Descubre 9 consejos para aprovechar la IA en el servicio al cliente en 2025. Aprende cómo la IA mejora la experiencia del cliente, optimiza los procesos de soporte y ayuda en la toma de decisiones. Consejos clave incluyen definir objetivos, entrenar las herramientas de IA, garantizar la seguridad de los datos y habilitar el autoservicio.
Con el aumento de las expectativas de los clientes y la necesidad de personalización, es difícil no preguntarse cómo puede ayudarte la IA. A medida que la emoción inicial disminuye, la humanidad descubre cómo esta tecnología puede asistir en lugar de reemplazar a las personas.
En este artículo, examinaremos los usos prácticos y los beneficios de la inteligencia artificial en el servicio al cliente, ofreciendo consejos para su implementación sin alienar a clientes ni empleados. También desmentiremos ideas erróneas y compartiremos ejemplos inspiradores de la vida real.
Cuando se habla de IA en el servicio al cliente, lo primero que viene a la mente son los chatbots, pero las implicaciones son mucho más amplias. Además de ayudar a descongestionar los canales de soporte, la IA también automatiza tareas repetitivas, permitiendo que los agentes se centren en lo que realmente importa y que los gerentes tomen decisiones basadas en datos más rápidamente.
Vamos a esbozar un caso ideal que muestre todas las oportunidades de la IA en el servicio al cliente.
Saluda a Greg. Tuvo problemas con su pedido de zapatos. Al llegar al sitio web del minorista, Greg es recibido por un bot de IA en la esquina inferior derecha y decide usarlo.
El chatbot utiliza un lenguaje positivo y se comunica rápidamente. Conoce todo el sitio y utiliza la información para dirigir a Greg al portal de autoservicio. Incluso puede estar conectado al CRM y responder preguntas sobre el pedido exacto de Greg, ofrecer experiencias y ofertas personalizadas o atender a Greg en su idioma preferido.
Ahora, imagina que Greg tiene una pregunta que el bot no puede responder.
En este punto, el bot pedirá una aclaración o conectará a Greg con un agente humano. Así, no se quedará atascado en un bucle ni responderá de forma insatisfactoria a las consultas, como ocurría a menudo en el pasado.
A medida que la conversación del agente humano con Greg continúa, el copiloto de IA le proporciona consejos útiles y sugerencias, ayudando al agente a redactar con claridad y a buscar información relevante. Así, el agente puede ser mucho más eficiente, sin tener que preocuparse por el tono, la extensión o buscar artículos de la base de conocimientos. Por ejemplo, si Greg pregunta por la política de devoluciones, el copiloto de IA puede mostrar rápidamente los detalles relevantes y sugerir una respuesta concisa y apropiada.
¿Y esto qué significa para las partes involucradas? Para Greg, significa recibir atención inmediata con respuestas rápidas y amables durante todo su recorrido como cliente, haciéndolo sentir valorado y menos estresado.
Para los agentes, significa que no perderán tiempo respondiendo preguntas comunes. Podrán centrarse en ayudar con cuestiones complejas y crear relaciones.
¿Y los gerentes? La IA puede identificar patrones y categorizarlos correctamente. Basándose en estos datos, proporciona información valiosa y predice el comportamiento del cliente. Por ejemplo, puede mostrar que Greg corre riesgo de abandonar según similitudes con clientes que ya lo han hecho y sugerir cómo retenerlo.
Las mayores razones para el auge de la IA en el servicio al cliente son el aumento de las expectativas de los clientes y el enfoque en la retención sobre la captación. Un excelente servicio es la respuesta a ambas, pues es el pilar fundamental de la satisfacción y la retención. Pero no es tan fácil como parece.
¿Por qué añadir IA a la ecuación? Veamos los datos.
El 72% de los clientes asegura que un servicio más rápido les hace fieles; además, el 91% de las empresas más reconocidas usan IA para potenciar su atención al cliente.
