El sector público lo abarca todo, desde los departamentos de bomberos locales hasta los proyectos de infraestructura federal: una extensa red de servicios que afecta la vida de todos. uno de los 330 millones de residentes de Estados Unidos.
Debido a la escala masiva de agencias regionales, estatales y nacionales y su impacto directo en la mejora del bienestar de costa a costa, pocas áreas son como maduro para la transformación mediante la inteligencia artificial. Según el Boston Consulting Group, Ganancias de productividad en el sector público gracias a la IA generativa podría valorarse en 1,75 billones de dólares para 2033.
Con la automatización y los modelos de lenguaje amplio, esta tecnología revolucionaria puede ejecutar tareas de memoria, responder preguntas frecuentes e introducir eficiencias para liberar tareas sobrecargadas. empleados de agencias como el IRS. Sus capacidades predictivas también pueden agilizar el enrutamiento de casos, reducir horas de procesamiento y brindar asistencia para la toma de decisiones a los líderes públicos.
Sin embargo, la mentalidad predominante en el sector público necesitará cambiar significativamente para allanar el camino para la adopción de la IA. Esto requerirá datos adquiridos a través de la tecnología del siglo XXI, lo que obliga a la última de las industrias analógicas a someterse a una importante revisión digital.
En comparación con las entidades del sector privado, las instituciones gubernamentales generalmente se mueven más lentamente y son más cautelosas cuando se trata de nuevas tecnologías como la IA predictiva y generativa. y por una buena razón. Las organizaciones gubernamentales enfrentan desafíos únicos Cuando se trata de adoptar la IA, una tecnología sobre la que estamos aprendiendo colectivamente mucho, y lineamientos de política sobre los usos de la IA para las agencias gubernamentales se encuentran en sus etapas formativas. Incluso en los casos donde los CIO a nivel estatal están deseosos de explorar Para que los datos estén preparados, primero deben ganarse la confianza de los electores y demostrar un compromiso para proteger los datos personales y evitar sesgos en la IA.
Hay muchas teorías flotando sobre la mejor manera de implementar la preparación de datos en el sector público, pero no hay ningún sustituto para la experiencia práctica. .
Ingrese Andy Cather, un distinguido ingeniero de soluciones estratégicas de Salesforce para el sector público que ha estado en las trincheras ayudando a las agencias gubernamentales a implementar la preparación de datos. durante años. Recientemente nos reunimos con Cather para obtener su visión de primera mano sobre las oportunidades y desafíos de hacer desarrollar las instituciones estadounidenses para acelerar las innovaciones tecnológicas más interesantes del mundo.
P: El sector público, especialmente si estamos hablando del nivel federal, opera a una escala realmente grande. ¿Es adecuado para beneficiarse de la IA debido al volumen de datos y la escala del impacto que puede tener?
R: Históricamente, los gobiernos han tardado en adaptarse a la transformación digital. Pero en el caso de la IA, las agencias federales, estatales y locales están Son muy adecuados porque tocan a todos de alguna manera o forma, ya sea a través del Seguro Social, Medicare o Medicaid.
Sabemos que los procesos gubernamentales, tanto internos como externos, pueden ser complicados. El uso de IA en el flujo de trabajo para todos los usuarios puede ayudar a Decisiones complejas más eficientes. La IA predictiva puede ayudar a determinar la probabilidad de que se apruebe una solicitud o podría facilitar la detección temprana de fraude. Para organizaciones que están preparados para utilizar la IA de una manera más avanzada, la IA generativa puede ayudar a los agentes a redactar comunicaciones o incluso ayudarlos en tiempo real procesos de toma de decisiones.
P: ¿Cuáles son los desafíos únicos que conlleva la adopción de la IA por parte del gobierno?
R: La confianza y la transparencia en el intercambio de datos es un desafío único para el gobierno. Los ciudadanos tienen razón en preguntar:
¿Qué estás haciendo con mis datos?
¿Y la IA tiene algún sesgo a su alrededor, alguna toxicidad?
La otra cara de la moneda es la política. En octubre de 2023, la Casa Blanca emitió una orden ejecutiva sobre el desarrollo y uso seguro y confiable de la IA, pero antes de eso, realmente no existía ninguna política disponible de agencias individuales, fuera de la Instituto Nacional de Estándares y Tecnología trabajando algoritmos y publicando alguna información.
Si observa Salesforce como un ejemplo de respuesta del sector privado a la IA, tenemos una política de IA sobre cómo se puede usar la IA y para qué no, y esa es una política disponible públicamente que publicamos.
Más agencias gubernamentales deberían seguir el ejemplo y comenzar a elaborar su propia política de IA, incluyendo dónde van a usarla y dónde no usarla. .
Para mí, ese es el mayor desafío. No es la falta de datos, la falta de casos de uso o la falta de visión de futuro. en torno a la falta de una formulación de políticas de IA claras y completas.
