Cada día, empresas de todo el mundo dan el paso e implementan una estrategia basada en inteligencia artificial (IA). Ya sea para facilitar la atención al cliente, mejorar la visibilidad del inventario en la tienda o incluso permitir un mejor análisis de los datos recopilados, la IA puede revolucionar muchas operaciones y actividades de las empresas.

En el caso más específico de la atención al cliente, permite identificar nuevas oportunidades a través del análisis de los datos de los clientes (siempre que tengan su consentimiento) y brinda a las empresas la posibilidad de ofrecer experiencias más personalizadas para interactuar mejor. Sin embargo, queda una cuestión pendiente: la relativa a la confidencialidad de los datos.

Hoy en día, sólo tres de cada 10 personas dicen confiar en un servicio de atención al cliente que estaría íntegramente gestionado por la IA. Por lo tanto, las empresas deben encontrar una manera de aprovechar el potencial de la IA mientras navegan por el complejo terreno del uso ético y seguro de los datos que la impulsan. Pero... ¿qué significa la privacidad de los datos cuando se trata de IA?

Cuando se habla de IA, la privacidad de los datos se refiere a cómo las empresas manejan los datos personales y/o sensibles cuando utilizan algoritmos de inteligencia artificial. Para respetar esta confidencialidad, es necesario que las empresas se aseguren de tener prácticas llamadas seguras, pero también éticas con respecto a sus clientes.

Estas prácticas pueden tener en cuenta aspectos como la anonimización de los datos, su almacenamiento seguro y políticas transparentes de uso. Sin embargo, incluso hoy en día, muchas empresas implementan estas prácticas después de implementar la IA, aunque esto es algo a considerar al inicio del proceso.

En el contexto de la atención al cliente, la IA permite potenciar los chatbots, pero también facilitar el análisis de datos para hacer recomendaciones personalizadas. Aunque esto mejora radicalmente la experiencia del cliente, la IA requiere una recopilación y procesamiento masivo de datos. Por lo tanto, las empresas deben plantearse las preguntas adecuadas (¿Cómo se almacenan estos datos? ¿Cómo se utilizan? ¿Quién tiene acceso a ellos?).

De hecho, la forma en que respondan tendrá un impacto directo en sus clientes. Cuatro de cada 10 consumidores dicen que dejaron de comprar una marca porque sus expectativas de confianza y privacidad no habían sido satisfechas. Por lo tanto, los consumidores claramente quieren que las empresas hagan más para garantizar la privacidad de sus datos y sean más transparentes sobre cómo los utilizan.

Garantizar la privacidad y la transparencia de los datos con una estrategia de participación del cliente impulsada por la IA. Para cumplir y evitar cualquier riesgo de privacidad de datos asociado con el uso de IA en el servicio al cliente, las empresas pueden confiar en lo siguiente:

1. a) Anonimización de datos

Con la anonimización de los datos, las empresas pueden eliminar o cambiar los identificadores de los datos que poseen. Esto ayuda a evitar que las personas sean identificadas o asociadas con datos. Con este método, las empresas pueden entrenar diferentes modelos de IA con estos datos, sin correr el riesgo de comprometer la privacidad del cliente. Incluso en el caso de una infracción o un ciberataque, será imposible rastrear a clientes específicos a partir de los datos que se han filtrado.

1. b) Los humanos, el pilar de una estrategia de IA

En las relaciones con los clientes, la IA se puede utilizar para apoyar a los agentes del centro de contacto, particularmente en tareas que pueden ser repetitivas. Al implementar una estrategia de participación del cliente mejorada por IA, es necesario integrar el juicio humano en los procesos de toma de decisiones. De hecho, un actor humano debe examinar y validar las decisiones tomadas por los sistemas de IA, en particular para detectar errores o sesgos que la IA podría descuidar.

1. c) Implementar políticas de retención de datos

Limitar el período de retención de los datos de los clientes reduce el riesgo de acceso no autorizado o violación de datos. Además, no es necesario conservar los datos del cliente por tiempo indefinido, sino que procede suprimirlos cuando ya no se encuentren. Con una política de retención de datos, las empresas pueden establecer claramente durante cuánto tiempo se almacenan los datos y cuándo se deben eliminar. Esto no sólo mejora la privacidad, sino que también garantiza el cumplimiento de diversas leyes de protección de datos (GDPR o, más recientemente, la Ley de IA).

1. d) Demostrar transparencia

Como lo demuestra el informe Estado de la participación del cliente, los consumidores esperan más transparencia de las marcas. Saber cómo se utilizan sus datos sigue siendo un elemento clave para que los clientes confíen en una marca. Por lo tanto, las empresas se benefician al proporcionar una visión general clara de cómo un modelo de IA utiliza los datos, con iniciativas como la etiqueta de información nutricional de IA propuesta por Twilio. A través de estas "etiquetas", las empresas brindan una forma clara, coherente y transparente de comprender exactamente qué hay en todos los productos y funciones de IA de la empresa. Estas "etiquetas" proporcionan información clave sobre el nivel de privacidad y los elementos de diseño de un modelo de IA de forma simplificada.

Por lo tanto, implementando todas estas mejores prácticas y respetando las necesidades comunicadas por sus clientes en términos de confidencialidad de los datos, las marcas podrán tener éxito en el desafío de la participación del cliente a largo plazo.

*** Carina Kern es senior product manager en Twilio.