Seamos sinceros, la IA en el soporte al cliente puede parecer un arma de doble filo. Por un lado, tienes esta increíble herramienta que puede automatizar preguntas repetitivas y dar a tu equipo espacio para abordar los asuntos más complicados. Por otro lado, existe esa preocupación persistente de que la IA se equivoque, moleste a un cliente y termine generando más trabajo del que ahorra.
Aquí es donde la idea de un "umbral de confianza" se convierte en tu mejor aliada. Piénsalo como el principal botón de control que te ayuda a gestionar este equilibrio, permitiéndote decidir cuándo tu IA debe responder una pregunta y cuándo debe pasar la conversación a un humano.
En esta guía, desglosaremos exactamente qué son los umbrales de confianza, las concesiones que debes considerar y cómo encontrar la configuración perfecta para tu negocio sin tener que adivinar a ciegas.
¿Qué son las puntuaciones y los umbrales de confianza?
Primero, aclaremos la jerga. Una puntuación de confianza es simplemente la estimación de la propia IA sobre cuán segura está de una respuesta, generalmente mostrada como un porcentaje o una puntuación de 0 a 1. Si tu IA devuelve una puntuación de confianza del 95 %, significa que se siente bastante segura de haber entendido correctamente la pregunta del usuario.
Un umbral de confianza es la puntuación mínima que decides que la IA debe alcanzar antes de que se le permita responder. Si estableces tu umbral en un 70 %, cualquier respuesta con una puntuación de confianza por debajo de eso no se enviará al cliente. En su lugar, la IA hará otra cosa, como escalar el ticket a un agente humano.
Es como decirle a un nuevo miembro del equipo: "Solo responde a la pregunta de un cliente si estás al menos un 80 % seguro de que tienes la respuesta correcta. Si no, pregúntale a alguien con más experiencia". Es una regla simple que mantiene la calidad alta mientras el nuevo empleado (o tu IA) se pone al día.
La principal disyuntiva: encontrar el equilibrio adecuado
Determinar tu umbral no es solo una configuración técnica que puedes olvidar. Es una decisión de negocio real que afecta a tus clientes, a tu equipo y a tus resultados. La elección que hagas se reduce a una disyuntiva entre acertar más respuestas y automatizar más tickets.
Aquí tienes un desglose sencillo:
| Aspecto | Umbral de confianza alto (p. ej., 85 %) | Umbral de confianza bajo (p. ej., 50 %) |
|---|---|---|
| Objetivo principal | Acertar tantas respuestas como sea posible y evitar errores. | Gestionar más preguntas de clientes automáticamente. |
| Ventajas | * Menos respuestas incorrectas llegan a tus clientes.* Ayuda a mantener a los clientes contentos y confiando en ti.* Menos tiempo para que los agentes corrijan errores de la IA. | * Un mayor porcentaje de tickets son gestionados por la IA.* Tiempos de primera respuesta más rápidos para más personas.* Coste por ticket potencialmente más bajo. |
| Desventajas | * Más respuestas de "No lo sé" por parte de la IA.* Más tickets se derivan a agentes humanos.* Podría aumentar la carga de trabajo de tu equipo y los tiempos de espera. | * Mayor probabilidad de enviar respuestas incorrectas o inútiles.* Puede llevar a clientes frustrados que solo quieren hablar con una persona. ¿Es un Bot o humano?* Podría generar más trabajo si los agentes tienen que resolver errores complejos de la IA. |
| Ideal para | Industrias donde una respuesta incorrecta es un gran problema (como finanzas o salud) o para soporte técnico complejo. | Preguntas de alto volumen y sencillas como actualizaciones del estado de un pedido, restablecimiento de contraseñas o preguntas frecuentes básicas. |
No hay un número mágico aquí. El umbral correcto realmente depende de tu negocio, de cuánto riesgo te sientas cómodo asumiendo y de lo que tus clientes esperan de ti.
Enfoques comunes para establecer umbrales de confianza
Debido a que encontrar ese punto óptimo es tan difícil, la mayoría de las empresas recurren a uno de los pocos métodos comunes, los cuales tienen sus propios problemas.
