Doxa 1930

Sus equipos deberían impulsar la adopción de la IA, no el liderazgo senior

Por Sowmyanarayan Sampath

Innovación

Harvard Business Review

#Doxa #innovación #IA #liderazgo #empresa #líder #equipos #trabajo #Verizon #optimista #conflictivo

Resumen. Cada vez que aparece una nueva tecnología, las grandes empresas piensan que es necesario designar a un líder sénior (un “zar”, en el lenguaje popular) y que se encargarán de ello. Sin embargo, esto es un error. El proceso generalmente comienza cuando los equipos ofrecen liderazgo en casos de uso tremendamente optimistas y conflictivos, y la junta directiva, entusiasmada pero insegura de cómo proceder, pone a algún alma pobre y desprevenida a cargo de todo el asunto. Muy rara vez funciona. En lugar de una estructura centralizada de arriba hacia abajo, la implementación de la IA es propiedad de equipos cercanos al trabajo, lo que puede significar que un amplio conjunto de partes interesadas brinden comentarios en tiempo real. El artículo detalla cómo Verizon ha intentado implementar este enfoque de permitir que la innovación ocurra en primera línea y apoyarla desde el centro.

La inteligencia artificial existe desde hace mucho tiempo, pero ahora mismo está irrumpiendo a lo grande. A medida que las empresas comienzan a apreciar el potencial casi ilimitado de la IA generativa, han comenzado a acelerar los proyectos de IA existentes y están iniciando otros nuevos en todas las áreas del negocio, incluida la cadena de suministro, recursos humanos, ventas y marketing.

Los líderes están luchando por gestionarlo todo. Es hora de que las empresas centralicen el control bajo un ejecutivo experimentado, ¿verdad?

Equivocado. Cada vez que aparece una nueva tecnología, las grandes empresas piensan que es necesario designar a un líder sénior (un “zar”, en el lenguaje popular) y que se encargarán de ello. En los últimos años, hemos visto cómo esto se aplica al metaverso , blockchain y ahora a la IA . En muchas empresas, la decisión de nombrar a una persona de alto nivel para supervisar la adopción de una nueva tecnología es prácticamente automática en este momento. También suele ser un gran error.

El proceso, como lo he observado, generalmente comienza cuando la junta directiva se entera de una nueva tecnología de moda. Los equipos están ofreciendo liderazgo en casos de uso tremendamente optimistas y conflictivos, y la junta directiva, entusiasmada pero insegura de cómo proceder, pone a una pobre alma desprevenida a cargo de todo el asunto. Muy rara vez funciona. Después de luchar con la tecnología durante algunos años, con resultados mínimos, el líder que había sido encargado de trazar este nuevo y audaz rumbo a menudo abandona el negocio. Si bien esto suele ser recibido con gran sorpresa dentro de la empresa, no debería ser así. Cuando estos líderes fracasan, es porque no tienen idea de cómo funciona la empresa en primera línea y en qué nivel se ponen realmente en práctica las ideas.

Entonces, ¿qué deberían hacer las empresas?

Liderar desde el frente

Al desarrollar tecnologías aplicadas como la IA, los líderes deben identificar oportunidades dentro de los flujos de trabajo. En otras palabras, para encontrar un uso para una nueva tecnología, es necesario comprender cómo se hacen las cosas. Los zares rara vez se dan cuenta de eso, porque están demasiado lejos de la línea de suministro de información donde se lleva a cabo el trabajo.

Hay una manera mejor: en lugar de que las decisiones surjan desde arriba en la cadena, los líderes deberían dejar que la innovación ocurra en primera línea y respaldarla con un centro de excelencia que proporcione plataformas, ingeniería de datos y gobernanza. En lugar de elegir personalmente a un líder experto, las empresas deberían otorgar a los equipos la propiedad del proceso. Es importante destacar que esta estructura le permite aportar experiencia operativa para aplicar la tecnología a su negocio, de manera responsable y a escala y velocidad.

Así es como lo hacemos en Verizon. En lugar de una estructura centralizada de arriba hacia abajo, la implementación de la IA es propiedad de equipos cercanos al trabajo, lo que puede significar que un amplio conjunto de partes interesadas brinden comentarios en tiempo real.

Por ejemplo, quiero que mi responsable de la cadena de suministro descubra los mejores casos de uso. Tienen conocimientos que un zar, que normalmente se centra en la estrategia, los ingresos y el crecimiento, simplemente no tiene. Las personas en el nivel funcional reconocen los desafíos de hacer las cosas de manera eficiente y efectiva. Pueden detectar rápidamente las herramientas que funcionan mejor. Estos grupos de primera línea, dueños del presupuesto y de los acuerdos de nivel de servicio, deben vivir con el resultado final. A menudo centrarán su atención en proyectos que puedan beneficiar ambas métricas, lo que significa que obtendrá casos de uso que generan resultados mensurables.

Aprovechar la IA

En este momento, Verizon se está asociando con empresas externas para perfeccionar nuestros modelos a medida que aplicamos la IA en tres áreas: 1) en operaciones, en modelos de lenguaje grandes para ayudar con tareas cognitivas y computacionales, 2) para la red, en el uso de IA en la construcción. diseño, predicción de capacidad y amplificación de potencia para ayudar a automatizar y acelerar la respuesta de la red, y 3) en atención al cliente y ventas, para ayudar con el marketing y la personalización.

Llevamos un tiempo en esto y hemos aprendido de nuestros errores.

