6 estrategias de IA en el servicio de atención al cliente que impulsarán los resultados en 2025

AI chatbots

Los chatbots de IA son la forma más popular de IA utilizada hoy en día en la atención al cliente.

Como se conectan a las herramientas existentes de los equipos, son excelentes para gestionar preguntas repetitivas y evitar que se acumulen las colas. 

También pueden obtener respuestas de los centros de ayuda o comprobar el estado de los pedidos. 

Y como no duermen, los clientes pueden recibir ayuda siempre que la necesiten.

Generative AI

La IA generativa -como su nombre indica- genera nuevos contenidos, como texto, imágenes, música o código, aprendiendo patrones a partir de datos existentes. 

Utiliza modelos de aprendizaje profundo (como los grandes modelos lingüísticos) para comprender la estructura y el estilo, y luego generar salidas originales en respuesta a las indicaciones.

Probablemente conozca herramientas como ChatGPT, DALL-E o MusicLM, todos ellos ejemplos de IA generativa en acción. 

En el servicio de atención al cliente, la IA generativa se utiliza sobre todo para escribir. Eso puede significar ayudar a un chatbot a dar respuestas más naturales o resumir una larga conversación en un resumen rápido. 

Algunos equipos incluso lo utilizan para convertir preguntas habituales en artículos de ayuda.

Agentes de IA

Si ha leído un titular de tecnología en el último año, probablemente habrá oído hablar de los agentes de IA. 

Este tipo de software está diseñado no sólo para generar contenidos o responder a indicaciones, sino para actuar con determinación hacia un objetivo concreto. 

Si está construyendo sobre una plataforma de IA flexible, no hay límite a cómo puede aplicar agentes de IA a los flujos de trabajo de atención al cliente. 

Son un factor clave de la automatización inteligente de procesos y la automatización de flujos de trabajo con IA, capaces de gestionar tareas de varios pasos en distintas herramientas.

Puedes crear un agente de IA que lea el mensaje de un cliente, compruebe el estado de su pedido en Shopify y envíe una actualización, todo ello sin intervención humana. 

O un agente de IA que guía a un cliente a través de su política de devoluciones, genera una etiqueta de devolución y actualiza el ticket en Zendesk.

Cuando se trata de agentes de IA, el cielo es el límite. Lea aquí otros ejemplos de agentes de IA.

A diferencia de los chatbots, que se basan en instrucciones recíprocas, la IA agéntica se define por su autonomía. Puede averiguar qué tiene que pasar y cómo hacerlo, ajustando su comportamiento en función de los resultados. 

Asistentes de voz

El servicio de atención al cliente se basa en las conversaciones, por lo que tiene sentido que la mayoría de los asistentes de voz con IA se utilicen para el servicio de asistencia. 

Utilizan el reconocimiento de voz para descifrar lo que alguien dice y la conversión de texto a voz para responderle, todo en tiempo real. 

Quizá pienses: ¿para qué molestarse con la voz si el chat funciona bien? Es una buena pregunta. 

Algunas empresas optan por la voz porque es la forma en que sus clientes esperan interactuar, como cuando llaman a un banco o a un teléfono de asistencia. 

En esos casos, suele ser más rápido decir lo que se necesita que escribirlo. Y para quienes no se sienten tan cómodos con las interfaces digitales, la voz puede resultar más natural.

Además, el 90% de la gente cree que la búsqueda por voz es más fácil que la búsqueda en línea, por lo que está claro que existe una demanda de uso de la voz.

En un entorno de atención al cliente, los asistentes de voz responden a preguntas rutinarias y guían a los usuarios en tareas de autoservicio como restablecer una contraseña o consultar el saldo de una cuenta.

Aprendizaje automático

Se habla mucho de "aprendizaje automático" y sí, es una palabra de moda. Pero detrás del bombo y platillo, hay formas reales y tangibles en las que se muestra en la atención al cliente.

En esencia, el aprendizaje automático consiste en que los sistemas mejoren a la hora de detectar patrones, no porque alguien haya programado cada regla, sino porque han visto suficientes ejemplos como para darse cuenta. 

Así es como tu filtro de spam sabe qué atrapar, o cómo Netflix adivina lo que vas a ver a continuación.

