El director de experiencia afirma que la IA está cambiando no solo la experiencia, sino también a los propios clientes

Valto Loikkanen es el cofundador y director de Experiencia en Prifina, una empresa que desarrolla herramientas de IA personal.

Nos reunimos con Valto para conocer cómo la IA está cambiando la CX. Nos dijo que la forma en que los clientes interactúan con los productos está cambiando y que las empresas ya no pueden controlar el recorrido.

Un enfoque en la experiencia de principio a fin

Soy Valto Loikkanen, cofundador y director de Experiencia en Prifina. Mi trabajo abarca la experiencia del cliente, la arquitectura de productos, la IA personal y los datos propiedad del usuario.

En Prifina, desarrollamos productos de IA personal en torno a una idea sencilla: la IA no debería ser únicamente algo que las empresas utilizan para comprender, dirigirse a las personas o automatizarlas. También debería permitir que las personas controlen su información, sus relaciones, sus decisiones y su vida digital.

Esto incluye nuestra tecnología de gemelo de IA personal, que permite a las personas crear representaciones de sí mismas mediante IA para interactuar en contextos públicos, profesionales o dirigidos a una audiencia. También incluye Souvéa, nuestra aplicación de asistente de IA personal, que ayuda a las personas a comprender qué es importante en su vida cotidiana, como mensajes, planes, tareas, contexto personal y elementos que requieren atención. La experiencia es tranquila y se basa en la confianza: tus datos siguen siendo tuyos, tú decides qué puede utilizar Souvéa y nada sucede sin ti.

Nuestros usuarios y clientes incluyen profesionales, creadores, expertos, organizaciones, socios del ecosistema y personas de a pie que quieren que la IA mejore la comunicación, la claridad, la comprensión y unas interacciones más significativas. Los canales incluyen la web, el móvil, páginas públicas de gemelos de IA, flujos de incorporación, conexiones con datos personales, gestión del conocimiento, análisis y herramientas dirigidas a socios.

En mi puesto, me centro especialmente en la experiencia de principio a fin: cómo comprenden las personas estos nuevos conceptos de IA, cómo comienzan a utilizarlos, cómo mantienen el control, cómo generamos confianza y cómo la IA puede contribuir a mejorar las relaciones entre personas, empresas, servicios y comunidades.

Cómo la IA hace que la experiencia del cliente sea más proactiva

Hemos pasado de una experiencia del cliente basada principalmente en un recorrido estático a una experiencia conversacional respaldada por IA, en la que los usuarios parten de sus propias circunstancias.

Tradicionalmente, la incorporación y la formación sobre el producto se diseñan en torno a flujos fijos: explicar el producto, mostrar los pasos y guiar al usuario hacia acciones predefinidas. Con la IA, hemos hecho que esa experiencia sea más adaptable. En lugar de asumir que todos los usuarios tienen la misma pregunta, la experiencia puede responder a lo que la persona intenta comprender o conseguir.

Por eso, en nuestros productos nos centramos más en puntos de entrada conversacionales. Los usuarios no necesitan comprender primero por completo la categoría del producto. Pueden hacer preguntas, explorar ejemplos, aclarar cómo se utilizan sus datos y comprender gradualmente qué puede hacer el producto por ellos. Esto significa que los usuarios pueden empezar con una pregunta sencilla como «¿Qué requiere mi atención hoy?» en lugar de navegar por un panel tradicional.

Suena sencillo, pero cambia muchas cosas. El papel de la experiencia del producto ha cambiado. Ya no es solo un conjunto de pantallas e instrucciones. Se parece más a una relación guiada, en la que el producto puede explicarse a sí mismo, responder al contexto, reducir la carga cognitiva y ayudar al usuario a sentir que tiene más control.

Esto mejora la claridad, reduce la barrera para el primer uso y nos ayuda a detectar la intención del usuario mucho antes.

También supone un cambio importante para la experiencia del cliente: la IA no solo automatiza la asistencia después de que algo salga mal. Se convierte en parte de la creación de confianza, claridad y seguridad desde el principio. Además, proporciona mejores señales sobre lo que les importa a las personas: en lugar de hacer un seguimiento únicamente de los clics o los abandonos, podemos comprender las preguntas que hay detrás del comportamiento.

Un flujo de trabajo de CX impulsado por IA de principio a fin

Este es el flujo de trabajo de CX impulsado por IA de principio a fin, que conecta la interacción del usuario, la generación de conocimientos y la mejora de la experiencia.

