La inteligencia artificial está transformando la experiencia del cliente, permitiendo interacciones personalizadas, anticipadas y disponibles en cualquier momento y lugar. La IA mejora la predicción mediante el análisis de grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados. Las empresas que adopten tempranamente la IA podrán mejorar drásticamente la experiencia del cliente y ganar ventaja competitiva sobre aquellas que no lo hagan.
2. ESTAMOSVIVIENDO
LA ERA DE LA IA
Vapor Electricidad Computadores Inteligencia Artificial
s. XVIII s. XIX s. XX s. XXI
#CuartaRevolucionIndustrial
3. UN FENÓMENO GLOBAL
de las operaciones
de servicio al
cliente usarán un
asistente virtual en
2020
25%
Gartner 2018
de las empresas
cree que invertir
en IA les llevará a
obtener una mayor
ventaja competitiva
84%
Statista 2017
fue la inversión de
capital de riesgo en
IA en 2017,
duplicando la
inversión en 2016
$12B
KPMG 2018
será el gasto
mundial en
inteligencia artificial
en 2021
$57,6B
IDC 2017
9. ELLOS ENTIENDEN QUE LOS CLIENTES
QUIEREN UNA EXPERIENCIA
Siempre
disponible
Inmediata
Donde
quiera
Personalizada
10. LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
es el futuro de la experiencia del cliente
Natural
Language
Processing
Text-to-Speech
Speech-to-Text
Visual
Recognition
Machine
Learning
11. ¿QUÉ PERMITE LA IA?
los computadores no
pueden ser originales
(no piensan)
12. la predicción toma datos que tenemos
y nos entrega información que no tenemos
LA IA HARÁ QUE
PREDECIR SEA MUY BARATO
13. ¿CÓMO LA IA AFECTARÁ LA
ESTRATEGIA DE LAS EMPRESAS?
Inmediatez
Personalización
Anticipación
14.
15. ES UNA NUEVA FORMA DE PENSAR
toda empresa es ahora una empresa de datos
datos estructurados y no estructurados
mejorar decisiones mejorar operaciones nuevos ingresos
16. ESTO CAMBIA TODO
impacto estimado de la IA: $3.5T — $5.8T
Marketing & Sales Supply Chain Mgmt
& Manufacturing
Customer service management
Next product to buy
Pricing and promotion
Churn reduction
Customer acquisition / lead generation
Churn reduction
Channel management
Marketing budget allocation
Predictive maintenance
Yield, energy, throughput
Procurement and spend analytics
Inventory and parts optimization
Sales and demand forecasting
Others
Task automation
Predictive service/intervention
Workforce productivity and efficiency
Fraud and debt analytics
Analytics driven accounting and IT
Risk modeling
Product development cycle optimization
Analytics driven hiring and retention
Product feature optimization
Smart CapEx
Fuente: https://www.mckinsey.com/featured-insights/artificial-intelligence/visualizing-the-uses-and-potential-impact-of-ai-and-other-analytics