Especialmente a medida que tu empresa crece, surge la pregunta de cómo hacer más con menos. La respuesta es usar IA para encargarse de tareas repetitivas, permitiendo que los humanos se ocupen de lo que solo ellos pueden hacer.
La IA existe desde los años 60, pero hasta ahora muchos tenían dudas sobre su fiabilidad e integridad, y con razón. Pero hemos superado los chatbots muy limitados que daban malas respuestas, se quedaban atascados o eran fácilmente manipulables.
A diferencia del entrenamiento tradicional, basado en un conjunto de datos fijo, los modelos de lenguaje actuales:
Reducir el agotamiento de los agentes: Dejar las tareas mecánicas y rutinarias a las máquinas puede hacer que los agentes humanos se sientan más humanos.
Usando IA, los agentes pueden revisar o editar sus respuestas y, por tanto, ver el problema desde otra perspectiva, evitando sentir que hacen lo mismo una y otra vez.Andrej Saxon, jefe de ventas en LiveAgent
Mejor formación de nuevos empleados: La IA puede dar consejos y conocimientos a los nuevos empleados bajo demanda, ayudarles a escribir y reducir significativamente el tiempo y esfuerzo de formación. Incluso puede dirigir los tickets según el nivel de experiencia del agente, aumentando la dificultad poco a poco.
Reducir costes: Automatizar tareas rutinarias y procesos manuales permite a las empresas gestionar un mayor volumen de tickets sin aumentar el personal. Es especialmente útil para negocios en expansión.
Soporte 24/7: Dar respuestas a tiempo puede ser todo un reto para empresas con clientes internacionales y poco personal. La IA destaca en esto, ya que puede ayudar a los clientes con autoservicio y crear tickets para los problemas que no pueda resolver.
Velocidad y consistencia: La IA ofrece respuestas instantáneas, coherentes y relevantes, eliminando errores humanos y permitiendo que los agentes experimentados se concentren en los casos únicos.
Soporte multilingüe sin esfuerzo: Los métodos para traducir en tiempo real existen desde hace tiempo. Pero con la comprensión del lenguaje natural (NLU), la IA conversacional lleva esta posibilidad a otro nivel, sobre todo en precisión de salida.
Experiencias personalizadas: A los humanos les lleva más tiempo analizar datos y planificar acciones. La IA tarda solo segundos en analizar preferencias y comportamientos, ofreciendo recomendaciones adaptadas.
Información basada en datos: Esto permite tomar mejores decisiones fundamentadas. Por ejemplo, puede señalar los problemas más frecuentes de los clientes y sugerir soluciones.
Servicio proactivo: La IA puede monitorear información como garantías e historial para recordar proactivamente a los clientes renovaciones de suscripciones o avisarles de descuentos en productos que podrían interesarles.
Para pequeñas empresas, lo ideal es que el proveedor de software gestione tanto la atención al cliente como las capacidades de IA, no solo por facilidad de uso sino también por seguridad y reducción de costes.
LiveAgent te permite integrar funciones de IA probadas en tus flujos de trabajo humanos. El Asistente de IA, con sus plantillas de prompts, está siempre listo para ayudar a los agentes a redactar correos electrónicos con un solo clic. No solo mejora la escritura, sino que también crea textos específicos basados en el contenido de tu base de conocimientos, actuando como un copiloto de IA.
Tanto si quieres desarrollar tu propia solución como si buscas empezar a usar un software de atención al cliente con IA, hay algunos aspectos que debes considerar primero.
La IA puede ser una pérdida de tiempo y dinero si no se aborda correctamente. Por eso es tan importante establecer objetivos claros. Analiza los objetivos de tu negocio y solo entonces busca las soluciones adecuadas.
¿Qué problemas enfrentas? ¿Cómo puede ayudarte la IA a resolverlos?
