El responsable de su centro de contacto gestiona 120 de chat a las 2 de la madrugada. Las promesas se incumplen y la cola se triplicará al amanecer.
En la práctica, eso significa que los agentes resuelven automáticamente las solicitudes de «¿dónde está mi pedido?» y de restablecimiento de contraseña, redactan respuestas de reembolso para su aprobación y transfieren las escaladas con la transcripción y los detalles del pedido adjuntos.
Este cambio no es hipotético: Gartner hace una previsión de que el 80 % de las organizaciones utilizarán IA generativa en la compatibilidad de asistencia para 2025.
La próxima prueba piloto que realice determinará si su equipo aprende ahora o si pasa el próximo trimestre poniéndose al día. Para decidir dónde encaja esa prueba piloto, necesita una imagen sencilla de lo que hace un agente de IA, desde el mensaje hasta la resolución.
Puntos clave
- Los agentes de IA reducen los tickets rutinarios para que su equipo se ocupe de los problemas complejos.
- Obtendrá respuestas más rápidas, un menor coste por contacto y un CSAT más estable.
- Los agentes de IA en el servicio de atención al cliente requieren datos limpios y integraciones estrictas.
- Una implementación por fases permite a su equipo demostrar el valor sin perjudicar a los clientes.
Cómo se hace el trabajo de los agentes de IA en el servicio de atención al cliente
En una configuración típica, un agente de IA lee el mensaje entrante, extrae el contexto de su CRM y base de conocimientos, decide cuál es la mejor respuesta y, a continuación, redacta una respuesta para su revisión o la envía automáticamente.
Puede configurar el agente como un asistente que solo sugiere respuestas, un copiloto que redacta respuestas para su aprobación o un agente totalmente autónomo que cierra casos sencillos por sí mismo.
- Los datos introducidos son el texto del ticket, los campos del CRM y el historial de pedidos recientes.
- Los resultados son un borrador de respuesta, un estado de pedido confirmado o una escalación etiquetada con la intención y el ID del cliente.
Ese ciclo se repite cientos de veces por hora, lo que permite a algunos equipos reducir el tiempo medio de resolución de once minutos a dos.
Una vez que vea claramente el ciclo, le resultará más fácil detectar dónde encaja en el trabajo diario.
Cómo encajan los agentes de IA en el trabajo diario de atención al cliente
El impacto real de los agentes de IA se manifiesta claramente en tres ámbitos: al principio de las colas, en las conversaciones y entre bastidores.
Para contextualizar, algunos ejemplos podrían ser:
- En los canales digitales, los chatbots se encargan de comprobar los pedidos y restablecer contraseñas, de modo que los humanos pueden centrarse en los reembolsos y los problemas complejos.
- En la asistencia por voz, los sistemas IVR gestionan el estado de las maletas, las actualizaciones de los vuelos y las simples cambios de reserva antes de que las personas que llaman se pongan en contacto con un agente.
- En la trastienda, los agentes IA transcriben las llamadas, etiquetan el sentimiento y rellenan previamente los tickets para que los representantes puedan revisarlos y aprobarlos en segundos.
Si se eliminan estos agentes, el servicio de atención al cliente volverá a sus antiguos patrones, como respuestas repetitivas, tiempos de resolución prolongados y equipos estresados durante las horas punta.
Esas presiones se traducen rápidamente en horas extras, colas agotadoras y clientes frustrados que se pasan a la competencia, diferencias que se reflejan rápidamente en sus métricas.
Ventajas clave de los agentes de IA en el servicio de atención al cliente
Cuando se configuran correctamente, los agentes de IA aceleran las respuestas y reducen los costes por interacción. Se encargan de las solicitudes rutinarias sin retrasos ni tiempos de inactividad, lo que libera a su equipo para que se centre en problemas más complejos.
Los datos de BCG muestran que las soluciones LLM totalmente implementadas aumentan la productividad entre un 30 y un 50 % en el servicio de atención al cliente, reduciendo el tiempo de gestión y liberando a los representantes para que resuelvan problemas más difíciles.
- El chatbot generativo de H&M redujo los tiempos de respuesta en un 70%. Los equipos ven reducidos los tiempos de gestión y disponen de más espacio para centrarse en problemas más complejos.
