AI conversacional para el servicio al cliente: ventajas, cómo usarla y más

La IA conversacional para la atención al cliente facilita a las empresas relacionarse con su público de forma inteligente, eficiente e incluso divertida. Ya se trate de chatbots que responden a preguntas comunes, asistentes virtuales que ayudan con las compras en línea o sistemas impulsados por IA que guían a los clientes a través de decisiones complejas, la IA conversacional está transformando la forma en que las empresas interactúan con las personas.

En este post, exploraremos cómo se está utilizando la IA conversacional en el servicio de atención al cliente hoy en día y cómo puede ayudar a las empresas a crecer, agilizar los procesos y crear experiencias más personalizadas. 

Empecemos.

¿Qué es la IA conversacional?

La IA conversacional es la tecnología que impulsa los chatbots, los asistentes virtuales y otros sistemas diseñados para interactuar con las personas a través de conversaciones naturales, similares a las humanas. Es lo que permite a estos sistemas entender lo que preguntas, ofrecer respuestas útiles e incluso aprender de cada interacción para mejorar con el tiempo.

He aquí algunas estadísticas que muestran la creciente popularidad de la IA conversacional para la atención al cliente:

• Casi el 25% de las marcas de viajes y hostelería utilizan chatbots como parte de su servicio de atención al cliente.(Statista)
• Se espera que el mercado de la IA conversacional alcance los 14.000 millones de dólares en 2025.(Deloitte)
• Más del 35% de los consumidores desean que más empresas utilicen bots de IA conversacional.(Opus Research) 
• El 62% de los clientes prefiere comunicarse con un chatbot a esperar la respuesta de un agente humano.(Tidio)

Ventajas de la IA conversacional en la atención al cliente

Según Forbes, el número de empresas que adopten la IA conversacional para la atención al cliente puede llegar a duplicarse en los próximos 2-5 años. 

Pero, ¿qué es lo que hace que la IA conversacional sea tan lucrativa para estas empresas? Hablemos de las ventajas:

1. Ahorra dinero

Según un informe de Gartnerse espera que en 2026 los chatbots y los asistentes virtuales ahorren a las empresas hasta 80.000 millones de dólares al año en costes de atención al cliente.

En lugar de dedicar recursos a responder preguntas repetitivas o gestionar tareas sencillas, las empresas pueden utilizar la IA conversacional para ofrecer asistencia 24 horas al día, 7 días a la semana, liberando a los agentes humanos para que se centren en cuestiones más complejas. A largo plazo, esto no solo aumenta la eficiencia, sino que también reduce significativamente el coste de las operaciones, lo que convierte a la IA conversacional en una inversión inteligente para las empresas que buscan escalar sin arruinarse.

2. Ahorra tiempo

El 68% de los usuarios que han interactuado con un chatbot afirman que la velocidad de respuesta del bot fue un aspecto positivo destacado. Las plataformas de IA conversacional para atención al cliente ayudan a ahorrar hasta 3.000 millones de horas de trabajo a los agentes de atención al cliente.

A diferencia de los agentes humanos, los chatbots no necesitan pausas ni tiempo para buscar respuestas: pueden ofrecer al instante soluciones a las preguntas más frecuentes o ayudar con tareas comunes como reservar citas, comprobar el estado de los pedidos o solucionar problemas. Para los clientes, esto se traduce en menos tiempo de espera y, para las empresas, en que los agentes pueden atender consultas más complejas que requieren un toque personal.

3. Está disponible todo el día, todos los días.

El 42% de los usuarios valoró positivamente que los chatbots pudieran ayudarles fuera del horario laboral habitual.

Una de las ventajas más destacadas de los chatbots de IA es su disponibilidad ininterrumpida. Ya sea a altas horas de la noche, durante las vacaciones o en diferentes zonas horarias, los chatbots garantizan que los clientes siempre tengan acceso a la asistencia cuando más lo necesitan.