En el servicio de atención al cliente, por ejemplo, un modelo de aprendizaje automático puede ayudar a un equipo de atención al cliente a predecir qué tickets tienen más probabilidades de escalar o a identificar patrones en las quejas de los clientes antes de que se conviertan en problemas mayores.

Para empezar, no necesita crear su propio modelo; muchas plataformas como Botpress ofrecen herramientas plug-and-play que pueden personalizarse con los datos de asistencia anteriores de su equipo.

Automatizar la asistencia compleja con un chatbot de IA

Ayudar a los clientes con hipotecas o planes de jubilación no es fácil: ambos son procesos muy regulados e históricamente manuales. Para VR Bank, esto consumía recursos y ancho de banda del equipo.

VR Bank creó un chatbot de IA para gestionar estas tareas. Combinando la comprensión del lenguaje natural con el diseño del chatbot, creamos un chatbot que guía a los usuarios en la toma de decisiones financieras delicadas e introduce los datos directamente en su CRM.

Un solo chatbot ahorra a VR Bank más de 530.000 euros al año. 

Ampliar la asistencia con un agente de IA

Cuando se da soporte a cientos de miles de usuarios, incluso las preguntas más pequeñas pueden acumularse rápidamente. 

Ese era el reto al que se enfrentaba Extendly: cómo seguir el ritmo de la creciente demanda sin agotar a su equipo de asistencia ni sacrificar el tiempo de respuesta.

Así que ayudamos a construir un agente de IA que funciona como un representante de soporte virtual: entiende lo que los usuarios preguntan e incluso puede realizar acciones como crear tickets o escalar problemas por sí mismo. 

El agente está conectado a su CRM y a sus herramientas internas, y se vuelve cada vez más inteligente a medida que aprende de conversaciones anteriores. 

Así es como han podido dar soporte a 400.000 usuarios sin necesidad de duplicar su equipo.

Servicio 24/7

Tanto si son las 3 de la madrugada de un día festivo como si es temporada alta de compras, la IA puede responder a las preguntas de los clientes al instante. 

Este tipo de asistencia permanente ayuda a las empresas a atender a un público internacional y a mantener satisfechos a sus clientes las 24 horas del día. También reduce la presión sobre los empleados, que ya no tienen que esforzarse por cubrir todas las zonas horarias.

Mayor satisfacción del cliente

Gartner prevé que el 80% de los equipos de atención al cliente utilizarán IA generativa para mejorar la experiencia del cliente. 

Porque los clientes obtienen una ayuda más rápida y precisa sin tener que esperar en espera ni repetir las cosas.

Aumento de la productividad de los empleados

La IA aumenta la eficiencia al encargarse de tareas repetitivas que consumen mucho tiempo. Puede generar informes, programar mensajes, gestionar flujos de trabajo o activar seguimientos, todo ello sin esfuerzo manual. 

Como resultado, los equipos pueden dejar de centrarse en la microgestión de tareas para centrarse en la estrategia. No es de extrañar que el 63 % de las empresas que utilizan IA afirmen haber mejorado la eficiencia de sus operaciones.

Rentabilidad

Las empresas que utilizan IA registran una reducción del 52% en los costes laborales. 

Esto se debe a que la IA automatiza tareas que consumen mucho tiempo, como la introducción de datos y la gestión de las peticiones habituales de los clientes. En lugar de contratar a más personas para gestionar este trabajo, los equipos pueden confiar en la IA para hacerlo al instante, las 24 horas del día y sin pausas.

Experiencias de cliente hiperpersonalizadas

Con acceso al historial, las preferencias y el comportamiento de los clientes, la IA puede adaptar las interacciones en tiempo real. 

Este tipo de asistencia personalizada genera confianza, por lo que se está convirtiendo en un elemento diferenciador importante para los equipos de asistencia modernos.

1. Automatice la atención al cliente de principio a fin

En mi humilde opinión, la forma más rentable en que he visto que la IA mejora la atención al cliente es a través de chatbots que gestionan las solicitudes comunes de principio a fin.

HostifAI, un socio Botpress que crea mayordomos virtuales y asistentes de personal para hoteles, lo hace a la perfección. 