- Las interacciones con chatbots cuestan entre 0,50 y 0,70 dólares cada una. Eso reduce el coste de los contactos sencillos muy por debajo del de un agente en vivo.
- El chatbot con IA de Wealthsimple aumentó el CSAT en 10 puntos tras su lanzamiento, en el campo de 80 000 preguntas al mes.
En conjunto, estas medidas le permiten reducir las colas, disminuir los costes laborales y obtener respuestas instantáneas para tareas sencillas.
Casos prácticos de uso de agentes de atención al cliente
La mayoría de las ventajas de los agentes de IA provienen de unos pocos flujos de trabajo específicos, no de una revisión general.
Los equipos suelen empezar con tareas de gran volumen y baja complejidad, con el objetivo de alcanzar una tasa de resolución automática del 40 % en 60 días para demostrar rápidamente su valor.
Los patrones que se muestran a continuación destacan los casos en los que los agentes ya están teniendo un impacto medible, lo que le ayudará a elegir la opción más adecuada para su cartera de pedidos pendientes.
1. Desviación autónoma de preguntas frecuentes
En este caso de uso, los chatbots de su sitio web o app, aplicación gestionan las preguntas rutinarias relacionadas con envíos, devoluciones o acceso a la cuenta sin intervención humana.
Ejemplo: El asistente de IA de Klarna gestionó 2,3 millones de conversaciones en su primer mes, lo que equivale a la carga de trabajo de 700 representantes a tiempo completo. El tiempo de respuesta se redujo de 11 minutos a 2, mientras que la satisfacción del cliente se mantuvo comparable a la del soporte humano.
2. Respuestas preliminares de asistencia al agente
Un agente de IA supervisa los chats en vivo o los tickets de correo electrónico y sugiere respuestas preliminares. A continuación, los representantes humanos revisan, realizan edición del tono y envían las respuestas.
Ejemplo: El asistente generativo de JetBlue redujo el tiempo de gestión del chatear en 280 segundos, lo que liberó 73 000 horas de trabajo de los agentes en solo un trimestre. Los representantes pueden gestionar más contactos por turno y dedicar menos tiempo a buscar información.
Este enfoque también funciona bien por teléfono cuando los clientes necesitan principalmente actualizaciones rápidas del estado.
3. Búsquedas de pedidos por voz IVR
En este patrón, los clientes que llaman al servicio de asistencia proporcionan un ID de pedido a un sistema IVR. La IA recupera el estado del pedido, proporciona actualizaciones y envía los detalles por SMS.
Ejemplo: El bot Ask Delta de Delta Air Lines gestiona un tercio de todas las consultas, lo que reduce el volumen de llamadas entrantes en un 20 %. Las solicitudes rutinarias nunca llegan a los agentes humanos, lo que les permite centrarse en cambios de reserva, exenciones o necesidades complejas de los clientes.
4. Resumen de notas posteriores a la llamada
Los agentes de IA crean automáticamente resúmenes de llamadas, clasifican los problemas y registran las acciones de seguimiento en su CRM inmediatamente después de las interacciones por voz o chatear.
Ejemplo: El asistente generativo de SmileDirectClub automatiza la toma de notas, lo que permite a los representantes pasar rápidamente al siguiente caso, tal y como se detalla en un estudio de caso de CIO Dive. Este proceso reduce la carga de trabajo posterior a las llamadas y mejora el cumplimiento, proporcionando a los equipos de control de calidad registros precisos y coherentes.
5. Notificaciones proactivas de interrupciones del servicio
Cuando la supervisión detecta problemas en el servicio, un agente de IA envía de forma proactiva mensajes personalizados a los clientes afectados, explicando claramente el problema y proporcionando una duración estimada de resolución.
Esta estrategia reduce las llamadas entrantes relacionadas con las interrupciones del servicio y permite a los representantes concentrarse en las inquietudes específicas de los clientes, en lugar de dar explicaciones repetitivas sobre las interrupciones. La IA mantiene informados a los clientes a medida que evoluciona la situación, lo que elimina la necesidad de realizar seguimientos manuales.
Relacionado: Explore más casos de uso de agentes de compatibilidad adecuados para su pila tecnológica.
