Un vistazo honesto a la función de coaching de Ada en 2025

Imagina que contratas a un nuevo agente de soporte. Aunque tenga un currículum impresionante y parezca el candidato perfecto, no puede simplemente empezar a dar resultados espectaculares desde el primer día. Tienes que formarlo sobre tus productos, acostumbrarlo al tono de tu marca y explicarle tus formas específicas de hacer las cosas. Sin esa guía inicial, no será de mucha ayuda.

Pues bien, los agentes de IA son muy parecidos. Son potentes, sin duda, pero necesitan entrenamiento y retroalimentación continua para hacer un gran trabajo. Todo este proceso se llama coaching de IA. Ada, un nombre importante en el sector del servicio al cliente con IA, tiene su propio sistema para esto, llamado la función de coaching de Ada.

En este artículo, te daremos una visión general y directa de la función de coaching de Ada. Profundizaremos en qué es, cómo funciona y analizaremos algunas de sus limitaciones en el mundo real. También veremos cómo su enfoque pesado y orientado a grandes empresas se compara con las plataformas más nuevas, diseñadas para equipos que necesitan hacer las cosas rápidamente.

¿Qué es la función de coaching de Ada?

En esencia, la función de coaching de Ada es el conjunto de herramientas dentro de la plataforma de Ada para entrenar y mejorar su agente de IA. El objetivo principal es alejarse de los guiones rígidos y torpes que hacían que los antiguos chatbots fueran tan frustrantes. La idea es construir un agente de IA que realmente pueda aprender de las conversaciones reales con los clientes, adaptarse a medida que tu negocio cambia y volverse más inteligente con el tiempo.

Se trata de tratar a tu agente de IA menos como una pieza de software estática y más como un miembro del equipo que necesita un desarrollo continuo. El proceso implica analizar conversaciones pasadas, dar retroalimentación a la IA, usar datos para ver dónde tiene dificultades y asegurarse de que su conocimiento esté siempre actualizado.

Ada describe esto como una forma estructurada de mantener la IA alineada con tus objetivos comerciales y las expectativas de tus clientes. Es un proceso formal para asegurarse de que la IA no se desvíe del camino.

Cómo funciona la función de coaching de Ada: un proceso de cuatro pasos

Ada divide su coaching en un ciclo de cuatro pasos. Este marco está pensado para ser un bucle continuo para gestionar y mejorar el rendimiento del agente de IA. Veamos cada uno de ellos.

1. Medir el rendimiento

El primer paso se centra en los datos. No se puede arreglar lo que no se mide, ¿verdad? En esta fase, un gestor de IA debe profundizar en los análisis de rendimiento para ver cómo está funcionando realmente el agente. Se fijan en aspectos como las puntuaciones de satisfacción del cliente, cuántos problemas se resuelven sin intervención humana y dónde suelen torcerse las conversaciones. Estos datos te ayudan a detectar oportunidades, ya sea un tema que la IA no puede manejar o un punto de la conversación en el que los clientes abandonan.

2. Probar escenarios

Una vez que has encontrado un área problemática, pasas a la fase de pruebas. Piensa en esto como un entorno de práctica donde puedes probar cosas sin afectar las conversaciones en vivo con los clientes. Los gestores pueden ejecutar conversaciones simuladas para ver cómo podrían funcionar los cambios en las respuestas o la lógica de la IA. Por ejemplo, podrías probar una nueva forma de gestionar las solicitudes de reembolso o intentar un tono más empático para un tema sensible. Se trata de afinar las habilidades del agente antes de dejarlo hablar con clientes reales.

3. Entrenamiento práctico

Aquí es donde ocurre el entrenamiento práctico. En esta fase, los gestores guían activamente el aprendizaje de la IA. Esto podría significar leer transcripciones de chats antiguos y dar retroalimentación directa a la IA sobre sus respuestas. También es donde se enseña a la IA a manejar tareas de varios pasos, que Ada llama «Playbooks». Por ejemplo, podrías entrenar a la IA para seguir un proceso muy específico para verificar la identidad de un cliente antes de dar detalles de su cuenta. Ada dice que esto se hace a través de un editor sin código, para que los gestores puedan moldear el comportamiento de la IA y asegurarse de que sigue las reglas de la empresa.

4. Extender el agente

Después de toda la medición, las pruebas y el entrenamiento, el paso final es desplegar el agente mejorado en todos tus canales de atención al cliente. Eso significa que la IA esté disponible en el chat de tu sitio web, correo electrónico, redes sociales e incluso por teléfono. El objetivo es ofrecer a los clientes una experiencia consistente y útil, sin importar cómo se pongan en contacto contigo o en qué idioma hablen. Tan pronto como el agente está en vivo, el ciclo vuelve a empezar en el primer paso, «Medir», para vigilar las cosas y buscar la siguiente mejora.

Capacidades clave y limitaciones

El proceso de Ada es ciertamente exhaustivo, pero es importante analizar tanto lo que hace bien como los dolores de cabeza que puede causar a tu equipo.

Lo que hace bien

• Aprende de diferentes fuentes: el agente de IA de Ada puede conectarse a tus centros de ayuda, bases de conocimiento y otras páginas web existentes para encontrar respuestas por sí mismo. Este es un buen punto de partida para poner en marcha un agente.