Por ejemplo, durante la última década, tuvimos una forma centralizada y generalizada de resolver problemas de servicio al cliente. Pero, como aprendimos de nuestros trabajadores de primera línea, información de todo tipo (como cómo utilizar un dispositivo específico, canjear una promoción, abordar un problema de facturación específico, responder una pregunta sobre la configuración de la red, etc.) puede ser difícil de encontrar y demasiado complicada. , lo que se suma a la ya pesada carga que soportan nuestros representantes de servicio. Tenemos cientos de dispositivos diferentes que admitimos, aproximadamente 100 promociones diferentes en un momento dado y se espera que nuestros equipos de atención al cliente lo sepan todo.

Ahí es donde recurrimos a la IA para aliviar parte de esa carga cognitiva.

Considere un ejemplo: digamos que un cliente llama con una pregunta sobre su promoción móvil y quiere comprender mejor qué opciones pueden estar disponibles para él también para el servicio de Internet. Es probable que el representante busque y obtenga varios documentos en muchas pantallas que describan todas las promociones y configuraciones disponibles para Internet residencial. Ahora, imagine tener 10.000 de estos documentos y un único robot de búsqueda con IA (en realidad, un copiloto) que pueda decirle lo que necesita saber al instante, de forma personalizada para ese cliente. Eso es lo que estamos probando ahora.

Otro ejemplo: anteriormente, el ciclo de desarrollo de productos constaba de una serie de pasos: desarrollar requisitos, crear software y lanzarlo. Luego, reciba comentarios y actualice en la próxima versión de TI. Ahora, la IA aprende y se actualiza constantemente casi en tiempo real a medida que avanza, por lo que la respuesta es mucho más rápida. Hoy en día, la IA se entrena en función de las interacciones de nuestros agentes. Recibimos comentarios en tiempo real, por lo que la evolución de la IA está sincronizada con el uso de la IA en primera línea.

Estamos invirtiendo solo en áreas donde hemos medido el progreso y la IA no solo nos informa en tiempo real, sino que también mejora nuestros KPI.

Mejorar el rendimiento

Nuestros resultados están mejorando. Al utilizar el robot de búsqueda de IA, nuestra tasa de precisión de respuestas está a la par con nuestra tasa de precisión humana, pero creemos que podemos llevarla a una precisión del 99%. Y continúa mejorando cada día, pero la mejor medida del éxito será mejorar nuestros puntajes netos de promotor, que es nuestro objetivo este año.

De manera similar con las ventas, ya hemos comenzado a implementar una herramienta de inteligencia artificial para ayudarnos a anticipar lo que el cliente podría querer y brindarle opciones de manera proactiva. Capturamos una cantidad significativa de puntos de datos para ayudarnos a brindar un mejor servicio a nuestros clientes y, en base a eso, podemos hacer más de 100 predicciones diferentes que nos ayudan a brindarles una experiencia mucho más personalizada, como las mejores opciones de red y contenido según sus intereses, o un aviso sobre una promoción que sea exclusiva para ellos según su mandato. Cuando podemos identificar de manera precisa y proactiva lo que un cliente necesita o quiere, podemos resolver preguntas en la primera llamada.

Este tipo de trabajo proactivo ya nos ha ayudado a aumentar nuestra tasa de conversión de ventas en más del 6%. Eso incluye todo, desde registros de nuevos suscriptores hasta agregar beneficios exclusivos y actualizaciones a planes de niveles superiores. La IA permite que los humanos hagan lo que los humanos hacen mejor, al permitir que las máquinas hagan lo que las máquinas hacen mejor.

Y, para enfatizar mi punto, hemos empoderado a nuestros equipos de primera línea para que nos guíen sobre cómo utilizar mejor la IA para ayudarlos a reducir la carga cognitiva y brindar eficiencia en la forma en que atendemos a nuestros clientes, para que puedan concentrarse en la interacción humana y la empatía. y superando las expectativas del cliente. No hay ningún zar en esa transacción con el cliente. Sólo hay decisiones en el punto de contacto utilizando la experiencia de nuestros empleados de primera línea. Luego, los resultados del desempeño se envían a lo largo de la cadena para que toda la organización pueda evaluar el proceso y realizar ajustes en toda la empresa. Hemos descentralizado el proceso de decisión en una búsqueda para encontrar los mejores resultados.

La inteligencia artificial me recuerda la era de Internet a principios de la década de 2000. Todo el mundo tenía una puntocom y la defendieron; pero no a todos les fue muy bien. Se necesitó más que agregar un puesto de vicepresidente sénior de Internet y un .com a su nombre. Hoy en día, todas las empresas quieren utilizar la IA, pero para lograr el éxito a largo plazo, será necesario algo más que poner a un ejecutivo a cargo. En Verizon, el éxito y el fracaso de la IA no pertenecen a un zar, sino a un conjunto de partes interesadas empoderadas que pueden ver los resultados, la participación del cliente y la retroalimentación a medida que llegan. Sí, como algunos han defendido aquí recientemente, las organizaciones deberían tener un Una visión clara para la IA (y la tenemos), pero como nos ha demostrado la historia, las empresas que aprovechan el talento de sus empleados de primera línea para crear una ventaja operativa ganan. Esta vez, con la IA, no será diferente.

Lea más sobre Innovación o temas relacionados Liderazgo , Tecnología y análisis , IA y aprendizaje automático , Algoritmos y análisis y ciencia de datos

Sowmyanarayan Sampath, vicepresidente ejecutivo y director ejecutivo de Verizon Consumer.