.webp)
- La IA transforma la atención al cliente al automatizar tareas y ofrecer soporte 24/7.
- La IA en atención al cliente va más allá de los chatbots, permitiendo flujos completos como actualizaciones de pedidos o devoluciones sin intervención humana.
- Para adoptar la IA con éxito se necesitan objetivos claros, buenos datos y herramientas integradas.
- Empresas reales ahorran costos significativos y escalan su soporte rápidamente con IA; algunas resuelven millones de tickets al mes con mínima intervención humana.
La atención al cliente es difícil. (Perdí la cuenta de cuántas veces un cliente me gritó por la cantidad de hielo en su bebida).
Pero es un área ideal para la IA.
Lo sé porque mi empresa ha ayudado a desplegar más de 750,000 agentes de IA en los últimos años.
¿Y la aplicación más común de nuestra plataforma de IA? La atención al cliente.
He visto cómo la IA cambia radicalmente la atención al cliente, desde grandes empresas hasta pequeñas startups.
No es de extrañar que tantas organizaciones ya estén adoptando esta tecnología. De hecho, el 83% de los responsables de decisiones afirma que planea aumentar su inversión en IA para atención al cliente durante el próximo año.
Si estás explorando la IA para soporte, no eres el único. Empezar con un chatbot de atención al cliente o un chatbot empresarial puede parecer un gran paso.
En este artículo te mostraré cómo es la IA en atención al cliente, qué tecnologías existen y cómo puedes aprovecharlas, sin importar el tamaño de tu equipo.
¿Qué es la IA para atención al cliente?
La IA para atención al cliente es el uso de inteligencia artificial para automatizar y mejorar el soporte a través de chatbots, agentes virtuales y flujos de trabajo inteligentes.
Como explica Ermek Barmashev, desarrollador senior que ha implementado decenas de agentes de IA para clientes: “Los agentes de IA están para automatizar tareas repetitivas. Pero no reemplazan a las personas. Liberan a los agentes humanos para resolver problemas reales que requieren empatía, creatividad y criterio.”
¿Cuáles son los diferentes tipos de IA para atención al cliente?
Claro, todos dicen “hay que hacer IA”, pero eso puede significar muchas cosas: ¿hablamos de un chatbot? ¿Un sistema automático de clasificación de tickets? ¿Un buscador inteligente?
En atención al cliente, la IA suele presentarse en algunas formas conocidas.
Chatbots de IA
Los chatbots de IA son la forma más popular de IA utilizada hoy en atención al cliente.
Como se integran con las herramientas que los equipos ya usan, son ideales para responder preguntas repetitivas y evitar que la cola de consultas crezca.
También pueden extraer respuestas de los centros de ayuda o consultar el estado de pedidos.
Y como no descansan, los clientes pueden recibir ayuda cuando la necesiten.
IA generativa
La IA generativa, como su nombre indica, genera contenido nuevo como texto, imágenes, música o código, aprendiendo patrones de datos existentes.
Utiliza modelos de aprendizaje profundo (como los modelos de lenguaje grandes) para entender la estructura y el estilo, y luego genera respuestas originales a partir de indicaciones.
Probablemente conozcas herramientas como ChatGPT, DALL·E o MusicLM; todos son ejemplos de IA generativa en acción.
En atención al cliente, la IA generativa se usa principalmente para redactar. Puede ayudar a que un chatbot dé respuestas más naturales o resumir largas conversaciones en un breve resumen.
Algunos equipos incluso la usan para convertir preguntas frecuentes en artículos de ayuda.
Agentes de IA
Si has leído titulares tecnológicos este último año, seguro has oído hablar de los agentes de IA.
Este tipo de software no solo genera contenido o responde indicaciones, sino que realiza acciones concretas para lograr un objetivo específico.
Si trabajas sobre una plataforma de IA flexible, no hay límites para aplicar agentes de IA en los flujos de atención al cliente.
