Hablemos de ese momento crítico en el servicio al cliente: cuando una IA pasa la conversación a un humano. Si se hace bien, es una experiencia fluida y útil. Si se hace mal, tienes un cliente frustrado. Es donde la velocidad de la automatización debe encontrarse con la pericia humana, sin ningún bache incómodo en el camino.
Los mejores agentes de IA no solo son buenos respondiendo preguntas; son lo suficientemente inteligentes como para saber cuándo apartarse.
Fin AI de Intercom es un gran nombre en este campo, manejando millones de conversaciones. Pero, ¿cómo gestiona realmente ese traspaso crucial a un agente humano? Vamos a analizar cómo se configuran los traspasos de Fin AI, profundizar en algunas de las limitaciones de su enfoque y mostrarte cómo puede ser una alternativa más moderna, flexible y predecible.
¿Qué son los traspasos de Fin AI?
Un traspaso de Fin AI es simplemente el proceso de mover un chat de cliente desde Fin, la IA de Intercom, a una persona de tu equipo. La idea es involucrar a un humano cuando una pregunta se vuelve demasiado compleja, el cliente está molesto o la solicitud es algo que la IA simplemente no puede hacer por sí sola.
Se supone que esto evita que los clientes se queden atrapados en ese temido "bucle de bot" que todos hemos experimentado. En teoría, es un concepto simple. En realidad, configurarlo dentro de Intercom significa que tienes que unir varias herramientas y configuraciones diferentes, lo que puede volverse complicado bastante rápido.
Cómo funcionan los traspasos de Fin AI: disparadores y flujos de trabajo
Podrías esperar un único y ordenado panel de control para gestionar los traspasos de Fin. En cambio, los controles están repartidos por varias funciones de automatización dentro de Intercom. Esto crea varias capas de configuración que tienes que conectar y vigilar.
Uso de los flujos de trabajo de Intercom para el enrutamiento básico
Tu principal punto de control es el paso "Dejar que Fin responda" dentro de un flujo de trabajo de Intercom. Aquí es donde le das a la IA la primera oportunidad de responder a un cliente. Si Fin no puede encontrar una buena respuesta o si el cliente simplemente escribe "hablar con un humano", se supone que la conversación seguirá una ruta que has construido en el flujo de trabajo que lleva al equipo correcto.
Una captura de pantalla del creador de flujos de trabajo de Intercom, que ilustra cómo se configuran los traspasos de Fin AI.El principal quebradero de cabeza aquí es que tienes que construir y gestionar estas reglas de traspaso en un creador de flujos de trabajo separado. Añade un paso extra a lo que parece que debería ser una parte central de la configuración de la IA. Un sistema más intuitivo tendría estas reglas integradas. Por ejemplo, eesel AI utiliza un único motor de flujo de trabajo donde puedes trazar toda tu lógica de escalada en un solo lugar, sin necesidad de saltar a un constructor de automatización diferente.
Configuración de escaladas con la guía de Fin
Intercom también tiene una función llamada "Guía de Fin", que te permite dar instrucciones a Fin en lenguaje sencillo. Puedes escribir indicaciones como: "Si un cliente menciona 'cancelar mi cuenta' o parece enojado, envíalo al equipo de retención de inmediato".
Una imagen que muestra la función de guía de Fin, donde los usuarios pueden introducir instrucciones en lenguaje sencillo para los traspasos de Fin AI.Esto suena flexible, pero el truco es que tienes que redactar tus instrucciones a la perfección. La interpretación de la IA no siempre es consistente, lo que significa que podrías no obtener los traspasos predecibles y sólidos que necesitas para asuntos importantes.
Traspasos avanzados con conectores de datos
¿Necesitas hacer algo más complicado, como crear un ticket en un servicio de asistencia externo como Zendesk? Para eso, Fin se basa en "Conectores de datos". Básicamente, son llamadas a la API que conectan Intercom con otro software.
El problema es que configurarlos casi siempre requiere un desarrollador. Si eres un gerente de soporte que quiere construir y ajustar sus propias herramientas sin tener que esperar por los recursos de ingeniería, esto puede ser un gran cuello de botella. Este es exactamente el tipo de fricción que una plataforma como eesel AI está diseñada para eliminar. Con integraciones de un solo clic para los principales servicios de asistencia, puedes configurar acciones avanzadas y traspasos a otras plataformas sin tocar una sola línea de código.