La configuración por defecto (un enfoque de "talla única que no le sirve a nadie")
Muchas plataformas, como Zendesk, sugieren un umbral por defecto en algún punto entre el 50 % y el 70 %. Es un lugar razonable para empezar, pero rara vez es la mejor configuración para ti. La base de conocimientos y las preguntas de los clientes de cada empresa son diferentes. Un valor por defecto que funciona para una tienda de ropa en línea podría ser un desastre para una empresa de software B2B. Es una solución genérica para un problema muy específico.
El método de análisis manual (el enfoque de "científico de datos")
Si tienes muchos recursos técnicos, podrías sumergirte en los registros de conversaciones, trazar gráficos sofisticados y construir modelos estadísticos complejos para encontrar el número perfecto. Este es un método sólido si tienes el tiempo y las personas que saben cómo hacerlo. Sin embargo, para la mayoría de los equipos de soporte, simplemente no es realista. Requiere una tonelada de tiempo, conocimientos en ciencia de datos y tienes que seguir rehaciéndolo a medida que las cosas cambian.
El método de prueba y error (el enfoque de "pruebas en vivo")
Este es el que la mayoría de la gente intenta: elegir un número, dejarlo funcionar con clientes reales durante un tiempo, ver qué sale mal, ajustarlo y volver a intentarlo. El gran problema aquí es bastante obvio: estás experimentando con tus clientes. Un umbral incorrecto puede crear una ola de conversaciones frustrantes antes de que siquiera sepas que hay un problema, dañando la confianza y dejando a tu equipo la tarea de limpiar el desastre.
Cómo encontrar tu umbral óptimo sin adivinar
En lugar de adivinar, realizar arriesgadas pruebas en vivo o intentar contratar a un científico de datos, hay una manera mucho mejor: simular el rendimiento de tu agente de IA en un entorno seguro y sin conexión.
Simula el rendimiento con datos históricos
La forma más inteligente de hacerlo es ver cómo tu IA se habría desempeñado con preguntas reales que ya has respondido. Herramientas como eesel AI se conectan a tu centro de ayuda y bases de conocimiento, permitiéndote probar tu IA con miles de tus tickets pasados reales. Puedes establecer un umbral, digamos del 70 %, e ver inmediatamente cómo la IA habría manejado las consultas reales de los clientes de los últimos meses. Esto elimina las conjeturas de la ecuación y te muestra exactamente qué esperar.
La función de simulación de eesel AI proporciona un entorno seguro para probar y establecer umbrales de confianza para las respuestas de la IA.Pronostica métricas de negocio clave
La simulación no se trata solo de verificar respuestas correctas frente a incorrectas. Con una plataforma como eesel AI, puedes ver el impacto tangible en tu negocio. A medida que mueves el control deslizante del umbral de confianza, puedes ver cómo métricas como tu tasa de resolución automatizada, los ahorros de costes y la carga de trabajo restante del agente se actualizan en tiempo real. Esto te ayuda a conectar la configuración técnica directamente con los objetivos de negocio que realmente te importan.
El panel de análisis de eesel AI muestra cómo la configuración de los umbrales de confianza para las respuestas de la IA impacta en métricas empresariales clave como la tasa de resolución y el ahorro de costes.Despliega con confianza, un paso a la vez
Muchas herramientas de IA te hacen activar todo para todos y simplemente esperar lo mejor. Después de ejecutar una simulación, eesel AI te permite desplegar la automatización con más cuidado. Por ejemplo, si tu prueba muestra que la IA es excelente con preguntas sobre el "estado del reembolso" pero inestable en la "resolución de problemas técnicos", puedes activarla solo para las preguntas sobre reembolsos para empezar. Este enfoque minimiza el riesgo de todo el proceso y te permite expandir la automatización gradualmente a medida que te sientes más cómodo con el sistema.
Un marco para elegir tu umbral inicial
Entonces, ¿por dónde deberías empezar? La forma más fácil de pensarlo es considerar el coste de una respuesta incorrecta. Una vez que tengas un punto de partida en mente, puedes usar una herramienta de simulación como eesel AI para verificarlo con tus propios datos y ajustarlo.
