¿Qué es Level AI?
Level AI es una plataforma de contact center que puntúa, entrena y automatiza en parte las conversaciones con clientes. El discurso actual de la página de inicio es «full stack AI agents for the entire customer experience journey», pero si miras en torno a qué está construido realmente el producto, sigue siendo control de calidad: comprobar si los agentes siguieron el guion y la política, y mantuvieron el tono que espera tu equipo.
Primero unos números, para que tengas una idea de la empresa. Level AI fue fundada por Ashish Nagar, antiguo responsable de producto en el equipo de Alexa de Amazon, y por el CTO Sumeet Khullar. Levantó una Serie C de 39,4 millones de dólares en julio de 2024, liderada por Adams Street Partners, con lo que la financiación total asciende a 73,1 millones. Su página About afirma más de 1.000 millones de interacciones con clientes analizadas al año en más de 100 empresas. Sus casos de estudio nombran a VistaPrint, Smartsheet y Extra Space Storage, y el post de la Serie C añade a Affirm, Penske y Carta.
Si quieres primero una visión más amplia de la empresa y el producto, empieza por mi guía de Level AI. En G2, 162 de sus 220 reseñas están en la categoría Contact Center Quality Assurance, y el reparto por tamaño de empresa es bastante claro: 123 reseñadores de empresas medianas y 72 de grandes empresas frente a 23 de pequeñas. En la práctica, es una herramienta hecha para equipos que tienen un departamento de QA, no para un equipo de soporte de dos personas.
Cómo analicé Level AI
Trabajo la cola de soporte de eesel todos los días, así que el QA es la parte del soporte con la que convivo: releer conversaciones, detectar la respuesta que era técnicamente correcta pero cayó mal, y averiguar si la solución es un problema de coaching o de documentación. Escribir feedback de QA útil es la mitad del trabajo. Esa es, más o menos, la lente con la que hice esta reseña.
Level AI está limitado a demos, no hay prueba gratuita ni centro de ayuda público, así que no pude probarlo con mi propia cola. En su lugar leí cada página de producto y FAQ, las notas de versión del Q1 y Q2 de 2026, seis casos de estudio de clientes, la página de seguridad y 220 reseñas de G2. También revisé todos los marketplaces donde pudiera esconderse un precio. Donde las propias páginas de Level AI se contradicen, lo señalo.
Un sesgo más que debo declarar de entrada: eesel lleva años poniendo IA en colas de soporte en vivo, y la lección que he visto confirmarse es que una puntuación de IA solo es tan buena como la prueba que hay detrás. Por eso cada despliegue de eesel se simula con tickets históricos antes de que el agente responda a nadie, y por eso leo las afirmaciones de precisión de Level AI con eso en mente.
Qué hace Level AI
Level AI vende una plataforma con cinco funciones unidas. La puntuación es el ancla aquí, y todo lo demás o la alimenta o actúa sobre lo que encuentra.
AutoQA y QA-GPT: el producto central
AutoQA es la razón principal por la que la mayoría de los equipos acaban comprando Level AI. La página del producto de QA promete puntuar «100 percent of calls, chats, emails, and bot conversations», frente a una base manual que Level AI sitúa en «often around 1% to 3%» de las interacciones. Esa brecha es, básicamente, todo el argumento a favor del QA asistido por IA.
El motor de puntuación es QA-GPT, que Level AI describe como un modelo propio entrenado con los datos de tu contact center y capaz de «evaluate over 90% of the standards and metrics that scorecards cover». Lo que me gusta es lo prácticos que resultan los mecanismos del scorecard en el día a día:
- Conserva tu propio scorecard. Puedes traer una rúbrica existente (incluidas las que usas para informes externos) o empezar con la biblioteca de preguntas preentrenadas de Level AI.
- Puntuación híbrida. Los puntos objetivos, como el saludo o la verificación de identidad, se puntúan automáticamente. Los subjetivos, como la empatía, pueden pasar a una persona, y luego ambos se suman en una sola puntuación.
- N/A condicional. Las preguntas se pueden desactivar por tipo de llamada o departamento, de modo que una disputa de facturación no se penalice por no hacer una oferta de ventas.
- Evidencia en cada respuesta. Cada puntuación automática viene con la cita de la transcripción y la marca de tiempo en la que se basa.
