Adoptar, Centralizar y Transformar. IA para Equipos de Customer Success

La inteligencia artificial (IA) representa una oportunidad que se presenta una vez cada década para redefinir la forma en que trabajan los equipos de clientes, y ya está aquí. Hoy en día, mantenerse al día, asegurar que la adopción de la IA ofrezca resultados medibles y escalables, y evitar la complejidad de la IA son algunas de las mayores prioridades para los líderes de clientes este año.

En Customer Success Latam Hub, sabemos que cada equipo es diferente y no existe un modelo único para la adopción de la IA. Sin embargo, la mayoría de los equipos lograrán el progreso más rápido y eficiente alineándose con un marco de trabajo de tres pasos.

Esta guía exhaustiva, te ayudará a navegar por las tres etapas clave: Probar y Aprender, Centralizar y Optimizar, y Transformar.

ETAPA 1: Probar y Aprender (Test and Learn)

En el Estudio de Liderazgo en Customer Success de 2024, el 87% de los participantes afirmó que sus equipos usan o tienen planes inmediatos para adoptar la IA. Sin embargo, solo el 21% dijo tener productos de IA diseñados específicamente para su stack tecnológico de Customer Success (CS).

Esto pinta un panorama saludable de experimentación e innovación, donde la mayoría de los equipos buscan establecer una base sólida. En esta etapa, las iniciativas suelen ser proyectos piloto, los cuales idealmente deben estar claramente diseñados, ser relevantes y medibles para validar el impacto de la IA.

Casos de Uso Típicos en Proyectos Piloto

Para empezar a generar valor inmediato, los equipos de CS pueden implementar soluciones puntuales. Algunos casos de uso ideales incluyen:

Creación de contenido para interacciones con clientes.
Uso de chatbots para preguntas frecuentes (FAQs) con el fin de mejorar los tiempos de primera respuesta.
Análisis masivo de correos electrónicos de clientes en busca de palabras clave y tendencias.
Limpieza y organización de datos de clientes con IA para obtener mejores reportes.
Resumen de reuniones y sugerencia de elementos de acción.
Análisis de datos para la ideación estratégica y táctica.
Análisis de comentarios en campos de texto libre dentro de las respuestas a encuestas.

Mejores Prácticas para la Etapa 1

1. Crea victorias rápidas pero piensa en grande

Enfócate en casos de uso con resultados claros y medibles, donde la IA pueda demostrar valor en semanas.
Aplica la IA típicamente en tareas repetitivas que consumen mucho tiempo.
Prueba aplicaciones de IA de bajo costo y bajo riesgo para mostrar valor inmediato y generar impulso.

"Ejecutar pruebas con herramientas de IA gratuitas o económicas es una excelente manera de construir un caso de negocio para una mayor inversión." — Kristen Hayer, The Success League.

2. Presta atención a las barreras de seguridad (Guardrails)

La diferencia principal entre la IA disponible públicamente y la IA diseñada específicamente para una tarea son las barreras de seguridad.
Si utilizas ChatGPT para construir un plan de cliente, es posible que debas validar los datos con tu cliente diario para asegurar su precisión.
Al pasar a una herramienta de planificación del éxito construida para ese propósito, la necesidad de validación desaparece porque la herramienta ya tiene barreras de seguridad.

3. Involucra a los equipos de TI y Seguridad temprano

Debes hacer esto temprano para abordar los requisitos de gobernanza y cumplimiento desde el principio.
Involucrarlos evita perder tiempo evaluando soluciones que no cumplen con los estándares organizacionales.
Esta también es una oportunidad para descubrir áreas donde otros equipos (ventas, producto, operaciones) pueden beneficiarse y posiblemente descubrir centros de presupuesto adicionales.

4. Gestiona hacia arriba para obtener apoyo y presupuesto

Construye el apoyo ejecutivo presentando a la IA como una fuente futura de eficiencia y productividad.
Presenta la IA como un impulsor potencial de los objetivos de retención.

Gestión del Cambio: Identificando a los "Campeones de IA"

Es posible que aún haya miembros de tu equipo que vean la IA como algo futurista, irrelevante o una amenaza a la que resistirse. Debes proporcionar ejemplos claros de su potencial diario, enmarcando la IA como un habilitador de personas, no como un reemplazo.

Para facilitar esta transición, identifica y empodera a los "campeones de IA". Estos futuros campeones son naturalmente curiosos, con inclinaciones técnicas y proactivos para resolver problemas. Debes reconocerlos, darles oportunidades para liderar, destacar su trabajo y, si es posible, ofrecer incentivos financieros o profesionales.