En resumen, necesitarás una solución muy diferente para mejorar la fidelidad y el compromiso del cliente que para mejorar los tiempos de respuesta de tus agentes. La IA tiene muchas formas y tamaños, y no hay una solución única para todos. No olvides considerar la escalabilidad y la eficiencia de costes de tu solución.
Al igual que un agente humano aprende con la experiencia, un sistema de IA necesita el conocimiento apropiado antes de empezar a ayudar a tus clientes. Necesitarás los datos y modelos de entrenamiento adecuados para evitar respuestas dudosas, incorrectas o perjudiciales.
Hacer esto desde cero requiere mucho tiempo y un profundo conocimiento de aprendizaje automático, IA y procesamiento de lenguaje natural. Los proveedores de software suelen ofrecer IA preentrenada que entiende los problemas del sector, el tono de voz y la jerga, eligiendo correctamente en función de la intención del cliente.
Darle acceso a tu base de conocimientos, sitio web y CRM le permitirá dar respuestas específicas y precisas. Por ejemplo, el chatbot de URLsLab te ofrece una solución sin código, permitiéndote controlar los modelos y el entrenamiento de tu bot desde una plataforma fácil de usar.
Tus clientes inevitablemente compartirán datos personales con el chatbot. Sea cual sea tu sector, como mínimo gestionarás direcciones y nombres completos. Ya sea por error, negligencia o ataques intencionados, no proteger los datos de los clientes puede salir caro.
Consulta las políticas de tu proveedor, sus métodos de seguridad y qué comparten con terceros. Debes ser transparente con los clientes sobre los datos que se recogen y ofrecer una opción clara para dar o retirar el consentimiento.
Para evitar actores malintencionados, implementa cifrado de extremo a extremo y considera usar autenticación y autorización antes de permitir la interacción con el chatbot. También puedes crear varias versiones de chatbot, cada una con diferente nivel de conocimiento y competencias. Por ejemplo, usar uno distinto para visitantes y para usuarios registrados.
Integra directrices éticas en la IA.
¿Recuerdas los escándalos de chatbots que aprendieron insultos de usuarios malintencionados?
No querrías que tu bot insulte a los clientes por culpa de unas pocas manzanas podridas. Por eso existen estas directrices. Los desarrolladores se esfuerzan mucho para que la IA sea respetuosa, apropiada y no discriminatoria.
Seguro que también has leído la frase “Lo siento, pero como modelo de lenguaje de IA, no puedo…”, ya sea en una respuesta de ChatGPT, el ensayo de un estudiante perezoso o un mensaje de spam mal generado. Ahora la IA está equipada con métodos de respaldo, como respuestas predefinidas, para asegurarse de no dar información falsa o dañina con autoridad. Se pueden añadir más respuestas y comportamientos predefinidos según tu caso de uso.
A menudo, los clientes contactan soporte simplemente porque tienen prisa o prefieren hablar en vez de investigar. Según CMSWire, guiar a los clientes hacia el autoservicio exitoso es el mayor beneficio que ven los líderes de CX en la IA. Al recopilar datos de tu sitio web y base de conocimientos, la IA puede convertirse en experta sobre tu negocio en minutos. Buscará y enlazará el artículo relevante más rápido que un humano.
Los chatbots impulsados por IA en tu web son solo una parte de la solución. La IA puede ayudar en la mayoría, si no en todos, tus canales de servicio al cliente. Soluciones integrales como LiveAgent te permiten centralizar la comunicación en un solo panel, dejando que la IA ayude a responder tickets de cualquier fuente, incluyendo correo electrónico, WhatsApp o Slack.
Sé abierto con tus clientes sobre cuándo interactúan con un agente de IA, hasta qué punto tu centro de contacto utiliza IA y qué precauciones tomas para proteger sus datos.
La comunicación transparente genera confianza y establece expectativas realistas.
Además, si usas algoritmos de IA para tomar decisiones que afectan directamente a tus clientes, házselo saber. Pero, sobre todo, si la IA falla, prepárate para asumir toda la responsabilidad, comunicando rápidamente qué salió mal y qué harás para solucionarlo.