- Correcciones que enseñan. Los evaluadores pueden anular una puntuación, y esas correcciones retroalimentan cómo se puntúan las conversaciones futuras.
Para mí, ese rastro de evidencia importa más que el titular del 100 %. Si una puntuación es algo en lo que puedes hacer clic y comprobar, es una puntuación que un responsable de QA puede defender ante un agente. Si estás comparando enfoques, mi guía de QA para call centers explica cómo es una rúbrica defendible.
Dos cosas en las páginas del producto no encajan entre sí, y conviene conocerlas antes de sentarte en una demo. La página de QA dice que QA-GPT «even monitors agents' screens» para puntuar, mientras que la FAQ de grabación de pantalla dice que puntuar a partir de datos de pantalla sigue en la «product roadmap». Y la página de QA afirma que las revisiones son «10x faster», mientras que la landing de QA automatizado de Level AI dice «5x faster». Pregunta cuál se aplica a tu configuración.
Coaching y grabación de pantalla
El coaching va después de la puntuación. El módulo de coaching filtra conversaciones por puntuación de QA, sentimiento o tema, y los AI Workers redactan un plan de coaching personalizado que un gerente puede editar y enviar. Es una herramienta para después de la llamada; la guía en vivo está en Agent Assist.
La grabación de pantalla es la fortaleza más discreta del producto y fácil de pasar por alto. Captura hasta cuatro monitores con lo que Level AI llama una precisión de redacción de «90%+», y es la función detrás de una de las mejores citas de clientes del sitio: el Global Director of Quality de Vista dice que «added 'eyes' to a process where we only had 'ears' before». Si el coaching de agentes es tu objetivo principal, ten en cuenta que un reseñador enterprise de G2 dijo que la función de coaching «has not been used/adopted» en su empresa.
Agent Assist para llamadas en vivo
Agent Assist es un copiloto para los representantes humanos durante una llamada o chat. Transcribe en vivo, muestra la siguiente mejor acción y el artículo de conocimiento adecuado, escribe resúmenes de llamadas e incluye a Phi, un bot de conocimiento al que los agentes pueden preguntar en plena conversación para obtener una respuesta con citas. Los gerentes también reciben un tablero en vivo con el estado y el sentimiento de cada llamada, y además alertas de cumplimiento cuando un representante omite una divulgación obligatoria.
El widget se puede incrustar en Salesforce, Zendesk y Five9. Si estás sopesando esta categoría, mi recopilación de herramientas de agent assist lo compara con las alternativas.
iCSAT, Voice of the Customer y AI Workers
iCSAT es la puntuación de satisfacción inferida de Level AI. Combina un modelo de sentimiento, un modelo de esfuerzo del cliente (repeticiones, transferencias, tiempo) y si el problema se resolvió en una única puntuación para cada conversación, sin necesidad de encuesta. Es útil cuando solo una fracción de tus clientes responde alguna vez encuestas, aunque Level AI no publica la ponderación ni ninguna cifra de validación. Mi artículo sobre CSAT con IA explica el equilibrio que implican las puntuaciones inferidas.
La capa más nueva son los AI Workers, lanzados en mayo de 2026. Son agentes por rol que responden preguntas sobre tus datos de conversación, como «What are the top reasons for customers asking for a refund?», y Level AI dice que casi 100 equipos de CX enterprise habían ejecutado más de 25.000 ejecuciones de workers en el lanzamiento. Un límite que vale la pena anotar, según el lanzamiento de custom workers: todavía no puedes subir tus propios documentos de políticas o conocimiento a un custom worker.
Agentes virtuales para voz y chat
Level AI también construye bots que atienden directamente al cliente. La página del agente virtual describe «humanlike voice and chat agents in 50+ languages», y los lanzamientos de 2026 han sido muy de voz: llamadas salientes en septiembre y una función de Context Handoff que pasa al agente humano una ficha de información en cuatro partes y que, según Level AI, recorta de 60 a 90 segundos cada llamada escalada. El traspaso es el punto en el que la mayoría de los bots pierde la confianza del cliente, así que vale la pena leer sobre calidad de la escalación.
