La Inteligencia Artificial se ha convertido en el gran aliado de la atención al cliente. De hecho, según datos de la consultora Gartner, los agentes virtuales para chat serán la tecnología principal de soporte para aproximadamente el 25% de las empresas a nivel global en 2027. Sin embargo, el éxito no depende solo de la tecnología, sino de la estrategia. Enreach, proveedor en Europa de comunicaciones empresariales all-in-one, recalca la importancia de contar con un partner capaz de acompañar en todo el proceso: desde el planteamiento y la implementación hasta el mantenimiento de la IA.

A partir de su experiencia integrando AI Agents para empresas, Enreach identifica los principales errores que se cometen y cómo evitarlos para asegurar que la automatización no perjudique la experiencia del cliente:

1. Diseñar respuestas artificiales o tipo «contestador»: Uno de los fallos más habituales es obligar al cliente a expresarse con palabras concretas (como exigir que escriba o diga «Consulta» para entender su petición). Para que la conversación fluya, el agente virtual debe actuar como un humano, usar preguntas abiertas como «¿en qué te puedo ayudar?» y no imponer términos rígidos. Para lograr que el bot cualifique la intención a través de una sola pregunta, es vital entrenarlo para detectar sinónimos y expresiones similares.

2. Mantener el AI Agent aislado de los programas internos: Un bot que no está conectado a la base de conocimientos o al CRM de la empresa es un simple IVR con inteligencia artificial. La principal finalidad de incorporar un AI Agent para la atención al cliente es liberar a los agentes de resolver todas las consultas y permitir a los clientes resolver sus dudas o hacer gestiones a cualquier hora del día. Para ella, es necesario integrarlo en todas aquellas herramientas que permitan identificar clientes, localizar envíos, cambiar una reserva de un vuelo, etc.

3. No preparar a la IA para escalar la petición a los agentes: El error más grave es que el bot no esté preparado para conectar al cliente con un agente humano. Además de que no hay peor experiencia que querer hablar con un agente humano y no poder, la nueva Ley de Atención a la Clientela (SAC) prohíbe expresamente el uso exclusivo de sistemas automatizados y obliga a las empresas a garantizar el acceso a un operador humano en cualquier momento de la interacción. Por ello, el AI Agent debe ser capaz de transferir la llamada o el chat al mejor agente disponible y entregarle el contexto necesario para que el cliente no tenga que repetir información.

4. Aplicar la IA solo para atender a los clientes: La IA tiene muchas otras funciones en un equipo de atención al cliente además de la de resolver consultas externas. Dos de las aplicaciones más beneficiosas para los contact centers son los agent copilots y el speech analytics.

“Al contar con el respaldo de copilots para consultar, en tiempo real, precios u ofertas actuales de los productos de su operación, los agentes se aseguran de proporcionar respuestas actualizadas y 100% eficaces. Además, el speech analytics permite obtener métricas de cada conversación inmediatamente después de que haya finalizado. Basándose en parámetros definidos antes de su implementación, el bot genera un título y un resumen de la llamada, evalúa la atención del agente y detecta la emoción del cliente, lo que ayuda a los supervisores a tener un mayor control de su operativa y de su equipo”, explica Iván López, AI Project Manager de Enreach.

1. Olvidarse del mantenimiento y la mejora continua: Los AI Agents no son una solución estática. Muchas empresas implementan soluciones de IA pensando que, una vez desplegadas, no es necesario invertir más tiempo y recursos. Aunque esta tecnología esté impulsada por modelos de machine learning que le permiten ir aprendiendo con cada interacción, siempre va a ser necesario analizar las conversaciones que mantienen con los clientes, ajustar las respuestas, medir el grado de satisfacción de los consumidores e ir actualizando las bases de conocimiento para conseguir respuestas más precisas.

2. No definir un objetivo claro: Implementar un bot para que atienda a los clientes sin tener claro qué consultas y tareas va a resolver es correr demasiados riesgos. Para no tirar la inversión a la basura ni provocar que los usuarios hagan un mal uso de la tecnología, debemos prepararla para tres escenarios clave: resolver trámites sencillos de principio a fin, escalar la conversación a los agentes cuando el cliente lo pida (o el proceso lo requiera) y, por último, detectar las preguntas “troll” para ofrecer una respuesta estándar.

3. Elegir los canales equivocados: No se trata de implementar un bot en todos los puntos de contacto (teléfono, web, WhatsApp, redes sociales) sin sentido, sino de analizar el comportamiento de los consumidores en cada canal para determinar si ofrecer respuestas inmediatas y a cualquier hora del día contribuye a aumentar las conversiones o a disminuir el volumen de consultas que gestiona el equipo.

El impacto real de una IA bien implementada

Cuando se evitan estos errores y la tecnología adecuada se implementa bajo una estrategia centrada en el cliente, los resultados de la IA tienen un impacto inmediato. Datos internos de Enreach demuestran que una IA bien integrada es capaz de automatizar más del 50% del servicio de atención al cliente sin afectar negativamente a la experiencia del usuario.

Esta tecnología ofrece un doble beneficio estratégico en el contact center: por un lado, garantiza la atención a los usuarios que necesitan respuestas fuera de horario o quieren completar un trámite rápido sin hacer colas. Y, por otro lado, libera a los agentes de recibir y resolver todas las consultas.

«El AI Agent dentro de un contact center no viene a sustituir a los agentes, sino a sumarse al equipo como un miembro más. Al encargarse de resolver de forma inmediata, las 24 horas del día, las consultas más repetitivas, reduce drásticamente los tiempos de espera en todos los canales. Además, es importante tener en cuenta que la IA también tiene la capacidad de proporcionar información actualizada de un producto o servicio a los agentes y de ayudar en la toma de decisiones operativas relacionadas con la calidad y el nivel del servicio.», concluye Iván López, AI Project Manager de Enreach.