La inteligencia artificial (IA) generativa gana presencia en las estrategias de experiencia de cliente (CX) de las empresas. El 54% de las compañías ya tiene iniciativas de IA implantadas en algún ámbito de sus programas de CX, mientras que un 11% afirma haber integrado esta tecnología de forma transversal. Su aplicación abre nuevas posibilidades para automatizar procesos, analizar información y mejorar las relaciones con los consumidores.
Así lo recoge la quinta edición del estudio Grado de Madurez de la Operativización de la Experiencia de Cliente en B2C, elaborado por Deloitte Digital y la Asociación para el Desarrollo de la Experiencia de Cliente (DEC). El informe identifica avances en la incorporación de la IA generativa, aunque también señala dificultades para extender su uso y vincularlo a los objetivos empresariales.
Entre los modelos de implantación, el enfoque híbrido, que combina soluciones internas y externas, es el más utilizado, con un 43% de las respuestas. Este sistema permite a las organizaciones aprovechar sus propios recursos y conocimientos, mantener el control sobre los procesos y recurrir a proveedores tecnológicos especializados.
Pese a los avances, la incorporación de la IA generativa a la experiencia de cliente presenta obstáculos. El 62% de las empresas identifica los riesgos legales, éticos o relacionados con la privacidad como la principal barrera para su desarrollo. La complejidad técnica de implementación preocupa al 53% de las organizaciones, mientras que el 44% señala el coste o la incertidumbre sobre el retorno de la inversión.
Durante la presentación del estudio, Luis Calomarde, socio responsable de la práctica de CX de Deloitte Digital, explicó que “la Inteligencia Artificial abre una nueva etapa para la Experiencia de Cliente. Su verdadero potencial no reside únicamente en automatizar tareas, sino en conectar datos, conocimiento y capacidad de decisión para anticipar las necesidades de los clientes y transformar la forma en que las compañías se relacionan con ellos”.
El directivo también destacó la necesidad de extender estas iniciativas mediante una visión integral vinculada a los objetivos de negocio.
Solo el 18% conoce el impacto económico de CX
Más allá de la incorporación de nuevas tecnologías, el estudio pone de manifiesto la distancia entre la definición de estrategias de experiencia de cliente y la medición de sus resultados económicos. Aunque el 86% de las compañías asegura contar con una estrategia y objetivos claros en este ámbito, solo el 18% declara conocer su impacto económico a nivel directivo y utilizarlo en algunas decisiones estratégicas.
Para Noa Carrera, manager de customer & marketing y responsable de programas VoC en Deloitte Digital, “el reto ya no es solo escuchar al cliente, sino integrar su voz en el modelo de decisión de la compañía”. Carrera añadió que la madurez de esta disciplina dependerá de la capacidad de las organizaciones para transformar la información obtenida en acciones concretas y medir sus resultados.
En materia de escucha del cliente, el 92% de las organizaciones afirma combinar datos cuantitativos con información cualitativa. El estudio señala la necesidad de ampliar las fuentes de conocimiento más allá de las encuestas tradicionales, incorporando comentarios en redes sociales, reseñas online y datos operativos procedentes de reclamaciones o devoluciones.
Respecto a las medidas adoptadas a partir de esta información, el 83% de las empresas ejecuta acciones reactivas dirigidas a clientes insatisfechos y el 81% gestiona incidencias y reclamaciones a partir de los datos recibidos.
El NPS (Net Promoter Score), que mide la recomendación del cliente, continúa siendo el indicador más utilizado, con un 91%. Le sigue el CSAT (Customer Satisfaction Score), empleado para medir la satisfacción, con un 70%, mientras que el CES (Customer Effort Score), que evalúa el esfuerzo realizado por el consumidor, alcanza el 39%.
El informe concluye que las empresas han avanzado en el desarrollo de capacidades para gestionar la experiencia de cliente, pero todavía deben mejorar la conexión entre la información recopilada, las decisiones empresariales y los resultados obtenidos. La medición del impacto económico y la incorporación responsable de la IA generativa figuran entre los desafíos para demostrar el valor de estas estrategias en el negocio.