Lo inteligente es que Level AI evalúa a sus propios bots con VA Pulse, una puntuación ponderada en un 40 % por la toma de decisiones, un 35 % por velocidad y seguridad y un 25 % por calidad de la conversación, y cualquier respuesta más lenta de 2,5 segundos se marca como fallo. Pocos proveedores auditan sus bots con la misma rúbrica que a sus humanos, y este es uno de ellos.
Lo que no es, sin embargo, es un agente de tickets. El correo no es un canal listado del agente virtual, la página no nombra ningún helpdesk, y una búsqueda en el Marketplace de Zendesk de Level AI devuelve cero apps. Las cifras de latencia también difieren según la página: «<2 s» en la página del agente virtual y «<500 ms» en la página de Voice AI. Si buscas específicamente bots telefónicos, compáralo con mi lista de agentes de voz con IA.
¿Qué tan precisa es la puntuación con IA de Level AI?
Esta es la pregunta que decide si Level AI le ahorra tiempo a tu equipo de QA o le crea un segundo trabajo: revisar la IA. La respuesta honesta es que las afirmaciones se suavizan cuanto más de cerca las miras.
Esto es lo que dice cada fuente, una por una:
- El titular. La página de QA afirma que QA-GPT puntúa «the most subjective scorecard questions with near-100% accuracy». No se da método ni tamaño de muestra.
- La FAQ, en la misma página. «The accuracy of AI-based QA depends on how well the evaluation criteria and scoring logic are configured.» Esa es la más honesta de las dos frases, y la que deberías usar para planificar.
- El benchmark original. La publicación de lanzamiento de QA-GPT de 2023 afirmaba una precisión de «over 90%» «compared to a consensus of human QA managers». Es un tipo de prueba real, pero de nuevo no se da el tamaño de muestra.
- Las herramientas de 2026. AutoEval, de las notas de versión del Q1 de 2026, hace que un «deep-reasoning LLM» califique las mismas preguntas que AutoQA y muestra dónde discrepan. La pantalla de pruebas también tiene un modo Manual, que compara AutoQA con tus propios revisores humanos. Elige el modo manual, porque una segunda IA que coincida con la primera demuestra menos que tu mejor auditor coincidiendo.
- Los usuarios. En el resumen de pros y contras de G2, Inaccuracy es el contra principal con 17 menciones, y el resumen de G2 lo llama «inaccuracy in AI QA scores».
Nada de esto significa que la puntuación sea mala. La precisión también aparece como pro en 27 menciones de G2, y una rúbrica calibrada con criterios claros es donde los modelos rinden bien. Lo que significa es que la precisión se gana durante la configuración. La buena noticia es que Level AI te da la herramienta para ello: las nuevas preguntas de AutoQA se pueden probar con 50 conversaciones en un sandbox antes de salir en vivo. Usa ese sandbox con tus llamadas más difíciles, no con las más limpias, y tras el lanzamiento mantén a una persona muestreando cada semana una parte de las puntuaciones.
Esto refleja también lo que sale en las llamadas de ventas de eesel. Un responsable de CX de una marca DTC de suplementos en Gorgias, con unos 7.000 tickets al mes, resumió lo que está en juego con claridad:
"I cannot go and check all my 7,000 tickets to see if the AI actually made a good answer"
Cambia «answer» por «score» y es la decisión de compra de AutoQA en una línea. Si no puedes fiarte de las puntuaciones sin volver a comprobarlas, entonces el 100 % de cobertura es solo un 100 % más de datos que tienes que auditar.
Qué dicen los usuarios de Level AI en G2
En general, el panorama de G2 es sólido. Level AI tiene una valoración de 4,6/5 con 220 reseñas, con un 78 % de cinco estrellas. Un detalle menor que noté: la insignia del propio sitio de Level AI dice «4.7 (200+ reviews)», que va un poco por detrás de la cifra en vivo de G2.
| Métrica de G2 | Level AI |
|---|---|
| Valoración general | 4,6/5 (220 reseñas) |
| Ease of Use | 8,9 |
| Ease of Setup | 8,8 |
| Ease of Admin | 9,0 |
| Quality of Support | 9,0 |
| Tiempo de implementación | 3 meses (19 respuestas) |
| Retorno de la inversión | 4 meses (18 respuestas) |
| Descuento medio | 8 % |
Las subpuntuaciones provienen de la página Level AI vs Observe.AI de G2; la cifra de descuento es de la página de reseñas de G2. Los elogios son bastante consistentes y se centran sobre todo en el paso del muestreo a una cobertura casi total.
