La IA está en todas partes estos días, ¿verdad? Especialmente en el servicio al cliente. De hecho, ¿sabías que aproximadamente 70% de las personas que lideran equipos de experiencia del cliente están planeando incorporar IA generativa en sus chats y correos electrónicos de atención al cliente muy pronto? Eso es un gran cambio, y realmente ha impulsado a las empresas a crear herramientas inteligentes que pueden automatizar el soporte utilizando IA. Y cuando hablas de IA para soporte, un nombre que surge es Decagon AI.
En esta publicación, vamos a profundizar en qué es Decagon AI, cuáles son sus principales características, dónde podría no ser la opción perfecta para todos, cómo funciona su precios (o no, como veremos), y explorar algunas de las mejores alternativas disponibles, incluyendo cómo eesel AI se compara. Si bien Decagon ciertamente ha hecho un nombre para sí mismo, otras soluciones ofrecen diferentes ventajas que podrían ser una mejor opción dependiendo de lo que necesites y cómo manejas tu servicio de soporte.
¿Qué es Decagon AI?
Entonces, ¿qué es exactamente Decagon AI? Es una startup que se centra en proporcionar soluciones avanzadas de IA generativa específicamente para equipos de soporte al cliente en empresas más grandes. Su objetivo principal es utilizar modelos de IA potentes (llamados LLMs) para automatizar tareas de servicio al cliente. Jesse Zhang y Ashwin Sreenivas fundaron Decagon en 2023, y ya han recibido una buena parte de inversión de las principales firmas de capital de riesgo, lo que demuestra el gran interés que hay en este tipo de tecnología.
La plataforma está construida utilizando tecnología avanzada de procesamiento de lenguaje natural (NLP) y aprendizaje automático. Utilizan modelos de IA fundamentales de grandes nombres como OpenAI, Anthropic y Cohere. Luego, añaden encima los datos específicos de tu empresa: cosas como tus artículos del centro de ayuda y conversaciones pasadas con clientes. Decagon tiene como objetivo crear “agentes de IA similares a humanos” que realmente puedan entender lo que los clientes están preguntando, adivinar lo que podrían necesitar a continuación y dar respuestas personalizadas de inmediato, casi como lo haría un agente humano.
Características principales de Decagon AI
Decagon AI viene con un conjunto de características diseñadas para automatizar y mejorar cómo manejas los chats y correos electrónicos de servicio al cliente digital. Aquí hay un vistazo a algunas de las cosas clave que puede hacer:
- Respuestas inteligentes y contextuales: Genera respuestas precisas y personalizadas extrayendo información de chats pasados, detalles del cliente e historial actual.
- Aprende a medida que avanza: Mejora con el tiempo aprendiendo de las interacciones con los clientes para comprender mejor la intención y manejar nuevas preguntas.
- Maneja múltiples canales a gran escala: Se conecta con chat, correo electrónico y voz para gestionar conversaciones a través de plataformas para una experiencia consistente.
- Proporciona información útil: Ofrece análisis a través de Watchtower para monitorear el rendimiento del agente de IA, detectar tendencias e identificar necesidades de capacitación.
- Automatiza tareas para mayor eficiencia: Automatiza tareas repetitivas y realiza acciones complejas como procesar reembolsos o cancelaciones a través de conexiones API (por ejemplo, con Stripe). Stripe incluso compartió una historia sobre el uso de Decagon para esto.
Estas características posicionan a Decagon AI como una herramienta centrada en automatizar interacciones con los clientes y manejar un gran volumen de solicitudes, especialmente las rutinarias.
Precios de Decagon AI explicados
Una cosa que notarás de inmediato sobre Decagon AI es que no parecen compartir sus precios públicamente. No encontrarás niveles de precios en su sitio web, y los detalles no son fáciles de encontrar en otros lugares. Esto puede hacer que sea un poco complicado si estás tratando de averiguar tu presupuesto o compararlos con otras opciones.
Sin embargo, los informes sugieren que Decagon utiliza modelos de precios basados en cuánto usas el servicio. Estos típicamente incluyen:
- Precios por conversación: Esta es una tarifa fija por cada interacción que maneja la IA, incluso si no resuelve realmente el problema del cliente.
- Precios por resolución: Esta tarifa es más alta, pero solo se te cobra cuando el agente de IA resuelve con éxito el problema del cliente sin que un humano necesite intervenir.
Aquí hay un vistazo rápido:
| Modelo de Precio | Descripción Básica | Posibles Desventajas |
|---|---|---|
| Por conversación | Tarifa fija por interacción de IA | Los costos pueden acumularse rápidamente, menos incentivo para que la IA resuelva completamente los problemas |
| Por resolución | Tarifa más alta, solo en resolución exitosa de IA | Puede ser poco claro qué cuenta como una “resolución”, lo que dificulta predecir los costos |
| eesel AI | Transparente, basada en interacciones, incluye cantidad de uso | Ninguna (está diseñada para ser predecible y proporcionar un valor claro) |
Mientras que el modelo por resolución suena como si solo pagas por el éxito, el contexto señala que la mayoría de los equipos terminan usando el precio por conversación. ¿Por qué? Porque simplemente es más fácil predecir los costos, incluso si averiguar qué cuenta como una “resolución” puede ser debatido.