Son clave para la automatización inteligente de procesos y la automatización de flujos de trabajo con IA, capaces de manejar tareas de varios pasos entre distintas herramientas.
Puedes crear un agente de IA que lea el mensaje de un cliente, consulte el estado de su pedido en Shopify y envíe una actualización, todo sin intervención humana.
O un agente de IA que guíe al cliente por la política de devoluciones, genere una etiqueta de devolución y actualice el ticket en Zendesk.
Con los agentes de IA, las posibilidades son infinitas. Lee aquí otros ejemplos de agentes de IA.
A diferencia de los chatbots que dependen de instrucciones paso a paso, la IA agentica se caracteriza por su autonomía: puede determinar qué debe hacerse y cómo lograrlo, ajustando su comportamiento según los resultados.
Asistentes de voz
La atención al cliente se basa en conversaciones, así que tiene sentido que la mayoría de los asistentes de voz con IA se utilicen para soporte.
Usan reconocimiento de voz para entender lo que dice la persona y síntesis de voz para responder, todo en tiempo real.
Quizás te preguntes: ¿por qué usar voz si el chat funciona bien? Es una buena pregunta.
Algunas empresas eligen la voz porque es como sus clientes esperan interactuar, por ejemplo, al llamar a un banco o a una línea de soporte.
En esos casos, suele ser más rápido simplemente decir lo que necesitas que escribirlo. Y para quienes no se sienten cómodos con interfaces digitales, la voz puede resultar más natural.
Además, el 90% de las personas considera que la búsqueda por voz es más fácil que la búsqueda en línea, por lo que está claro que existe una demanda de utilizar la voz.
En atención al cliente, los asistentes de voz responden preguntas frecuentes y guían a los usuarios en tareas de autoservicio como restablecer una contraseña o consultar el saldo de una cuenta.
Aprendizaje automático
Se habla mucho de “aprendizaje automático” y sí, es un término de moda. Pero más allá del bombo, tiene aplicaciones reales y concretas en el soporte al cliente.
En esencia, el aprendizaje automático consiste en que los sistemas mejoran al detectar patrones, no porque alguien les haya programado cada regla, sino porque han visto suficientes ejemplos para deducirlos.
Así es como tu filtro de spam sabe qué bloquear o cómo Netflix adivina qué verás después.
En atención al cliente, por ejemplo, un modelo de aprendizaje automático puede ayudar al equipo de atención a predecir qué tickets tienen más probabilidad de escalar o identificar patrones en las quejas de los clientes antes de que se conviertan en problemas mayores.
Para empezar, no necesitas crear tu propio modelo; muchas plataformas como Botpress ofrecen herramientas listas para usar que puedes personalizar con los datos históricos de soporte de tu equipo.
¿Cuáles son algunos ejemplos reales de uso de IA en atención al cliente?
Automatizando soporte complejo con un chatbot de IA
Ayudar a clientes con hipotecas o planes de jubilación no es sencillo: son procesos muy regulados y tradicionalmente manuales. Para VR Bank, esto consumía recursos y capacidad del equipo.
VR Bank creó un chatbot de IA para encargarse de estas tareas. Combinando comprensión del lenguaje natural con diseño de chatbot, creamos un bot que guía a los usuarios en decisiones financieras delicadas y envía los datos directamente a su CRM.
Ese solo chatbot ahora ahorra a VR Bank más de 530.000 € al año.
Escalando el soporte con un agente de IA
Cuando atiendes a cientos de miles de usuarios, incluso las preguntas simples pueden acumularse rápidamente.
Ese fue el reto de Extendly: cómo responder a la creciente demanda sin sobrecargar al equipo de soporte ni sacrificar el tiempo de respuesta.
Así que ayudamos a crear un agente de IA que funciona como un representante virtual: entiende lo que piden los usuarios y puede incluso realizar acciones como crear tickets o escalar incidencias de forma autónoma.
