Mientras la IA Generativa sigue adaptándose a lo largo de la cadena de valor de las empresas de todos los sectores, los casos de uso y desafíos se vuelven cada vez más específicos en cuanto a los requisitos del cliente, el sector y la función empresarial. A medida que los clientes finales se acostumbran a trabajar con herramientas de GenAI en la vida cotidiana, las expectativas hacia las interacciones digitales con las empresas y la calidad general del servicio aumentan significativamente. Los estudios sugieren que sólo una fracción de los clientes (menos del 15%) están satisfechos con la oferta digital actual de su proveedor de seguros.¹
Si tenemos en cuenta la creciente especificidad de los casos de uso de GenAI y, por otro lado, el rápido aumento de las expectativas de los clientes finales con respecto a las ofertas e interacciones digitales, surge la duda de cómo se puede utilizar GenAI para mejorar y establecer una experiencia del cliente (digital) lista para el futuro. Uno de los primeros desafíos que generalmente surgen al considerar la implementación y uso de GenAI para generar valor incremental es por dónde empezar. Lo que hace esta decisión sea especialmente difícil en el contexto de la IA es el rápido ritmo de innovación y la amplia disponibilidad de diferentes servicios y tecnologías.
Para abordar este primer obstáculo, a continuación se muestra una visión general de las principales tecnologías de GenAI y su posible impacto en el negocio, comparándolas con el típico proceso de compra del cliente en el sector de los seguros.
El mapa de calor proporciona tres conclusiones clave:
- Desde la ‘Concienciación’ hasta la ‘Promoción’, no hay ningún paso a lo largo del viaje del consumidor en el que se espere que la GenAI no tenga un impacto positivo, lo que subraya la importancia de desarrollar estrategias para utilizar eficazmente la tecnología.
- Hoy en día, la tecnología principal que promete mayor impacto a lo largo de todo el viaje del cliente son los agentes conversacionales. Existe una amplia variedad de aplicaciones que van desde agentes externos que ayudan a los clientes a encontrar el producto más adecuado hasta agentes internos utilizados por servicio al cliente para buscar y analizar fácilmente pólizas complejas.
- Las etapas posteriores del viaje del cliente, ‘Conversión’ y ‘Retención‘, en concreto, son el punto de partida más prometedor para identificar casos de uso de alto valor. Una de las razones principales es que estas etapas ofrecen espacio para casos de uso interno que bajan el listón en términos de requisitos normativos.
Una vez que se ha centrado la atención en un campo específico hay varias preguntas que han demostrado ser un valioso paso para desarrollar un enfoque estructurado hacia la implementación de casos de uso de GenAI en general, pero especialmente en un sector regulado como el de los seguros:
1. Definición detallada del caso de uso: Aunque una definición precisa de los objetivos y el alcance de un caso de uso es fundamental para la mayoría de los proyectos basados en datos, es especialmente importante cuando se implementa la tecnología GenAI, ya que incluso dentro de un área definida del negocio (o etapa del recorrido del cliente) puede tener diversas utilidades. Sí tomamos como ejemplo a los agentes conversacionales, normalmente la calidad de las respuestas aumenta cuando se limita el caso de uso a tipos específicos de preguntas o escenarios. Algunas preguntas que vale la pena considerar al definir casos de uso son:
- ¿Cuál es el objetivo general del caso de uso y cómo puede entregar valor al negocio?
- ¿Cómo se medirá el éxito y cuáles son los KPIs relevantes?
- ¿Quiénes son los usuarios finales (pueden ser categorizados para delimitar el caso de uso y aumentar la calidad).
Existen diferentes talleres disponibles que representan las mejores prácticas para la definición de casos de uso, incluyendo el taller Navigator de Keepler o el programa D2E de AWS.
2. La elección de tecnología: Dado que la disponibilidad de nuevos servicios y tecnologías de GenAI evoluciona diariamente, mantener una visión general y tomar decisiones a largo plazo es un gran desafío. En este contexto, sin embargo, no tomar ninguna decisión es peor que tomar algunas decisiones equivocadas pero reversibles, razón por la cual maximizar la flexibilidad y seguir un enfoque de ‘lo mejor de lo mejor’ demuestra ser la mejor práctica. las siguientes preguntas ayudan a tomar decisiones tecnológicas:
- ¿Cómo debería integrarse el caso de uso en la infraestructura existente?