P: A nivel básico, ¿qué beneficios puede aportar la tecnología de IA a las instituciones públicas?
R: Hay tres beneficios clave de la IA: datos más consistentes, mejor soporte para la toma de decisiones y una mejor planificación a largo plazo.
El primero es la coherencia de los datos.
Digamos que llamo a un centro de contacto federal. La forma en que los agentes humanos manejan la llamada y cómo interpretan lo que el cliente quiere crea diferentes registros en, digamos, una plataforma de gestión de clientes como Salesforce con diferente información.
Si la IA está en el flujo de trabajo con nuestros agentes en el Contact Center, puede transcribir la llamada y estandarizar la ingesta de datos. En este caso, tal vez el enfoque podría estar en crear un formato de asunto y descripción consistente para cada registro que se crea en Salesforce. conduce a datos más consistentes en toda la agencia y, posteriormente, crea las condiciones para una mejor presentación de informes y seguimiento.
Como resultado, la agencia puede tomar medidas basadas en datos para mejorar sus operaciones, es decir, ajustar la capacitación de los agentes, implementar medidas más inteligentes para desviar llamadas o Cree reglas de enrutamiento de casos más efectivas. El apoyo a la toma de decisiones también es beneficioso.
Sabemos que diferentes personas pueden hacer juicios diferentes, y eso no tiene nada de malo, pero a veces intervienen prejuicios humanos. Tal vez no todos lo hayan hecho. cada pieza de información. Con la IA, podemos comenzar a tomar decisiones eficientes y efectivas con un ser humano en el flujo de trabajo.
El tercer beneficio es la planificación. Históricamente, el gobierno realiza una planificación fiscal año tras año. Con la IA se puede empezar a realizar análisis predictivos.
Las agencias podrían ejecutar escenarios para adelantarse a situaciones, tales como:
Si el huracán golpea el área X y hay X número de pequeñas empresas en el área, ¿cuántas solicitarán ayuda federal? ¿Y cuál es la cantidad en dólares que van a solicitar en función de los ingresos o impuestos históricos en esa ubicación?
P: ¿Qué significa para usted la preparación de datos en el contexto del sector público?
R: Lo primero que decimos a los clientes es:
Vaya a mirar sus datos. ¿Tienen sentido sus datos? ¿Qué datos se utilizan hoy o no se utilizan? ¿Tiene buenas ¿datos o datos incorrectos?
Luego, avanzamos con los clientes para discutir cómo podrían actuar sobre sus datos con IA. En este caso, cómo eligen actuar en sus datos informa cómo planean usar los datos en aplicaciones donde la IA tiene un papel relevante : sea esa IA predictiva o casos de uso de IA generativa orientados al futuro. Pedimos a los clientes que consideren preguntarse:
¿Qué ideas crees que tus datos podrían proporcionar? ¿Podrían sugerir alguna acción si hicieras un análisis simple? ¿Cómo podrían los datos ¿le ayuda en el flujo de trabajo?
Con base en esos dos primeros niveles, los clientes pueden llegar al nivel tres y eso es usar los datos con IA en el flujo de funcionan. Los datos se pueden armonizar con un producto como Data Cloud y luego usarse para respaldar indicaciones con IA generativa o convertirse en parte del modelo predictivo e IA para apoyar las decisiones dentro de Salesforce.
P: ¿Cuáles considera usted que son las etapas de preparación para la IA?
R: Las agencias no van a convertir el Titanic en un centavo y decir: Mañana tendremos IA en todas partes y estará fácilmente disponible.
Es más probable que una agencia aplique IA a un proceso interno específico de evaluación. Esta evaluación ayudará a identificar cómo y dónde adoptar la IA. , cómo acelerar la adopción y proliferar su uso con el tiempo en el flujo de trabajo
Por ejemplo, una división dentro del Departamento de Vehículos Motorizados decidió utilizar un robot en lugar de llamadas telefónicas para atender las preguntas de los clientes. el bot tuvo mucho uso, podrían comenzar a digerir los datos que recopiló.
Ayudó al cliente a ver dónde necesitaba más artículos de conocimiento, dónde hacer marketing más proactivo y dónde podría estar la información de autoservicio. implementado versus un enfoque práctico con un agente.
P: Lo interesante de ese ejemplo es que el robot generaba eficiencia y al mismo tiempo creaba más trabajo humano en lugar de quitarle trabajo humano. trabajo.
R: Hay una agencia federal que hizo mucho con la modernización digital con su centro de contacto. Como resultado, la duración del teléfono Las llamadas aumentaron. Y al principio la agencia estaba muy frustrada.
Pero descubrimos que la duración aumentó porque los agentes humanos en realidad estaban manejando las llamadas que debería manejar.
El sistema de aviso entrante estaba desviando más llamadas. Así que las llamadas de mayor prioridad y mayor necesidad en realidad llegaban a los agentes donde, sí, les tomó más tiempo.