El agente está conectado a su CRM y herramientas internas, y se vuelve más inteligente a medida que aprende de conversaciones pasadas.
Así han logrado atender a 400.000 usuarios sin duplicar su equipo.
¿Qué tipo de IA debería implementar para la atención al cliente?
No hay una única respuesta válida para todos. Y eso es algo positivo.
El tipo adecuado de IA depende del tamaño de tu equipo, volumen de soporte, herramientas y objetivos.
En vez de intentar “implementar IA” de golpe, es más inteligente empezar con un caso de uso concreto donde puedas demostrar valor rápidamente.
A partir de ahí, es más fácil iterar y escalar hacia automatizaciones más complejas con el tiempo.
Así es como deberías pensarlo:
¿Cuánto cuesta una solución de IA para la atención al cliente?
Las soluciones de IA para atención al cliente pueden costar desde $0 hasta más de $15,000 al año, dependiendo de lo que necesites.
Si solo quieres probar, los planes iniciales suelen ser gratuitos o alrededor de $30–$90/mes. Normalmente incluyen un chatbot básico para un canal, algunas plantillas y uso limitado — ideal para responder preguntas frecuentes o experimentar con IA sin gran compromiso.
Los planes intermedios, normalmente $200–$1,000/mes, ofrecen más capacidades: integraciones con herramientas como Zendesk o Intercom, soporte en varios canales y paneles de análisis. Son una buena opción para equipos en crecimiento que buscan automatización sin perder personalización.
Las soluciones empresariales parten de $15,000/año y pueden escalar desde ahí. Incluyen NLU avanzada, funciones de cumplimiento, soporte de incorporación, acuerdos de nivel de servicio personalizados y asistencia técnica dedicada, pensadas para empresas que requieren seguridad, escalabilidad y control detallado.
Ventajas de usar IA en atención al cliente
Servicio 24/7
Ya sea a las 3 a.m. en un festivo o en plena temporada alta, la IA puede responder preguntas de clientes al instante.
Este tipo de soporte siempre disponible ayuda a las empresas a atender audiencias globales y mantener a los clientes satisfechos en todo momento. Además, reduce la presión sobre los empleados, que ya no tienen que cubrir todos los husos horarios.
Mayor satisfacción del cliente
Gartner estima que el 80% de los equipos de atención al cliente usarán IA generativa para mejorar la experiencia del cliente.
Esto se debe a que los clientes reciben ayuda más rápida y precisa, sin esperas ni tener que repetir información.
Mayor productividad del equipo
La IA aumenta la eficiencia al encargarse de tareas repetitivas y que consumen tiempo. Puede generar informes, programar mensajes, gestionar flujos de trabajo o activar seguimientos sin intervención manual.
Así, los equipos pueden centrarse en la estrategia en lugar de gestionar tareas menores. No es de extrañar que el 63% de las empresas que usan IA reporten mayor eficiencia en sus operaciones.
Eficiencia de costos
Las empresas que usan IA reportan una reducción del 52% en costos laborales.
Esto se debe a que la IA automatiza tareas que consumen mucho tiempo como la entrada de datos y la gestión de solicitudes comunes. En vez de contratar más personal para estas tareas, los equipos pueden confiar en la IA para realizarlas al instante, todo el día y sin pausas.
Experiencias de cliente hiperpersonalizadas
Con acceso al historial, preferencias y comportamiento del cliente, la IA puede personalizar las interacciones en tiempo real.
Un soporte personalizado como este genera confianza, por eso se está convirtiendo en un factor clave para los equipos de soporte modernos.
6 formas de usar IA en atención al cliente
1. Automatizar el soporte al cliente de principio a fin
En mi opinión, la forma más rentable en que he visto mejorar la atención al cliente con IA es mediante chatbots que gestionan solicitudes comunes de principio a fin.
HostifAI – un socio de Botpress que crea mayordomos virtuales y asistentes para hoteles – lo hace a la perfección.
