Los clientes esperan respuestas rápidas. El horario de atención estándar de 9 a 5 es cada vez menos común; las personas quieren ayuda las 24 horas del día y la quieren rápido. Esta presión ha impulsado a muchas empresas a buscar una solución en la IA.
Los chatbots de IA suelen ser la primera consideración, pero no toda la IA se construye de la misma manera. Algunos modelos no están diseñados para reemplazar a los agentes humanos, sino para trabajar con ellos. La industria está dejando atrás los bots basados en reglas que pueden parecer un callejón sin salida en un menú telefónico. La nueva generación de IA puede ser como un nuevo compañero de equipo. Aprende de los datos de su empresa, adopta la voz de su marca y trabaja junto a su equipo.
En este artículo analizaremos cómo algunas de las empresas más grandes que utilizan chatbots de IA para el servicio al cliente están gestionando esta tecnología. Veremos qué está funcionando, qué no, y los problemas comunes que enfrentan, para luego explorar un enfoque colaborativo basado en equipos para su implementación.
Comprendiendo los chatbots de IA para el servicio al cliente
Un chatbot de IA para el servicio al cliente es un programa que imita la conversación humana. El objetivo es responder a las preguntas de los clientes y resolver problemas en diferentes canales, como su sitio web, dentro de su centro de ayuda (help desk) o en herramientas internas como Slack.
Funcionan con tecnología como el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP - Natural Language Processing), que ayuda a la IA a entender lo que una persona está preguntando, no solo las palabras clave que escribe. Esto ayuda al bot a descifrar la intención y el contexto detrás de un mensaje.
La IA moderna no se limita a seguir un guion. Muchas plataformas aprenden de la propia base de conocimientos (knowledge base) de su empresa, de sus antiguos tickets de soporte, de los artículos del centro de ayuda y de documentos internos. Esto ayuda a garantizar que la IA solo proporcione información que usted haya aprobado, para que suene como su equipo y brinde respuestas precisas.
En lugar de un bot independiente, puede ser útil pensar en él como un "Compañero de equipo de IA". Una IA bien integrada puede hacer más que solo chatear; puede realizar acciones. Puede buscar un pedido, actualizar un ticket en su centro de ayuda o procesar una devolución. Puede convertirse en un socio en su flujo de trabajo, no solo en una herramienta de conversación.
Ejemplos de empresas que utilizan chatbots de IA
Para ver cómo funciona esto en el mundo real, veamos algunos ejemplos. Analizaremos cómo algunas grandes marcas están utilizando la IA, qué están haciendo bien y los obstáculos comunes que han encontrado.
Klarna: Automatización del soporte a gran escala
Caso de uso: Klarna, el servicio de "compre ahora y pague después", llamó la atención cuando anunció que estaba utilizando un asistente de IA personalizado para gestionar una gran cantidad de chats de servicio al cliente. El plan era gestionar preguntas comunes sobre reembolsos, pagos y pedidos sin necesidad de un humano cada vez.
Éxito reportado: Los resultados iniciales fueron significativos. En su primer mes, el asistente de IA de Klarna gestionó 2.3 millones de conversaciones, lo que, según afirmaron, era el equivalente a 700 agentes. También informaron que los tiempos de resolución para los clientes cayeron de un promedio de 11 minutos a poco menos de dos.
La limitación: Un año después del anuncio, Klarna reveló que estaba contratando agentes humanos nuevamente. Su CEO admitió que centrarse demasiado en la IA para reducir costos resultó en un servicio de menor calidad. Esto ilustra un desafío potencial al intentar reemplazar por completo a los agentes humanos en lugar de proporcionarles mejores herramientas.
Un enfoque diferente: Una alternativa es el modelo de compañero de equipo de IA. En lugar de una estrategia de "todo o nada", una plataforma como eesel AI puede automatizar tareas repetitivas mientras mantiene a un equipo humano al mando para controles de calidad y problemas complejos. Este modelo busca ganar eficiencia manteniendo la experiencia del cliente.