Este servicio ininterrumpido es crucial para las empresas orientadas al cliente, ya que les permite ofrecer ayuda inmediata sin depender de agentes humanos. Los clientes pueden obtener respuestas, resolver problemas o completar tareas en cualquier momento, lo que mejora su experiencia y satisfacción general. Para las empresas, esto significa clientes más satisfechos y una forma más eficaz de gestionar las consultas, independientemente de la hora del día.

4. Aumenta la eficacia

El 80% de los ejecutivos informaron de mejoras en la satisfacción del clientela prestación de servicios y el rendimiento general del centro de contacto tras implantar soluciones de IA.

Al automatizar las tareas rutinarias y gestionar con rapidez las consultas habituales, la IA conversacional ayuda a las empresas a ofrecer un servicio más rápido y preciso. Esto reduce la carga de trabajo de los agentes humanos y les permite centrarse en cuestiones más complejas o prioritarias, lo que a su vez aumenta la calidad de las interacciones. 

¿Cuál es el resultado? Clientes más satisfechos, operaciones más fluidas y un centro de contacto más eficiente que puede gestionar grandes volúmenes con facilidad.

5. Ayuda a la personalización

Según una encuesta de encuesta de Hubspotel 64 % de los agentes de atención al cliente cree que las plataformas de IA conversacional para la atención al cliente les ayudan a dar respuestas más personalizadas a los clientes.

Con los chatbots de IA, las empresas pueden analizar los datos de los clientes y las interacciones anteriores para ofrecer respuestas más pertinentes y personalizadas. Esto significa que, en lugar de recibir respuestas genéricas, los clientes obtienen respuestas y sugerencias adaptadas específicamente a sus preferencias e historial. 

Al comprender las necesidades y comportamientos individuales, la IA conversacional ayuda a crear una experiencia de cliente más personalizada y atractiva, haciendo que las interacciones resulten más personales y relevantes.

IA conversacional basada en la voz

¿Has visto la película "Her"? ¿O has pedido ayuda a Siri o Alexa para alguna de tus tareas? Todos ellos son robots dotados de inteligencia artificial con los que puedes hablar, con tu voz real en lugar de escribir comandos con el teclado.

Una encuesta muestra que casi el 56% de los adultos de EE.UU. utilizan una u otra forma de sistema de IA por voz en sus teléfonos inteligentes. 

Pero, ¿y las empresas? ¿Existen ventajas en el uso de la IA conversacional basada en la voz para la atención al cliente? Averigüémoslo:

Automatización de voz para la atención al cliente: datos y ventajas

¿Sabías que más del 50% de los clientes de todos los grupos de edad siguen prefiriendo el teléfono para ponerse en contacto con los equipos de atención al cliente? Según Zendesk, el teléfono sigue siendo el canal de atención al cliente más utilizado. Aquí es donde la automatización de voz cambia las reglas del juego.

Al integrar la automatización de voz con IA en el servicio de atención al cliente, las empresas pueden agilizar las interacciones telefónicas, gestionar un gran volumen de llamadas y reducir los tiempos de espera. Los sistemas automatizados pueden dirigir rápidamente a los clientes al departamento adecuado, responder a preguntas frecuentes e incluso resolver problemas sencillos sin necesidad de un agente humano. Esto no sólo acelera el servicio, sino que también libera a los agentes para atender solicitudes más complejas, mejorando la eficiencia general.

Retos a la hora de crear una IA conversacional para voz frente a texto

Aunque la IA por voz y la basada en texto comparten ventajas comunes y varios casos de uso, los retos a los que te enfrentarás al crear una u otra son muy diferentes. La razón fundamental es la diferencia entre la forma en que hablan los humanos y la forma en que escriben.