P: Salesforce Einstein, un conjunto integrado de herramientas de inteligencia artificial diseñadas para la gestión de las relaciones con los clientes, ofrece billones de predicciones a semana. ¿Puedes compartir algunos ejemplos de los tipos de predicciones?
R: Einstein ayuda con clasificación, conocimientos de negocios y recomendaciones.
El primero es la clasificación de casos. Las agencias gubernamentales se ven inundadas de personas que solicitan algo todos los días, muchas veces por correo electrónico. Desafortunadamente, cada correo electrónico que llega requiere que alguien lo lea, luego lo clasifique en el equipo correcto y los empleados son finitos.
La clasificación de casos puede tomar todos esos correos electrónicos y, utilizando casos cerrados históricos del cliente, clasificar automáticamente el correo electrónico y dirigirlo al recursos humanos adecuados más rápidamente. Ese es un trabajo gubernamental muy eficiente.
Entonces Descubrimiento de Einstein y las siguientes mejores acciones de Einstein, a las que podemos referirnos como recomendaciones, se pueden aplicar además de las clasificaciones.
Con Einstein Discovery, aumenta su inteligencia empresarial con modelado estadístico y aprendizaje automático para identificar, sacar a la luz y visualizar información sobre sus datos empresariales.
Por ejemplo, si alguien solicita una subvención o ayuda, Discovery podría decir:
Según su ubicación y salario, es más que probable que no sean aprobados, pero si el cliente envió información adicional como X e Y, su probabilidad de ser aprobado aumentaría x puntos porcentuales
Estos tipos de conocimientos sobre la toma de decisiones para los empleados del gobierno pueden ayudar a agilizar la toma de decisiones y lo que se debe tener en cuenta para el aprobación del “Sí” o la negación del “No”. Además, se pueden hacer recomendaciones para la siguiente mejor acción. ser un proceso automatizado para llegar al cliente o acciones que otro empleado debe realizar en el registro.
Por ejemplo, si me comuniqué con el IRS y le pregunté...
Ayúdame a aprender sobre formularios de impuestos o sesiones de ayuda para mis necesidades. ¿Qué puedo hacer?
... nuestra herramienta de Recomendaciones puede responder con:
Según su pregunta y su información de contacto, podríamos recomendarle este artículo de conocimiento o seminario web sobre cómo reducir su factura de impuestos.
P: ¿Qué pequeño cambio podrían hacer las agencias del sector público que marque una gran diferencia en la preparación de los datos?
R: Hable con sus trabajadores de primera línea sobre qué les ayudaría . Pregúnteles:
Si pudiera cambiar algo de nuestro proceso interno, ¿qué sería?
Los empleados de primera línea están abrumados y se les pide que hagan más con menos. En algunos casos, sus escritorios tienen montones de papeles y notas adhesivas por todas partes. Buzones de correo electrónico que están desbordados.
Había trabajado con una agencia federal que tenía cientos de miles de correos electrónicos no leídos. Los empleados habían llegado al punto en que dejaron de leer sus correos electrónicos porque estaban inundados.
Una vez que hablamos con los empleados de primera línea, los líderes de las agencias comenzaron a comprender y a centrarse en las áreas que aumentarían la moral de los empleados y ayudarían a ciudadanos a quienes servía.
P: ¿Qué es lo que más le emociona cuando piensa en transformar el sector público con tecnología?
R: Lo que más me entusiasma es que la IA cree coherencia para los agentes y los usuarios finales y para mí como ciudadano.
Usted y yo podríamos llamar al IRS sobre dos situaciones muy similares, pero pueden sonar radicalmente diferentes para diferentes oídos humanos. Debido a que la IA está en el circuito escuchando la llamada o escaneando los correos electrónicos, podría discernir:
Esta solicitud es sobre el embargo de un salario.
Luego, la solicitud puede llegar a un agente del IRS que se especializa en eso. Y debido a la coherencia, ese empleado puede trabajar en esto. caso más rápido porque entienden exactamente de qué se trata.
Muchas veces los empleados se sienten abrumados con datos y contenido. Con la IA examinando toda la información, resumiéndola y recomendando el siguiente paso , La IA creará eficiencia para que el agente obtenga la respuesta y el cliente obtenga una respuesta oportuna.
A la vanguardia de la gestión de las relaciones con los clientes, Salesforce aspira a integrar la IA en el flujo de trabajo de nuestros clientes, aportando el poder de la IA para toda la empresa, desde el marketing hasta la TI.
Para obtener más información sobre el poder de la IA y su potencial transformador para el sector público, consulte la nueva versión de Salesforce. Libro de mejores prácticas: preparación para la IA.
Las opiniones del entrevistado y/o autor son propias y no necesariamente reflejan la posición oficial de Salesforce. Esta publicación es una publicación patrocinada colaboración entre Fuerza de ventas y Cuarzo creativo.
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