El término "fuerza laboral de IA" se está utilizando mucho últimamente. Hemos pasado de chatbots básicos a la idea de equipos digitales completos que pueden abordar trabajos bastante complejos. En medio de todo este revuelo, ha surgido una plataforma llamada Relevance AI, prometiendo permitir a las empresas construir y gestionar sus propios equipos de IA sin necesidad de programar.
¿Pero es la herramienta adecuada para cada tarea? Este post es mi opinión honesta sobre Relevance AI. Recorreremos lo que hace bien, dónde realmente brilla y algunas cosas importantes a considerar antes de sumergirse, especialmente si tu objetivo principal es mejorar tu atención al cliente.
¿Qué es Relevance AI?
En pocas palabras, Relevance AI es una plataforma de bajo código donde puedes construir tus propios agentes de IA para automatizar diferentes tareas empresariales. Se centran mucho en la idea de una "Fuerza Laboral de IA", un grupo de agentes de IA especializados que pueden trabajar juntos en departamentos como ventas, marketing y operaciones.
La empresa comenzó en 2020 y está orientada hacia equipos de operaciones y otros expertos que desean crear automatizaciones por sí mismos, sin tener que esperar a los desarrolladores. Después de una reciente ronda de financiación Serie B, han consolidado su posición como un jugador serio en el espacio de la automatización, ayudando a las empresas a construir equipos digitales para hacerse cargo del trabajo repetitivo.
¿Cómo funciona Relevance AI? Características clave exploradas
Relevance AI te ofrece una caja de Legos digitales para construir tus propias herramientas potenciadas por IA. Veamos cómo sus características principales funcionan juntas.
Constructor sin código para flujos de trabajo personalizados
El mayor punto de venta de Relevance AI es su constructor visual de arrastrar y soltar. Puedes vincular diferentes modelos de IA, extraer datos de varias fuentes y configurar acciones para crear un flujo de trabajo personalizado. Esta flexibilidad es su mayor fortaleza; puedes imaginar casi cualquier proceso automatizado, desde enriquecer clientes potenciales hasta generar contenido.
Aunque esa libertad es excelente para proyectos internos únicos, significa que debes presupuestar tiempo para la configuración y las pruebas. Para algo tan común y crítico como el soporte al cliente, una solución más enfocada podría ponerte en marcha más rápido. Por ejemplo, herramientas como eesel AI ofrecen integraciones de un clic con mesas de ayuda como Zendesk y Freshdesk que pueden estar activas en unos minutos, no en unos meses.
Plantillas preconstruidas para tareas empresariales comunes
Para darte un impulso inicial, Relevance AI ofrece una biblioteca de más de 100 plantillas. Estas cubren tareas como investigar prospectos, redactar publicaciones de blog y analizar datos de mercado. Sirven como un buen punto de partida que luego puedes ajustar para adaptarse a lo que realmente necesita tu equipo.
Construyendo una "fuerza laboral de IA" con sistemas multiagente
Una de las ideas más avanzadas de la plataforma es permitirte lanzar múltiples agentes que trabajen como un equipo. Por ejemplo, podrías tener un agente que recopile noticias de la industria en la web, otro que redacte una publicación de blog al respecto, y un tercero que use esa publicación de blog en un correo electrónico de alcance de ventas. Es una característica bastante interesante para las empresas que intentan automatizar un proceso complejo que toca múltiples departamentos.
Principales casos de uso para Relevance AI
Mirando sus características y cómo se comercializa, Relevance AI es una gran opción para algunos trabajos específicos.
Automatización de ventas y marketing
Aquí es donde la plataforma realmente muestra su potencial. Puedes usar sus plantillas de AI BDR (Representante de Desarrollo de Negocios) y Agente de Investigación para construir un sistema que encuentre clientes potenciales, recopile información sobre ellos de la web, y luego automatice correos electrónicos de seguimiento personalizados. Es una solución bastante ingeniosa para los equipos de ventas que intentan hacer más alcance sin aumentar el personal.
Simplificación de la investigación y el análisis de datos
Relevance AI también es bastante útil para examinar grandes cantidades de información. Los equipos pueden configurar agentes para leer documentos, analizar comentarios de clientes o resumir largos informes de mercado. Esto puede ahorrar a tu equipo horas de tediosa investigación y entrada de datos, liberándolos para pensar en la estrategia en su lugar.
