Cómo IKEA transformó los fallos de la IA en 1.300 millones

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13 de mayo | Por Juan Merodio

IKEA ganó 1.300 millones de euros mirando donde la IA fallaba

La semana pasada, en una conferencia pregunté algo que suele generar un silencio incómodo: «¿Cuántos de vosotros sabéis exactamente qué consultas no puede resolver vuestra herramienta de IA?»

Nadie levantó la mano.

Y lo entiendo. La métrica que todo el mundo celebra es la tasa de automatización. El porcentaje de casos resueltos sin intervención humana. Eso es lo que va a la presentación del comité de dirección. Eso justifica la inversión.

Pero IKEA hizo algo distinto. Algo que la mayoría de empresas no hace. Y la diferencia le costó casi nada y le generó 1.300 millones de euros en un año.

 

Billie, el chatbot que nadie recuerda por lo que hacía bien

En 2021, Ingka Group —el mayor operador franquiciado de IKEA— lanzó un chatbot llamado Billie. Un guiño a sus famosas estanterías Billy. El objetivo era el de siempre: descargar el call center de preguntas repetitivas. Estado de pedidos, disponibilidad de producto, horarios de tienda, devoluciones.

Billie funcionó. Gestionó el 47% de todas las consultas de clientes. Más de 3,2 millones de interacciones sin que un agente humano tuviese que coger el teléfono.

Para la mayoría de empresas, eso es el final de la historia. Un éxito. Un caso de uso que presentar en el próximo evento de transformación digital.

Pero Ingka Group siguió leyendo los datos.

El otro 53% era un mapa, no un problema

 

Aquí está la diferencia entre una empresa que usa IA para reducir costes y una empresa que usa IA para encontrar oportunidades.

Cuando analizaron las consultas que Billie no podía resolver, encontraron un patrón claro. Los clientes no llamaban solo para preguntar dónde estaba su pedido. Llamaban para pedir consejo. Querían saber cómo organizar su salón. Qué productos combinar. Cómo sacar partido a una habitación pequeña.

Consultas consultivas, no transaccionales.

Ningún chatbot del mundo, por muy bien entrenado que esté, puede replicar esa conversación con la profundidad que necesita un cliente que está a punto de gastarse 3.000 euros en renovar su hogar. Pero un asesor humano con formación, sí.

Y aquí viene lo interesante.

 

8.500 personas que no perdieron su trabajo, sino que consiguieron uno mejor

 

La respuesta obvia ante una automatización del 47% en un call center es reducir plantilla. Las matemáticas son simples: si la mitad de las llamadas las gestiona la IA, necesitas la mitad de agentes. Fin.

Ingka Group no hizo ese cálculo.

Formó a 8.500 trabajadores de call center como asesores remotos de diseño de interiores. No los despidió. Los recualificó. Los convirtió en un activo estratégico.

Esos mismos empleados empezaron a ofrecer sesiones de consultoría por teléfono y videollamada. Ayudaban a clientes a configurar espacios, seleccionar productos, planificar reformas.

Eso no es un servicio de soporte. Eso es un canal de ventas consultivo.

Y los números lo confirman.

 

1.300 millones de euros en el primer año

El canal remoto de diseño de interiores generó 1.300 millones de euros en el ejercicio fiscal 2022. El 3,3% de los ingresos totales de Ingka Group.

Para poner eso en perspectiva: las ventas online completas de Ingka ese mismo año fueron 9.900 millones. El canal que nació de analizar los tickets sin resolver ya representaba una fracción significativa de todo su e-commerce.

Y no paran ahí. El objetivo es que este canal llegue al 10% de los ingresos totales en 2028.

Todo esto salió de mirar lo que la IA no podía hacer.

Es como cuando ves una grieta en la pared y en vez de taparla con masilla te preguntas qué hay detrás. A veces solo hay humedad. Pero a veces encuentras que puedes abrir una puerta nueva.

 

El error que comete casi todo el mundo con la IA de atención al cliente

Lo veo constantemente, tanto en empresas grandes como en los negocios de los alumnos de TEKDI. Se despliega la herramienta de IA, se mide la tasa de automatización, se celebra el ahorro de costes y se cierra el capítulo.

Los tickets no resueltos se tratan como residuo operativo. Casos que superaron la capacidad del sistema y que alguien tuvo que gestionar manualmente. Una vez cerrados, desaparecen.

Nadie los analiza como inteligencia de negocio.

Nadie se pregunta: ¿qué tienen en común? ¿Qué patrón hay aquí? ¿Qué me está diciendo este volumen de preguntas sobre lo que mi cliente necesita y yo no le estoy dando?

Esa pregunta, en el caso de IKEA, valió 1.300 millones.

 

La automatización no fue la estrategia. El análisis sí.

Esto es lo que separa a las empresas que usan IA de las que aprovechan la IA.

Las primeras despliegan herramientas, miden eficiencias y reducen costes. Está bien. Es razonable. Tiene su lógica.

Las segundas hacen todo eso y además usan los datos que genera la IA —incluyendo sus propios límites— para descubrir dónde está la siguiente palanca de crecimiento.

No es más tecnología. Es más curiosidad sobre lo que la tecnología revela.

En TEKDI llevamos tiempo trabajando con empresas en este enfoque: no solo en cómo implementar IA, sino en cómo leer los datos que genera para tomar decisiones de negocio más inteligentes. Y los resultados que veo cuando las empresas empiezan a hacer este análisis me siguen sorprendiendo.

 

¿Qué están diciendo tus tickets sin resolver?

Aquí te dejo con una pregunta que no es retórica.

Si ahora mismo revisaras las consultas que tu equipo o tu herramienta de IA no puede resolver de forma automática, ¿encontrarías un patrón? ¿Habría un tipo de necesidad que aparece una y otra vez con distintas formas?

Y si ese patrón existiera, ¿lo estarías convirtiendo en una oportunidad o en un problema operativo que resolver lo antes posible para cerrar el ticket?

IKEA eligió la primera opción. La mayoría de empresas elige la segunda sin ni siquiera plantearse que hay otra.

Tienes dos caminos: seguir midiendo el éxito de tu IA por lo que automatiza, o empezar a medir también el valor que está escondido en lo que no puede automatizar.

El primero es más fácil.

El segundo es donde está el dinero.

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