Cómo elegir los agentes de atención al cliente adecuados
Una vez que vea los patrones, el verdadero trabajo consiste en elegir las herramientas que se adapten a sus canales, la calidad de los datos y la tolerancia al riesgo. Puede elegir entre bots CRM integrados, kits de herramientas API independientes y soluciones de plataforma completa.
Cada uno tiene un nivel de integración, modelos de precios y límites personalizados. Una elección errónea supone meses de trabajo y presupuesto malgastados en herramientas que no pueden acceder a sus datos ni gestionar picos de volumen.
- Preparación de los datos: su CRM y su sistema de pedidos deben exponer API o webhook en tiempo real para que el agente pueda verificar las cuentas y tomar medidas.
- Fluctuaciones de volumen: si el volumen de chatear se triplica durante la temporada alta, los precios fijos evitan las facturas sorpresa que pueden desencadenar los planes basados en el uso.
- Necesidades de cumplimiento normativo: La asistencia financiera o sanitaria requiere la supresión de información de identificación personal, registros de auditoría y, a menudo, un ciclo de revisión humana antes de que el bot cierre los casos sensibles.
La mayoría de los equipos elaboran una lista de candidatos basándose en la adecuación del canal, el esfuerzo de integración y la previsibilidad de los precios.
Los proveedores que se indican a continuación ilustran cómo se reflejan esas ventajas e inconvenientes en productos reales.
| Proveedor | Tipo de agente | Modelo de precios | Intervalo mensual típico | Ideal para |
|---|---|---|---|---|
| Ada CX | Chatbot sin código (web, mensajería) | Nivel SaaS plano | De 5000 a 10 000 dólares. | Volumen predecible con necesidad de sesiones ilimitadas. |
| Google Dialogflow CX | Marco de conversación DIY | Pago por llamada API | 0,007 $ por texto, 0,06 $ por minuto de voz. | Carga variable, control de desarrollo |
| Zendesk Answer Bot | Desviación de preguntas frecuentes del centro de ayuda | Complemento por resolución | Alrededor de 1 dólar por resolución. | Tiendas Zendesk existentes |
| Salesforce Einstein GPT | Asistente integrado en CRM | Por usuario o por empresa | Más de 50 $ por usuario al mes. | Contexto CRM profundo, asistencia al agente |
| IBM Watson Assistant | Agente virtual de la corporación | Suscripción a instancias más uso | Alrededor de 140 $ por cada 1000 sesiones (Plus) | Grandes implementaciones, NLU personalizada |
| Amazon Lex con Connect | Bot de voz y bot de chat, pila de centros de contacto | AWS medido (basado en el uso) | 0,01 $ por mensaje, 0,018 $ por minuto | Paga por uso en tiendas que ya funcionan con la infraestructura de AWS. |
| LivePerson Conversational Cloud | Chatbot gestionado más chat en vivo | Contrato anual | De 2000 a 15 000 dólares al mes. | Paquetes combinados de asientos en vivo y bots |
| Intercom Fin | Complemento de chatbot de Soporte | Por resolución o por usuario | Versión beta gratis, precio por determinar. | Usuarios de Intercom, baja complejidad. |
Cada plataforma sacrifica el control a cambio de la facilidad de configuración y mantenimiento.
- Elija Dialogflow o Lex cuando disponga de tiempo de ingeniería y necesite una lógica personalizada.
- Elija Ada o Zendesk cuando la velocidad y la configuración con poco código sean más importantes.
Elija una arquitectura que se adapte a sus datos y volumen actuales, en lugar de una que tendrá que modificar el año que viene para ajustarla a la realidad.
Una vez realizado el ajuste de la lista de candidatos, pase a una implementación por fases para poder demostrar el valor sin perjudicar el CSAT.
Introducción a los agentes de atención al cliente [paso a paso]
Las implementaciones de IA en el servicio de atención al cliente tienen éxito cuando los equipos las mantienen sencillas. A continuación, le mostramos cómo demostrar su valor desde el principio, evitar dolores de cabeza y escalar sin problemas.
