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Estar en un equipo que se mueve rápido, en un entorno acelerado y en la era de la IA es un desafío tanto para el diseñador como para los stakeholders. La inmediatez implica que las decisiones que hay que tomar, a cualquier nivel, deben estar respaldadas por datos.
Lo vi en mi trabajo actual. ¿Qué pasa después de implementar un agente conversacional de IA en el sistema de captación de un equipo de marketing? La clave (por resumirlo, jaja) es el criterio.
Desafíos que dejan atrás lo visual
Primero, lo que conocíamos como el formulario clásico ahora funciona de forma no determinista. Si antes un lead llegaba con datos definidos y lo atendía y asesoraba un vendedor, ahora un lead sin datos es asesorado por una IA. La única puerta de entrada para ese prospecto es un solo input. ¿Qué pasa con ese input? ¿Cómo validamos la cantidad mínima de datos que pedirle a un lead en una primera instancia? ¿Cómo aseguramos una buena experiencia de usuario cuando la conversación empieza con un LLM?
La cultura del usuario es determinante
El primer hallazgo cuando incorporamos este nuevo método de captación fue ver cómo las preferencias de los usuarios cambian según su cultura. A los usuarios chilenos o mexicanos no les cuesta hablar con un agente virtual, pero, por ejemplo, vimos cómo la tasa de conversión de lead a demo se resentía en mercados como Argentina o Colombia, donde los usuarios claramente prefieren una atención más humana. Esto abre un abanico de posibilidades: ¿Por qué no tener un modelo de captación mixto? ¿Ganamos algo si en ciertos países mezclamos la venta consultiva con agentes de IA? ¿Cómo damos continuidad a la experiencia de usuario en lo digital?
Es la primera vez que me encuentro con un paradigma así, y me deja con más preguntas que respuestas. Pero lo que sí aprendí es a valorar un enfoque mixto. Hoy podemos ajustar las cosas con todo el detalle que necesitemos, y eso es justamente lo que hemos estado probando, al punto de editar cada agente y cada experiencia digital para que se ajuste a cada negocio.
La importancia del criterio en la experiencia de usuario
Creo que es importante no sesgarse en esta era de la IA. Ahora que tenemos los canales a la vanguardia, lo que queda son las decisiones. Poder mover una perilla a nivel global, ya sea en un sistema de diseño o en una base de conocimiento, siempre debería hacerse a través de un experimento, una hipótesis, un caso de estudio. Me ha sorprendido cuántas veces stakeholders muy importantes no conocen sus propios datos y toman decisiones sesgadas, o deciden porque “alguien les dijo”. Un colega de la industria se reía de este paradigma. Lo llamaba “guata driven” en vez de “data driven” (en Chile, la guata es la panza). Ese tipo de comportamiento distorsiona todo el proceso de discovery y le quita valor al trabajo final. En eso, el desafío para el diseñador, el analista y el marketero está en avanzar con experiencias cuantificables.
Bueno, eso es todo por ahora. Más preguntas que respuestas, pero ahí está la mitad de la gracia. Menos guata, más datos. ¡Nos vemos!