Dado el número de personas con conversaciones con ChatGPT y la creación de arte original generada por AI para las redes sociales, es fácil suponer que la inteligencia artificial ya ha llegado como una fuerza mayor en el mundo de la tecnología estadounidense. Pero en realidad, su impacto en el panorama comercial ha sido limitado hasta ahora, y aún puede pasar unos años antes de ver una adopción general y seria.
La IA generativa no ocurre como se nos ha dichoUn informe de Christopher MillerEl analista principal de los pagos emergentes en Javelin Strategy & Research examina por qué esta revolución tardó en materializarse.
“Solo porque 100 millones de personas han interactuado con algo, no es significativo como una métrica comprender qué tan rápido esta tecnología tendrá un impacto en el nivel del negocio”, dijo Miller.
Los consumidores no son empresas
El mensaje de que la mayoría de la gente ha oído hablar de AI se centra en su velocidad de adopción récord y en el número masivo de nuevos usuarios para ChatGPT. Pero esto no siempre se traduce en casos de uso comercial.
“Es potencialmente interesante comprender el interés de los consumidores por una tecnología o un deseo de experimentar”, dijo Miller. “El hecho de que alguien estuviera listo para descargar algo o crear una cuenta es una moderación de las aplicaciones orientadas al consumidor. Este es el tipo de cosas que pones en tu mazo de tono para VCS si lanza una nueva aplicación móvil. Este no es el tipo de cosa que importa cuando pregunta si las empresas harán las cosas de esta manera o de esta manera”.
Miller cree que la IA tardará aproximadamente cinco años en tener un impacto significativo en la industria de los pagos. Entonces, ¿qué lo sostiene?
Obviamente, las preocupaciones sobre la precisión y la privacidad son desafíos importantes para aquellos que desarrollan soluciones de generadores. Las empresas reguladas a menudo deben explicar cómo se toman las decisiones, lo que hace que sea arriesgado confiar en las herramientas en caso de incertidumbre sobre cómo llegan a sus conclusiones. La creación de ejecutivos legales, regulatorios y de responsabilidad que permiten a las empresas adoptar con confianza una nueva tecnología como la IA no ocurre de la noche a la mañana.
El enigma del flujo de trabajo
También hay preocupaciones sobre los flujos de trabajo. Miller describe una IA generativa como “automatización en esteroides”, ayudando a las personas a administrar tareas repetitivas que se integran en sus flujos de trabajo.
“Por ejemplo, si necesita hacer una lista de 10 empresas y recopilar información sobre cada una de ellas, puede hacer 10 conjuntos de investigación en Google”, dijo Miller. “O puede usar un aviso de IA que realiza una lista de 10 compañías con sus CEO y sitios web, y ponerlo en una mesa bonita y hacer una diapositiva. Teóricamente podría hacer 500 de estos por día en lugar de 10”.
El ahorro de tiempo en estos proyectos sería mínimo si otros procesos de flujo de trabajo no han mejorado también sus capacidades.
“Digamos que se supone que examinar su trabajo debe ser realizado por un ser humano que está fuera de la oficina, por lo que su trabajo está sentado allí y esperando que regresen”, dijo Miller. “No importa que se convierta en 50 veces más productivo, porque el producto final no llegará a los consumidores más rápido que antes. Si no se traen tampoco todos los que no se traen, no se alcanzará ninguna ganancia y no ocurrirá ningún cambio”.
Este problema persiste incluso cuando los cuellos de botella restantes son sistemas automatizados con limitaciones de flujo inherentes, que pueden procesar un número limitado de documentos o han sido diseñados para adaptarse a un cierto flujo de información esperada.
“Si automatizamos todo lo demás, de repente, el flujo que necesita manejar es triplicado, cuádruple, cinco veces, ajustado, cualquier cosa”, dijo Miller. “Estos ejemplos ilustran por qué llevará mucho tiempo implementar tecnologías de una manera que cause ganancias sustanciales que realmente se puedan cosechar”.
Verificación de casos de uso
Las organizaciones se tomarán el tiempo para identificar los casos de uso que realmente marcan la diferencia en las ventas o relaciones de los clientes. Numerosas historias de éxito que generan IA actual destacan capacidades impresionantes, pero no todas dan como resultado resultados sostenibles o rentables.
“Es posible generar un texto de marketing único para cada uno de sus clientes”, dijo Miller. “Es fascinante y, sin embargo, ¿cuál es el resultado?” ¿Sabemos que este nivel de personalización realmente hará la aguja sobre el hecho de que el cliente comprará algo o no? Si el problema es que las personas no leen los correos electrónicos que los envía, mientras que cada uno de ellos contiene un texto único, mientras que es sorprendente desde un punto de vista técnico, es irrelevante desde el punto de vista de la empresa. “
¿Una nueva era?
Algunos llaman al 2025 al comienzo de una nueva era, impulsado por el surgimiento de agentes generativos de IA y su potencial para remodelar la forma en que los consumidores adquieren productos financieros, realizan pagos y administran sus finanzas. Estos cambios posiblemente podrían permitir nuevos rieles de pago, métodos de autenticación y modelos de monetización, lo que despierta productos, empresas y prácticas hereditarias. Sin embargo, la transformación subyacente necesaria para apoyar este desarrollo llevará años para materializarse completamente.
“Es probable que cualquier agente orientado al consumidor que esté lanzando este año sea basura”, dijo Miller. “La única razón para hacerlo es aprender de él, por lo que probablemente sea preferible hacer pilotos a pequeña escala que desarrolle la familiaridad interna con la tecnología y sus debilidades. Le da una forma de seguir nuevos modelos a medida que salen, pero el producto en sí no será un mercado diferenciario para su servicio”.
Si bien muchas empresas posicionan la IA en el centro de sus estrategias de marketing, estos esfuerzos pueden tener un impacto limitado en el comportamiento real de los clientes, al menos a corto plazo.
“Creen que la adición de IA es parte de su llamado o su argumento”, dijo Miller. “No creo que muchos compradores sean sensibles a esto. Las personas no compran para AI: compran una mayor velocidad o una mejor productividad o mejoran la experiencia del cliente. Estas son las cosas que los compradores empresariales buscan”.
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