El principal problema con este enfoque no tan transparente y basado en el uso es que puede ser impredecible.
- Costos impredecibles: La falta de tarifas iniciales claras, límites de uso o ejemplos hace que el presupuesto sea difícil, con costos que pueden aumentar rápidamente durante períodos de alta demanda.
Esto es bastante diferente del modelo de precios claro y basado en interacciones que obtienes con eesel AI. eesel AI ofrece niveles de precios directos basados en cuántas interacciones tienes, lo que hace que los costos sean predecibles y evita tarifas sorpresas. No hay cargo adicional por agente, lo que lo convierte en una forma económica de aumentar la productividad de tu equipo de soporte a medida que creces. Esta claridad significa que las empresas pueden planificar su gasto con confianza y medir cuánto valor están obteniendo.
Dónde Decagon AI podría no ser la opción perfecta
Ahora, aunque Decagon AI tiene una visión interesante para automatizar el soporte al cliente, la información disponible sugiere que hay algunos puntos donde podría no funcionar perfectamente para cada negocio. Esto es especialmente cierto para las empresas con configuraciones complicadas o aquellas que dependen de una mezcla de agentes de IA y humanos trabajando juntos.
- Integración limitada con herramientas de gestión de fuerza laboral: No se conecta profundamente con herramientas para gestionar horarios de agentes humanos, colas o visibilidad de carga de trabajo, lo que dificulta la coordinación en equipos mixtos.
- Dificultad para manejar grandes picos en la demanda: Los informes sugieren que la plataforma puede ralentizarse durante períodos de alta demanda, lo que lleva a respuestas más lentas, errores o escalaciones inesperadas a agentes humanos.
- Colaboración complicada entre IA y humanos: Pasar conversaciones a agentes humanos de manera fluida puede ser difícil, con la posible pérdida de contexto obligando a los clientes a repetir lo que dijeron.
También parece haber algunos puntos complicados en cómo trabajan juntos la IA y los humanos. Mientras que Decagon busca que la IA resuelva problemas por sí sola, pasar una conversación de manera fluida a un agente humano puede ser complicado. A veces, los detalles importantes pueden no trasladarse completamente cuando se escala un ticket, obligando a los clientes a repetir lo que dijeron o a los agentes a revisar el historial. Si no está claro cómo y cuándo pasar la conversación, puede causar retrasos y frustrar tanto a los clientes como a tu equipo. Esto contrasta con lo importante que es que la IA y los humanos trabajen de la mano en el mundo del soporte actual.
En última instancia, la información sugiere que el diseño de Decagon AI está optimizado para la velocidad y para permitir que la IA funcione por sí sola. Esto a veces significa que se enfoca en automatizar tareas individuales en lugar de coordinar todo. Si bien parece ser bueno manejando trabajos específicos, podría no tener la profundidad necesaria para gestionar personas, canales, flujos de trabajo y sistemas todos juntos en entornos de soporte complejos y mixtos. Y coordinar todas esas piezas es donde muchas empresas encuentran el mayor beneficio.
Estas posibles limitaciones apuntan a problemas comunes que soluciones de IA flexibles como eesel AI están diseñadas para manejar. eesel AI se enfoca en integrarse sin problemas, funcionar de manera confiable y asegurarse de que la IA y los humanos trabajen bien juntos.
Alternativas a Decagon AI
Decagon AI es definitivamente uno de los nombres que escucharás en el mundo del soporte de IA, pero no es la única opción disponible. Y para muchos equipos, podría no ser la más completa. Otras plataformas tienen diferentes fortalezas que podrían ser una mejor opción dependiendo de cómo funcionen tus operaciones. Por ejemplo, Voiceflow es conocido por ayudar a los equipos a construir experiencias de IA personalizadas rápidamente, mientras que Assembled se destaca por su sólida base en la gestión de la fuerza laboral y por ayudarte a coordinar tus operaciones.
eesel AI se destaca como una alternativa poderosa, especialmente para empresas que necesitan flexibilidad, conexiones más profundas con sus herramientas existentes y costos que pueden predecir, todo sin perderse las características avanzadas de IA. Si bien Decagon podría ser excelente en la automatización de tareas específicas, eesel AI está diseñado para integrarse perfectamente en tu configuración de soporte actual y mejorar los flujos de trabajo de una manera que puedes personalizar más fácilmente.
Aquí te mostramos cómo eesel AI ayuda con algunas de las cosas donde plataformas como Decagon podrían quedarse cortas:
- Entrenamiento Flexible: Entrena bots en más de 100 fuentes (tickets pasados, documentos internos, centros de ayuda, etc.) con sincronización automática para la información más reciente.
- Acciones y Flujos de Trabajo Personalizables: Permite que los bots realicen acciones como obtener información del cliente, manejar reembolsos o actualizar cuentas utilizando Acciones API Personalizadas con control detallado.
