Una dirección suele expresar la ambición en una frase: trabajar de forma más orientada al cliente. Reaccionar más rápido, menos transferencias, clientes que no tengan que repetir su historia tres veces. Todos en la mesa asienten, y todos quieren decir algo distinto. El director comercial piensa en el tiempo de respuesta. El director operativo piensa en menos escalaciones. El CFO piensa en menos costes por contacto con el cliente. Son tres ambiciones, no una. Mientras la ambición se mantenga en el nivel de la visión, eso no es un problema — solo cuando alguien tiene que determinar qué cambia este año en el trabajo mismo, se hace visible la diferencia de opinión.
Para hacer la ambición medible, primero hay que ordenarla en capas: la visión (trabajar de forma más orientada al cliente), el vision state (lo que eso significa concretamente para el cliente y la organización), el target (una serie de pasos alcanzables este año) y el target state (la situación que existe tras esos pasos). Solo en el nivel del target se aclara qué trabajo debe cambiar, y por tanto qué capacidad se necesita para ello.
Trabajar de forma más orientada al cliente afecta en la práctica sobre todo al trabajo alrededor del contacto: la recepción, el enrutamiento, las actualizaciones de estado, el resumen de un expediente antes de que un empleado llame al cliente, la búsqueda de interacciones anteriores. Ese es trabajo que en parte ya está siendo asumido por la IA, en parte solo puede hacerse con supervisión humana, y en parte sigue siendo trabajo humano.
Un resumen del expediente de un cliente, una primera propuesta de respuesta a una pregunta frecuente, el reconocimiento de un patrón en las quejas — eso puede asumirlo un sistema. Evaluar si esa propuesta de respuesta encaja con la relación con este cliente, o escalar una situación delicada, requiere supervisión: alguien que apruebe o rechace, con un motivo. Y la conversación en la que un cliente está enfadado por algo que no encaja en una plantilla sigue siendo trabajo humano, no porque eso sea sentimental sino porque no hay suficientes casos comparables en los que basar un patrón.
La diferencia entre las empresas que ya lo organizan así y las que todavía no lo hacen rara vez está en la tecnología. Está en si se ha establecido quién decide sobre esa segunda categoría: quién aprueba la propuesta de respuesta, con base en qué información, y qué ocurre si esa persona no está. Sin esa decisión, el trabajo de IA queda al margen del proceso existente, en lugar de integrarse en él.
La prueba de ambición contrasta ocho dimensiones de preparación con el target state: tiene usted los datos para reconocer a un cliente a través de los canales, hay un sistema que puede elaborar un resumen, hay un rol que se encarga de la aprobación, hay una vía de escalación si algo sale mal, hay una manera de medir a posteriori si el cliente realmente valoró mejor el contacto. Cinco confidence gates comprueban si usted lo sabe o lo supone — una suposición sobre la calidad de los datos que nunca se ha verificado no es preparación.
De ahí se deriva una retraducción a capacidades: no "IA en el contacto con el cliente" como idea abstracta, sino un rol que sea responsable de la calidad de las respuestas generadas, un derecho de decisión sobre cuándo una respuesta puede salir sin supervisión, y un desplazamiento de capacidad — horas que se liberan en la búsqueda y el resumen, que pueden reinvertirse en las conversaciones que siguen siendo trabajo humano. Esto afecta a cómo están configurados los roles, no a cuántas personas se necesitan; lo que un empleador haga con ello cae bajo sus propios requisitos legales y no forma parte de esta prueba.
Esta pregunta — qué debe estar organizado internamente antes de que el trabajo se desplace — recorre casi todas las ambiciones. Quien trabaje al mismo tiempo en la ambición de aumentar la calidad reconocerá las mismas ocho dimensiones, y quien quiera combinar el trabajo más orientado al cliente con crecer sin contratar personal adicional verá que las horas liberadas en el contacto con el cliente son exactamente el presupuesto con el que ese crecimiento se absorbe en otro lugar.
Después de un año, el target state no es un ambiente sino un conjunto de aspectos observables: el número de contactos con el cliente que se resuelven de una sola vez, el tiempo entre la pregunta y la primera respuesta relevante, la proporción de casos en los que un empleado aprueba una propuesta de respuesta de IA frente a los que la reescribe él mismo, y las horas que con ello se han liberado para el contacto que necesita atención. Sin esas cifras, "más orientado al cliente" sigue siendo una palabra ante la que todos asienten satisfechos, sin que nadie pueda decir si se ha logrado.
Qué parte del contacto con el cliente en su organización realmente es apta para ser asumida por la IA varía según la tarea y se concreta con el escáner de trabajo de FTE TO AI. Eso también requiere una respuesta a quién decidirá sobre una respuesta que ha redactado un sistema, y eso lo explicamos por separado en qué establece sobre los derechos de decisión en un cambio — al igual que la consideración entre crecer más rápido y el margen que se mantiene, tratada en cómo sopesa el crecimiento frente al margen en una estrategia.
La prueba de ambición completa, con las ocho dimensiones y la retraducción a capacidades en roles y derechos de decisión, está en construcción. En espera de ello, existe la comprobación de preparación gratuita: ocho preguntas breves, una por dimensión, que en pocos minutos muestran dónde está más avanzada su organización y dónde se encuentra la mayor distancia respecto a la orientación al cliente que usted tiene en mente.
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