1. Audite la calidad de los datos y el acceso a la API
Empieza por revisar tus tickets y registros de chat recientes. Comprueba que los ID de los clientes, los detalles de los pedidos y los tipos de problemas sean claros y coherentes.
A continuación, confirme que su CRM, su plataforma de tickets y su base de conocimientos tienen API REST abiertas o webhook. Sin datos sólidos y una integración sencilla, los bots se estropean rápidamente.
2. Prepare los datos históricos y la configuración del modelo
Reúna preguntas frecuentes, transcripciones de chats, plantillas de correo electrónico y documentos de productos. Suba este contenido a la plataforma de su agente o a la configuración de recuperación.
A continuación, realice pruebas internas utilizando preguntas reales de clientes y corrija cualquier respuesta incorrecta que encuentre. Una vez que la precisión alcance el 90 %, bloquee el contenido y continúe.
3. Integración con sistemas en vivo
Una vez que tenga lista su base de conocimientos, integre su bot directamente en su CRM, plataforma de tickets y sistemas de pedido utilizando API de seguridad u OAuth.
Deberá correlacionar las intenciones frecuentes de los clientes, como la consulta de pedidos o el restablecimiento de contraseñas, a los recursos adecuados.
A partir de ahí, realice una prueba en un entorno aislado para garantizar que el flujo de mensajes sea sin problemas desde las solicitudes del personal hasta los traspasos humanos, confirmando la seguridad y el cifrado durante todo el proceso.
4. Lance una prueba piloto controlada
Comience por dirigir una parte con límite del tráfico a su agente, con el objetivo de alcanzar una tasa de resolución automática del 40 % en 60 días, manteniendo al mismo tiempo la satisfacción del cliente.
Los equipos deben revisar las interacciones a diario, perfeccionando el correlacionar de intenciones y los puntos de escalamiento según sea necesario. Ofrezca siempre a los clientes una opción clara para hablar con un agente humano.
5. Expándase a través de canales y geografías
Una vez que la prueba piloto alcance sus objetivos, expándala a todos los canales digitales y, si se justifica, añada la voz.
La formación abarca la revisión de transcripciones, las anulaciones y la retroalimentación de correcciones. Actualice los SLA y los procedimientos de escalado para que la clasificación de primer nivel sea clara. Presente el cambio como una forma de eliminar el trabajo tedioso de las colas.
Saltarse pasos puede acarrear problemas. Un equipo tuvo que pausar la implementación durante un mes después de que las pruebas revelaran que el bot daba malos consejos.
Uso seguro y responsable de los agentes de atención al cliente
Esas historias no son infrecuentes, por lo que la forma en que diseña los controles es tan importante como el modelo que elija.
Los bots que alucinan, filtran datos o pierden escalamientos destruyen la confianza más rápido de lo que pueden ahorrar dinero. Un usuario de Reddit nota que su chatbot RAG se equivocaba aproximadamente el 10 % de las veces y lo calificó de demasiado arriesgado para su uso externo.
La solución es un conjunto de controles, propiedad del servicio de compatibilidad y seguridad, que detectan los errores antes de que lleguen a los clientes y le proporcionan trazabilidad cuando algo se les escapa.
- Escalada de opiniones: Derive las conversaciones a un humano en el momento en que el cliente utilice un lenguaje frustrado o pida hablar con alguien.
- Registro de auditoría: capture transcripciones, fuentes citadas, llamadas API realizadas y motivos de transferencia, para que las revisiones muestren lo que el bot vio e hizo.
- Supresión de información personal identificable: elimine u oculte los números de tarjetas de crédito, los datos de la seguridad social y las contraseñas antes de registrar cualquier conversación en la que participe el bot.
Estas medidas de seguridad le permiten implementar el sistema con confianza y saber que los casos extremos o las infracciones de cumplimiento normativo saldrán a la luz en la revisión antes de que se conviertan en quejas públicas.
Una vez que tenga implementados los controles actuales, la siguiente pregunta es cómo evolucionará esto.
El futuro de los agentes de IA en este campo
Durante los próximos doce meses, se espera que los centros de contacto incorporen agentes multimodales que analicen las fotos subidas de productos dañados o lean el tono de las llamadas de voz. Las tasas de contención aumentarán a medida que mejoren los modelos.