Los huéspedes pueden enviar mensajes a sus numerosos hoteles a través de WhatsApp, Messenger o Telegram y conectarse al instante con un asistente multilingüe, disponible las 24 horas del día, los 7 días de la semana, que les ayuda a registrarse, reservar la cena y reservar excursiones locales, todo dentro del chatbot. El asistente guía al huésped en cada paso, confirma su reserva y actualiza los sistemas internos.

Y aquí viene lo bueno: el 75% de esas conversaciones nunca necesitan un agente humano.

Eso es lo que debe hacer un gran chatbot de atención al cliente.

2. Recomendaciones personalizadas de productos

Una de las razones por las que acabo en Netflix tan a menudo es porque parece que ya sabe lo que quiero ver.

Resulta que es la IA, que aprende de lo que he hecho antes para ayudarme a encontrar algo a lo que realmente quiera darle al "play".

Este mismo enfoque se aplica al servicio de atención al cliente. La IA puede guiar a los usuarios hacia el producto o servicio adecuado aprendiendo de su comportamiento o preferencias en una conversación. 

En lugar de obligar a la gente a desplazarse por un catálogo interminable de opciones, la IA actúa más como una guía útil, haciendo algunas preguntas concretas y recomendando un plan.

3. Análisis del sentimiento del cliente

Comprender lo que sienten los clientes por una marca es clave para impulsar las ventas y fidelizarlos. 

Y ¡buenas noticias! Hay muchas herramientas de IA que analizan las opiniones de los clientes y las publicaciones en redes sociales para determinar su opinión.

Las herramientas de procesamiento del lenguaje natural están diseñadas para este tipo de trabajo. Examinan texto no estructurado como opiniones de clientes, transcripciones de chats y publicaciones en redes sociales para extraer información. Piensa en cosas como el sentimiento, las quejas recurrentes o los comentarios sobre el producto. 

(Porque seamos realistas, ningún empleado quiere pasarse horas revisando eso).

Algunas de mis herramientas favoritas son Qualtrics Social Connect, que reúne conversaciones de canales como Instagram, WhatsApp y Facebook en un único lugar. 

Y si está listo para profundizar, un agente de IA creado con PNL puede procesar automáticamente conversaciones de asistencia en tiempo real y convertirlas en información práctica.

4. Análisis predictivo 

¿Has visto alguna vez un servicio que recuerda a un usuario que debe renovar justo antes de que se olvide? ¿O que una plataforma señale una actividad inusual antes de que alguien informe de un problema? Eso es análisis predictivo.

Mediante el análisis de comportamientos anteriores, como patrones de uso y próximos pasos comunes, la IA puede anticipar lo que un usuario podría necesitar y actuar incluso antes de que lo pida. Puede activar un flujo de asistencia o resolver proactivamente un problema antes de que se agrave.

Para las organizaciones con productos físicos, la IA predictiva ayuda a prever la demanda y a reducir esos temidos momentos de "falta de existencias". 

Los equipos pueden planificar de forma más inteligente teniendo en cuenta las ventas históricas, las tendencias estacionales y otras variables externas.

5. Transcripción y análisis de llamadas

La IA de voz está transformando la asistencia telefónica al convertir las conversaciones en datos que los equipos pueden utilizar realmente. 

Por ejemplo, un cliente llama para comprobar una compra reciente. 

Un agente con IA responde, confirma su identidad, comparte los detalles del envío y, si el problema requiere más ayuda, dirige la llamada a un agente en directo con un rápido resumen de lo que ya se ha hablado.

6. Automatizar las tareas de asistencia interna de gran volumen

Ante el reto de dar soporte a millones de usuarios, Ruby Labs creó agentes de IA para automatizar sus flujos de trabajo internos de atención al cliente. 

Estos agentes gestionan de forma autónoma las cancelaciones de suscripciones, procesan los reembolsos, solucionan problemas técnicos e incluso evalúan el historial de pagos para detectar posibles fraudes. 

Al integrarse con herramientas externas como Stripe y ofrecer flujos personalizados basados en el comportamiento del usuario, los agentes actúan como empleados digitales inteligentes.

En última instancia, Ruby Labs ha automatizado más de 4 millones de sesiones de asistencia cada mes con una tasa de resolución del 98%. 