Las limitaciones del modelo de traspasos de Fin AI
Más allá de la complicada configuración, hay algunos desafíos del mundo real que los equipos enfrentan cuando intentan escalar su soporte con Fin.
El costo impredecible de la tarificación basada en resoluciones
Este es un punto importante. Fin cobra $0.99 por resolución. A primera vista, eso podría parecer razonable. Pero crea un problema extraño: tus costos son impredecibles y, de hecho, pueden aumentar a medida que tu IA mejora. Cuanto más tiempo dediques a mejorar tu base de conocimientos y entrenar a la IA, más resoluciones obtiene y más alta es tu factura. Esencialmente, se te penaliza por hacer un buen trabajo.
¿Y qué pasa con las conversaciones que no terminan bien? Si un cliente obtiene una mala respuesta y simplemente abandona el chat sin pedir hablar con un humano, aún podría contarse como una resolución. Eso significa que podrías estar pagando por experiencias que dejan a los clientes frustrados.
Esto es un cambio total respecto a cómo funciona la tarificación de eesel AI. Nuestros planes se basan en tu volumen total de conversaciones, no en cuántos tickets cierra la IA. Esto te permite concentrarte en mejorar tu tasa de automatización sin preocuparte por una sorpresa desagradable en tu factura.
Rigidez del flujo de trabajo y proliferación de herramientas
Como hemos visto, lograr que los traspasos funcionen bien en Fin significa que estás saltando constantemente entre flujos de trabajo, guías y conectores de datos. Esta configuración fragmentada hace que todo el sistema sea difícil de gestionar, solucionar problemas y hacer crecer. A menudo parece menos que estás usando una plataforma de IA cohesiva y más que estás tratando de añadir una función de IA a un sistema más antiguo y rígido.
Visibilidad limitada antes de la puesta en marcha
Toda esta complejidad crea riesgos. Fin tiene una función de vista previa, but es realmente difícil saber cómo se comportarán todas estas reglas interconectadas cuando los clientes reales comiencen a hacer preguntas inesperadas. No hay un entorno de pruebas adecuado donde puedas ver el panorama completo antes de lanzar.
Esta imagen muestra la interfaz de pruebas de Fin AI, destacando la visibilidad limitada antes de que los traspasos de Fin AI se pongan en marcha.Esto generalmente lleva a "arreglarlo sobre la marcha", donde los equipos se apresuran a ajustar las reglas mientras los clientes ya están en el sistema, lo que nunca es una buena imagen. Es por eso que el modo de simulación de eesel AI es tan útil. Puedes probar de forma segura toda tu configuración de IA, incluida toda tu lógica de traspaso, con miles de tus tickets históricos reales. Te da un pronóstico claro de tu tasa de resolución y ahorro de costos antes de que un solo cliente interactúe con él.
Un mejor enfoque para los traspasos de Fin AI: un motor flexible y transparente
Entonces, ¿cómo es un mejor sistema de traspaso de IA? Realmente se basa en tres ideas simples: control, contexto y confianza.
Empezar con automatización selectiva y despliegue gradual
Un gran sistema de IA no debería obligarte a apostarlo todo desde el primer día. Deberías poder elegir exactamente qué tipo de tickets maneja la IA. Por ejemplo, podrías comenzar automatizando solo las preguntas de "restablecimiento de contraseña" y hacer que la IA pase todo lo demás a un humano con un 100% de certeza.
Este tipo de control granular es el corazón de eesel AI. Nuestro motor de flujo de trabajo totalmente personalizable te permite definir reglas exactas sobre qué se automatiza y qué se traspasa, para que puedas implementar la automatización a tu propio ritmo.
Unificar el conocimiento para traspasos más inteligentes
Para un traspaso verdaderamente fluido, el contexto lo es todo. La IA y el agente humano que toma el relevo necesitan trabajar con el mismo manual de estrategias. Esto significa obtener información de más que solo tus artículos de ayuda públicos; incluye información de tickets anteriores y tus documentos internos en herramientas como Confluence o Google Docs.
eesel AI se conecta a todas tus fuentes de conocimiento de inmediato. Esto asegura que cuando ocurre un traspaso, el agente humano tiene la historia completa sin hacer que el cliente se repita.
