Liderar proyectos de AI - B2B

Delivery de excelencia en Proyectos de Inteligencia Artificial B2B

En los últimos años, he estado trabajando en proyectos de Inteligencia Artificial con clientes de diferentes perfiles, desde grandes empresas (Enterprise) hasta startups digitales nativas. Ha sido una experiencia fascinante, pero también llena de desafíos únicos.

Aquí comparto algunas reflexiones y las estrategias que me han ayudado a superar obstáculos y lograr entregas exitosas:

Los desafíos más comunes en proyectos de IA

1. Manejo de expectativas
   No siempre es fácil que los clientes entiendan lo que una solución de IA puede y no puede hacer. Las expectativas pueden ser poco realistas, como creer que el sistema responderá correctamente al 100% de los casos desde el primer día.

2. Falta de claridad en las problemáticas
   A veces, los clientes ni siquiera tienen identificados claramente sus problemas antes de una reunión. Esto nos obliga a invertir tiempo en definir juntos qué es lo que realmente necesitan.

3. Complejidad tecnológica
   Por detrás de cada sistema de IA hay múltiples capas tecnológicas. Entender y explicar estas complejidades, especialmente a clientes no técnicos, puede ser un desafío importante.

Estrategias para un delivery exitosa

Basándome en mi experiencia, aquí están los pasos clave que he seguido para asegurarme de que los proyectos de IA sean un éxito:

1. Identificar el problema del cliente

Todo comienza con entender el dolor del cliente. Esto va más allá de lo que ellos creen que necesitan. Aquí tienes un enfoque práctico:

• Haz preguntas abiertas: Las preguntas cerradas (de sí o no) limitan las respuestas. Por ejemplo, en lugar de preguntar "¿Su equipo tiene problemas con los tiempos de respuesta?", intenta con "¿Qué áreas del servicio al cliente generan más insatisfacción entre los usuarios?".

• Escucha activamente: Muchas veces los clientes revelan más de lo que creen cuando sientes empatía por sus retos.

• Reformula y valida el problema: Asegúrate de que ambas partes estén alineadas sobre cuál es la verdadera problemática.

Ejemplo práctico:
Un cliente detectó que su servicio al cliente tenía baja satisfacción y tiempos de respuesta lentos. Identificamos los indicadores clave:Resolutividad, ndice de Satisfacción del Cliente (CSAT), Reducción de reingresos.

Al reformular el problema juntos, logramos enfocar los esfuerzos en mejorar la resolutividad y la experiencia del cliente.

2. Definir casos de uso claros (Importantísimo)

Un caso de uso bien definido es la base para construir una solución funcional y efectiva.

• Identifica a los actores clave:
  Define quiénes serán los principales usuarios del sistema, desde agentes que interactúan con clientes hasta los responsables de soporte técnico. Incluye también sistemas automatizados que interactuarán con el flujo de trabajo.

• Mapea las interacciones:
  Determina cómo cada actor se relacionará con la solución. Esto no solo ayuda a la implementación, sino que también evita sorpresas durante la ejecución.

Ejemplo práctico:
En el caso del servicio al cliente, identificamos que los principales actores eran:

1. Agentes de soporte

2. Clientes finales

3. Supervisores de calidad

4. Sistema CRM integrado

Esto permitió crear un flujo automatizado que priorizara la resolución de consultas recurrentes, dejando los casos complejos en manos de agentes humanos.

3. Diseñar una solución costo-efectiva

Una solución innovadora no tiene por qué ser costosa. El objetivo es encontrar herramientas que cumplan con los requisitos del cliente sin generar costos innecesarios.

• Investiga herramientas emergentes: Mantente al día con las innovaciones en el mercado. A veces, una solución menos conocida puede ser más efectiva y accesible.

• Prioriza el impacto: Define qué aspectos son críticos para el cliente y enfoca los recursos allí.

Ejemplo práctico:
En lugar de desarrollar una solución de IA desde cero, usamos una herramienta existente que integraba aprendizaje automático y análisis predictivo para identificar los problemas más comunes en las consultas de los clientes. Esto ahorró tiempo y dinero, al tiempo que generó resultados rápidos y efectivos.

Reflexión final

Trabajar en proyectos de Inteligencia Artificial no solo requiere conocimiento técnico base, sino también habilidades para navegar las expectativas de los clientes, guiar la identificación de problemas y construir soluciones efectivas.

Mi consejo: Escucha más, pregunta mejor y prioriza siempre el impacto. Comunica bien. Es la mejor manera de entregar proyectos que no solo cumplan las expectativas, sino que también generen valor real.

¿Tienes un desafío en proyectos de IA o alguna experiencia que quieras compartir? ¡Me encantaría leerte en los comentarios!