Una guía práctica de las tareas de Intercom Fin y sus alternativas

Todos sabemos que los chatbots estándar son geniales para las cosas simples. Pueden buscar un artículo de ayuda o explicar una política de devoluciones sin problemas. Pero ¿qué pasa cuando un cliente pregunta algo un poco más complicado, como «Necesito cambiar la dirección de envío del pedido que hice ayer»? Ahí es donde un bot básico suele rendirse.

Los equipos de soporte modernos se enfrentan cada día a más de estos problemas complejos y de varios pasos, ya sea procesar un reembolso, solucionar un error específico o reprogramar una entrega.

Este es exactamente el problema para el que se crearon las tareas Fin de Intercom. Permiten que los agentes de IA sigan procedimientos específicos para tomar medidas y resolver problemas.

En este artículo, explicaremos qué son las tareas Fin, cómo funcionan y dónde destacan. Y lo que es más importante, analizaremos sus limitaciones clave y veremos una alternativa más flexible e independiente de la plataforma para los equipos que desean una automatización seria sin quedar atrapados en un único ecosistema.

¿Qué son las tareas Fin de Intercom?

Las tareas Fin son una función del agente de IA Fin de Intercom que te permite crear flujos de trabajo automatizados para gestionar consultas de clientes que requieren varios pasos. Es la diferencia entre un bot que puede responder preguntas y un bot que realmente puede hacer las cosas.

En lugar de simplemente encontrar una respuesta en una base de conocimientos, una tarea Fin está diseñada para seguir un guion de instrucciones que tú creas. Puede conectarse con sistemas externos (como la base de datos de pedidos de tu empresa) y guiar al usuario a través de un proceso de principio a fin.

Para lograrlo, utilizan algunos ingredientes clave:

• Activadores: Descifrar lo que el cliente intenta hacer.

• Instrucciones: Una receta paso a paso para que la IA la siga.

• Conectores de datos: El puente hacia tus otras aplicaciones que permite a la IA obtener o actualizar información.

Veamos cómo encajan estas piezas.

Cómo funcionan las tareas Fin: configuración y características principales

Aunque la promesa de automatizar flujos de trabajo complejos suena genial, el proceso de configuración en sí mismo puede traer algunos dolores de cabeza. Echemos un vistazo a lo que se necesita para crear tareas Fin.

Definir activadores e instrucciones con lenguaje natural

Todo comienza diciéndole a la IA cuándo debe lanzar una tarea específica. Por ejemplo, si un cliente menciona «reembolso», «devolución» o «devolver dinero», podrías configurarlo para que active tu tarea «Procesar reembolso». Ayudas a la IA a aprender dándole ejemplos positivos y negativos de preguntas de clientes.

Después de eso, escribes los pasos que la IA debe seguir usando instrucciones en lenguaje sencillo. Podrías escribir algo como:

1. Pide al cliente su número de pedido.

2. Verifica si el pedido es elegible para un reembolso.

3. Si lo es, procesa el reembolso e informa al cliente.

4. Si no, explica por qué y sugiere otras opciones.

Usar «lenguaje natural» suena fácil en teoría, pero lograr que funcione de manera consistente requiere muchos ajustes y pruebas. La configuración puede volverse bastante frustrante, especialmente si tienes varias tareas similares que podrían confundir a la IA. Es un método muy diferente a un sistema que puede aprender el contexto por sí solo simplemente leyendo las conversaciones pasadas de tu equipo.

El papel de los conectores de datos y los webhooks

Para que una tarea Fin haga algo realmente útil, como verificar el estado de un pedido, necesita una forma de comunicarse con tus otras herramientas. Intercom utiliza «Conectores de datos» y «Webhooks» para esto, que son simplemente términos técnicos para las formas de hablar con las API de otras aplicaciones.

Aquí es donde las cosas pueden volverse un poco técnicas. Como mencionan las propias guías de Intercom, configurarlos a menudo significa que necesitarás involucrar a tu equipo de ingeniería para crear o configurar las API. Esta dependencia de los desarrolladores puede convertirse en un verdadero cuello de botella, impidiendo que tu equipo de soporte pueda crear y lanzar automatizaciones de forma rápida e independiente.

Probar las tareas Fin con simulaciones

Para ser justos, Intercom proporciona una función de simulación para que puedas probar tus tareas antes de que se activen con los clientes. Esto es imprescindible para cualquier automatización, ya que te ayuda a detectar errores en tu lógica y ver cómo se comportará la IA en diferentes situaciones.

El único problema es que esta función sirve principalmente para verificar un flujo de trabajo que ya has decidido y construido a mano. No te ayuda a descubrir qué deberías automatizar en primer lugar. Te quedas mirando una página en blanco, adivinando qué procesos te darán el mayor rendimiento.

¿No sería mejor simular una IA sobre miles de tus tickets de soporte pasados antes de construir nada? Por ejemplo, herramientas como eesel AI te ofrecen un análisis instantáneo de tu historial de conversaciones para mostrarte exactamente qué tipos de tickets son los mejores candidatos para la automatización. Incluso puede predecir tu tasa de resolución potencial, dándote un plan basado en datos en lugar de una página en blanco.

