Cómo conseguir que sus clientes confíen en la IA

Se supone que la transparencia genera confianza. Sin embargo, a medida que las empresas se apresuran a abrir la caja negra de la inteligencia artificial y a explicar a los clientes cómo funciona, muchas están descubriendo una verdad sorprendente: se puede decir demasiado y demasiado poco al mismo tiempo. Es difícil encontrar el equilibrio adecuado: una transparencia insuficiente genera recelo; una transparencia excesiva abruma, difuminando precisamente la claridad que se pretende aportar. Los clientes se enfrentan a los intentos de transparencia de las organizaciones en medio del torbellino de mensajes digitales, prompts y prompts que encuentran en sus interacciones. Un sitio web presume de su compromiso con una IA ética, pero la explicación queda oculta tras una extensa página de políticas que pocos llegarán a leer. La ficha de un producto incluye una cláusula de exención de responsabilidad en letra pequeña que indica que las recomendaciones están «basadas en IA», sin aclarar cómo funciona el sistema ni en qué datos se basa. Y luego están las interacciones con la propia IA, cuando un chatbot declara que funciona con inteligencia artificial, pero no ofrece ninguna aclaración sobre lo que eso significa para el cliente o su información. Cada uno de estos gestos pretende ser claro, pero muchos se quedan cortos. Algunos abruman a los clientes con matices técnicos o jerga jurídica, lo que los deja más confundidos que informados. Otros ofrecen solo una tranquilidad superficial que resulta incompleta. En ambos casos, los clientes empiezan a llenar los vacíos por su cuenta y, con el tiempo, esas conjeturas se convierten en una forma de desconfianza. Estos momentos ponen de manifiesto la paradoja central: las formas de transparencia que pretenden generar confianza pueden, con la misma facilidad, socavarla. A continuación le indicamos cómo su empresa puede encontrar el equilibrio en sus interacciones con los clientes. 1. Considere la transparencia como parte de un sistema de confianza más amplio Una de las razones por las que resulta tan difícil lograr la transparencia es que no es un concepto aislado, sino que se inscribe en un sistema más amplio de confianza. Las organizaciones se ganan la confianza cuando se comunican en un lenguaje claro y sencillo, demuestran que se preocupan por los demás, ofrecen experiencias y productos de calidad, y lo hacen de forma fiable. Estos cuatro factores de confianza—transparencia (si una organización se comunica de forma abierta y clara), humanidad (si demuestra empatía y equidad), capacidad (si ofrece productos y experiencias de calidad) y fiabilidad (si cumple sus promesas de forma constante)— constituyen la base de la puntuación TrustID de Deloitte, una medida compuesta que predice de forma significativa el comportamiento, incluida la adopción de la IA por parte de los empleados. El índice TrustID de Deloitte, que recoge anualmente las respuestas a una encuesta de más de 500 000 clientes estadounidenses, muestra que estos factores no evolucionan de forma independiente, sino que suben y bajan al unísono. Fortalecer uno puede impulsar a otro, pero también puede poner de manifiesto las deficiencias de los demás. La transparencia es el factor que más influye en las percepciones de humanidad y fiabilidad. Su influencia en la capacidad tiende a ser menor, lo que demuestra que la transparencia por sí sola no basta para convencer a los clientes de la capacidad. En la práctica, cuando las empresas explican en un lenguaje sencillo y humano cómo su IA formula recomendaciones, los clientes se sienten más informados y tranquilos. Las percepciones de humanidad y fiabilidad aumentan considerablemente, mientras que las mejoras en la capacidad siguen siendo modestas, ya que la transparencia fomenta la comprensión, pero no constituye una prueba del rendimiento. Imaginemos una empresa de servicios financieros que lanza una herramienta de planificación basada en inteligencia artificial, diseñada para ofrecer asesoramiento de inversión en tiempo real. Un cliente que la prueba introduce la misma pregunta en dos ocasiones distintas y se sorprende al ver que la herramienta le ofrece recomendaciones diferentes cada vez, a pesar de que su situación financiera no ha cambiado en absoluto. Para el cliente, parece que el sistema está fallando. Nadie le ha explicado que el modelo sigue aprendiendo y ajustándose a medida que se incorporan nuevos datos, recalibrándose silenciosamente con cada nuevo dato del mercado. Así pues, lo que debería inspirar confianza resulta, por el contrario, poco fiable. Y una vez que la fiabilidad decae, los clientes comienzan a cuestionar si el sistema funciona. Es entonces cuando las puntuaciones de humanidad y capacidad también empiezan a descender. Autodesk, una empresa multinacional de software de diseño y fabricación, lleva evaluando los cuatro factores de confianza con los clientes desde que se publicó por primera vez la metodología en 2023. Estos datos no se limitan a figurar en un informe, sino que influyen de manera activa en la forma en que