Manejo de tareas básicas de atención al cliente
La plataforma tiene algunas plantillas para soporte, incluyendo un agente que puede conectarse a Intercom. Estos están principalmente diseñados para responder preguntas simples, del tipo FAQ, buscando respuestas en una base de conocimientos.
Pero un gran soporte al cliente es más que solo responder las preguntas fáciles. Necesita estar profundamente conectado a tu mesa de ayuda, aprender de miles de conversaciones pasadas de tu equipo, y tener una forma segura de probar todo antes de que los clientes lo vean. Intentar construir eso desde cero en una plataforma de propósito general puede convertirse en un gran proyecto.
Qué considerar antes de elegir Relevance AI
Las plataformas de IA "hazlo tú mismo" son increíblemente flexibles, pero esa flexibilidad viene con algunos compromisos. Aquí hay algunas cosas a tener en cuenta, y cómo una herramienta especializada podría ser una mejor opción.
El desafío de la pronunciada curva de aprendizaje de Relevance AI
Debido a que Relevance AI puede hacer tanto, tú eres quien está al mando. Eso también significa que eres responsable de construir, probar y ajustar todos los flujos de trabajo. Los comentarios de los usuarios en sitios como Salesforge.ai a menudo mencionan que hay una curva de aprendizaje para que las cosas funcionen correctamente. Definitivamente no es una herramienta plug-and-play.
En contraste, una herramienta como eesel AI está diseñada para ser autoservicio, por lo que los equipos de soporte pueden comenzar en minutos. El objetivo es proporcionar valor inmediatamente a través de integraciones profundas y listas para usar con las herramientas que ya utilizas, no entregarte un conjunto de herramientas y un largo proyecto. Puedes conectar tu mesa de ayuda y fuentes de conocimiento en unos pocos clics y comenzar a ver cómo funciona.
Conocimiento genérico de Relevance AI vs. experiencia especializada
Es difícil entrenar a un agente de IA generalista para manejar preguntas complicadas de soporte al cliente. Tienes que señalarle manualmente todos tus documentos de conocimiento y cruzar los dedos para que encuentre la respuesta correcta. Incluso entonces, puede que no capte el tono específico de tu empresa o el contexto real detrás del problema de un cliente.
Aquí es donde un enfoque como el de eesel AI es diferente. Se conecta instantáneamente a todo el conocimiento de tu empresa, incluyendo el historial de tickets pasados de tu equipo. Al observar miles de resoluciones exitosas, aprende la voz específica de tu marca y entiende el contexto de los problemas de los clientes desde el principio. Esto le ayuda a dar respuestas personalizadas y conscientes del contexto que un agente de propósito general tendría dificultades para proporcionar.
La importancia de las pruebas y la simulación
Permitir que un agente de IA hable directamente con tus clientes es un gran paso. Si da información incorrecta o suena como un robot, podrías dañar la confianza del cliente y en realidad crear más trabajo para tus agentes humanos. Sin una forma sólida de probar, básicamente estás realizando un experimento en tus clientes en vivo.
Por eso el modo de simulación en eesel AI es tan útil. Te permite probar de manera segura tu IA en miles de tus propios tickets históricos antes de que responda a un cliente real. Puedes ver exactamente cómo habría respondido, obtener predicciones precisas sobre cuántos tickets podría resolver, y encontrar cualquier brecha en tu base de conocimientos. Es una forma sin riesgos de familiarizarte y asegurarte de que tu automatización esté lista para funcionar.
Comprender el modelo de precios
Muchas plataformas de automatización, incluidas algunas de los planes de Relevance AI, utilizan un sistema basado en créditos. Su plan Team cuesta $199/mes por 100,000 créditos, y el plan Business cuesta $599/mes por 300,000 créditos. Esto parece bastante simple, pero puede hacer que tus costos sean difíciles de predecir. Un mes ocupado con un aumento en los tickets de soporte podría llevar a una factura mucho más grande de lo esperado.
eesel AI utiliza un modelo más predecible con una tarifa mensual fija que incluye un número generoso de interacciones. Lo más importante, no hay tarifas por resolución. Nunca se te cobra más por automatizar con éxito más problemas de clientes, por lo que tus costos no aumentarán repentinamente solo porque la herramienta esté funcionando bien.