La IA solo sabe lo que le enseñamos y solo piensa como le indicamos. Por muy buena que sea tu solución, siempre necesitará supervisión humana, ajustes y medición constantes para alcanzar todo su potencial. Recuerda: la IA es una buena sirvienta, pero una mala ama. Puede perderse en tareas complejas y no mostrar emociones genuinas. Cuanto más prevalente se vuelva la IA, más se habla de mejorarla con un “toque humano”. Déjala aprender continuamente de la experiencia utilizando aprendizaje automático en tiempo real.
A diferencia del aprendizaje automático clásico, en el que los científicos de datos proporcionan datos históricos, el aprendizaje en tiempo real ocurre con datos en vivo a medida que llegan. Es ideal cuando la IA debe adaptarse a cambios en el comportamiento del cliente, a más productos nuevos o cuando no hay suficientes datos para entrenarla. Como con cualquier estrategia nueva, no olvides realizar pruebas A/B continuamente.
Además, ten en cuenta los flujos de trabajo automatizados por IA. No buscan reemplazar a los agentes humanos, sino empoderarlos para que sean más reflexivos y realicen tareas más rápido. Prioriza el enfoque humano y comunica esto a todo el equipo.
Con la formación y el acceso a datos adecuados, la IA puede ser proactiva, dando respuestas personalizadas según las preferencias, el comportamiento y más de los clientes. Así, los chatbots pueden tomar el rol de vendedores, ayudando a los clientes a dar el paso final, ofreciendo descuentos o contactando de forma proactiva. Por ejemplo, si un cliente pasa mucho tiempo viendo un producto, el bot puede comprobar si tiene dudas.
Además, la retroalimentación siempre será el mejor indicador del éxito del servicio al cliente. Las métricas ayudan a entender a los clientes, pero la retroalimentación es la voz directa, sin suposiciones.
Humano o máquina, ambos pueden y deben aprender de la retroalimentación.
Ciertos errores, como chatbots mal entrenados o falta de acceso a agentes humanos, pueden dañar la relación con los clientes en masa. Escucha y actúa según la retroalimentación para mantenerte en la cima y seguir optimizando tus soluciones de IA.
Algunas empresas cometen el error de esperar que la IA resuelva todo con solo pulsar un botón. Por ejemplo, delegan todo su soporte a un chatbot incompleto, sin intervención ni supervisión humana. Esto lleva a expectativas poco realistas y resultados desastrosos.
Cuando un bot no puede entender o responder un ticket, lo mejor es escalar el asunto a un agente humano. Si no hay agente disponible, la IA puede dar respuestas por defecto, como pedir una aclaración o informar que se ha creado un ticket y alguien lo atenderá pronto.
El uso más común del análisis predictivo en el servicio al cliente es la personalización a gran escala. Un gran ejemplo son las recomendaciones personalizadas de apps de streaming como Netflix. Usando datos de interacciones previas, los algoritmos predicen intereses futuros y crean una experiencia personalizada.
Otro uso clave es identificar problemas comunes y espacio para mejorar. Imagina que enfrentas un corte en la cadena de suministro en una región. Al ver el aumento de quejas por retrasos, la IA puede señalar todos los pedidos probablemente afectados. Con estos datos, puedes anticiparte, comunicarte previamente y reducir el volumen de tickets futuros.
Por último, tu equipo de soporte también se beneficia del análisis predictivo. La IA puede analizar la demanda histórica y la capacidad de los agentes. Así anticipa picos y valles, sugiere la asignación de recursos adecuada y garantiza que siempre haya personal suficiente en los momentos difíciles.
Hemos cubierto varios aspectos de la IA y esbozado sus usos prácticos en el servicio al cliente. Ahora, veamos ejemplos reales de cómo las grandes marcas utilizan la IA para lograr la excelencia en atención.