"Our QA has migrated from 2% manual volume to nearly 100% automated volume as a direct result of using Level AI. We also have iCSAT on 100% of contacts rather than traditional CSAT on just a fraction."
"Instead of sampling a handful of calls by hand, we can now review trends across thousands of interactions and immediately pull up the exact examples we need for training or root-cause analysis."
Las quejas se agrupan en tres puntos. El primero es la precisión, que cubrí arriba. El segundo son los paneles y la configuración:
"At times, the analytics dashboard can be somewhat ambiguous. It is occasionally unclear how certain metrics are being calculated or visualized, which can make it difficult to fully trust the data without secondary validation."
El tercero es la estabilidad. Slow Performance tiene 14 menciones, y un reseñador enterprise dijo que a menudo «descubre» actualizaciones «because of bugs they cause». El precio, curiosamente, no aparece como tema en las reseñas que leí.
Una salvedad justa: 7 de las 10 reseñas de la primera página de G2 tienen fecha del 24 de junio de 2026, lo que parece una campaña de recogida de reseñas. Es habitual y no es una señal de alarma por sí sola, pero conviene darles peso también a las reseñas más antiguas.
Resultados que reportan los clientes de Level AI
Los casos de estudio son el lugar donde Level AI muestra victorias operativas reales. Son las cifras del propio proveedor, citadas tal cual de cada caso de estudio.
| Cliente | Tamaño del equipo | Resultado según lo indicado |
|---|---|---|
| VistaPrint | De 1.200 a 1.700 agentes | El over-crediting bajó del 20 % al 8 % en seis meses |
| Empyrean | ~400 agentes | QA del 3 % al 100 % de las llamadas; más de 13.000 horas de agente ahorradas al año |
| Ollie | 50 agentes | Cobertura de QA de menos del 1 % a alrededor del 90 %, con el mismo personal de QA |
| Purple | No indicado | 100 % de cobertura de QA en llamadas de voz de más de 2 minutos |
| Smartsheet | No indicado | El CSAT inferido subió de 2,95 a 3,31, de febrero a julio |
| Extra Space Storage | 500 agentes | Preparación de coaching de unas dos horas a 30 minutos |
La caída del over-crediting de VistaPrint es la cifra más convincente aquí, porque es una métrica de dinero y está ligada a un comportamiento que el QA puede detectar de verdad. Dos de las páginas también tienen incoherencias internas que vale la pena señalar: el titular de Extra Space dice «120 Min saved» mientras que el cuerpo describe 90 minutos, y el titular de Ollie dice que el 30 % de las puntuaciones de QA vienen de Auto QA mientras que el cuerpo dice «half».
La cifra de Smartsheet también merece una segunda mirada, ya que iCSAT es la puntuación inferida de Level AI y no una encuesta a clientes. Es evidencia de que la lectura del sentimiento por parte del modelo se movió, lo cual es útil, pero no es lo mismo que clientes diciéndote que están más contentos. Combínala con las métricas de soporte en las que ya confías.
Integraciones y seguridad
La página de integraciones de Level AI muestra 51 mosaicos, muy cargados hacia los sistemas telefónicos. La propia página llama a la lista «non-exhaustive» y no dice qué hace realmente cada integración.
| Categoría | Ejemplos de la página de integraciones |
|---|---|
| Teléfono y contact center (14) | Five9, Genesys, Amazon Connect, Nice, Talkdesk, Twilio, Dialpad |
| Helpdesk | Zendesk, Freshworks, Kustomer, Gladly, Gorgias, Front |
| CRM | Salesforce |
| Gestión de personal | Calabrio, Assembled |
Las conexiones con Five9 y Genesys tienen sus propias páginas de alianza, y también hay una ficha en Salesforce AppExchange, que requiere Service Cloud y lista el inglés como idioma soportado. Si la planificación de personal forma parte de tu stack, la alianza con Assembled de febrero de 2026 dice que las funciones de integración se «will roll out over the coming months».