la empresa diseña sus productos y se comunica con los usuarios. Un tema que se repetía constantemente en esas evaluaciones de confianza era la transparencia. Los clientes manifestaron que deseaban comprender mejor cómo funcionaban las funciones de IA de Autodesk y en qué datos se basaban. Por ello, la empresa decidió hacer tangible la transparencia mediante la creación de lo que denomina «tarjetas de transparencia de la IA», inspiradas en las etiquetas nutricionales de los envases de alimentos. Cada tarjeta desglosa una función de la IA en sus componentes fundamentales: qué hace el modelo, qué datos utiliza, cómo se protegen esos datos y qué medidas de seguridad se han implementado. La idea era ofrecer a los clientes una «lista de ingredientes» clara y concisa de la IA, algo que pudieran asimilar de un solo vistazo. Para los usuarios menos experimentados, Autodesk incluye una página complementaria con explicaciones en lenguaje sencillo que definen cada término y concepto, de modo que incluso quienes carecen de conocimientos técnicos puedan comprender cómo funciona la IA y qué prácticas de datos la sustentan. Por ejemplo, en Autodesk Construction Cloud —que ahora forma parte de Autodesk Forma, la nube sectorial unificada de Autodesk para la planificación, el diseño, la construcción y la explotación— la función «Photo Autotags» utiliza la inteligencia artificial para analizar las fotografías de la obra y etiquetar automáticamente objetos como andamios, cableado y equipos de seguridad, de modo que los equipos puedan organizar y encontrar las imágenes con mayor facilidad. La ficha de transparencia muestra qué hace el modelo (etiquetado automático de fotos mediante visión artificial), de dónde proceden los datos utilizados para entrenar el modelo (contenido de los clientes) y cómo protege los datos de los usuarios (no utiliza información personal y los datos se almacenan y transfieren de forma segura). Ficha de transparencia de IA para la función «Etiquetas automáticas de fotos» de Construction Cloud de Autodesk Pero Autodesk no se limitó a crear las tarjetas; también quería saber cómo influían en la confianza. En su conferencia anual de usuarios, la empresa llevó a cabo un estudio en directo para averiguarlo: ¿Podría una «etiqueta de ingredientes» sencilla y redactada en un lenguaje claro sobre la IA aumentar de manera significativa la confianza de los clientes en ella? La empresa recopiló datos cuantitativos de una encuesta realizada a los clientes para establecer una puntuación de referencia de TrustID. A continuación, mediante entrevistas de interceptación, se encuestó a los participantes tanto antes como después de ver las Tarjetas de Transparencia, con el fin de captar los cambios en la percepción y recabar información cualitativa sobre por qué las tarjetas generaban o mermaban la confianza. El enfoque combinaba datos y diálogo: no solo se medía si la transparencia influía en las cifras, sino también cómo la percibían las personas que la experimentaban. Autodesk observó cómo evolucionaban estos cuatro factores en tiempo real. Cuando los clientes interactuaban con las tarjetas, las puntuaciones de transparencia aumentaban un 26 % y las de fiabilidad un 13 %, lo que demostraba que los clientes valoraban el esfuerzo por explicar cómo funcionaba la IA de la empresa y cómo se había desarrollado. Esos avances confirmaron que la transparencia genera confianza, pero también revelaron una tensión subyacente. A medida que aumentaban las percepciones de transparencia y fiabilidad, las de capacidad y humanidad descendían un 5 % y un 3 %, respectivamente. Resultó que la claridad no era suficiente. Cuanto más entendían los clientes cómo funciona la IA, más querían pruebas de que funcionaba bien y de que se había diseñado teniendo en cuenta sus necesidades. La interacción entre estos factores de confianza se refleja en la puntuación global de Autodesk: un aumento general del 7 % en la confianza de los clientes. Se trata de un resultado sólido, pero, lo que es más importante, de una conclusión reveladora: la transparencia no solo mejoró la percepción de apertura, sino que elevó las expectativas en todos los demás aspectos. 2. Adaptar la transparencia a los distintos públicos Los resultados del trabajo de Autodesk ponen de relieve otra realidad: no todo el mundo ve la transparencia de la misma manera. Algunos clientes afirmaron que las fichas eran demasiado técnicas; otros deseaban aún más detalles. Las reacciones contradictorias no eran contradicciones; eran pistas. La investigación más amplia de Deloitte sobre la confianza muestra que lo que las personas desean saber —y cómo procesan la información— depende de quiénes son, qué papel desempeñan y cómo piensan. Quién es usted determina no solo la importancia que le concede a la transparencia, sino también cómo espera que se manifieste. Por ejemplo, gracias a estudios continuos sobre la confianza, sabemos que las generaciones mayores tienden a ser más cautelosas. No es que les sea indiferente la transparencia; simplemente es más difícil convencerlas de que las marcas están siendo sinceras. El