- Transición Suave entre IA y Humanos: Diseñado para equipos mixtos con transferencia completa de contexto durante las transiciones y una extensión de navegador de Asistente/Copiloto de IA para agentes humanos.
- Precios Predecibles: Ofrece precios claros basados en interacciones sin tarifas por agente, asegurando costos predecibles a medida que escalas.
- Herramientas de Prueba Sólidas: Proporciona herramientas para probar las respuestas de los bots utilizando tickets pasados, ajustar el comportamiento y desplegar selectivamente a agentes/equipos.
Básicamente, eesel AI está diseñado para conectarse profundamente con las herramientas y flujos de trabajo que ya utilizas. Ofrece una solución de IA flexible, rentable y altamente personalizable que trabaja con tu equipo humano, no solo intenta reemplazarlos. Puedes aprender más sobre el enfoque de eesel AI en https://eesel.ai/es.
Decagon AI vs. eesel AI: Una comparación
Vamos a comparar rápidamente Decagon AI y eesel AI en algunos puntos clave:
| Característica | Decagon AI | eesel AI |
|---|---|---|
| Modelo de Precios | No público, basado en uso (por conversación/por resolución) | Claro, basado en interacciones, sin tarifas por agente |
| Fuentes de Entrenamiento | Centros de ayuda, conversaciones pasadas, datos de la empresa | 100+ fuentes (tickets pasados, documentos internos, centros de ayuda, etc.), sincronización automática |
| Personalización | Tono básico, AOPs | Control detallado del tono, prompts/acciones personalizadas, soporta múltiples bots |
| Transferencia AI-Humano | Puede ser complicado, el contexto puede perderse | Suave, el contexto se mantiene con el ticket, el Asistente/Copiloto de IA ayuda a los agentes |
| Integración de la Fuerza Laboral | Limitada | Conecta con mesas de ayuda, soporta flujos de trabajo de agentes, proporciona información |
| Pruebas | Limitadas antes del lanzamiento | Simulación en tickets pasados, implementación selectiva, pruebas de extensión de navegador |
| Accionabilidad | Puede realizar acciones a través de API | Acciones de API personalizadas, acciones de comercio electrónico, automatización de flujos de trabajo flexible |
Esta comparación muestra que, mientras Decagon AI se centra mucho en dejar que la IA trabaje por su cuenta, eesel AI pone más énfasis en ser flexible, conectándose con tus herramientas existentes y asegurando que los agentes de IA y humanos trabajen juntos sin problemas. Además, lo hace con costos que son claros y predecibles.
¿Es Decagon AI adecuado para tu negocio? (Y cuándo considerar alternativas)
Entonces, ¿es Decagon AI la opción perfecta para ti? Parece que podría ser una opción sólida para empresas de rápido crecimiento, digitales primero, que manejan muchas solicitudes de soporte y realmente quieren automatizar tareas rutinarias y simples. Empresas como ClassPass, que supuestamente usó Decagon para manejar millones de conversaciones y reducir costos significativamente, muestran lo bien que puede funcionar cuando tu objetivo principal es automatizar rápidamente preguntas comunes porque tienes un gran volumen. Si tu mayor dolor de cabeza es desviar toneladas de tickets simples y estás bien con que la IA trabaje principalmente por su cuenta, Decagon podría ser una buena elección y lo que eesel AI puede hacer fácilmente.
Sin embargo, si tu configuración de soporte es complicada, requiere un trabajo en equipo cercano entre agentes de IA y humanos, lidia con aumentos impredecibles en la cantidad de solicitudes que recibes, necesita conexiones profundas con herramientas que gestionan la carga de trabajo de tu equipo, o si realmente necesitas precios que sean claros y predecibles, las posibles limitaciones de Decagon podrían convertirse en problemas significativos. Cuando las transferencias suaves, las formas de trabajo flexibles, una vista completa de tus operaciones y costos predecibles son prioridades altas, tiene sentido considerar alternativas que estén diseñadas para coordinar todo y trabajar en entornos mixtos de humanos e IA. eesel AI está diseñado específicamente para este tipo de situaciones, ofreciendo la flexibilidad y el control que necesitas para operaciones de soporte más involucradas.
Encontrar el socio de soporte de IA adecuado
Elegir la plataforma de soporte de IA adecuada no se trata solo de elegir una herramienta que pueda responder preguntas. Se trata realmente de encontrar un socio que se ajuste a cómo gestionas tus operaciones, cuán complejos son tus flujos de trabajo y cómo es tu presupuesto. Decagon AI es un jugador notable que se centra en automatizar conversaciones con clientes, pero es importante mirar de cerca sus características, dónde podría fallar y su estructura de precios en comparación con lo que necesitas específicamente.
Si estás buscando una solución de IA que se integre perfectamente en tu mesa de ayuda existente, ofrezca precios en los que puedas confiar y te brinde la flexibilidad necesaria para entornos de soporte complejos y mixtos de humanos e IA, eesel AI podría ser justo lo que necesitas.
Puedes ver lo que eesel AI puede hacer comenzando una prueba gratuita o reservando una demostración para ver de primera mano cómo puede mejorar tus flujos de trabajo de soporte al cliente.