La Política de IA para el Equipo de Clientes

Si tu organización no tiene una política general de IA, toma la iniciativa de desarrollar una. A grandes rasgos, tu política de IA debe cubrir:

El "por qué": Describe cómo seguir la política beneficiará a tu equipo, a tu organización y a tus clientes.
Herramientas aprobadas: Si has trabajado con TI para aprobar una lista, haz que tu política dirija a los usuarios hacia ella, con detalles sobre cómo solicitar acceso.
Privacidad de datos: Describe claramente las reglas sobre la introducción de datos propietarios de clientes y de la empresa en herramientas de IA para salvaguardar la privacidad y el cumplimiento legal.
Uso ético: Describe los casos de uso aprobados y los usos restringidos en los que el sesgo potencial o la inexactitud de la IA representan un riesgo.
Supervisión humana: Especifica los requisitos para que las personas supervisen los resultados generados por la IA, como revisar las comunicaciones generadas antes de enviarlas.+1

IA en Operaciones de Customer Success (CS Ops)

El poder de la IA no es exclusivo para los CSMs; aprovechar sus capacidades de investigación en operaciones puede generar resultados impresionantes. Amanda Flurry, gerente de operaciones de experiencia del cliente en ChurnZero, sugiere usar IA para diseñar y optimizar estrategias de segmentación.

Puedes utilizar prompts (indicaciones) específicos para analizar datos y generar estrategias. Por ejemplo:

"Quiero usar la segmentación de clientes para encontrar oportunidades de expansión específicas en mi base de clientes. ¿Cómo puedo medir el éxito?".
"Ayúdame a descubrir si el tamaño de la empresa debería ser un factor en mi estrategia de segmentación de clientes para aumentar la retención.".
"Soy un líder de operaciones en una empresa tecnológica. Dame tres estrategias de alto nivel para nuestros clientes más grandes que tienen un alto uso del producto pero una baja adopción de una característica clave.".

Nota de seguridad: Si usas una herramienta pública, protege los datos de tus clientes y no proporciones información que pueda identificarlos.

ETAPA 2: Centralizar y Optimizar

A medida que tus proyectos piloto tienen éxito, la consistencia y la usabilidad se convierten en prioridades principales. Desde una perspectiva tecnológica, la centralización es la clave del éxito.

En esta etapa, debes realizar la transición de herramientas dispersas a una plataforma centralizada de Customer Success (CSP) con IA incorporada para flujos de trabajo fluidos y escalables.

¿Por qué una Plataforma (CSP) sobre Soluciones Puntuales?

You Mon Tsang, CEO de ChurnZero, utiliza una excelente analogía: construir un automóvil. Puedes comprar los mejores componentes individuales (neumáticos, faros, asientos), pero es probable que no obtengas el vehículo más efectivo porque las soluciones puntuales no están diseñadas para que toda una empresa siga el mismo plan de juego.

Con la IA, hacer que las cosas funcionen juntas es donde reside el verdadero valor. Si le pides a una herramienta de IA puntual que escriba un correo de renovación, hará un gran borrador, pero no sabrá que ese es un cliente saludable al que planeas hacerle un upsell el próximo trimestre. Sin esos conocimientos de datos para superponer a tu prompt, terminas con flujos de trabajo fragmentados.

Además, si tienes una distribución desigual donde la mitad de tu equipo usa ChatGPT, un tercio usa Gemini, y otros usan Meta o Claude, te enfrentarás a problemas de cumplimiento con los datos del cliente. Al centralizar en un CSP, obtienes una respuesta clara sobre cómo el proveedor maneja los datos (por ejemplo, ChurnZero requiere que sus proveedores de IA no utilicen datos de clientes para entrenar modelos).

Casos de Uso Avanzados en la Etapa de Centralización

Al integrar la IA en tu CSP, desbloqueas funciones poderosas:

Resumen de interacciones y recomendación de elementos de acción personalizados con datos de la cuenta.
Análisis de sentimiento en tiempo real dentro de las conversaciones, proporcionando a los CSMs sugerencias de coaching.
Automatización de ciclos de retroalimentación en respuestas de encuestas con seguimientos impulsados por IA.
Alertas proactivas de alcance para el CSM impulsadas por IA (ej. caídas en el uso del producto).
Monitoreo de la salud de métricas clave, con recomendaciones para estrategias de intervención.
Alertas de expansión y upsell basadas en el análisis de puntajes de salud y comportamientos.
Playbooks dinámicos con sugerencias de interacción basadas en el comportamiento dentro de las etapas del ciclo de vida.