La seguridad es una fortaleza real para compradores regulados. La página de seguridad lista SOC 2 Type II, ISO 27001, HIPAA con BAA, PCI DSS, HITRUST CSF y GDPR, y dice que nombres, números de tarjeta y números de seguro social se redactan antes de cualquier procesamiento con IA. La infraestructura funciona en Google Cloud y los datos de los clientes no se usan para entrenar modelos compartidos. La única laguna para compradores de la UE es que no se indica en ningún sitio una región de alojamiento ni una opción de residencia de datos.
Precios de Level AI
Level AI no publica un precio. Su página /pricing devuelve un 404, y todas las rutas que revisé terminan en «talk to sales».
| Qué revisé | Qué muestra |
|---|---|
| Sitio web de Level AI | Sin página de precios; solo «Schedule a demo» |
| Ficha de Capterra | «Contact vendor»; «Free trial not available» |
| Página de precios de G2 | No listado por el proveedor; 8 % de descuento medio |
| Salesforce AppExchange, Five9 Marketplace | Existen fichas, sin precio |
| Marketplaces de AWS, Zendesk y Google Cloud | Sin ficha de Level AI |
| Calculadora de ROI | Pide interacciones mensuales, número de agentes y mezcla de canales |
La unidad de facturación tampoco se publica. La calculadora de ROI pide el volumen de interacciones y el número de agentes, lo que indica sobre qué dimensionará el trato ventas, pero no cómo se te facturará. Antes de firmar nada, pide la unidad por escrito: por agente, por interacción o cuota de plataforma, además de qué pasa cuando el volumen se dispara. Mi desglose de los costos del servicio al cliente con IA cubre las preguntas que vale la pena hacer.
En cuanto al costo total, presupuesta el tiempo y no solo la licencia. Tres meses de implementación significan que tu equipo de QA ejecuta el proceso antiguo y el nuevo en paralelo durante todo un trimestre.
Pros y contras de Level AI
| Pros | Contras |
|---|---|
| Puntúa el 100 % de llamadas, chats, correos y conversaciones con bots | Las afirmaciones de precisión van por delante de la evidencia; la imprecisión es el contra principal en G2 |
| Evidencia y marcas de tiempo en cada puntuación de IA | Precio solo bajo cotización, sin prueba, sin centro de ayuda público |
| Scorecards híbridos y lógica de N/A condicional | Unos 3 meses para implementar |
| La misma rúbrica de QA para agentes humanos y bots (VA Pulse) | Los paneles y las etiquetas requieren prueba y error para configurarse |
| Integraciones profundas con sistemas telefónicos (Five9, Genesys, Nice) | El agente virtual no trabaja tickets de helpdesk |
| Sólida lista de seguridad, incluidos HITRUST y PCI DSS | Algunas páginas del producto se contradicen en afirmaciones clave |
¿Quién debería usar Level AI?
La cuestión del encaje se reduce en realidad a dos cosas: cuántos agentes tienes y si tu trabajo llega como llamadas o como tickets.
Level AI encaja en contact centers con cientos de agentes, una función de QA real y mucho volumen telefónico. Si trabajas con Five9, Genesys o Nice y necesitas controles HIPAA o PCI, y además tu equipo de QA está enterrado en el muestreo manual de llamadas, es una opción seria. Los casos de estudio están de lleno en este grupo.
Level AI es excesivo para equipos de menos de unos 50 agentes o equipos cuyo trabajo es sobre todo correo y tickets de helpdesk. Estarías comprando una plataforma de QA enterprise con un despliegue de tres meses y un contrato dirigido por ventas, solo para evaluar una cola que una herramienta de QA más ligera o Zendesk QA podría cubrir. Si quieres la comparación más parecida, lee mi reseña de Cresta; Cresta juega en el mismo espacio de contact centers grandes.
Si tu problema no es «no podemos evaluar suficientes conversaciones» sino más bien «no podemos responder suficientes tickets», necesitas algo que haga el trabajo, no algo que lo puntúe.
eesel para equipos que trabajan una cola de tickets
eesel es una plataforma de compañeros de IA, y el compañero que importa aquí es el compañero de IA para helpdesk. Mientras Level AI evalúa a tus agentes humanos en sus llamadas, eesel se une a tu helpdesk como un agente más: lee tu centro de ayuda, tus macros y tus tickets pasados, y luego redacta o envía respuestas, etiqueta y enruta dentro de Zendesk, Freshdesk, Gorgias, Front y otros helpdesks. Es una herramienta de IA para helpdesk que se prueba a sí misma antes del lanzamiento.
