Probé 9 empresas que usan IA para servicio al cliente: Esto es lo que encontré

Seamos realistas: las expectativas de los clientes se han disparado. La gente quiere respuestas instantáneas y útiles a todas horas, pero la mayoría de los equipos de soporte ya están al límite de su capacidad. A menudo parece una situación sin salida. O contratas a un pequeño ejército de agentes que no te puedes permitir, o simplemente observas cómo tus puntuaciones de satisfacción del cliente se desploman.

Aquí es donde entra en juego la IA para el servicio al cliente. Está pensada para ser el puente entre esas expectativas por las nubes y la realidad del día a día, ofreciendo una forma de ser increíblemente eficiente y sorprendentemente personal. Sin embargo, para mucha gente, la idea de configurar una IA suena como un dolor de cabeza monumental. Parece complicado, caro y arriesgado, como algo que solo los gigantes tecnológicos con presupuestos enormes y un equipo de desarrolladores pueden lograr.

Por eso mismo decidí investigarlo por mi cuenta. Analicé 9 ejemplos reales de empresas que usan IA para el servicio al cliente para ver qué están haciendo bien. Esta no es una guía llena de jerga corporativa. Es un vistazo práctico a cómo empresas reales están ahorrando tiempo y haciendo más felices a sus clientes, y qué puedes tomar prestado de sus estrategias para obtener los mismos resultados, probablemente más rápido de lo que crees.

¿Cuál es la tecnología detrás de las empresas que usan IA para el servicio al cliente?

La IA para el servicio al cliente no tiene nada que ver con esos chatbots anticuados y torpes que apenas entendían un "¿cuál es su horario?". La IA de hoy es algo completamente diferente. Piensa en ella más como un conjunto de herramientas inteligentes que le dan a toda tu operación de soporte una mejora considerable.

La IA moderna en el servicio al cliente puede:

• Automatizar respuestas. Puede dar respuestas instantáneas y precisas a preguntas comunes las 24 horas del día, liberando a tu equipo de las tareas repetitivas.
• Asistir a los agentes humanos. Actúa como un compañero para tu equipo. Puede redactar respuestas con la voz de tu marca, buscar información oculta en lo profundo de tu base de conocimientos y resumir largos historiales de tickets en un instante.
• Clasificar y enrutar tickets. Determina lo que un cliente necesita, y luego etiqueta, categoriza y envía automáticamente el ticket a la persona o equipo correcto sin que nadie tenga que mover un dedo.
• Analizar conversaciones. Puede detectar tendencias en las preguntas de los clientes, medir su sentimiento y señalar lagunas en tus artículos de ayuda. Esto te permite solucionar problemas antes de que se hagan más grandes, en lugar de solo jugar a la defensiva.

La verdadera diferencia es el cambio de bots rígidos y programados a una IA generativa que realmente entiende el contexto y la intención. Puede mantener una conversación natural y útil, que es lo que realmente marca la diferencia para los equipos de soporte.

Cómo elegí las empresas que usan IA para el servicio al cliente para esta lista

Para que esta lista fuera realmente útil, no me limité a elegir los nombres más conocidos. Me centré en empresas cuyas estrategias pudieras aprender y aplicar a tu propio negocio. Esto es lo que busqué:

• Impacto en el mundo real. Todas las empresas aquí han obtenido resultados reales, ya sea haciendo a sus agentes más eficientes, reduciendo costos o aumentando sus puntuaciones de satisfacción del cliente (CSAT).
• Integración fluida. Encontraron formas de hacer que la IA funcionara con las herramientas que ya tenían. Las mejores configuraciones no te obligan a desmontar todo tu centro de ayuda y empezar de cero; se conectan directamente a tu flujo de trabajo existente.
• Información práctica. La IA hace más que solo cerrar tickets. Proporciona datos útiles que ayudan a todo el equipo de soporte a ser más inteligente, mostrándoles dónde falta conocimiento o dónde los procesos son deficientes.
• Un buen equilibrio entre automatización y toque humano. Las empresas más inteligentes que usan IA para el servicio al cliente no intentan automatizarlo todo. Usan la IA para las preguntas sencillas y de alto volumen, lo que libera a sus agentes humanos para que se encarguen de los problemas delicados y complicados donde un poco de empatía marca la diferencia.