1. Establecer objetivos claros

Antes de elegir cualquier tecnología, ten claro qué quieres solucionar. Pregunte:

• ¿Qué tareas consumen el tiempo del equipo?
• ¿Qué resultados deben mejorarse? 
• ¿Dónde está la fricción en el proceso actual?

Olvídese de las suposiciones. Hable con los equipos de asistencia, los jefes de operaciones y los analistas. Estudia los registros de chat, las etiquetas de los tickets y los comentarios de los usuarios para identificar los verdaderos puntos débiles.

A partir de ahí, relacione el problema con la solución de IA adecuada.

Sin un objetivo claro, te arriesgas a crear una herramienta cara que no soluciona nada. Empieza por el punto débil y deja que guíe la implementación de la IA.

2. Elija una plataforma

Una vez fijados tus objetivos, busca las herramientas que los respalden. 

Empiece por lo que ya utiliza. Muchos CRM, servicios de asistencia y plataformas de soporte ya incluyen funciones de IA como el etiquetado automático, el enrutamiento de tickets o el análisis de opiniones. 

Si éstas no cubren sus necesidades, busque herramientas de IA específicas, pero asegúrese de que se integran fácilmente con las que ya utiliza su equipo.

La plataforma adecuada debe integrarse en sus flujos de trabajo, no crear otros nuevos. 

Dé prioridad a las herramientas fáciles de mantener y diseñadas para gestionar los tipos de conversaciones que mantienen realmente sus usuarios.

La mejor plataforma de IA es la que funciona con los sistemas que usted tiene y se amplía a medida que usted crece.

3. Prepare sus datos

La inteligencia artificial es tan inteligente como los datos con los que se alimenta.

Antes de lanzarse, haga balance de lo que tiene: transcripciones de chat, registros de tickets, contenido de la base de conocimientos, registros de CRM. 

Limpia los duplicados, corrige las incoherencias y asegúrate de que todo está etiquetado de forma que la IA pueda entenderlo.

Esto es lo que hace que tu IA aprenda y mejore con el tiempo.

4. Crea una solución

Una vez definidos los objetivos y listos los datos, el siguiente paso es la ejecución. 

En la mayoría de los casos, las empresas a) se asocian con un proveedor, b) trabajan con desarrolladores internos, o c) utilizan plataformas de bajo código para desplegar la IA sin un gran trabajo de desarrollo. 

Tanto si está lanzando un chatbot de IA, un agente de IA o un modelo predictivo, la configuración debe reflejar la complejidad de su caso de uso y el nivel de comodidad técnica de su equipo.

Para chatbots y agentes virtuales, esta fase incluye:

• Definición de flujos de bienvenida e intenciones clave (estado del pedido, devoluciones, anulaciones, preguntas frecuentes)
• Establecer reglas de transferencia para ayudar a los agentes
• Gestión de reintentos y fallbacks para casos extremos
• Conexión a API para obtener datos en tiempo real (por ejemplo, actualizaciones de envíos, búsquedas en CRM, disponibilidad en calendarios).
• Almacenamiento de contexto, como números de pedido, preferencias o historial de conversaciones.

Y no olvides las integraciones. 

La IA en el servicio de atención al cliente funciona mejor cuando se comunica con el resto de tu stack: Zendesk para soporte, Stripe para pagos, Shopify para pedidos o tus sistemas internos a través de API personalizadas.

Mis talentosos colegas hicieron un tutorial gratuito sobre cómo conectar chatbots a Zendesk:

5. Probar y reiterar

Antes de ponerla en marcha, someta su IA a pruebas controladas. 

Ejecute simulaciones utilizando escenarios reales y pruebe casos límite para ver su rendimiento. 

Busque puntos de fricción como intenciones mal entendidas y flujos sin salida. Realice ajustes antes del lanzamiento. 

Utilice esta fase para recabar información rápida y perfeccionar la lógica. Solo una vez que funcione correctamente en los entornos de prueba podrá pasar a la implantación completa.

6. Implementar y supervisar

Una vez que su solución esté operativa, aprenderá rápidamente lo que funciona y lo que no. 

Los datos de uso son el circuito de retroalimentación más valioso. Empezarás a ver cómo gestiona el sistema las variaciones del mundo real, dónde tiene éxito y dónde necesita ajustes.