Gartner prevé que la IA en conversación podría ahorrar 80 000 millones de dólares en costes laborales para 2026, lo que impulsará implementaciones agresivas en los sectores minorista, de telecomunicaciones y financiero.
Consolide las políticas, los flujos de devoluciones y las reglas de escalado en una única base de conocimientos propia, asigne un propietario y establezca acuerdos de nivel de servicio (SLA) de actualización. Buscar la autonomía total sin un contenido sólido solo traslada la frustración de las colas telefónicas a los bucles de los chatbots.
Más allá del próximo año, la presión externa sobre los equipos de atención al cliente también cambiará.
A medio plazo, los reguladores endurecerán las normas de divulgación y aparecerán LLM específicos para cada ámbito que reducirán las alucinaciones en la banca o la sanidad, lo que significa que cabe esperar más auditorías sobre cómo responden y registran las conversaciones sus agentes.
Los rols humanos se orientarán hacia la resolución de problemas complejos y la supervisión de los bots. Algunas funciones básicas pueden reducirse, pero surgirán nuevas posiciones, como diseñadores de conversación y formadores de bots. Plan una posición híbrida: los bots se encargan de las tareas rutinarias y los humanos gestionan los matices y los problemas críticos.
Preguntas frecuentes
Estas son las preguntas que suelen plantearse los responsables de compatibilidad y operaciones antes de poner en marcha una prueba piloto.
¿Los agentes /IA sustituirán por completo a los representantes humanos?
No. Los agentes de IA se encargan de las preguntas rutinarias y los flujos de trabajo sencillos, pero los casos complejos o emocionales siguen recayendo en las personas. Gartner descubrió que el 78 % de los líderes de CX creen que los humanos son insustituibles cuando los problemas son complejos o delicados, por lo que es recomendable planear un modelo híbrido.
¿Cuánto tiempo tardaremos en ver el retorno de la inversión?
Los equipos suelen obtener un retorno de la inversión en unos seis meses, una vez que la resolución automática alcanza aproximadamente el 40 %. En ese momento, los agentes de IA desvían suficientes tickets como para reducir las horas de trabajo y las horas extras de los agentes, al tiempo que mantienen estable el CSAT. La mayoría de las pruebas piloto utilizan un plazo de 60 días para confirmar esos resultados antes de ampliar la escala.
¿Qué pasa si el bot da una respuesta incorrecta?
Trate las respuestas incorrectas como un problema de diseño, no como una razón para rendirse. Base las respuestas en fuentes fiables, añada revisiones humanas en casos extremos y audite las transcripciones con regularidad. Estos controles mantienen las tasas de error observadas por debajo del 1 % en el tráfico en vivo mientras se ajusta el modelo y el contenido.
¿A los clientes realmente les gusta hablar con los bots?
A los clientes les gustan las respuestas rápidas para las preguntas sencillas y los humanos para las complicadas. El CSAT aumenta cuando los bots dan respuestas instantáneas y siempre hay disponible una opción clara para hablar con un humano. Aun así, el 64 % de los clientes prefiere que no haya /IA cuando los bots los atrapan en bucles.
Próximos pasos con los agentes de atención al cliente
Dado ese probable futuro, el siguiente paso es decidir dónde realizar su primera prueba piloto segura. Los agentes de IA reducen los costes y agilizan las respuestas, de modo que su equipo puede centrarse en las llamadas y en el chatear que requiere su criterio.
- Si gestiona un servicio de asistencia al cliente de gran volumen, comience por desviar las preguntas frecuentes y fíjese como objetivo alcanzar un 40 % de resolución automática en los primeros 60 días.
- Si gestiona la compatibilidad B2B SaaS, comience con respuestas preliminares asistidas por agentes para aumentar el rendimiento sin cambiar los puntos de contacto con los clientes.
- Si el cumplimiento normativo es estricto, céntrese en los resumidores internos antes de implementar bots públicos y compruebe su precisión en un entorno de pruebas seguro.
Esperar conlleva el riesgo de una mayor rotación de clientes y mayores costes laborales. Cuanto antes ponga en marcha la prueba piloto, antes sabrá qué trabajo se realiza en su entorno y podrá convertirlo en una ventaja para su equipo.