Una comparación rápida de las 9 mejores empresas que usan soluciones de IA para el servicio al cliente en 2025

Aquí tienes un resumen rápido de las empresas que analizaremos y cómo abordan la IA. Esto debería darte una buena idea del panorama y de dónde encaja una herramienta como eesel AI.

Empresa / Herramienta	Caso de uso principal de IA	Beneficio clave	Modelo de implementación
eesel AI	Plataforma de IA unificada	Configuración rápida, automatización por capas con tu helpdesk existente	Plataforma SaaS (Autoservicio)
Klarna	Asistente de IA autónomo	Maneja la carga de trabajo de 700 agentes	Interno (Desarrollo a medida)
Delta Airlines	Herramienta de asistencia para agentes	Recuperación de información más rápida para agentes	Interno (Desarrollo a medida)
H&M	Chatbot para e-commerce	Ayuda personalizada para compras	Basado en proveedor
DoorDash	Monitoreo proactivo de seguridad	Previene el acoso a los repartidores	Interno (Desarrollo a medida)
Spotify	Traducción en tiempo real	Soporte global y multilingüe	Basado en proveedor (Sutherland)
Warby Parker	Probador virtual (RA/IA)	Reducción proactiva de problemas	Interno (Función del producto)
Intuit Credit Karma	Asistente financiero proactivo	Orientación financiera personalizada	Interno (Función del producto)
TransferGo	Automatización de chat multilingüe	Escala el soporte en 11 idiomas	Basado en proveedor

¿Cómo están usando las empresas los agentes de IA hoy en día?

Un vistazo más de cerca a 9 empresas que usan IA para el servicio al cliente

Bien, entremos en los detalles de lo que hace que la estrategia de IA de cada empresa funcione tan bien.

1. eesel AI

La mayoría de las empresas asumen que la IA tarda meses en configurarse. eesel AI cambia las reglas del juego con un modelo plug-and-play que se conecta directamente a los centros de ayuda existentes como Zendesk o Freshdesk. Utiliza IA generativa para aprender de tus propios tickets pasados, documentos internos y bases de conocimiento, y luego simula miles de interacciones antes de ponerse en marcha.

Por qué está en la lista: eesel muestra cómo los equipos más pequeños pueden obtener las mismas ventajas de IA que los gigantes empresariales como Klarna o Delta, sin construir un sistema interno ni cambiar de plataforma.

Qué destaca

• Velocidad: Los agentes de IA se pueden probar y desplegar en minutos.
• Integración: Funciona sobre los centros de ayuda existentes en lugar de reemplazarlos.
• Red de seguridad: Un modo de simulación pronostica las tasas de automatización y la calidad antes del lanzamiento.
• Transparencia: Precios claros, sin tarifas ocultas "por resolución".

Conclusión:

• Funciona mejor para empresas que ya tienen un centro de ayuda y contenido de conocimiento para que la IA se entrene.

2. Klarna

El gigante de la tecnología financiera Klarna llamó mucho la atención cuando anunció que su asistente de IA personalizado estaba haciendo el trabajo de 700 agentes a tiempo completo. Ahora gestiona dos tercios de sus chats de servicio al cliente, respondiendo preguntas más rápido y con mayor precisión. ¿El resultado? Una caída del 25 % en las consultas repetidas porque la gente obtiene la respuesta correcta a la primera.