Delta Airlines: Creación de un conserje de viajes personalizado
Caso de uso: Delta está desarrollando su Delta Concierge, un asistente impulsado por IA integrado en la aplicación Fly Delta. El objetivo es ofrecer a los viajeros un asistente personal proactivo que les ayude durante todo su viaje.
Éxito reportado: Durante su prueba beta, el asistente ha podido ofrecer actualizaciones de vuelos en tiempo real, enviar recordatorios sobre pasaportes que van a caducar y ayudar a las personas a orientarse en el aeropuerto.
La limitación: Este tipo de IA es un proyecto grande, hecho a medida y vinculado a una única aplicación propietaria. Para la mayoría de las empresas, construir algo similar desde cero puede no ser realista. Además, el conocimiento de la IA queda confinado dentro de una sola plataforma donde no se puede utilizar en otros lugares.
Un enfoque diferente: Para las empresas que requieren una solución más rápida de implementar, un agente de Chat Interno de eesel AI puede conectarse a varias fuentes de conocimiento (como Confluence, Google Docs o Notion) y funciona dentro de herramientas como Slack o Microsoft Teams. Esto proporciona un recurso de conocimiento interno para el personal que puede desplegarse rápidamente.
H&M: Agilizando la experiencia de comercio electrónico
Caso de uso: H&M utilizó un chatbot de IA en plataformas de mensajería como Kik para que actuara como un "estilista digital". El bot pregunta a los compradores sobre sus preferencias de estilo para ayudarlos a encontrar nuevos productos y armar conjuntos.
Éxito reportado: El bot ayuda a los usuarios a navegar por el gran catálogo de H&M. En lugar de hacer mucho scroll, los clientes tienen una experiencia interactiva que los dirige hacia la ropa que podría interesarles. Es un ejemplo de uso de la IA para hacer que las compras en línea sean más personales.
La limitación: Aunque son útiles para encontrar productos, muchos bots de e-commerce como este se especializan en un área y es posible que no puedan realizar más acciones. Quizás no puedan verificar el estado de un pedido, procesar una devolución o investigar un retraso en el envío. Esto significa que si un cliente tiene un problema de soporte, la conversación deberá ser transferida a un humano.
Un enfoque diferente: Para ampliar la funcionalidad, algunos chatbots pueden integrarse directamente con otras plataformas. Por ejemplo, el chatbot de eesel AI para e-commerce se conecta con plataformas como Shopify para realizar acciones. Estas pueden incluir la gestión de consultas de pedidos, el procesamiento de devoluciones o la provisión de funciones de venta como carruseles de productos y botones de "añadir al carrito" en el chat.
Bank of America: Proporcionando orientación financiera personalizada a escala
Caso de uso: "Erica", de Bank of America, es una asistente financiera virtual que ayuda a millones de clientes con su banca diaria. Puede rastrear gastos, ayudar a cancelar suscripciones, consultar saldos y ayudar a los usuarios a realizar operaciones en sus cuentas de inversión de Merrill.
Éxito reportado: Erica es una asistente bancaria muy utilizada. Ha gestionado más de 1,500 millones de interacciones con clientes y atiende a más de 37 millones de clientes, lo que demuestra que la IA puede ofrecer asesoramiento financiero personal a una escala masiva.
La limitación: Los recursos necesarios para construir un sistema como Erica son sustanciales. El tiempo de desarrollo, la configuración de seguridad y los costos de mantenimiento continuo lo sitúan en la categoría empresarial. Es una herramienta poderosa, pero no es un modelo que la mayoría de las empresas puedan replicar.
Un enfoque diferente: Existen soluciones alternativas que ofrecen funciones de seguridad de nivel empresarial. eesel AI proporciona cifrado de datos y utiliza subprocesadores certificados SOC 2 Tipo II, y está diseñado para una configuración rápida. Este enfoque tiene como objetivo hacer que la IA segura sea accesible para empresas que pueden no tener los recursos de un banco global.