He aquí algunas diferencias clave que pueden afectar al desarrollo:

• Comprensión de acentos y dialectos: La IA de voz debe reconocer e interpretar con precisión una amplia gama de acentos, dialectos regionales y patrones de habla, lo que puede ser más complejo que manejar texto mecanografiado.
• Ruido de fondo: A diferencia de la IA basada en texto, la IA de voz debe filtrar el ruido de fondo, los ecos u otras perturbaciones de audio para garantizar que procesa con precisión la información hablada.
• Velocidad y claridad del habla: Las personas hablan a distintas velocidades y con diferentes niveles de claridad. La IA de voz debe adaptarse rápidamente a estas diferencias en tiempo real, lo que supone un reto mayor que la interpretación de consultas escritas bien formadas.
• Manejo de las palabras de relleno: Las conversaciones de voz suelen incluir palabras de relleno como "um", "uh" o "ya sabes". La IA debe aprender a ignorarlos sin perder el hilo de la conversación.
• Entrada espontánea: Las consultas por voz suelen estar menos estructuradas que las basadas en texto, lo que obliga a la IA a interpretar pensamientos fragmentados y frases incompletas sin que el usuario tenga la posibilidad de refinar o editar sus entradas.
• Procesamiento en tiempo real: La IA de voz necesita procesar y responder a las consultas mucho más rápido que la IA basada en texto, ya que los usuarios esperan un flujo conversacional fluido y sin retrasos perceptibles.
• Variaciones en la pronunciación: Las distintas formas de pronunciar las palabras (por ejemplo, las variaciones regionales) añaden otra capa de complejidad que la IA basada en voz debe tener en cuenta, mientras que la IA basada en texto sólo se ocupa de las diferencias ortográficas.

He aquí una tabla comparativa en la que se destacan las principales diferencias entre la IA basada en voz y la basada en texto:

¿Cómo funciona la IA conversacional?

Por supuesto, la capacidad de ChatGPT para crear sonetos ha dejado boquiabierta a la gente, pero el funcionamiento de la IA conversacional sigue siendo un misterio para muchos.

Aunque la mayoría de los detalles entre bastidores pueden ser demasiado técnicos, hay dos conceptos básicos que todo el mundo debería conocer:

1. Procesamiento del lenguaje natural (PLN)
2. Aprendizaje automático (ML)

Procesamiento del lenguaje natural (PLN)

El Procesamiento del Lenguaje Natural o PLN es la tecnología que ayuda a la IA a entender la conversación humana para responder en consecuencia. Básicamente, es la parte de su cerebro que convierte las palabras en un código que puede interpretar.

Cuando envías un mensaje a un chatbot o hablas con un asistente de voz, la PNL desglosa las palabras, la gramática y la estructura de las frases para averiguar lo que estás diciendo. Identifica:

• La intención: ¿Qué pregunta o qué quiere hacer? (Por ejemplo: "¿Qué tiempo hace?")
• Entidades: Detalles clave del mensaje, como nombres, fechas o lugares (por ejemplo, "Londres" en "¿Qué tiempo hace en Londres?").

La PNL da sentido tanto al lenguaje escrito como al hablado, de modo que la IA puede entender lo que quieres decir, aunque no escribas o digas las cosas a la perfección.

Lectura mecánica (ML)

El aprendizaje automático es donde la IA realmente impresiona. 

Un bot puede almacenar todas las conversaciones que ha mantenido con humanos y utilizar esos datos para mejorar sus respuestas con el tiempo. 

El aprendizaje automático permite a los ordenadores mejorar con el tiempo "aprendiendo" de los datos. En lugar de seguir un conjunto estricto de reglas, observan ejemplos (como montones de imágenes o números) y encuentran patrones. Cuantos más ejemplos vean, más capaces serán de tomar decisiones o hacer predicciones.

Por ejemplo, si le enseñas a un modelo de aprendizaje automático miles de fotos de gatos y perros, aprende a distinguirlos. Así, cuando le enseñas una foto nueva, puede adivinar si es un gato o un perro, igual que harías tú después de ver muchos animales.

Mantener conversaciones naturales con PNL y ML

La PNL y el ML trabajan juntos para crear conversaciones fluidas y naturales. La PNL entiende tus palabras y la ML utiliza experiencias pasadas para dar una respuesta inteligente y pertinente. Con el tiempo, la IA conversacional se vuelve más "humana" al aprender los matices de la forma de hablar de las personas, como la gestión de las preguntas de seguimiento o la comprensión del lenguaje informal.