Por qué está en la lista: Klarna es un gran ejemplo de cuánto puede lograr una IA personalizada y profundamente integrada en términos de eficiencia bruta y ahorro de dinero. Conclusión: Esto es realmente impresionante, pero fue el resultado de un proyecto interno masivo y con muchos recursos. Muestra lo que es posible con la IA, pero una plataforma como eesel AI ofrece una forma mucho más rápida y accesible de obtener resultados de automatización similares.

3. Delta Airlines

Delta utiliza la IA como un arma secreta para sus agentes humanos. En lugar de intentar reemplazarlos, simplemente los hace mejores y más rápidos en su trabajo. Cuando un cliente llama con una pregunta complicada, como la política para volar con un hurón como mascota, la IA escanea instantáneamente miles de páginas de manuales internos y ofrece la respuesta exacta en segundos.

Por qué está en la lista: Este es el ejemplo perfecto de cómo la IA hace que la experiencia humana sea aún más valiosa. El objetivo no es deshacerse del agente, sino convertirlo en un superhéroe que tiene todas las respuestas al alcance de la mano. Conclusión: Este tipo de búsqueda interna potente es una característica central de plataformas como eesel AI. Puedes conectar todos tus documentos internos, wikis y tickets pasados para potenciar tanto un copiloto para agentes como un agente de IA de cara al cliente.

Un copiloto de IA utilizado por empresas que usan IA para el servicio al cliente para asistir a los agentes humanos.

4. H&M

El gigante de la moda mundial H&M utiliza un chatbot de IA que hace más que solo responder preguntas. Actúa como un asistente de compras virtual. El bot puede manejar las preguntas habituales sobre el estado de los pedidos y las devoluciones, pero también puede preguntar sobre tus preferencias de estilo para recomendar productos, ayudando a impulsar las ventas.

Por qué está en la lista: Es un gran ejemplo de cómo la IA en el comercio electrónico puede ir más allá del simple soporte y mejorar activamente la experiencia de compra. Conclusión: Para lograr esto, necesitas una IA que pueda conectarse a tu catálogo de productos. El Chatbot de IA de eesel AI está diseñado para esto, con integraciones para plataformas como Shopify que le permiten dar recomendaciones inteligentes y conscientes del producto.

5. DoorDash

DoorDash desarrolló una ingeniosa función de IA llamada SafeChat+ que vigila los chats entre clientes y repartidores en busca de cualquier lenguaje abusivo. Si la IA detecta un problema, automáticamente le da al repartidor un botón de un solo clic para cancelar la entrega y marca el chat para que un agente de seguridad humano lo revise.

Por qué está en la lista: Esto es más que una simple automatización de soporte estándar. Es un uso proactivo de la IA para crear un entorno más seguro para sus repartidores. Conclusión: Si bien este es un caso de uso muy específico, muestra lo bien que la IA moderna puede entender la intención y la emoción. Esa misma tecnología permite que una IA de soporte reconozca cuándo un cliente se está frustrando y transfiera inteligentemente la conversación a un humano antes de que las cosas se calienten.

6. Spotify

Para dar soporte a su enorme base de usuarios global, Spotify utiliza traducción en tiempo real impulsada por IA. Un cliente en Japón puede escribir una pregunta en japonés, y un agente de soporte en Irlanda la ve instantáneamente en inglés. El agente responde en inglés, y el cliente recibe la respuesta de vuelta en un japonés perfecto.

Por qué está en la lista: Es un poderoso ejemplo de cómo la IA ayuda a las empresas a proporcionar un soporte verdaderamente global y 24/7 sin necesidad de contratar equipos que hablen docenas de idiomas con fluidez. Conclusión: La IA es la herramienta definitiva para escalar tu soporte a nivel internacional sin arruinarte.

7. Warby Parker

La marca de gafas utiliza una mezcla inteligente de realidad aumentada (RA) e IA en la función de prueba virtual de su aplicación. Usa la cámara de tu teléfono para superponer monturas en tu cara e incluso sugiere estilos que probablemente te queden bien.