Desafíos comunes con los chatbots de IA para el servicio al cliente
Al observar los ejemplos anteriores, surgen algunos patrones. Si bien la IA a gran escala es impresionante, su despliegue típico puede presentar desafíos que dificultan su adopción por parte de muchos equipos.
Configuración larga y complicada
Muchas plataformas requieren una incorporación (onboarding) prolongada, configuraciones complejas y tiempo de desarrolladores. Las soluciones personalizadas utilizadas por empresas como Delta y Bank of America tardaron años en construirse, lo que significa que pasó mucho tiempo antes de que vieran resultados.
Flujos de trabajo inflexibles y difíciles de gestionar
Los sistemas de IA más antiguos a menudo dependen de árboles lógicos complejos y rígidos que pueden ser difíciles de actualizar. Cuando cambian las políticas comerciales, es posible que deba rehacer todo manualmente. Una mentalidad rígida a veces puede afectar negativamente la experiencia del cliente, lo que requiere un cambio de estrategia.
El riesgo de un lanzamiento tipo "big bang"
Con muchas herramientas de IA, puede que no haya una forma segura de probarlas antes de que entren en funcionamiento con los clientes. Esto puede llevar a activarlas y esperar lo mejor, lo cual es un riesgo significativo. Es por eso que muchos gerentes de soporte son cautelosos a la hora de dar a la IA el control total sobre los chats de los clientes.
Costos elevados y precios confusos
Los desarrollos personalizados son caros, pero incluso las plataformas SaaS estándar pueden tener precios confusos e impredecibles. Muchas cobran por resolución o tienen costosas licencias por agente que dificultan la presupuestación.
Un modelo de IA colaborativo para el servicio al cliente
Un enfoque alternativo se centra en ver a la IA como un compañero de equipo. Este modelo está diseñado para abordar los desafíos que pueden afectar a los proyectos de IA tradicionales.
En funcionamiento en minutos con intervención humana
eesel utiliza un método de "invitar, no configurar". Usted lo conecta a su centro de ayuda, como Zendesk o Freshdesk, e inmediatamente comienza a aprender de sus tickets pasados, macros y artículos del centro de ayuda. Está listo para funcionar en minutos.
También comienza con intervención humana (human-in-the-loop) por defecto. El AI Copilot de eesel sugiere respuestas para que sus agentes humanos las aprueben, editen o ignoren. Esto puede ayudar a mejorar la productividad del equipo al tiempo que minimiza el riesgo de que la IA proporcione una respuesta incorrecta.
Control y personalización con lenguaje sencillo
No es necesario ser desarrollador para dar instrucciones a eesel. Puede establecer su tono de voz, las acciones que puede realizar y sus reglas de escalación utilizando un lenguaje natural y sencillo. Por ejemplo, puede decirle: "Si se solicita un reembolso después de 30 días, recházalo cortésmente y ofrece crédito en la tienda".
eesel también tiene un modo de simulación que le permite probar su configuración con miles de sus tickets pasados. Esto le permite ver cómo se habría comportado y obtener un pronóstico de las tasas de resolución antes de que interactúe con un cliente real. Esto ayuda a mitigar el riesgo de un lanzamiento tipo "big bang".
Un camino claro de aprendiz a agente de primera línea
eesel está diseñado para un despliegue gradual y controlado. Comienza como un "aprendiz", redactando respuestas para su equipo. A medida que aprende de sus comentarios, puede "ascenderlo" para que gestione ciertos tipos de preguntas o incluso para que se haga cargo del soporte de primera línea por sí solo. Este proceso genera confianza y garantiza que usted mantenga el control de la calidad.