IA conversacional: precisión y fiabilidad

Cuando se entrena con conjuntos de datos amplios y diversos, la IA puede alcanzar altos niveles de precisión y, a menudo, realizar tareas con mayor rapidez y coherencia que los humanos. Es especialmente eficaz en tareas repetitivas, en el análisis de grandes cantidades de datos y en la búsqueda de patrones difíciles de percibir.

Sin embargo, es importante reconocer que sigue teniendo limitaciones:

• Dependencia de los datos: La IA aprende de los datos que recibe. Si los datos están sesgados, incompletos u obsoletos, la IA puede producir resultados incorrectos o sesgados. Por ejemplo, si una IA se entrena con datos de contratación sesgados, podría favorecer involuntariamente a determinados grupos en detrimento de otros.
• Comprensión del contexto: La IA, incluso la más avanzada, puede tener dificultades para comprender emociones humanas complejas, contextos culturales o un lenguaje lleno de matices. Un chatbot, por ejemplo, puede malinterpretar el sarcasmo o las bromas sutiles.
• Supervisión humana: En áreas críticas como la sanidad, las finanzas y la aplicación de la ley, la precisión y la toma de decisiones de la IA deben estar estrechamente supervisadas por humanos. La IA puede ayudar, pero el juicio humano es necesario para garantizar la imparcialidad, la ética y la precisión.

En resumen, aunque la IA puede ser muy precisa y fiable en muchas aplicaciones, es importante abordarla con un equilibrio de confianza y precaución, sabiendo que la supervisión humana es a menudo necesaria para garantizar los mejores resultados.

¿Qué aspecto tiene la IA conversacional en la atención al cliente?

Pasemos ahora a la verdadera cuestión: ¿Qué aspecto tiene la IA conversacional en la atención al cliente?

He aquí algunas formas en que las empresas utilizan la IA conversacional para la atención al cliente:

• Chatbots y asistentes virtuales: Actúan como agentes de atención al cliente, ¡que son robots! Mantienen conversaciones con los clientes, escuchan sus preguntas y responden con ayuda.
• Robots de IA basados en voz: Son más útiles para las empresas que tienen las llamadas telefónicas como principal canal de consultas de atención al cliente.
• Portales de autoayuda: Muchas empresas incorporan la IA como guía para su banco de conocimientos de autoayuda. Los clientes solo tienen que elegir entre un menú de preguntas frecuentes que les proporciona el bot y encontrar ellos mismos las respuestas.

¿Qué tipos de tareas de atención al cliente puede gestionar la IA conversacional?

Estas son algunas de las tareas de atención al cliente que la IA conversacional puede gestionar para aumentar la eficiencia y mejorar la satisfacción del cliente:

1. Responda a las preguntas más frecuentes: Ofrezca respuestas rápidas a las preguntas más habituales.
2. Seguimiento de pedidos: ayuda a los clientes a comprobar el estado de la entrega.
3. Recomendaciones de productos: Sugerir artículos en función de las preferencias del usuario.
4. Reservas: Ayudar a programar citas o hacer reservas.
5. Devoluciones y reembolsos: Automatiza el proceso de gestión de las solicitudes de cambio y devolución.
6. Resolución de problemas: Guiar a los clientes a través de problemas técnicos sencillos.
7. Calificación de clientes potenciales: Recopilar y evaluar información sobre los clientes para los equipos de ventas.
8. Facturación y pagos: Ayuda con las consultas sobre facturas y los problemas de pago.
9. Traspaso de agentes en directo: Transfiera consultas complejas a agentes humanos cuando sea necesario.
10. Encuestas y opiniones: Recoge las opiniones de los clientes mediante encuestas rápidas y automatizadas.