La alternativa eesel AI: Un enfoque especializado para el soporte
Mientras que Relevance AI es una plataforma sólida para construir todo tipo de agentes de IA personalizados, la automatización del soporte al cliente es una bestia única. Realmente se beneficia de una herramienta que fue construida específicamente para ese trabajo. No usarías una llave ajustable para arreglar un reloj delicado, y el mismo pensamiento se aplica aquí.
Aquí hay una comparación rápida de los dos enfoques:
| Característica | Relevance AI | eesel AI |
|---|---|---|
| Tiempo de Configuración | Días a semanas; requiere construcción y pruebas manuales. | Minutos; integración de mesa de ayuda con un clic. |
| Datos de Entrenamiento | Principalmente conexiones manuales a documentos & APIs. | Aprende instantáneamente de tickets pasados, centro de ayuda, & documentos. |
| Pruebas Pre-lanzamiento | Limitadas a verificaciones manuales. | Potente simulación en miles de tickets históricos. |
| Caso de Uso Principal | Automatización de procesos empresariales generales (Ventas, Operaciones). | Servicio al Cliente, ITSM, y Soporte Interno. |
| Modelo de Precios | Planes basados en créditos que pueden ser impredecibles. | Tarifa mensual fija, sin cargos por resolución. |
| Integraciones | Amplias, pero requieren configuración para soporte. | Profundamente integrado con Zendesk, Freshdesk, Intercom, etc. |
¿Es Relevance AI la herramienta adecuada para ti?
Entonces, ¿dónde nos deja eso? Relevance AI es una plataforma poderosa y flexible para empresas que desean construir equipos de IA personalizados para trabajos internos como ventas, marketing e investigación. Si tienes un proceso único y complejo en mente y tienes el tiempo para construirlo y probarlo, es una opción muy fuerte.
Sin embargo, para los equipos cuyo enfoque principal es automatizar y mejorar el soporte al cliente, una plataforma especializada es un camino más rápido, seguro y efectivo. Obtienes una herramienta que está construida para la tarea, entiende las sutilezas del soporte y comienza a ofrecer valor desde el primer día.
Si quieres ver cómo un agente de IA diseñado específicamente para el servicio al cliente puede ayudar a tus flujos de trabajo de soporte, puedes probar eesel AI gratis o reservar una demostración hoy.
Preguntas frecuentes
No necesariamente, ya que es una plataforma de bajo código diseñada para equipos de operaciones y otros expertos en negocios. Sin embargo, debes esperar una curva de aprendizaje para construir, probar y ajustar eficazmente los flujos de trabajo, ya que es más una herramienta poderosa que una solución simple de conectar y usar.
Relevance AI brilla más cuando estás automatizando procesos internos personalizados como el enriquecimiento de leads de ventas, el alcance de marketing o el análisis de datos complejos. Su flexibilidad es ideal para construir flujos de trabajo únicos que no encajan en una aplicación estándar y prefabricada.
Aunque puedes usarlo para construir agentes de soporte básicos, es una plataforma de propósito general y no está especializada en servicio al cliente. Una herramienta de automatización de soporte dedicada suele ser una mejor opción, ya que proporciona integraciones profundas con el servicio de ayuda y la capacidad de aprender de tickets pasados de inmediato.
Esto depende de la complejidad de tu tarea, pero deberías planificar un proceso de configuración que tome días o semanas, no minutos. El tiempo se invierte no solo en construir el flujo de trabajo, sino también en probarlo y refinarlo a fondo para asegurar que funcione correctamente y de manera confiable.
Sí, tus costos pueden ser impredecibles con un modelo basado en créditos. Debido a que pagas según las acciones que realicen tus agentes de IA, un mes ocupado con un mayor volumen de tareas resultará en una factura significativamente más alta que un mes más tranquilo.
Se refiere a la idea de construir múltiples agentes de IA especializados que pueden trabajar juntos para manejar un proceso complejo de varios pasos. Por ejemplo, podrías tener un agente que investigue un tema, un segundo que redacte contenido basado en esa investigación, y un tercero que lo distribuya por correo electrónico, todos colaborando como un solo equipo digital.