público más joven, por el contrario, cree que las marcas son más transparentes y valora más la transparencia como factor generador de confianza. Pero también confía de manera diferente. La Generación Z no se fía de la palabra de las marcas; las verifica a través de sus pares, los creadores y las comunidades. Su confianza es social, escéptica y participativa, y se construye a través de la experiencia compartida en lugar de la comunicación de arriba abajo. Los resultados del índice TrustID indican que el puesto que se ocupa —y cómo se ha llegado a él— también determina lo que se necesita saber. Quienes trabajan en ámbitos técnicos, como IT, las finanzas y la ingeniería, buscan profundidad y pruebas. Quieren ver los datos y comprender cómo se utilizan. Quienes desempeñan funciones de atención al cliente o operativas se preocupan más por la claridad y el impacto: cómo las decisiones basadas en la inteligencia artificial afectan a su trabajo y a las personas a las que atienden. La formación es otro factor clave: las personas con títulos de posgrado suelen esperar una mayor transparencia y valoran a las organizaciones que la ofrecen. Están acostumbradas a analizar información compleja y prefieren la precisión a la simplificación. Los líderes que lo hacen bien consideran la transparencia como un reto de diseño de la comunicación, no como un mero ejercicio de cumplimiento normativo. Destacan la información que ayuda a las personas a comprender lo que ven, al tiempo que mantienen el resto accesible, pero opcional. El objetivo no es revelarlo todo, sino facilitar la comprensión. 3. Haga que la transparencia sea iterativa La transparencia no es un momento aislado, sino un ciclo continuo. La vigencia de la transparencia es cada vez más breve. A medida que los sistemas cambian y la comprensión de los clientes se profundiza, lo que antes se percibía como abierto puede parecer rápidamente obsoleto. Cuanto más avanzada es la tecnología, más rápido evolucionan las expectativas. Por eso las empresas líderes consideran la transparencia como un mecanismo de retroalimentación: una forma de averiguar qué genera confianza y dónde persiste la incertidumbre. No se limitan a compartir información, sino que escuchan las reacciones, evalúan las respuestas y se adaptan. El hecho de cerrar el círculo forma parte de la forma en que se ganan la credibilidad. Autodesk ha podido observar este ciclo de retroalimentación directamente con sus clientes. Un cliente comentó que había utilizado las «Tarjetas de transparencia de la IA» con su propio cliente, quien se mostraba reacio a incorporar la IA en proyectos en curso. El desglose claro de cómo funcionaba el modelo y en qué datos se basaba disipó las preocupaciones del cliente lo suficiente como para seguir adelante. Fue una prueba real de que la transparencia puede cambiar no solo la percepción, sino también el comportamiento, y de que el impacto de estos esfuerzos a menudo se extiende mucho más allá del momento de la divulgación. Ese tipo de comentarios no hizo más que reforzar el compromiso de la empresa con la mejora continua. Tras la primera ronda de pruebas con clientes de Autodesk, la empresa no se dio por vencedora, sino que volvió a la mesa de diseño. La próxima generación de Transparency Cards irá más allá, revelando más información sobre los modelos subyacentes que hay detrás de cada función de IA: sus nombres, tipos y fuentes de los conjuntos de datos. Su equipo de Trusted AI también está explorando cómo comunicar la calidad y la fiabilidad de los resultados de cada función: cómo puede ayudar a los clientes a comprender no solo cómo Autodesk desarrolla la IA, sino también en qué medida pueden confiar en sus resultados. A través de menús desplegables, el lector decidirá qué nivel de detalle desea. Cuando se aplica correctamente, este modelo iterativo convierte la transparencia de una declaración estática en un diálogo activo. Refuerza la idea de que la comprensión no es un objetivo final, sino una relación. Con el tiempo, cada acto de aclaración, corrección o seguimiento contribuye a una mayor credibilidad. La payoff por lograr una transparencia adecuada es tangible. Según el índice TrustID, cuando los clientes califican un sistema de IA como altamente transparente, son 1,6 veces más propensos a compartir datos personales, 8,5 veces más propensos a expresar una gran confianza en la marca y 1,6 veces más propensos a utilizar herramientas de IA a diario. Esos resultados refuerzan una simple verdad: la transparencia es un motor del rendimiento. Por eso, las empresas que miden y gestionan deliberadamente la confianza están concibiendo la transparencia como una relación continua, y no como una divulgación puntual. La adaptan a los distintos públicos, la integran en los distintos sistemas de confianza y la perfeccionan continuamente a partir de los comentarios recibidos. La transparencia no significa mostrarlo todo. Significa mostrar lo que importa: de forma clara, coherente y con un propósito.

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Resumen.

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