Experiencia de Cliente en la era de la IA

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En un contexto en el que las inversiones en Inteligencia Artificial continúan creciendo, en la gestión de experiencia del cliente (CX), su capacidad para anticipar, personalizar y mejorar las interacciones depende de que también entienda cómo toman decisiones las personas, un proceso influido por el contexto y los factores conductuales, como los heurísticos, los sesgos o la fatiga cognitiva.

Durante la Masterclass organizada por la Asociación DEC México, «Experiencia de Cliente en la era de la IA: Economía Conductual y participantes sintéticos», Juan de Rus Gutiérrez, Managing Partner de Neovantas, explicó cómo incorporar los principios de la Economía Conductual permite que la IA ofrezca respuestas más alineadas con el contexto y el comportamiento real de las personas.

IA y comportamiento humano: más allá de los modelos tradicionales

Los modelos de inteligencia artificial tienden a ofrecer respuestas más racionales, siguiendo patrones similares a los planteados por los modelos microeconómicos tradicionales. Sin embargo, las decisiones de las personas suelen estar condicionadas por atajos mentales y heurísticos que generan desviaciones respecto a esa racionalidad.
Uno de los ejemplos abordados fue el sesgo de anclaje, por el que una cifra inicial condiciona las estimaciones posteriores. También se destacaron factores como la sobrecarga cognitiva —que aparece, por ejemplo, al responder cuestionarios extensos— o el principio de simpatía, que pueden influir en la experiencia y en la toma de decisiones.
La sesión puso de relieve la importancia de incorporar estos principios conductuales desde el diseño para desarrollar soluciones capaces de comprender mejor al usuario.

Tres aplicaciones de la Economía Conductual en la Experiencia de Cliente

La combinación de Economía Conductual e IA ofrece un amplio potencial de aplicación en tres ámbitos principales.

1. Incorporación de datos conductuales en la toma de decisiones

Las organizaciones trabajan habitualmente con datos estructurados —como la edad o los productos contratados— y con información no estructurada procedente de interacciones o de la navegación web. No obstante, incorporar variables relacionadas con el comportamiento puede ayudar a explicar mejor al cliente y mejorar la experiencia, favoreciendo además una mayor personalización.

Entre los ejemplos presentados destacaron:

Principio de reciprocidad: diseñar ofertas o procesos de renovación cuando la organización acaba de generar una experiencia positiva o resolver una incidencia.
Sesgo de pertenencia social y heurística de disponibilidad: adaptar la comunicación utilizando referencias locales o acontecimientos recientes que resulten relevantes para el cliente.

2. Librerías de Economía Conductual (BECO)

Otro de los casos expuestos fue la incorporación de librerías de Economía Conductual en bots de atención y chatbots, muchos de ellos basados en IA generativa. Estas librerías incorporan principios de la Economía Conductual a los modelos de IA para que puedan comprender mejor el contexto en el que las personas toman decisiones y ofrecer respuestas más adecuadas.
Un asistente basado en IA puede ofrecer una respuesta más útil cuando tiene en cuenta la situación del viajero y factores conductuales como la aversión a la incertidumbre, así como el estado de activación emocional (hot state) en el que puede encontrarse. El objetivo no es simular emociones, sino comprender el contexto de decisión para facilitar una respuesta adaptada a cada situación.

3. Clientes y participantes sintéticos

La última parte de la sesión se centró en los participantes sintéticos, perfiles generados mediante IA diseñados para aproximarse a cómo determinados perfiles de personas podrían responder o tomar decisiones en contextos concretos.

Juan de Rus explicó que estos participantes permiten apoyar procesos de investigación, diseño y validación de productos, servicios y experiencias antes de contrastarlos con clientes reales.

Entre sus principales aplicaciones se señalaron:

Investigación de mercados: evaluar conceptos, estrategias de precios o propuestas de valor con mayor agilidad y flexibilidad.
Pruebas de usabilidad: priorizar alternativas de diseño (A/B testing) antes de su validación con clientes reales.
Segmentación de perfiles complejos: simular el comportamiento de colectivos difíciles de reclutar mediante metodologías tradicionales.

Durante la intervención también se destacó la importancia de incorporar sesgos, heurísticos y otros factores conductuales para que estos participantes ofrezcan aproximaciones más realistas a la forma en que las personas toman decisiones.