- ¿Cómo se usará el caso de uso?
- ¿Existen futuras iteraciones/ampliaciones que puedan anticiparse?
- ¿Cuáles son los pros y contras de ‘fabricar o comprar’?
- ¿Cómo establecer una base futura sólida más allá de un caso de uso específico (desde la perspectiva tecnológica y organizativa) para la adopción de GenAI?
3. Seguridad de Datos y cumplimiento del GDPR: Las preocupaciones sobre la Seguridad de Datos y el GDPR pueden ser un obstáculo para la mayoría de los casos de uso de GenAI. Para evitar esto, ambos temas deben considerarse desde el principio. Dos acciones clave suelen ayudar a establecer una base segura y conforme para construir el caso de uso son:
- Involucrar a las funciones relevantes (oficial de GDPR, oficial de seguridad de TI, etc.) desde el principio, idealmente cuando se desarrolla la idea del caso de uso.
- Para la mayoría de las preocupaciones de GDPR y seguridad, hay respuestas y soluciones adecuadas disponibles. Por ejemplo, existen arquitecturas de plantilla y otras mejores prácticas disponibles para procesar datos IIP en la nube de forma compatible (véase, por ejemplo, Cumplir con la Seguridad y Privacidad de Datos Europeos con Big Data Analytics en Cloud Público).
4. Construir un marco organizativo para la implementación de casos de uso de GenAI: Adoptar con éxito GenAI para implementar casos de uso a gran escala es tanto un esfuerzo tecnológico como organizativo. El éxito de la implementación no comienza con la entrega de una solución técnica, sino con la preparación de una base organizativa para establecer una «fábrica de casos de uso» que entregue continuamente productos de datos GenAI para aumentar el valor empresarial. Esto requiere que las funciones clave de negocio y los stakeholders participen desde el principio, idealmente de manera definida y orientada al proceso. Las siguientes reflexiones pueden ayudar a desencadenar mecanismos útiles:
- ¿Qué funciones empresariales y organizativas (consejo de trabajadores, IT-Security, etc.) deben participar en la implementación de la tecnología GenAI?
- ¿Qué preguntas necesitan responderse para «dar luz verde» a un caso de uso?
- ¿Cómo garantizar la adopción de la solución final por parte de la organización (comunicación interna)?
- ¿Cómo se define la adopción exitosa de un caso de uso?
5. Aspectos relacionados con la Calidad de Datos: Responder a la pregunta de si la calidad de datos actual es suficiente para generar el valor empresarial esperado es inevitable al evaluar casos de uso de GenAI. A nivel de caso de uso individual, la experimentación puede ser una opción para avanzar rápidamente. Si se sigue un enfoque más exhaustivo, puede ser útil utilizar los servicios existentes y las mejores prácticas para medir la calidad de los datos y la madurez organizativa a un nivel más holístico (véase Evaluación de la calidad de los datos).
6. Costes habituales, configuración del equipo y competencias necesarias: Para dar luz verde a los casos de uso y asegurar un amplio apoyo de la organización, responder preguntas relacionadas con el esfuerzo y los costes por adelantado, es clave. Solicitar presupuestos de diferentes compañías de servicios puede ayudar a obtener las primeras indicaciones. En la práctica, sin embargo, los casos de uso de GenAI tienden a ser muy específicos, por lo que trabajar de forma explorativa e interactiva con expertos (externos) ayuda a desarrollar estimaciones fiables del esfuerzo y los costes, permitiendo finalmente una evaluación y planificación más precisas.
Aún queda por ver qué etapas del viaje del cliente van a beneficiarse más de la tecnología GenAI a largo plazo. Con el avance de las aplicaciones básicas y la evolución de la madurez organizativa, es probable que también aumente el impacto de GenAI en las fases iniciales y finales del recorrido del cliente.
Florian Sieren
Manager Business Development. "In my current role at Keepler, I'm leading the business development and sales activities in the DACH region. We are helping companies to turn data into business value by developing public cloud based data products"
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