1. El usuario interactúa con uno de nuestros productos de IA utilizando lenguaje natural.
2. Interpretamos las interacciones. La IA nos ayuda a comprender las interacciones individuales y los patrones que hay detrás de ellas. ¿Los usuarios preguntan qué sabe el producto sobre ellos? ¿No tienen claro cómo empezar? ¿Intentan utilizar la IA para un caso de uso que no hemos explicado claramente? ¿Piden más control, más ejemplos o más tranquilidad?
3. A partir de estas señales, generamos información sobre la experiencia del cliente (CX). Esta información puede orientar la incorporación, el lenguaje del producto, los flujos de permisos, el contenido de ayuda, la priorización de funcionalidades y la forma en que responde la IA. Por ejemplo, si las preguntas repetidas muestran que los usuarios no tienen claro cómo se utilizan los datos, la solución no consiste únicamente en dar una respuesta de soporte. Puede significar cambiar la incorporación, añadir explicaciones más claras sobre los permisos o ajustar la forma en que la IA se presenta.
4. Por último, cerramos el ciclo. Actualizamos la experiencia del producto y, después, observamos si disminuye la misma confusión o si aparecen nuevas preguntas. En ese sentido, la IA no solo impulsa la interacción con el cliente, sino que también nos ayuda a comprender continuamente en qué puntos la experiencia aporta claridad y en cuáles genera fricción.

Por qué las empresas ya no controlan los recorridos del cliente

Como resultado, me di cuenta de que la empresa ya no es la principal diseñadora del recorrido del cliente.

Durante mucho tiempo, las empresas han diseñado la experiencia del cliente desde su propia perspectiva. Mapeamos el recorrido, definimos los puntos de contacto, creamos el embudo, redactamos los flujos de soporte y decidimos cómo debería avanzar el cliente por la experiencia. Incluso cuando hablamos de poner al cliente en el centro, las empresas normalmente siguen siendo las dueñas de la estructura.

La IA cambia esta situación. Cuando las personas pueden hacer preguntas con sus propias palabras, utilizar asistentes personales, comparar opciones, resumir información y, con el tiempo, hacer que agentes de IA actúen en su nombre, el recorrido se vuelve mucho menos lineal y está mucho menos controlado por la empresa.

Esto significa que la experiencia del cliente ya no puede limitarse a guiar a las personas por un itinerario diseñado. También debe dar apoyo a quienes llegan con su propio contexto, sus propias herramientas de IA y su propia forma de entender la relación.

En qué destaca la IA y dónde se necesita el criterio humano

En general, utilizamos la IA especialmente cuando identifica patrones, reduce la complejidad y hace que la experiencia sea más receptiva a las necesidades de cada persona.

Sin embargo, las personas todavía deben aportar criterio en torno al significado, la confianza, la ética y la dirección. Los seres humanos seguimos decidiendo qué tipo de relación queremos crear con los usuarios, qué nunca debería automatizarse, qué uso de los datos es aceptable y cuánta autonomía debería tener la IA. El diseño del recorrido también sigue estando principalmente dirigido por personas porque no se trata únicamente de eficiencia. Se trata de emociones, confianza, expectativas y de la promesa general hecha al cliente.

La IA debería aportar información y respaldar más decisiones sobre la experiencia del cliente, pero no debería asumir silenciosamente la responsabilidad de tomarlas. Especialmente en la IA personal, la pregunta de diseño más importante no es «¿Qué podemos automatizar?», sino «¿Qué debería seguir bajo el control de la persona?»

Cómo la IA eleva el nivel de exigencia en la experiencia del cliente

La IA plantea algunos desafíos. Por ejemplo, puede elevar las expectativas demasiado rápido. Cuando un producto parece conversacional e inteligente, los usuarios pueden suponer que puede hacer más de lo que actualmente puede o que comprende más contexto del que realmente comprende. Esto genera una mayor responsabilidad de comunicar claramente los límites.

Otro desafío es la confianza. En la experiencia del cliente, una etiqueta incorrecta en un botón resulta molesta. Una respuesta incorrecta de la IA puede parecer personal, engañosa o insegura, especialmente cuando el producto gestiona información de los propios usuarios. Esto eleva el nivel de calidad exigido. Diseña desde el principio pensando en la tranquilidad, la transparencia, los permisos y el control humano.

Hasta ahora, la mayor lección es que la IA puede mejorar significativamente la CX, pero solo cuando aporta claridad y confianza. Si se añade principalmente como automatización, sin un modelo de confianza claro, también puede generar confusión más rápidamente que el software tradicional.

Por qué la asistencia proactiva de la IA debe utilizarse con precaución

Hay que tener precaución al utilizar asistencia proactiva con IA.

Resulta tentador pensar que los usuarios siempre quieren que la IA detecte cosas y sugiera acciones. En realidad, la ayuda proactiva solo funciona cuando está muy bien calibrada. Demasiadas sugerencias resultan molestas; muy pocas parecen inútiles. Si la sugerencia es incorrecta, puede reducir rápidamente la confianza.

Como resultado, ahora prestamos más atención a la calma, el momento adecuado, los permisos y el control del usuario.

Cómo rediseñar la incorporación para las experiencias con IA

Teniendo todo esto en cuenta, rediseñaría la incorporación en torno a algunas estrategias prácticas.

La primera es el descubrimiento conversacional. En lugar de obligar a todos los usuarios a seguir el mismo proceso de incorporación, el producto debería plantear preguntas sencillas y adaptarse a la situación del usuario. Ya he hablado de esto más arriba.

La segunda es el otorgamiento progresivo de permisos. Los usuarios no deberían conectarlo todo de una vez. Deberían empezar poco a poco, comprobar el valor y decidir después si quieren añadir más contexto o datos. Esto es especialmente importante en la IA personal, donde la confianza crece paso a paso.