Por qué está en la lista: Este es un servicio al cliente proactivo en su máxima expresión. Al ayudar a los clientes a tomar una mejor decisión de compra desde el principio, Warby Parker reduce las devoluciones y las preguntas de soporte que las acompañan. Conclusión: A veces, el mejor servicio al cliente es mejorar la experiencia del producto en sí. Resolver un problema antes de que se convierta en un ticket es la victoria definitiva.

8. Intuit Credit Karma

De manera similar a Warby Parker, Intuit utiliza su asistente de IA dentro de la aplicación Credit Karma para adivinar lo que los usuarios podrían necesitar. La IA ofrece información financiera personalizada, responde preguntas sobre gastos y sugiere productos como tarjetas de crédito para las que es probable que un usuario sea aprobado.

Por qué está en la lista: Este es otro gran caso de uso proactivo. La IA proporciona valor y responde preguntas antes de que el usuario tenga que preguntar, lo que genera una mejor experiencia y evita posibles tickets de soporte. Conclusión: Cuando conectas la IA a los datos del usuario, puedes ofrecer una experiencia súper personalizada que se siente menos como un bot genérico y más como un asesor personal.

9. TransferGo

La empresa de transferencias de dinero internacionales tiene una base de clientes diversa, por lo que implementó un agente virtual que habla con fluidez 11 idiomas. Esta IA maneja solicitudes comunes como actualizar una dirección o un número de teléfono, lo que les permite proporcionar un soporte eficiente en todo el mundo.

Por qué está en la lista: Es un ejemplo de libro de texto sobre el uso de la IA para escalar el soporte a nivel mundial de una manera rentable. Conclusión: Para cualquier empresa con clientes en diferentes países, una IA multilingüe ya no es un lujo, es prácticamente esencial para brindar un servicio rápido y justo a todos.

3 consejos prácticos para empresas que usan IA para el servicio al cliente

Después de analizar todos estos ejemplos, algunas lecciones clave realmente destacan. Aquí te explicamos cómo usarlas al elegir una solución.

1. No necesitas deshacerte de tu centro de ayuda. El mayor mito que existe es que tienes que comprar una plataforma todo en uno completamente nueva. La realidad es que las mejores soluciones se conectan a las herramientas que ya conoces y usas. Esto ahorra una tonelada de tiempo, dinero y dolores de cabeza a tu equipo.

• Consejo profesional: Con una herramienta como eesel AI, puedes agregar una potente capa de IA directamente sobre tu centro de ayuda actual en solo unos pocos clics.

2. Comienza con una simulación para eliminar el riesgo. No actives tu IA y esperes lo mejor. Una buena plataforma de IA te permitirá probar cómo se desempeña con tus propios tickets pasados en un entorno seguro. Esto te da un pronóstico claro de tu tasa de automatización y te muestra exactamente cómo responderá la IA antes de que un solo cliente hable con ella.

3. Unifica tu conocimiento, sin importar dónde esté. La verdadera experiencia de tu empresa no está solo en tu centro de ayuda público. Está dispersa en miles de tickets de soporte pasados, documentos internos de Google Docs, páginas de Confluence y hilos de Slack. Elige una herramienta de IA que pueda conectarse a todas esas fuentes. Esto le da una imagen completa para que pueda proporcionar respuestas precisas y contextuales.

¿Cuáles son los siguientes pasos para las empresas que usan IA para el servicio al cliente?

Si hay una gran conclusión de todos estos ejemplos, es esta: usar IA para el servicio al cliente ya no es un sueño futurista que solo las grandes corporaciones pueden permitirse. Las plataformas modernas de autoservicio han hecho que la IA potente sea accesible, asequible y sorprendentemente fácil de configurar para empresas de cualquier tamaño.

La estrategia ganadora es dejar que la IA se encargue de las tareas repetitivas y predecibles. Esto libera a tu equipo humano para que haga lo que mejor sabe hacer: construir relaciones, resolver problemas difíciles y ofrecer experiencias de cliente increíbles.

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