Pensando en chatbots ayudando a humanos, uno imagina profesionales de soporte en sus ordenadores, pero Macy’s hace algo novedoso. El personal de tienda puede estresarse entre ayudar a clientes, reponer y cobrar; por eso, a veces es difícil encontrar asistencia en tienda.
Los usuarios de la app de Macy’s disfrutan de una función única. Un chatbot de IA les ayuda a encontrar artículos, consultar políticas y más. Si se necesita un empleado, la IA ayuda a localizarlo, igual que reenviaría el mensaje a un agente de soporte.
Otro ejemplo físico es el bot de Domino’s, llamado Dom, que automatiza pedidos por Facebook Messenger. Así, el personal recibe pedidos precisos y puede centrarse en tareas humanas. Dom rastrea los pedidos e informa del progreso a los clientes.
¿Recuerdas el uso de análisis predictivo para anticipar la pérdida de clientes? ¿Pero qué datos se usan para predecir? El gigante bancario American Express analiza datos de transacciones históricas para indicar la probabilidad de que los clientes cierren sus cuentas. Con esta información, contactan proactivamente para mejorar la relación.
Seguro que te ha pasado querer comprar un producto y, justo cuando decides, ya se agotó. Es menos probable en Zara. Usan análisis predictivo para gestionar inventario. Analizando datos históricos, tendencias de moda y preferencias regionales, Zara asegura que cada tienda tenga los productos adecuados.
La IA ayuda a entender a los clientes a gran escala y en casos individuales. L’Oréal utiliza la plataforma Clarabridge para analizar cientos de tickets, usando retroalimentación de varios canales para identificar el sentimiento y temas clave. Los hallazgos guían sus decisiones. Por otro lado, Uber usa análisis de sentimiento para descifrar el tono de cada mensaje al instante, ayudando a categorizar y priorizar clientes angustiados.
Vivimos el auge de la IA. Parece que está en todas partes, pero sigue siendo una tecnología relativamente nueva. Incluso las grandes marcas siguen explorando sus posibilidades y superando sus limitaciones.
Como campo dinámico donde la rapidez y precisión son clave, se espera que el servicio al cliente siga siendo el uso más popular de la IA, con los chatbots como principal canal en 2027. Se prevén nuevos usos y avances. Se espera que los asistentes virtuales realmente humanos sean lo próximo, revolucionando los aburridos sistemas de respuesta de voz.
Pero es importante entender que no se trata de eliminar empleos, sino de hacerlos más inteligentes. En un artículo para el MIT Sloan Management Review, P.V. Kannan y Josh Bernoff afirman que el futuro del servicio al cliente está en la colaboración máquina-humano. ‘Cuando las máquinas gestionan las consultas rutinarias, los clientes son más felices. Y cuando el personal puede concentrarse en cuestiones complejas —o responder con la ayuda de sugerencias del bot—, puede ofrecer un servicio mucho mejor", dijeron.
Algunas empresas llevan años usando herramientas de IA en soporte; otras las adoptaron con el auge reciente. En ambos casos, han enfrentado preocupaciones y mitos comunes. Puede que tú también te hagas estas preguntas.
Sí. Las capacidades de la IA han avanzado mucho gracias a los grandes modelos de lenguaje y el aprendizaje profundo. El Chatbot de IA de LiveAgent usa esta tecnología para comprender la intención del cliente y responder adecuadamente. Para mantenerlo eficaz, es importante actualizarlo regularmente en función de las interacciones y la retroalimentación reales. Y si la IA no puede resolver un problema, LiveAgent ofrece métodos de respaldo para transferir tickets a agentes humanos sin problemas. LiveAgent ofrece una prueba gratuita, para que puedas probar el Chatbot de IA en tu propio entorno y comprobar cómo mejora la eficiencia y reduce costes.