Una representación visual de cómo Intercom conecta diversas fuentes de conocimiento, lo cual es crucial para traspasos inteligentes de Fin AI.Probar con confianza mediante una simulación robusta
Antes de ponerlo en marcha, deberías tener respuestas sólidas a preguntas como: "¿Qué porcentaje de nuestros tickets serán traspasados?" y "¿Esos tickets van a las personas adecuadas?". Una herramienta de simulación potente no es solo un lujo; es esencial para cualquier plataforma seria de soporte con IA. Elimina las conjeturas de la ecuación y te permite lanzar con total confianza.
Entendiendo en detalle la tarificación de los traspasos de Fin AI
Para darte una imagen completa, aquí tienes un desglose sencillo de la tarificación de Fin AI. Ese modelo por resolución es el punto clave a vigilar al intentar predecir tus costos.
| Componente | Costo | Notas |
|---|---|---|
| Agente Fin AI | $0.99 / resolución | Mínimo de 50 resoluciones al mes. |
| Puesto de Intercom Helpdesk | Desde $29 / puesto / mes | Requerido si usas la suite completa de Intercom. |
| Complemento Copilot | $35 / usuario / mes | Para funciones de asistencia al agente en la bandeja de entrada. |
La conclusión es que a medida que tu tasa de resolución aumenta, también lo hace tu factura. Esto puede dificultar la elaboración de presupuestos e incluso podría desanimar a los equipos a sacar el máximo provecho de su IA.
Más allá de los rígidos traspasos de Fin AI para una mejor experiencia del cliente
Si bien los traspasos de Fin AI pueden funcionar, dependen de una configuración complicada de herramientas separadas dentro del ecosistema de Intercom. Esta fragmentación, junto con un modelo de precios impredecible que puede penalizarte por tener éxito, crea desafíos reales para los equipos que desean construir una operación de soporte fluida y escalable.
El futuro de la IA en el servicio al cliente pertenece a plataformas construidas desde cero para ser simples, potentes y predecibles. Se trata de darte un control detallado sobre tu automatización y la confianza para escalarla sin preocuparte por costos ocultos o complejidad.
Si buscas una solución de soporte con IA que puedas configurar en minutos, probar con datos reales y escalar sin facturas sorpresa, podría ser el momento de probar un enfoque diferente.
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Preguntas frecuentes
Los traspasos de Fin AI se refieren al proceso en el que la IA de Intercom, Fin, transfiere un chat de un cliente a un agente humano. Esto ocurre cuando una consulta es demasiado compleja, el cliente está frustrado o la IA no puede resolver la solicitud de forma independiente. El objetivo es asegurar que los clientes no se queden atascados en bucles de bots y reciban la pericia humana cuando sea necesario.
La configuración de los traspasos de Fin AI implica configurar diversas herramientas dentro de Intercom, incluyendo los pasos "Dejar que Fin responda" en los flujos de trabajo para el enrutamiento básico, la "Guía de Fin" para instrucciones específicas y los conectores de datos para integraciones con sistemas externos. Esto a menudo requiere unir múltiples configuraciones en diferentes paneles.
Las limitaciones clave incluyen un modelo de precios impredecible basado en resoluciones que puede aumentar los costos a medida que mejora la IA, la rigidez del flujo de trabajo debido a una configuración fragmentada y una visibilidad limitada para las pruebas antes de la puesta en marcha. Esto puede dificultar la gestión y el escalado para los equipos de soporte.
Los traspasos de Fin AI tienen un precio de $0.99 por resolución, lo que significa que tus costos aumentan a medida que la IA resuelve con éxito más conversaciones. Este modelo puede ser impredecible porque mejorar el rendimiento de tu IA conduce directamente a facturas más altas, penalizándote efectivamente por una automatización exitosa.
Aunque Fin ofrece una función de vista previa, el blog sugiere que es difícil simular completamente traspasos complejos de Fin AI. Esto a menudo lleva a "arreglarlo sobre la marcha", ya que no hay un entorno de pruebas robusto para probar todas las reglas interconectadas con datos históricos reales antes del lanzamiento.
El blog da a entender que el control granular sobre los traspasos de Fin AI puede ser un desafío debido a la rigidez del flujo de trabajo. Un mejor enfoque, como se destaca, permitiría una automatización selectiva donde defines reglas exactas sobre qué tickets maneja la IA frente a los que se escalan inmediatamente.