Los huéspedes pueden contactar a sus hoteles a través de WhatsApp, Messenger o Telegram y conectarse al instante con un asistente multilingüe disponible 24/7 que les ayuda a hacer el check-in, reservar cenas y tours locales, todo dentro del chatbot. El asistente guía al huésped en cada paso, confirma la reserva y actualiza los sistemas internos.
Y aquí está el dato clave: el 75% de esas conversaciones no requieren intervención humana.
Eso es lo que debe hacer un buen chatbot de atención al cliente.
2. Recomendaciones de productos personalizadas
Una de las razones por las que termino en Netflix tan seguido es porque parece que ya sabe lo que quiero ver.
Resulta que eso es IA, aprendiendo de mis elecciones anteriores para ayudarme a encontrar algo que realmente quiera ver.
Este mismo enfoque se aplica en atención al cliente. La IA puede guiar a los usuarios hacia el producto o servicio adecuado aprendiendo de su comportamiento o preferencias durante la conversación.
En vez de obligar a las personas a buscar entre un catálogo interminable, la IA actúa como un guía útil haciendo algunas preguntas clave y luego recomendando un plan.
3. Análisis de sentimiento del cliente
Entender cómo se sienten los clientes sobre una marca es clave para aumentar ventas y fidelidad.
¡Y buenas noticias! Hay muchas herramientas de IA que analizan reseñas y publicaciones en redes sociales para determinar el sentimiento.
Las herramientas de procesamiento de lenguaje natural están diseñadas para este tipo de trabajo. Analizan textos no estructurados como reseñas de clientes, transcripciones de chats y publicaciones en redes sociales para extraer información. Piensa en cosas como el sentimiento, quejas recurrentes o comentarios sobre productos.
(Porque seamos sinceros, ningún empleado quiere pasar horas revisando todo eso.)
Algunas de mis herramientas favoritas son Qualtrics Social Connect, que reúne conversaciones de canales como Instagram, WhatsApp y Facebook en un solo lugar.
Y si quieres ir más allá, un agente de IA construido con PLN puede procesar automáticamente conversaciones de soporte en tiempo real y convertirlas en información útil.
4. Analítica predictiva
¿Alguna vez has visto un servicio que recuerda a un usuario renovar justo antes de que lo olvide? ¿O una plataforma que señala actividad inusual antes de que alguien reporte un problema? Eso es analítica predictiva.
Analizando comportamientos pasados — como patrones de uso y pasos habituales — la IA puede anticipar lo que un usuario podría necesitar y actuar antes de que lo pida. Puede activar un flujo de soporte o resolver un problema antes de que escale.
Para organizaciones con productos físicos, la IA predictiva ayuda a prever la demanda y reducir esos temidos momentos de “agotado”.
Los equipos pueden planificar mejor considerando ventas históricas, tendencias estacionales y otras variables externas.
5. Transcripción y análisis de llamadas
La IA de voz está transformando el soporte telefónico al convertir las conversaciones en datos útiles para los equipos.
Por ejemplo, un cliente llama para consultar una compra reciente.
Un agente con IA responde, verifica su identidad, comparte los detalles del envío y, si el problema requiere más ayuda, transfiere la llamada a un agente humano con un resumen de lo ya conversado.
6. Automatizar tareas internas de soporte de alto volumen
Ante el reto de atender a millones de usuarios, Ruby Labs creó agentes de IA para automatizar sus flujos internos de atención al cliente.
Estos agentes gestionan de forma autónoma cancelaciones de suscripciones, procesan reembolsos, resuelven problemas técnicos e incluso revisan el historial de pagos para detectar posibles fraudes.
Al integrarse con herramientas externas como Stripe y ofrecer flujos personalizados según el comportamiento del usuario, los agentes actúan como empleados digitales inteligentes.
En definitiva, Ruby Labs ha automatizado más de 4 millones de sesiones de soporte cada mes con una tasa de resolución del 98%.
