¿Sabes los datos que entregas en una reunión virtual?

Uno de los muchos avances que ha traído la situación actual es la ruptura de la barrera existente con las reuniones virtuales. Las, antes incomodas reuniones delante de un Ordenador, se han convertido en la rutina del día a día, y sin duda, dominar estas reuniones son la prioridad a la hora de desarrollar habilidades de comunicación.

Quien no sabe colaborar en una reunión virtual está silenciado, quien no sabe dirigir una reunión no sabe co-crear con su entorno. Esto abre una carrera por la eficiencia en el uso de herramientas tecnológicas, pero sobre todo para ser más eficiente en la consecución del objetivo de la reunión. La clave para todo ello es saber escuchar, recoger y procesar los datos obtenidos en las reuniones virtuales, y procesarlos con ayuda de Inteligencia Artificial.

La cantidad de información que se obtiene en una reunión virtual es brutal, pues no solo puedes procesas palabras sino también los matices en su respuesta, incluidas todas las características de la voz y del lenguaje no verbal. Entonces, ¿esto significa que tenemos que recoger todos estos datos para alimentar nuestra Inteligencia Artificial?

El artículo Sales Calls Have Gone Virtual, and AI Is Listening In refleja con claridad esta situación y detalla la realidad de que existen aplicaciones de Software que analizan las reuniones de Zoom y hace recomendaciones en el ámbito comercial.

Existe mucha tecnología disponible, que antes estaba destinada al negocio de los Call Centers y que ahora está abrazando todos los sectores. El potencial de la tecnología actual es enorme y permite analizar el tono de voz, la calidad y coherencia del discurso y cientos de variables alrededor de la comunicación comercial.

Además de la transcripción de lo hablado, también analiza si el vendedor habla demasiado, si no realiza el argumentario o gestiona las objeciones de forma adecuada, o no planifica el chat de seguimiento, aunque también puede analizar las respuestas del cliente.

Todos estos datos, en manos de la Inteligencia Artificial, abre la puerta a un detallado conocimiento de los interlocutores hasta el punto que se podrán realizar los procesos de venta y negociación de forma más eficiente.

En este punto, el de las ventas y la persuasión, es donde se evidencia la importancia de desarrollar un código ético que clarifique el propósito de cada una de las interacciones comerciales y el uso que podamos hacer de los datos que se recojan. El fin es que anotemos en nuestros algoritmos solo los datos que son necesarios para el fin para el que se recogen, y que son aceptados por nuestro cliente.

Para aclarar estos aspectos, las compañías están desarrollando código éticos en el que detallan el uso de la Inteligencia Artificial en lo referente a las personas con las que trabaja. Tanto Recursos Humanos con los empleados – esto daría para otra entrada – como el área comercial con sus clientes, deben ser transparentes con los datos que utilizarán para alimentar sus Algoritmos.

Un primer paso fue dado por BMW como puede leerse en el artículo publicado por Gabriel Nica BMW writes code of ethics for AI in collaboration with the EU. En dicho artículo se detallan los principios que regirán al fabricante y que por supuesto alcanzará la protección de datos, la transparencia de los algoritmos, y sobre todo, declara el fin último de la gestión de esos datos, reducir el riesgo de los conductores.

Sin duda, un buen paso hacia la transparencia de los datos con los que alimentamos los Algoritmos, pero no soluciona el principal problema.

¿Sabemos lo suficiente de Inteligencia Artificial y Machine Learning para comprender como funciona un Algoritmo y como genera nuevas reglas?

¿Sabemos lo suficiente para reconocer que el dato que entra en la regla primera de forma inocente, desata en la regla 21 un problema ético?

Más pregunta que respuestas. Lo se. Pero debemos hacerlas lo antes posible.