La tercera es una incorporación guiada por ejemplos. La IA puede parecer abstracta hasta que las personas ven situaciones prácticas.

La cuarta es una capa de confianza explícita. La incorporación debería explicar claramente qué sabe la IA, qué no sabe, de dónde procede la información y qué permanece bajo el control del usuario. Esto no debería estar oculto en una política de privacidad. Debería formar parte de la experiencia. También hay que dejar claros los canales de escalado.

La quinta son los análisis de incorporación basados en la intención, no solo en los clics.

Por qué los responsables de CX deberían empezar con casos de uso de IA específicos

Ojalá hubiera sabido lo importante que es empezar con un alcance más reducido.

Con la IA, las personas imaginan rápidamente casos de uso amplios, casi ilimitados. Esto puede generar entusiasmo, pero también expectativas poco claras. Un proyecto piloto centrado y con una promesa muy específica suele ser más valioso que un proyecto piloto amplio que intente mostrar todo lo que la IA podría llegar a hacer.

Mi consejo es definir la promesa de la experiencia antes que el alcance técnico. ¿Qué debería sentir el usuario después de utilizarla? ¿Más claridad? ¿Más confianza? ¿Menos estrés? ¿Un mayor control? Si eso está claro, evaluar la implementación de la IA resulta mucho más sencillo.

Valto comparte

Mi consejo es definir la promesa de la experiencia antes que el alcance técnico. ¿Qué debería sentir el usuario después de utilizarla? ¿Más claridad? ¿Más confianza? ¿Menos estrés? ¿Un mayor control? Si eso está claro, evaluar la implementación de la IA resulta mucho más sencillo.

Cómo cambia la IA los equipos de CX

La IA ha hecho que la función de CX sea más transversal, esté más integrada en el producto y cuente con más asistencia de agentes.

En una estructura tradicional, la experiencia del cliente puede convertirse fácilmente en una capa independiente: investigación, asistencia, comentarios, mapeo del recorrido y mejora del servicio. Con la IA, esa separación no funciona tan bien porque la propia experiencia está determinada en parte por la inteligencia incorporada en el producto.

Esto significa que CX ahora debe estar mucho más cerca del diseño de producto, la arquitectura de datos, el comportamiento de la IA, la privacidad, la incorporación y la asistencia.

También ha cambiado lo que consideramos un equipo. El equipo de CX ya no está formado únicamente por personas. Los agentes de IA pueden actuar como miembros del equipo que ayudan con la investigación, la síntesis, la detección de patrones, la redacción de contenidos, la revisión de la incorporación, el análisis de la asistencia y los ciclos de comentarios sobre el producto. No sustituyen al criterio humano, pero amplían la capacidad del equipo y nos ayudan a trabajar con más contexto del que un equipo pequeño podría procesar manualmente.

Para nosotros, esto ha hecho que el rol de CX sea más estratégico y arquitectónico. Ya no se trata tanto de optimizar puntos de contacto aislados, sino de diseñar la relación entre la persona, sus datos, la IA y el producto.

Las habilidades importantes también se han ampliado. Seguimos necesitando una sólida visión de producto, UX, comunicación y comprensión del cliente, pero también necesitamos un mejor criterio en torno a la confianza, los permisos, el uso de los datos, los límites de la IA, el comportamiento de los agentes y el impacto emocional de la automatización.

Cómo están cambiando los clientes y qué deben hacer al respecto los líderes de CX

Mi consejo para los líderes de CX es que dejen de pensar en la IA únicamente como una herramienta de automatización y empiecen a considerarla una nueva capa de relación entre las personas, las empresas, los productos y los servicios.

Muchas organizaciones utilizarán la IA para reducir costes, agilizar la atención al cliente, personalizar el marketing o automatizar los procesos de servicio. Todo eso es útil, pero no representa toda la oportunidad. El cambio más profundo es que la IA transformará la manera en que las personas comprenden sus opciones, toman decisiones, interactúan con las marcas y gestionan sus propias vidas.

Eso significa que los líderes de CX deben plantearse preguntas más importantes. ¿Utilizamos la IA para hacer que la empresa sea más eficiente o también para que el cliente sea más capaz? ¿Personalizamos las experiencias de una manera que genere confianza o simplemente optimizamos la conversión? ¿Estamos dando a las personas más control o estamos haciendo que el sistema sea más invisible y difícil de comprender?

Las organizaciones de CX que triunfen combinarán inteligencia y confianza. Utilizarán la IA para reducir la fricción, pero también para aportar claridad. Personalizarán, pero con permiso. Automatizarán, pero sin ocultar la responsabilidad. Diseñarán experiencias en las que los clientes se sientan mejor informados, más respetados y con mayor control.

Esto es especialmente importante porque los clientes también tendrán sus propias herramientas de IA. En el futuro, el lado del cliente en la relación también será más inteligente. Los líderes de CX deben prepararse para un mundo en el que las experiencias no solo se diseñen para las personas, sino también para los agentes de IA y los asistentes personales que actúen en su nombre.

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