Cómo implementar IA en el servicio al cliente
1. Define objetivos claros
Antes de elegir cualquier tecnología, ten claro qué problema quieres resolver. Pregunta:
- ¿Qué tareas consumen más tiempo al equipo?
- ¿Qué resultados necesitan mejorar?
- ¿Dónde está la fricción en el proceso actual?
No hagas suposiciones. Habla con los equipos de soporte, líderes de operaciones y analistas. Revisa los registros de chat, etiquetas de tickets y comentarios de usuarios para identificar los verdaderos puntos problemáticos.
A partir de ahí, relaciona el problema con la solución de IA adecuada.
Sin un objetivo claro, corres el riesgo de construir una herramienta costosa que no resuelve nada. Empieza por el problema y deja que eso guíe tu implementación de IA.
2. Elige una plataforma
Con tus objetivos definidos, busca las herramientas que los respalden.
Empieza por lo que ya usas. Muchos CRM, sistemas de soporte y plataformas de atención ya incluyen funciones de IA como etiquetado automático, enrutamiento de tickets o análisis de sentimiento.
Si eso no cubre tus necesidades, busca herramientas de IA especializadas, pero asegúrate de que se integren fácilmente con lo que tu equipo ya utiliza.
La plataforma adecuada debe integrarse en tus flujos de trabajo, no crear otros nuevos.
Prioriza herramientas fáciles de mantener y diseñadas para manejar los tipos de conversaciones que realmente tienen tus usuarios.
La mejor plataforma de IA es la que funciona con tus sistemas actuales y escala a medida que creces.
3. Prepara tus datos
La IA solo es tan inteligente como los datos que le das.
Antes de empezar, revisa lo que tienes: transcripciones de chat, registros de tickets, contenido de la base de conocimientos, datos del CRM.
Elimina duplicados, corrige inconsistencias y asegúrate de que todo esté etiquetado de forma que la IA pueda entenderlo.
Esto es lo que permite que tu IA realmente aprenda y mejore con el tiempo.
4. Construye una solución
Con los objetivos definidos y los datos listos, el siguiente paso es la ejecución.
En la mayoría de los casos, las empresas a) colaboran con un proveedor, b) trabajan con desarrolladores internos, o c) usan plataformas low-code para implementar IA sin mucho desarrollo.
Ya sea que lances un chatbot de IA, un agente de IA o un modelo predictivo, la configuración debe reflejar la complejidad de tu caso de uso y el nivel técnico de tu equipo.
Para chatbots y agentes virtuales, esta fase incluye:
- Definir flujos de bienvenida e intenciones clave (estado de pedidos, devoluciones, cancelaciones, preguntas frecuentes)
- Configurar reglas de transferencia a agentes de soporte
- Gestionar reintentos y alternativas para casos excepcionales
- Conectar con APIs para datos en tiempo real (por ejemplo, actualizaciones de envíos, consultas al CRM, disponibilidad de calendario)
- Almacenar contexto como números de pedido, preferencias o historial de conversación
Y no olvides las integraciones.
La IA en el servicio al cliente funciona mejor cuando se conecta con el resto de tus sistemas: Zendesk para soporte, Stripe para pagos, Shopify para pedidos o tus sistemas internos mediante APIs personalizadas.
Mis colegas han creado un tutorial gratuito sobre cómo conectar chatbots con Zendesk:
5. Prueba y ajusta
Antes de lanzar, somete tu IA a pruebas controladas.
Haz simulaciones con escenarios reales y prueba casos límite para ver cómo responde.
Busca puntos de fricción como intenciones mal entendidas o flujos sin salida. Haz ajustes antes de lanzar.
Aprovecha esta fase para recopilar comentarios rápidos y refinar la lógica. Solo cuando funcione de forma consistente en pruebas deberías pasar al despliegue completo.
6. Despliega y monitorea
Una vez que tu solución esté activa, aprenderás rápidamente qué funciona y qué no.