Algunas de las métricas que hay que controlar tras el lanzamiento son:

• Acciones o intenciones más desencadenadas
• Puntos de fallo (por ejemplo, lógica alternativa, predicciones poco fiables).
• Tiempo hasta la resolución o finalización de la tarea
• Precisión en comparación con las referencias humanas
• Índices de escalada o traspaso

Si utilizas un chatbot, merece la pena que investigues sus análisis. Te dirán mucho sobre lo que funciona y lo que no.

Consejo profesional: Lleva un registro de mejoras de IA, un documento sencillo en el que registres los problemas y aprendizajes relacionados con tus sistemas de IA. Revísalo con regularidad (te recomiendo que lo hagas cada dos semanas) para hacer un seguimiento de los cambios y registrar nuevos patrones. 

Y, por último, tanto si se centra en mejorar la experiencia del cliente con IA como en automatizar tareas internas, como la gestión de tickets con IA, es importante realizar un seguimiento del impacto empresarial. 

Empiece por calcular el ROI. Aquí te explicamos cómo medir el ROI de los chatbots de atención al cliente.

El objetivo es ser proactivo: La IA no se mejora a sí misma sin una retroalimentación constante.

¿Cuánto tiempo suele llevar implantar una solución de atención al cliente basada en IA de principio a fin?

El despliegue de una solución de atención al cliente basada en IA puede llevar de unas semanas a varios meses, dependiendo de su complejidad. Un chatbot básico de preguntas frecuentes puede ponerse en marcha en un día, mientras que un agente de IA totalmente integrado puede tardar entre 2 y 3 meses. Los despliegues de grandes empresas con sistemas personalizados y requisitos de cumplimiento pueden tardar 6 meses.

¿Funcionan igual de bien las herramientas de atención al cliente de IA en distintos idiomas y culturas?

La eficacia de las herramientas de atención al cliente de IA varía de un idioma a otro porque LLMs reciben una formación más exhaustiva en idiomas como el inglés, lo que hace que sean menos precisos en idiomas con menos datos de formación. Los matices culturales y la jerga también pueden provocar malentendidos, por lo que las empresas que operan en diversos mercados suelen tener que invertir en formación multilingüe y pruebas en cada región lingüística para garantizar la calidad.

¿Puede la IA gestionar eficazmente interacciones con clientes muy emocionales o sensibles?

La IA puede gestionar muchas interacciones emocionales o delicadas gracias al análisis de sentimientos, que ayuda a detectar la angustia o las emociones negativas. Suele ser eficaz para problemas como fallos del servicio, en los que la lógica de escalado mantiene la profesionalidad de las respuestas. Sin embargo, la IA sigue teniendo dificultades con las conversaciones profundamente personales que implican emociones intensas porque carece de verdadera empatía. En estos casos, los agentes humanos siguen siendo esenciales.

¿Cómo entreno a la IA para que refleje la voz y el tono específicos de mi marca en las conversaciones con los clientes?

Para alinear la IA con la voz y el tono de su marca, tendrá que entrenarla con datos específicos de la marca. Las empresas suelen proporcionar guías de estilo o transcripciones de conversaciones existentes para que la IA aprenda a comunicarse con el estilo de la marca. Muchas plataformas de IA permiten configurar el tono para ajustar la respuesta de la IA. Las revisiones continuas de interacciones reales también ayudan a perfeccionar el sistema, garantizando que se mantenga coherente con la personalidad de su marca a lo largo del tiempo.

¿Qué tipo de mantenimiento requiere un sistema de atención al cliente basado en IA tras su lanzamiento?

Un sistema de atención al cliente basado en IA requiere un mantenimiento continuo tras su lanzamiento, que incluye la actualización de los datos de entrenamiento para reflejar nuevos productos o políticas, la supervisión de los registros de conversaciones para detectar errores o lagunas, y el reciclaje de los modelos si la precisión disminuye. Las empresas también tienen que hacer un seguimiento de las métricas de rendimiento, como las tasas de resolución y la satisfacción del cliente, y perfeccionar continuamente los flujos de conversación para adaptarse a las expectativas cambiantes de los clientes.