¿Cómo seleccionar una plataforma de IA conversacional?

Cuando comenzamos a trabajar con clientes para desarrollar e implementar tecnologías de automatización en sus Service Desk, es común encontrar una gran ambición en objetivos de automatización. En algunos casos, incluso, los objetivos están establecidos ya en términos de negocio como una reducción porcentual en costos o la automatización de un número definido de servicios.

Frecuentemente estos objetivos parten de una necesidad como aliviar una presión financiera pero también es común observar que los objetivos son más bien una lista de deseos. Muchas veces la diferencia cae en la identificación y selección de la plataforma adecuada, de manera que la tecnología no se convierta en un limitante para llevar esa lista de deseos a cabo.

El primer paso es reconocer el contexto donde nuestro Service Desk existe. Aspectos importantes para tener en cuenta incluyen:

• El contexto de seguridad de la organización, como sus políticas para trabajar con soluciones en la nube, el tipo de información que se cruza en el día a día y la disposición organizacional para correr riesgos. Un entendimiento profundo del contexto de seguridad asegurará una buena selección de herramienta y evitar posibles atrasos posteriores por autorizaciones no contempladas o perfiles de riesgo desconocidos.

• El contexto informático de la organización, incluyendo qué herramientas existen y cuáles son sus capacidades de integración con otras herramientas. Si, por ejemplo, nuestra herramienta de Service Management carece de capacidades de integración con terceros seguramente tendremos dificultad para obtener valor real de la implementación de IA conversacional.

• El perfil de nuestros usuarios, identificando cuáles son las cosas más importantes para ellos, su demografía, los canales que prefieren y su apertura para recibir servicio por parte de una IA.

• La naturaleza de la operación, entendiéndola a través del tipo de solicitudes que el Service Desk atiende regularmente y su volumen.

El objetivo de la investigación anterior es estar consciente de las restricciones e inclinaciones que nuestra organización presenta y nos dará una base para tomar en cuenta a la hora de seleccionar la plataforma en el siguiente paso.

Existen muchas plataformas de IA conversacional disponibles por lo que puede ser difícil seleccionar una sin conocer lo suficiente. Si bien las páginas web están llenos de datos interesantes acerca de la plataforma que promocionan, lo más probable es que sea más productivo tener una reunión con un ejecutivo de la plataforma y escuchar su pitch. Sin embargo, más que escuchar un comercial durante la reunión lo mejor sería ir preparados con tantos de los siguientes elementos sea posible:

• Casos de uso, diseñados con información obtenida en el paso anterior, aplicables directamente en nuestra organización. Por ejemplo, evitar preguntas como “¿Es posible hacer interfaz con un sistema de gestión de identidad para desbloquear una contraseña?” y mejor exponer la pregunta en la forma de “¿Es posible integrar esta herramienta con el gestor de identidad AWS Directory Services?”

• Un entendimiento claro del contexto organizacional de manera que, una vez conocido el modelo de negocio de la herramienta evaluada, se pueda contar con una estimación razonable de los costos una vez implementada.

• Preguntas que tengan como objetivo específico el obtener autorizaciones por las áreas de seguridad y governance.

• Cuestionamientos específicos sobre comparación de esta solución contra otras en el mercado, que ya hayamos revisado, con el fin de identificar las ventajas y desventajas entre ellas.

Conforme más herramientas sean evaluadas, más contexto tecnológico tendremos, por lo que podría valer la pena hacer una segunda ronda de reuniones con algunas herramientas que nos parezcan interesantes.

¿Cuál va primero: La tecnología o la aproximación?

Uno de los cuestionamientos más común gira entorno a qué tomar como referencia inicial: los casos de uso o las capacidades de la herramienta. Lo ideal sería tomar los casos de uso y, posteriormente, seleccionar la herramienta que pueda convertir esos casos de uso en realidad. Sin embargo, esto nos puede dejar en una posición vulnerable pues el contexto organizacional puede cambiar con el tiempo y la herramienta seleccionada tal vez ya no sea tan efectiva acompañando a la evolución organizacional.

Si bien es deseable aplanar la curva de aprendizaje y adopción con la ayuda de un tercero, resulta muy importante que la propia organización desarrolle también un cierto nivel de conocimiento interno sobre IA conversacional. Este conocimiento ayudará a estimular la visión acerca de las posibilidades y la vigencia de la plataforma.

Alternativamente, la aproximación tecnológica nos llevaría a seleccionar una plataforma que cumpla con requisitos de versatilidad por un alto nivel de apertura y capacidades de integración. Por ejemplo, el ecosistema de AWS ofrece cerca de 300 servicios en la nube que son totalmente integrables entre ellos. Si bien la plataforma no tiene un enfoque exclusivamente de IA conversacional, si nos propone todos los elementos que pudieran ser necesarios para la construcción de cualquier escenario que podríamos llegar a requerir en el futuro.

En general, necesitamos realizar una investigación más o menos profunda acerca de las herramientas disponibles y sus capacidades. No todas las herramientas de IA conversacional son iguales, algunas destacan por algunos aspectos pero se quedan cortas en comparación de otras. Es importante que definamos cuáles son las prioridades de nuestra implementación para que podamos determinar la mejor solución para nuestro contexto.

Para aprender más sobre selección de plataformas te invito a leer el siguiente artículo (https://openservice.mx/consejos-para-seleccionar-el-mejor-software-de-service-desk/) donde profundizamos en el uso de la aproximación MoSCoW.