Modelos de precios transparentes
Algunas plataformas ofrecen diferentes modelos de precios. Por ejemplo, el esquema de precios de eesel se basa en planes de pago por interacción. No hay asientos por agente, por lo que sus costos son predecibles y pueden escalar con su crecimiento.
| Característica | Plan Team | Plan Business |
|---|---|---|
| Precio (Anual) | $239 /mes | $639 /mes |
| Interacciones de IA | 1,000 /mes | 3,000 /mes |
| AI Copilot | Incluido | Incluido |
| Entrenamiento con tickets pasados | No | Incluido |
| Acciones de IA | No | Incluido |
El caso de Klarna, en particular, ha provocado un debate generalizado sobre el futuro de la IA en el servicio al cliente. Sirve como un ejemplo poderoso tanto del inmenso potencial como de los riesgos significativos que conlleva la automatización a gran escala. El siguiente video explora el anuncio inicial y sus implicaciones para la industria.
Este video de CX Today explora el anuncio inicial de Klarna sobre su asistente de IA y las implicaciones para la industria del servicio al cliente.
Potenciar los equipos en lugar de reemplazarlos
Los ejemplos de las grandes empresas destacan tanto el potencial de la IA como sus desafíos comunes. Una conclusión clave es que un enfoque válido es potenciar a los agentes en lugar de reemplazarlos.
Este enfoque se centra en proporcionar a los equipos un compañero de equipo de IA capaz que pueda gestionar tareas repetitivas, liberando a los agentes humanos para conversaciones de alto valor que requieren empatía y pensamiento creativo.
El modelo de "compañero de equipo de IA", centrado en la colaboración, la seguridad y la facilidad de uso, es una forma de que las empresas comiencen a utilizar la IA en su servicio al cliente.
Para obtener más información sobre este modelo, puede invitar a eesel a su centro de ayuda para ver cómo se desempeña con sus tickets pasados.
Preguntas frecuentes
Un error común es intentar reemplazar por completo a los agentes humanos en lugar de potenciarlos. Como se vio con Klarna, esto puede llevar a una caída en la calidad del servicio. Una estrategia equilibrada consiste en utilizar la IA como un compañero de equipo para gestionar tareas repetitivas, liberando a los humanos para resolver problemas más complejos.
Las pequeñas empresas pueden competir adoptando un modelo de "compañero de equipo de IA" con plataformas accesibles como eesel AI. En lugar de gastar millones en un desarrollo personalizado, pueden usar una solución plug-and-play que ofrece funciones potentes, una configuración rápida y un enfoque de intervención humana sin los costos de nivel empresarial.
Busque una plataforma que sea fácil de configurar, que aprenda de sus datos existentes, que permita la supervisión humana y que pueda personalizarse con lenguaje sencillo. Un modo de simulación para probar la IA antes de que entre en funcionamiento también es una característica clave para reducir riesgos.
No tiene por qué serlo. Mientras que las soluciones empresariales personalizadas son increíblemente caras, las plataformas modernas suelen tener precios transparentes de pago por interacción, sin licencias por asiento de agente. Esto hace que sea asequible para empresas de todos los tamaños comenzar y escalar de manera predecible.
La precisión proviene de entrenar a la IA con la base de conocimientos específica de su empresa, como tickets anteriores y artículos del centro de ayuda. Un modelo de "intervención humana" (human-in-the-loop), donde los agentes aprueban o editan las respuestas sugeridas por la IA, también es fundamental para mantener el control de calidad y generar confianza en el sistema.
Sí, si el chatbot puede realizar acciones. Muchos bots simples solo proporcionan información. Un compañero de equipo de IA más avanzado puede integrarse con otras plataformas (como Shopify) para realizar tareas como verificar el estado de un pedido, procesar devoluciones o actualizar la información del cliente directamente.
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Article by
Kenneth Pangan
Escritor y estratega de marketing por más de diez años, Kenneth Pangan divide su tiempo entre la historia, la política y el arte, con frecuentes interrupciones de sus perros que demandan atención.