Casos de uso de la IA conversacional en la atención al cliente

Veamos algunos casos de uso de las plataformas de IA conversacional para la atención al cliente:

1. Enrutamiento de llamadas

Un sistema de IA basado en voz puede tomar la información vital de la persona que llama, como nombre, número de pedido, detalles del producto o servicio relacionado, etc., y dirigir la llamada al agente adecuado. Esto ahorra tiempo al agente y evita preguntas repetitivas al cliente.

2. Pedidos y reservas

Los chatbots y los bots de voz pueden automatizar el proceso de tomar o cancelar pedidos, hacer reservas y reservar servicios después de tomar la información del cliente. También pueden hacer un seguimiento de los pedidos, calcular el envío y proporcionar una fecha de entrega provisional.

3. Preguntas frecuentes

Las plataformas de IA conversacional pueden responder a las preguntas más frecuentes de los clientes sin tener que transferir la llamada a un agente humano. Proporcionan información precisa y son rápidas en la resolución de problemas.

4. 4. Cuenta cliente

Los robots de IA pueden cambiar automáticamente el nombre, la dirección u otros datos solicitados por un cliente sin que un agente humano dedique su tiempo a una tarea sencilla.

5. Datos y análisis

Los sistemas de IA pueden grabar todas las conversaciones de atención al cliente y utilizar los datos para analizar el rendimiento con el fin de mejorarlo.

Industrias de IA conversacional

Varios sectores utilizan la IA conversacional para la atención al cliente. Estos son algunos de nuestros favoritos:

1. Finanzas

Se espera que el mercado de la IA conversacional en banca, seguros y otros servicios financieros en todo el mundo alcance un valor de 7.000 millones de dólares en 2030. 

Así es como el sector financiero utiliza los chatbots:

• Gestión de cuentas: Ayuda a los usuarios a consultar saldos, revisar transacciones y gestionar cuentas.
• Detección de fraudes: Notifique a los clientes las actividades sospechosas y confirme las transacciones.
• Solicitud de préstamos: Ayudar en los procesos de precalificación y solicitud de préstamos.
• Atención al cliente: Responde a las preguntas más frecuentes sobre servicios bancarios, comisiones y políticas.
• Asesoramiento financiero personalizado: Ofrezca consejos personalizados sobre ahorro, inversión y presupuesto.
• Recordatorios de pago: Envía notificaciones sobre próximas facturas o pagos.
• Disputas sobre transacciones: Ayuda a los clientes a notificar y resolver problemas de transacciones.
• Seguimiento de la puntuación crediticia: Proporcionar actualizaciones y consejos para mejorar las puntuaciones de crédito.
• Gestión de carteras de inversión: Ofrecer actualizaciones y recomendaciones para gestionar las inversiones.

2. Salud

Los sectores sanitario, minorista y bancario han conseguido un ahorro anual de 11.000 millones de dólares gracias a los chatbots de IA.

Estos son algunos de los casos de uso habituales de la IA conversacional en la atención sanitaria:

• Programación de citas: Los pacientes pueden programar, reprogramar o cancelar citas fácilmente mediante chatbots integrados con los sistemas sanitarios.
• Recordatorios de medicación: Los chatbots envían recordatorios para el cumplimiento de la medicación, mejorando los resultados del tratamiento para pacientes con enfermedades crónicas.
• Apoyo a la salud mental: Los chatbots de IA proporcionan apoyo a la salud mental mediante terapia conversacional, ofreciendo ayuda emocional en tiempo real.
• Seguimiento de pacientes: Los chatbots ayudan a controlar a los pacientes con enfermedades crónicas mediante la recopilación de datos de salud y ofreciendo información oportuna a los proveedores de atención médica.
• Consultas sobre facturación y seguros: Ayudan a los pacientes a entender las facturas médicas y las reclamaciones al seguro, agilizando los procesos de pago.
• Seguimiento posterior al tratamiento: los chatbots de IA realizan consultas de seguimiento, recuerdan a los pacientes las instrucciones de cuidado y recogen opiniones sobre la recuperación.

3. Hospitalidad

Los chatbots ayudan a reducir los costes de atención al cliente en un 30% al automatizar tareas repetitivas y liberar personal. 