Casos de uso comunes para las tareas Fin en diferentes industrias

El verdadero poder de una IA procedimental radica en su capacidad para manejar las solicitudes repetitivas, de alto volumen y ligeramente complejas que ocupan gran parte del día de tu equipo. Aquí hay algunos ejemplos donde las tareas Fin podrían ser una buena opción:

• E-commerce: Automatizar cancelaciones de pedidos, actualizar direcciones de envío, procesar solicitudes de devolución y verificar el estado de los reembolsos. Todos estos son procesos estructurados que encajan bien con una IA paso a paso.

• SaaS: Gestionar cambios de suscripción como actualizaciones o degradaciones, guiar a los usuarios a través de la solución de problemas técnicos básicos, solucionar problemas de inicio de sesión y gestionar solicitudes de reembolso basadas en reglas de elegibilidad claras.

• Fintech: Guiar a los usuarios a través de disputas de transacciones, verificar la identidad de un cliente antes de que realice cambios en la cuenta e investigar por qué falló un pago.

Estos son precisamente los tipos de flujos de trabajo en los que un agente de IA flexible puede marcar una gran diferencia. Pero la clave es darle a ese agente acceso a todas tus herramientas de negocio, no solo a un helpdesk. Por ejemplo, un agente de IA de eesel AI puede abordar un problema de inicio de sesión en un SaaS extrayendo información de tus tickets pasados de Zendesk y tus documentos internos de solución de problemas almacenados en Confluence al mismo tiempo.

Limitaciones clave a considerar antes de adoptar las tareas Fin

Si bien la idea detrás de las tareas Fin es sólida, el enfoque de Intercom viene con algunas desventajas importantes que debes considerar antes de lanzarte.

El desafío de la dependencia de la plataforma

Quizás el mayor inconveniente es que las tareas Fin solo funcionan dentro del ecosistema de Intercom. Si tu equipo ya usa y le encanta Zendesk, Freshdesk, Jira Service Management u otro helpdesk, esta automatización avanzada está completamente fuera de tu alcance.

Para obtenerla, tendrías que trasladar toda tu operación de soporte a Intercom, lo que es un proyecto masivo, disruptivo y costoso. Te ves obligado a elegir tu helpdesk y tu herramienta de automatización como un paquete único de todo o nada.

Esto está muy lejos de una solución independiente de la plataforma. eesel AI está diseñado para conectarse directamente al helpdesk que ya estás utilizando. Puedes añadir una potente automatización basada en tareas a Zendesk, Freshdesk, Gorgias y otros, sin tener que pasar por un doloroso proyecto de «borrón y cuenta nueva».

La realidad de una configuración compleja y no autoservicio

Durante bastante tiempo, las tareas Fin estuvieron en «disponibilidad gestionada», que a menudo es solo una forma elegante de decir que la configuración es tan complicada que necesitas ayuda práctica del equipo de servicios profesionales del proveedor.

Como hemos visto, crear buenas tareas implica más que solo escribir instrucciones. Tienes que meterte en el meollo de las configuraciones de API y coordinarte con tu equipo de ingeniería. Eso es un gran obstáculo para la mayoría de los equipos de soporte que solo quieren hacer las cosas.

Aquí es donde un enfoque de «listo en minutos, no en meses» realmente cambia las reglas del juego. eesel AI está diseñado para ser completamente autoservicio. Puedes conectar tu helpdesk con un solo clic, dejar que la IA se entrene con tus tickets pasados y fuentes de conocimiento, y lanzar un agente completamente funcional sin tener que hablar con un vendedor.

La falta de precios transparentes y predecibles

Las funciones avanzadas como las tareas Fin suelen estar incluidas en costosos planes empresariales que vienen con precios poco claros y contratos a largo plazo. Puede ser difícil saber el costo real de la función que deseas, y tu factura puede crecer de formas inesperadas a medida que aumenta tu volumen de tickets.

Un enfoque mucho mejor es un modelo de precios claro y transparente. Por ejemplo, los precios de eesel AI se basan en un volumen de interacción mensual predecible, no en confusas tarifas por resolución que en realidad te castigan por hacerlo bien. Incluso puedes comenzar con un plan flexible de mes a mes y cancelar en cualquier momento, lo que te brinda una forma sin riesgos de demostrar su valor.

Una mejor manera de automatizar flujos de trabajo de soporte complejos

La idea detrás de las tareas Fin es definitivamente el futuro del soporte al cliente. La automatización de resoluciones de varios pasos es cómo los grandes equipos escalarán y liberarán a sus agentes para un trabajo más interesante y estratégico.

Pero la versión de Intercom te obliga a hacer grandes concesiones: estás atado a su plataforma, la configuración es técnica y lenta, y los precios son confusos.

Para los equipos que quieren todo el poder de la automatización sin ataduras, hay una mejor manera. eesel AI ofrece un camino más flexible y directo hacia el mismo destino. Las diferencias clave son bastante claras:

• Funciona con tu helpdesk actual, por lo que no tienes que cambiar de plataforma.

• Es completamente autoservicio y fácil de lanzar, por lo que los equipos de soporte pueden construir lo que necesitan sin esperar a los ingenieros.

• Su simulación utiliza tus datos históricos reales, por lo que sabes qué automatizar y qué resultados esperar.

• Sus precios son transparentes y predecibles, por lo que puedes escalar sin sorpresas desagradables en tu factura.

Si estás listo para automatizar más que solo las preguntas fáciles, puedes ver la diferencia por ti mismo. ¿Por qué no iniciar una prueba gratuita de eesel AI y tener tu primer agente de IA en funcionamiento en solo unos minutos?