Evitando la Sobrecarga de IA

A medida que se generan nuevos flujos de trabajo, tu equipo puede sentirse abrumado si no tienes un plan de acción claro. Jason Whitehead recomienda un enfoque sistemático:

Comienza introduciendo funcionalidades de IA que sean fáciles de usar y ofrezcan beneficios obvios, como resumir reuniones.
Introduce regularmente nuevas funcionalidades y establece un requisito específico para usarlas (ej. "usa herramientas de IA para prepararte para al menos tres reuniones la próxima semana").
Crea tiempo dedicado para el onboarding, reduciendo temporalmente otro trabajo para que las personas aprendan.
Deja claro que la IA es una prioridad y trátalo como un requisito de desempeño de su rol.

Creación de un Marco de Gobernanza de IA

A diferencia de la política de IA inicial, un marco de gobernanza captura un enfoque estratégico más amplio para gestionar iniciativas a medida que crecen. Brian Jambor sugiere incluir:

Definir roles de supervisión: Crear un consejo de gobernanza de IA para revisiones éticas.
Asegurar datos y privacidad: Priorizar el control del usuario y la protección de datos.
Seguir estándares: Utilizar marcos de confianza, como ISO/IEC 42001:2023.
Crear ciclos de retroalimentación: Recopilar aportes regularmente de los miembros del equipo sobre el rendimiento y la usabilidad de la IA.

ETAPA 3: Transformar (Transform)

Bienvenido a la etapa final de madurez de la IA, donde la integras completamente en tu estrategia para impulsar la innovación, la alineación interfuncional y la diferenciación competitiva.

Los equipos en esta etapa son usuarios seguros que proporcionan experiencias colaborativas, personalizadas y proactivas. Internamente, los conocimientos de la IA ofrecen ventajas estratégicas para los equipos de producto, ventas y marketing.

Casos de Uso en la Transformación

Planes de éxito dinámicos que se ajustan en tiempo real en función del progreso y los comentarios del cliente.
Comunidades impulsadas por IA para destacar discusiones y soluciones relevantes.
Mapeo predictivo del viaje del cliente para predecir y optimizar posibles cuellos de botella.
Iniciativas de promoción (advocacy) impulsadas por el análisis de IA de métricas de interacción, satisfacción e influencia.

IA para Descubrir y Activar Promotores (Advocacy)

Josh Schachter explica que la IA ahora nos permite entender no solo lo que hacen los clientes, sino también el contexto y las historias detrás de esas acciones. Las capacidades de "escucha súper cargada" incluyen:

Análisis de sentimiento conversacional: Ir más allá del NPS y buscar lenguaje positivo y entusiasmo en reuniones, correos o tickets de soporte.
Reconocimiento de patrones de comportamiento: El uso del producto en tiempo real ayuda a detectar power users y clientes que están logrando un fuerte retorno de inversión (ROI).
Conocimientos predictivos: Usando datos históricos, se puede modelar qué clientes probablemente se convertirán en promotores basados en factores como influencia y adopción de casos de uso centrales.
Promoción automatizada: Combinando la industria, el caso de uso, el NPS y los patrones de uso, la IA puede ofrecer oportunidades específicas como eventos de oratoria o casos de estudio a perfiles de clientes hiper-personalizados.

Escalando con Liderazgo

En la etapa de Transformación, la colaboración es fundamental. Como indica Joel Passen de Sturdy, debes compartir datos procesables (como riesgos de churn, comentarios de productos y sentimiento del cliente) con marketing, producto y ventas para alinear estrategias.

Finalmente, debes llevar tus KPIs de IA al más alto nivel. Evalúa el impacto de la IA en tus métricas principales:
¿Puedes vincular un aumento en el CLV (Valor del Ciclo de Vida del Cliente) a la personalización impulsada por la IA?.

¿Cuál es el impacto de la IA en tu NRR (Retención de Ingresos Netos)?.
¿Puedes cuantificar la contribución de los insights de la IA a las estrategias de producto, marketing y ventas?.

La tecnología es un medio para un fin. Al seguir este modelo de Adoptar, Centralizar y Transformar, tu equipo no solo adoptará una nueva herramienta, sino que reescribirá las reglas para gestionar, retener y hacer crecer tu base de clientes.