Además, configura métodos de respaldo para transferir tickets a agentes humanos si el bot no puede responder. Siguiendo estos pasos, mejorarás el rendimiento y la fiabilidad de tu IA en el servicio al cliente.
Ahora la IA puede imitar patrones de habla y emociones humanas de forma efectiva, y suele sonar más positiva y animada que algunos agentes poco entusiastas. Es fundamental informar claramente a los clientes cuándo hablan con una IA y cuándo con una persona. Hacer pasar a los bots por humanos es engañoso y los clientes no lo apreciarán.
Algunos clientes siempre preferirán la interacción humana, sobre todo en situaciones emocionales. Asegúrate de que siempre haya un agente disponible.
Como todo cambio a gran escala, pasar a un flujo de trabajo con IA requiere esfuerzo y determinación. Algunos empleados pueden temer perder su puesto, por lo que es esencial que los gerentes les aseguren que la IA está para ayudar, no para reemplazarlos.
Destaca el valor de las habilidades humanas que seguirán siendo esenciales o serán más importantes. Ofrece formación y seminarios para facilitar la transición. Motiva a los representantes a mejorar. Pero, sobre todo, empieza poco a poco.
La seguridad en IA depende del despliegue, la recogida y el uso de datos. Además, es crucial educar a clientes y profesionales. Infórmate de cómo procesa la IA los datos, usa cifrado y otros métodos de seguridad y comunica claramente los protocolos tanto a clientes como a empleados.
Si buscas IA para reducir costes o evitar gastos futuros, es fundamental ser realista con tus necesidades y presupuesto.
Las pequeñas empresas querrán confiar el desarrollo a su proveedor de software de soporte, pero recuerda que habrá costes de servicios de IA y formación de empleados. La buena noticia es que los gastos iniciales se compensarán a largo plazo.
Es fácil imaginar la IA como el corazón de todo servicio al cliente. Aunque todavía tiene limitaciones, sin duda hemos entrado en una nueva era en la que no usar IA significa perder clientes satisfechos y agentes más rápidos y felices.
Si aún tienes dudas y el mundo de la IA te resulta confuso, empieza poco a poco con un software de atención confiable. El Chatbot de IA de LiveAgent reúne lo mejor de la IA sin alienar a las personas: sin costes desproporcionados ni soluciones complicadas. ¡Además, puedes probar un chatbot de IA gratis durante 30 días!
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Conoce a Jana, la distinguida editora jefe de contenido de WordPress que encabeza las operaciones en LiveAgent, Post Affiliate Pro, URLsLab y FlowHunt. Armada con una dedicación inquebrantable a la excelencia, navega diligentemente por los intrincados paisajes del contenido digital, asegurando una calidad impecable y una funcionalidad perfecta en todas las plataformas. Disfruta de actividades creativas incluso fuera del trabajo.
En absoluto. Como ocurre con cualquier revolución tecnológica, la IA hará que algunos puestos queden obsoletos o disminuirá la necesidad de nuevas contrataciones. Cuando la IA se encarga de tareas simples, los trabajadores cualificados que sepan utilizarla a su favor y añadan un toque humano serán aún más imprescindibles.
La IA es una máquina que solo simula el lenguaje y la inteligencia humanos. No puede tener pensamientos totalmente originales y es incapaz de sentir emociones. Si no se entrena adecuadamente o no se programa correctamente, no realiza sus tareas con precisión. La supervisión humana es imprescindible.
Todo depende de tu solución y de los gastos relacionados con la formación o contratación de empleados cualificados. La mayoría de los proveedores de soluciones de IA para servicio al cliente cobran tarifas por uso según el volumen, el propósito y el modelo de IA elegido.
Sin duda están entrenados para ello y pueden ofrecer respuestas en estos escenarios. Sin embargo, algunos clientes se sentirán irrespetados por la empatía aprendida de la máquina y preferirán hablar con un agente humano. Por eso es imprescindible contar siempre con un agente humano disponible.
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