• Funciona en todos los canales: la plataforma está diseñada para gestionar conversaciones en todas partes, desde el chat del sitio web y las redes sociales hasta el teléfono y el correo electrónico. Esto es imprescindible para crear una experiencia de cliente unificada.

• Diseñado para grandes empresas: Ada se ha esforzado por obtener certificaciones de cumplimiento y seguridad como HIPAA y SOC 2. Esto lo convierte en una opción potencial para grandes empresas en sectores regulados como las finanzas o la sanidad, que deben tener un cuidado especial con los datos.

En qué se queda corto el proceso

• Una carga pesada para configurar y mantener: aunque la idea de los «Playbooks» suena bien, diseñarlos, crearlos y mantenerlos actualizados requiere muchísimo tiempo y conocimientos especializados. No es algo que puedas configurar y olvidarte. Muchos equipos descubren que necesitan contratar a un gestor de IA a tiempo completo solo para mantener el sistema en funcionamiento, lo que ralentiza enormemente la rapidez con la que se ven los beneficios.

• Una curva de aprendizaje pronunciada: la complejidad no termina con la configuración. Los usuarios suelen informar que la interfaz para las funciones más avanzadas es confusa. Esto crea un cuello de botella, ya que solo unas pocas personas altamente capacitadas pueden gestionar y entrenar la IA, lo que significa que las mejoras y actualizaciones avanzan a paso de tortuga.

• Se tarda mucho en ver el valor: cuando combinas una configuración complicada con una curva de aprendizaje pronunciada, puede llevar semanas, si no meses, entrenar adecuadamente un agente de Ada y que realmente ayude a los clientes. Tienes que pasar por todo el ciclo de Medir, Probar y Entrenar antes de poder usar el agente con confianza a gran escala.

Para los equipos que simplemente no tienen ese tipo de tiempo, un enfoque más ágil es una mejor opción. Las plataformas modernas como eesel AI están diseñadas tanto para la velocidad como para la simplicidad. En lugar de una fase de prueba larga y manual, el modo de simulación de eesel te permite probar instantáneamente tu IA en miles de tus propios tickets de soporte pasados. Esto te da una previsión sorprendentemente precisa de su rendimiento y tasa de resolución antes de que interactúe con un solo cliente.

Una vista del modo de simulación de eesel AI, que permite a los usuarios probar su IA en tickets de soporte pasados para prever el rendimiento, una diferencia clave con la función de coaching de Ada.

Precios de Ada: los costos ocultos

Una de las partes más complicadas al analizar una plataforma como Ada es averiguar cuánto te va a costar realmente. Ada no publica sus precios en línea, así que tienes que hablar con su equipo de ventas para obtener un presupuesto. Lo que sí sabemos es que utiliza un modelo basado en resoluciones.

Esto significa que pagas por cada problema que la IA resuelve. A primera vista, puede sonar razonable, pero este modelo tiene algunas desventajas bastante grandes.

• Tu factura puede ser muy variable: tu costo mensual puede fluctuar enormemente dependiendo de la cantidad de solicitudes de soporte que recibas. Un mes con mucho trabajo significa una factura mucho más grande, lo que convierte la elaboración de presupuestos en una pesadilla.

• Te penalizan por crecer: a medida que tu negocio escala y recibes más consultas de clientes, tus costos aumentan automáticamente. Básicamente, estás pagando una penalización por tener éxito.

• No es transparente: sin niveles de precios claros, es difícil comparar el valor de Ada con otras herramientas o saber a qué te estás comprometiendo realmente. Estás a ciegas hasta que obtienes ese presupuesto personalizado.

Una forma mucho más sencilla es un modelo de precios predecible. Por ejemplo, los precios de eesel AI son una tarifa mensual fija para un cierto número de interacciones de IA, sin cargos sorpresa por resoluciones.

¿Es la función de coaching de Ada adecuada para ti?

Entonces, ¿cuál es la conclusión? La función de coaching de Ada es un sistema potente y complejo, creado para grandes organizaciones que tienen el tiempo, el dinero y el personal dedicado para gestionar un gran proyecto de IA. Si tienes un equipo de gestores de IA y estás preparado para pasar meses creando, probando y ajustando flujos de trabajo personalizados, te da mucho control.

Pero para la mayoría de los equipos, ese enfoque es demasiado lento y demasiado caro. La realidad es que la configuración complicada, la curva de aprendizaje pronunciada y el modelo de precios confuso crean enormes obstáculos. Puedes terminar dedicando más tiempo a juguetear con la herramienta que a obtener valor de ella.

La alternativa moderna, eesel AI, está diseñada para equipos que necesitan algo que sea potente y fácil de usar. Es una plataforma de autoservicio que puedes poner en marcha en minutos, no en meses. Tienes control total sobre lo que automatizas, puedes obtener conocimiento instantáneamente de todas tus fuentes existentes (como tickets pasados en Zendesk o documentos en Confluence), y los precios son transparentes y predecibles.

Esta infografía muestra cómo eesel AI se integra con diversas fuentes de conocimiento como Zendesk y Confluence para proporcionar un agente de IA unificado y fácil de usar, que es una alternativa más simple a la función de coaching de Ada.

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