Estos casos de uso demuestran cómo los chatbots de IA están mejorando la eficiencia operativa al tiempo que mejoran la experiencia de los huéspedes:

• Optimización del proceso de reserva: Los chatbots guían a los usuarios a través del proceso de reserva, ayudándoles a encontrar las mejores ofertas y ofreciéndoles recomendaciones personalizadas.
• Servicios de conserjería virtual: Los chatbots pueden actuar como un conserje virtual 24/7, ayudando con recomendaciones locales, reservas para cenar y planificación de eventos.
• Atención al cliente: Los chatbots responden rápidamente a las consultas habituales de los huéspedes, como las instalaciones del hotel, los horarios de los restaurantes o las opciones de transporte.
• Experiencia personalizada del cliente: Los chatbots de IA utilizan las preferencias de los clientes para ofrecerles sugerencias personalizadas y ofertas especiales que mejoren su satisfacción.
• Coordinación de eventos: Para los viajeros de negocios, los chatbots se sincronizan con los calendarios de trabajo, manteniéndoles informados sobre eventos clave o cambios de última hora.

4. Automoción

• Asistencia en la compra: Los chatbots de IA pueden ayudar a los compradores potenciales proporcionando respuestas instantáneas a preguntas sobre precios, opciones de financiación, modelos disponibles y plazos de entrega, agilizando el proceso de compra.
• Asistencia posventa: Los chatbots gestionan las consultas habituales posteriores a la compra, como programar citas de servicio, resolver dudas sobre la garantía y ofrecer consejos de mantenimiento del vehículo.
• Mantenimiento proactivo: Los chatbots de IA recuerdan a los clientes el mantenimiento necesario del vehículo, prediciendo cuándo es necesario realizarlo basándose en datos en tiempo real de los sensores del vehículo.
• Programación de pruebas de conducción: Los clientes pueden programar fácilmente pruebas de conducción con chatbots integrados en los sitios web de los concesionarios, lo que mejora la experiencia del usuario y las tasas de conversión.
• Asistencia a bordo: Los chatbots de IA proporcionan asistencia por voz para tareas como la navegación, el infoentretenimiento y la personalización de los ajustes del vehículo, mejorando la seguridad y la comodidad del conductor.
• Demostraciones virtuales de productos: Los chatbots atraen a los usuarios con funciones interactivas, como configuraciones personalizadas de vehículos y pruebas de conducción virtuales, ofreciendo experiencias inmersivas antes de la compra.

Enfoques para implantar la IA conversacional por voz

Existen 4 métodos para desplegar una IA conversacional basada en voz para la atención al cliente:

1. Desde cero

Puedes construir un chatbot basado en voz desde cero utilizando modelos NLP, tecnología de reconocimiento de voz, sistemas de gestión de diálogos, interfaces multimodales y sistemas de síntesis de voz.

Se puede crear un bot altamente personalizable, pero la vía del bricolaje es extremadamente técnica.

2. Con terceros proveedores

Puedes recurrir a servicios de terceros, como DialogFlow de Google, e integrar sus robots de voz en tu sistema.

3. Convertir los chatbots en bots de voz

Es posible convertir los chatbots existentes en bots basados en voz utilizando intérpretes y tecnología de texto a voz.

4. Pide ayuda a Trengo

Una plataforma de IA conversacional especializada como Trengo puede ayudarle a transformar sus operaciones de atención al cliente con su innovador y polivalente bot de IA, el AI HelpMate.

Conclusión

Los expertos predicen que las soluciones y la tecnología basadas en IA son la forma en que las empresas modernas pueden seguir siendo competitivas. Emplear la IA conversacional en el servicio de atención al cliente no solo hace felices a los clientes, sino que también ahorra tiempo y esfuerzo a su equipo.

¿Estás preparado para mejorar tu servicio de atención al cliente? Programe una demostración con Trengo hoy mismo y vea cómo nuestro AI HelpMate puede ayudarle a resolver el 80% de las conversaciones con sus clientes al instante.