El ángulo de QA viene incorporado desde el principio. Antes de que eesel responda a un cliente, su skill de simulación repite cientos de tus tickets pasados, puntúa cada respuesta frente a lo que tu equipo envió realmente y sugiere cambios en las instrucciones donde se quedó corto. Es la misma disciplina de «probar antes de confiar» que Level AI pide a quienes usan AutoQA, solo que aplicada al propio agente. Puedes empezar en modo borrador, de modo que una persona apruebe cada respuesta, y luego pasar las acciones a automático una por una.
El precio es público. El plan gratuito te da 100 créditos sin tarjeta, y el plan Teammate empieza en 299 $/mes por 500 créditos, donde un ticket o chat es un crédito sin importar cuántas respuestas lleve, con agentes y puestos ilimitados. Un límite honesto que mencionar: eesel no tiene canal telefónico, así que si tu volumen son llamadas, Level AI o un agente de voz es la herramienta adecuada. Si son tickets, prueba eesel en tu propia cola y mira la simulación antes de que toque a un cliente.
Preguntas frecuentes
¿Vale la pena Level AI?
Para un contact center con mucha voz, unos cientos de agentes y un equipo de QA atascado muestreando del 1 % al 3 % de las llamadas, sí. AutoQA de Level AI puntúa cada llamada, chat y correo, y su valoración en G2 es de 4,6/5 con 220 reseñas. Para un equipo pequeño que trabaja con tickets y correo, una herramienta de QA para soporte más ligera o un agente de IA para helpdesk encaja mejor.
¿Cuánto cuesta Level AI?
Level AI no publica precios. Su página /pricing devuelve un 404, Capterra indica el precio como «Contact vendor» y no hay prueba gratuita. Recibes una cotización después de una demo. Como comparación, mira cómo funcionan los precios de Cresta y los precios de Zendesk AI.
¿Qué tan preciso es AutoQA de Level AI?
Level AI afirma una precisión cercana al 100 %, pero su propia FAQ dice que la precisión depende de lo bien configurada que esté tu lógica de puntuación. La imprecisión es el contra más etiquetado en G2 (17 menciones). Usa el sandbox integrado para probar nuevas preguntas de la rúbrica con 50 de tus propias conversaciones antes de confiar en las puntuaciones, la misma disciplina que hay detrás de un buen QA de soporte con IA.
¿Qué dice una reseña de Level AI en G2?
Los reseñadores elogian la facilidad de uso (60 menciones) y el paso del muestreo manual a una cobertura de QA casi total. Las quejas más comunes son la precisión de la puntuación y la transcripción con IA, el rendimiento lento con volumen alto y los paneles difíciles de configurar. Ease of Use obtiene 8,9 y Quality of Support 9,0.
¿Funciona Level AI con Zendesk?
En parte. Zendesk figura en la lista de integraciones de Level AI y su widget Agent Assist se puede incrustar en Zendesk, pero no hay ninguna app de Level AI en el Marketplace de Zendesk y su agente virtual es un bot de voz y chat, no un agente de tickets. Si quieres una IA que responda tickets de Zendesk, mira una opción nativa de helpdesk.
¿Cuáles son las mejores alternativas a Level AI?
Para QA de call center y coaching en tiempo real, Cresta es la opción más parecida. Para QA dentro de un helpdesk, Zendesk QA encaja con equipos que ya usan Zendesk. Para colas de tickets donde quieres que la IA responda y se evalúe a sí misma, el compañero de IA para helpdesk de eesel está hecho para ese trabajo.
¿Cuánto tarda la implementación de Level AI?
Los reseñadores de G2 reportan un promedio de 3 meses para implementar y 4 meses para ver un retorno de la inversión. Level AI no tiene un centro de ayuda público, así que la configuración pasa por su equipo. Prevé tiempo de calibración de tus criterios de scorecard antes de fiarte de las puntuaciones automáticas.
Article by
Riellvriany Indriawan
Riell is a designer and writer at eesel AI with about two years of experience researching CX platforms, AI chatbots, and helpdesk software. She combines her design background with a sharp eye for how these tools actually look and feel in practice — making her comparisons unusually visual and user-focused.