Cuándo empezar alto (80 %)
Si una respuesta incorrecta podría causar un verdadero dolor de cabeza, querrás ir a lo seguro. Este suele ser el caso de industrias como los servicios financieros, la salud o el soporte técnico B2B complejo, donde un error podría llevar a la pérdida de dinero o a problemas importantes para un usuario. El objetivo aquí es priorizar la precisión y dejar que tus expertos humanos se encarguen de cualquier cosa que sea mínimamente confusa.
Cuándo empezar en el medio (65-80 %)
Este rango es un buen punto de partida equilibrado para la mayoría de los negocios. Piensa en empresas de comercio electrónico que responden preguntas sobre pedidos, o empresas de SaaS que ayudan a los usuarios con funciones estándar. La idea es automatizar una buena parte de los tickets manteniendo bajo el número de errores. Una respuesta incorrecta no es el fin del mundo, pero aun así quieres ofrecer a la gente una experiencia consistentemente buena.
Cuándo puedes empezar más bajo (50-65 %)
Si el impacto de una respuesta incorrecta es bastante bajo, puedes aspirar a una mayor automatización. Esto a menudo funciona bien para bots de soporte interno, bots de preguntas frecuentes simples donde los usuarios pueden encontrar fácilmente la respuesta correcta de todos modos, o para enrutar tickets al departamento correcto. Aquí, el objetivo principal es desviar tickets, y una respuesta ligeramente fuera de tema no causará ningún problema importante.
Encuentra tu equilibrio perfecto
Al final del día, elegir un umbral de confianza es más que una simple configuración técnica; es una decisión que da forma a tu experiencia del cliente. Se trata de encontrar ese punto óptimo entre la precisión y la automatización que se alinee con tus objetivos de negocio. Si bien los métodos antiguos como usar valores predeterminados o la prueba y error en vivo son ineficientes y arriesgados, no tienes que ir a ciegas.
El mejor camino a seguir es usar datos para eliminar las conjeturas. Al probar y pronosticar con tus propios datos históricos, puedes tomar una decisión inteligente que ayude tanto a tus clientes como a tu equipo desde el principio.
¿Listo para dejar de adivinar y ver cómo se desempeñaría la IA en tus tickets de soporte reales? Comienza tu prueba gratuita de eesel AI y podrás ejecutar tu primera simulación en solo unos minutos.
Preguntas frecuentes
Establecer un umbral de confianza define la certeza mínima que una IA necesita antes de responder a un cliente. Es crucial porque actúa como un botón de control, equilibrando la capacidad de la IA para automatizar respuestas con la necesidad de mantener la calidad y evitar errores, lo que en última instancia afecta la satisfacción del cliente y la carga de trabajo del agente.
La disyuntiva principal es entre la precisión (acertar las respuestas, evitar errores) y la cobertura (automatizar más tickets). Un umbral alto garantiza menos errores, pero escala más preguntas, mientras que un umbral bajo automatiza más, pero aumenta el riesgo de respuestas incorrectas o inútiles por parte de la IA.
Tu punto de partida depende del "coste de una respuesta incorrecta" para tu negocio. Para áreas críticas como finanzas o salud, apunta alto (80 %+) para priorizar la precisión. Para preguntas de bajo impacto como preguntas frecuentes básicas, puedes comenzar más bajo (50-65 %) para maximizar la automatización.
Evita depender de la configuración predeterminada, ya que rara vez se ajusta a tus necesidades específicas. Además, aléjate del arriesgado método de "prueba y error" directamente con clientes en vivo, ya que puede dañar la confianza. El análisis manual es robusto, pero a menudo consume demasiado tiempo para la mayoría de los equipos de soporte.
El mejor enfoque es simular el rendimiento de tu IA utilizando datos históricos de soporte en un entorno seguro y sin conexión. Herramientas como eesel AI te permiten probar diferentes umbrales en tickets pasados para ver cómo la IA se habría desempeñado, eliminando las conjeturas.
Sí, absolutamente. Al simular diferentes umbrales, puedes pronosticar el impacto tangible en métricas como tu tasa de resolución automatizada, los posibles ahorros de costes y la carga de trabajo restante para tus agentes humanos en tiempo real.
En lugar de una implementación a gran escala y de una sola vez, opta por un despliegue por fases. Puedes habilitar la automatización con IA primero para tipos de preguntas específicos y con buen rendimiento, y ampliar gradualmente su alcance a medida que ganes confianza y observes resultados positivos.
