al cliente como un chatbot de IA, asegúrese de que sepa cuándo hacer preguntas cuando no esté seguro.

Garantizar la transparencia en los procesos de IA

La transparencia en los procesos de IA va más allá de la simple incorporación de las normas a la jerga jurídica. Se trata de hacer que esas reglas sean visibles, comprensibles y se apliquen repetidamente.

Para generar confianza en sus clientes, necesitan saber exactamente cómo se utilizan sus datos, qué decisiones tomó y por qué. La transparencia no se puede resolver con una casilla de verificación, es una conversación continua, que debe ser clara y de fácil acceso, no estar enterrada bajo la jerga de los abogados.

No hay mejor manera de ganarse la confianza que comunicarse directamente con los clientes. Responda a sus preguntas, organice seminarios web y redacte boletines informativos que cubran ese tema de forma constante. Establece denominaciones y anima a los usuarios a presentarse a la ocasión. Hablar con ellos personalmente y luego explicarles continuamente los matices de la IA abre un entorno de transparencia. Después de todo, la pelota está en tu cancha: la forma en que te comunicas con ellos es vital para ganarte su confianza.

Salvaguardar la privacidad y la seguridad de los datos

La bóveda bancaria protege millones en activos. En la era de la IA, así es como debemos tratar los datos de los clientes. Una sola grieta en su seguridad, y así como así, su reputación se derrumbará como un mazo de cartas.

Con los sistemas de IA procesando toneladas de datos confidenciales en nuestro entorno digital contemporáneo, la protección no solo es importante, sino vital. Su estrategia de protección de datos también debe cambiar, al igual que los países tienen leyes diferentes. Ya sea, por ejemplo, el GDPR en Europa o la CCPA en California.

Estos son algunos métodos probados para proteger mejor sus datos:

• Cifre todo: cifre los datos en tránsito y en reposo, mediante el cifrado de extremo a extremo. Y si no puedes leerlo, no puedes robarlo.
• Restrinja el acceso: implemente controles de acceso estrictos y asegúrese de que los usuarios solo tengan como plantilla lo que necesitan.
• Audite con frecuencia: Las auditorías son su bendición. Son su sistema de alerta temprana de que las amenazas son vulnerabilidades.
• Entrena a tu equipo: Tu seguridad es tan sólida como su conexión más débil. Las capacitaciones frecuentes agudizan a su equipo y los mantienen actualizados sobre las amenazas actuales.

Integración de la IA con los sistemas existentes

Para que la automatización funcione bien, se deben reunir los recursos técnicos necesarios. Sus herramientas tienen que compartir datos sin problemas y trabajar en conjunto. ¿Y si no lo hacen? Bueno, entonces es mejor que tengas un equipo de desarrollo fuerte para construir esos puentes por ti. Estos son los problemas a los que probablemente se enfrentará:

• Resistencia de los sistemas heredados: Sus sistemas antiguos hablan un idioma obsoleto y las herramientas de IA modernas simplemente no los entienden.
• Discrepancias de formato de datos: Cada sistema tiene sus propias formas de almacenar y procesar datos.
• Brechas en la velocidad de procesamiento: Es posible que algunos de sus sistemas actuales aún se ejecuten a velocidades de acceso telefónico, mientras que la IA exige un entorno de banda ancha. En última instancia, las disparidades de velocidad pueden paralizar toda su configuración como ninguna otra cosa.
• Conflictos de protocolos de seguridad: Con frecuencia, los sistemas modernos de IA vienen con estrictas medidas de seguridad que pueden chocar frontalmente con los modelos de seguridad ahora implementados en sus sistemas.
• Gastos generales de mantenimiento de la integración: recuerde: una vez que haya conectado todo, mantenerlo en funcionamiento es un desafío completamente diferente.

Gestión del impacto organizacional

Hay dos enfoques distintos que las empresas pueden adoptar a la hora de implementar la IA en su negocio.

El primer camino tiene que ver con la reducción de costos, sustituyendo a los empleados humanos por sistemas de IA para mantener la producción y aumentar los márgenes de beneficio. Este enfoque puede ser eficiente a corto plazo, pero da lugar a la pérdida de oportunidades para el capital humano y a una ventaja competitiva a largo plazo.

El segundo camino estratégico, y en nuestra opinión el más sensato, considera a la IA como un acelerador del crecimiento. En lugar de reducir el personal, las empresas están invirtiendo en mejorar las habilidades de su gente, aprovechando la IA para encargarse de las tareas de bajo nivel y aumentando los niveles de productividad. Los trabajadores pueden convertirse en profesionales empoderados por la IA, lo que les deja espacio para pensar fuera de la caja e iterar, preparando el escenario para el crecimiento.

Abordar las preocupaciones sobre el desplazamiento laboral

Un dato reciente del Fondo Monetario Internacional (14 de enero de 2024) reveló un cambio significativo en la fuerza laboral mundial, con la IA preparada para impactar aproximadamente el 40% de los empleos en todo el mundo. En las economías avanzadas, con un potencial del 60% de los empleos afectados, se prevé que alrededor de la mitad de esos roles aumenten en lugar de suplantarse a través de la integración de la IA, lo que resultará en una mayor productividad y nuevas oportunidades.

Entonces, ¿qué les dice a los empleados que temen ser reemplazados?

Aquí hay una combinación: en lugar de temer a la tecnología, comience a verla como una herramienta poderosa destinada a facilitar su vida laboral. En lugar de caer en una monotonía de tareas, ahora puede concentrarse en otras tareas que realmente importan y donde se necesitan seres humanos, como la creatividad, la innovación y la construcción de relaciones. ¿No es esta la mayor oportunidad que tendrás de crecer y evolucionar en tu profesión?

Al igual que la Revolución Industrial, que al principio causó un gran miedo pero luego fue celebrada por el aumento del nivel de vida en toda la sociedad, la IA es un momento transformador en la historia de la humanidad. Aunque desencadenar el cambio puede ser incómodo, la historia nos dice que crea nuevos roles, industrias y oportunidades con las que nunca antes soñamos.

Explorando las implicaciones éticas de la adopción de la IA

¿Cuáles son las principales cuestiones éticas que plantean los contenidos generados por IA? Cuando los clientes exigen autenticidad y la IA genera desinformación o información sesgada, la credibilidad de su marca está en el punto de mira. El arte reside en el equilibrio: utilizar la IA para aumentar, no para sustituir, la creatividad humana, y mantener a los empleados y clientes comprometidos de una manera que se sienta humana y digna de confianza.

Sus empleados se encuentran en una posición similar. Están viendo cómo la IA cae en cascada en su lugar de trabajo como un tsunami digital, y necesitan saber dónde se encuentran. No les dejes adivinar: sé directo sobre cómo la IA va a apoyar sus funciones. Pero la IA en el comercio electrónico también plantea sus propios problemas éticos y de privacidad.

Y aquí es donde un código ético se convierte en tu guía a través del desierto de la IA. Al igual que un sendero bien definido para excursionistas, navega tanto por su equipo humano como por los sistemas de IA a través de terrenos extranjeros. Si eres demasiado grande para tener un supervisor ético que supervise cada decisión automatizada, este marco ético es necesariamente tu red de seguridad.

¿La salsa secreta? Transparencia. La claridad en las prácticas de IA no es solo establecer reglas, sino también generar confianza.

Planificación estratégica para la implementación de la IA

¿Miedo de que la implementación de la IA sea demasiado compleja? Respira hondo: ya has navegado por procesos complicados antes, y esto no es diferente. El truco está en convertir esta montaña de trabajo en pequeños pasos.

• Definir objetivos realistas: Evita hervir el océano. Concéntrese en un par de áreas en las que la IA puede tener un impacto a corto plazo. Desde la automatización del servicio de atención al cliente hasta la optimización del análisis de datos, comience con algo pequeño y amplíe.
• Crea tu línea de tiempo: Cuándo darás subpasos en tu viaje. Construya un espacio para la experimentación: nadie tuvo éxito apresurándose a integrar la IA. Dividamos esto en fases: investigación, prueba, programa piloto y despliegue completo.
• Asigne recursos de manera inteligente: no se trata solo de dinero, tenga en cuenta a las personas, la tecnología y el tiempo. Asegúrese de que los miembros de su equipo tengan la capacitación que necesitan. Piense en las necesidades de capacitación y las posibles actualizaciones de la infraestructura.
• Mide lo que importa: Define el éxito desde el primer día. Supervise los KPI importantes que tienen sentido para su negocio, ya sea que se trate de tiempos de respuesta más rápidos, ahorros de costos o una mayor precisión.

Conclusión

La IA presenta importantes desafíos, pero también tiene un enorme potencial transformador para aquellas empresas que estén dispuestas a aprovecharla como una oportunidad para aumentar su presencia en el mercado.

Donde radica el éxito es en abordar las preocupaciones clave: garantizar un suministro de datos de primera clase, medidas de seguridad que sean impenetrables, deshacerse de los sesgos en los algoritmos en el proceso de desarrollo y tener un sistema que sea absolutamente fácil de integrar. Es un gran proyecto, pero que da dividendos a largo plazo.

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