Los datos de uso son tu mejor fuente de retroalimentación. Verás cómo el sistema maneja situaciones reales, dónde acierta y dónde necesita ajustes.
Algunas métricas a monitorear después del lanzamiento:
- Acciones o intenciones más activadas
- Puntos de fallo (por ejemplo, lógica de respaldo, predicciones de baja confianza)
- Tiempo hasta la resolución o finalización de tareas
- Precisión frente a resultados humanos
- Tasas de escalamiento o transferencia
Si usas un chatbot, vale la pena analizar tus analíticas de chatbot. Te darán mucha información sobre qué está funcionando y dónde se desvían las cosas.
Consejo profesional: Lleva un registro de mejoras de IA, un documento sencillo donde anotes problemas y aprendizajes relacionados con tus sistemas de IA. Revísalo regularmente (recomiendo cada dos semanas) para seguir los cambios y registrar nuevos patrones.
Y por último, ya sea que busques mejorar la experiencia del cliente con IA o automatizar tareas internas como la gestión de tickets con IA, es importante medir el impacto en el negocio.
Empieza calculando el ROI. Aquí te explicamos cómo medir el ROI de los chatbots de atención al cliente.
El objetivo aquí es ser proactivo: la IA no mejora sola sin retroalimentación constante.
Crea un agente de IA para atención al cliente gratis
La IA es la herramienta que la gente está usando ahora mismo para crear experiencias de cliente más fluidas y efectivas.
Botpress es una plataforma de agentes de IA que ofrece a todos las herramientas para crear y desplegar agentes inteligentes.
Con herramientas de diseño integradas, plantillas reutilizables y un potente motor NLU, Botpress facilita lanzar algo que realmente funciona, sin necesidad de programar.
Empieza a construir hoy. Es gratis.
Preguntas frecuentes
¿Cuánto tiempo suele tomar desplegar una solución de IA para atención al cliente de principio a fin?
El despliegue de una solución de IA para atención al cliente puede tomar desde unas semanas hasta varios meses, según su complejidad. Un chatbot básico de preguntas frecuentes puede estar listo en un día, mientras que un agente de IA totalmente integrado puede requerir 2-3 meses. Implementaciones empresariales grandes con sistemas personalizados y requisitos de cumplimiento pueden tardar hasta 6 meses.
¿Las herramientas de IA para atención al cliente funcionan igual de bien en diferentes idiomas y culturas?
La eficacia de las herramientas de IA para atención al cliente varía según el idioma, ya que los LLM suelen estar entrenados más extensamente en idiomas como el inglés, lo que reduce la precisión en idiomas con menos datos de entrenamiento. Los matices culturales y el lenguaje coloquial también pueden causar malentendidos, por lo que las empresas que atienden mercados diversos suelen necesitar invertir en entrenamiento y pruebas multilingües en cada región para garantizar la calidad.
¿La IA puede manejar eficazmente interacciones con clientes muy emocionales o sensibles?
La IA puede gestionar muchas interacciones emocionales o delicadas gracias al análisis de sentimientos, que ayuda a detectar angustia o emociones negativas. Suele ser eficaz para problemas como fallos de servicio, donde la lógica de escalamiento mantiene respuestas profesionales. Sin embargo, la IA aún tiene dificultades con conversaciones profundamente personales o emociones intensas porque carece de empatía real. En estos casos, los agentes humanos siguen siendo esenciales.
¿Cómo entreno a la IA para reflejar la voz y el tono específicos de mi marca en las conversaciones con clientes?
Para alinear la IA con la voz y el tono de tu marca, deberás entrenarla con datos específicos de la marca. Las empresas suelen proporcionar guías de estilo o transcripciones de conversaciones previas para que la IA aprenda a comunicarse en el estilo de la marca. Muchas plataformas de IA permiten configurar el tono de las respuestas. Revisar regularmente las interacciones reales también ayuda a refinar el sistema y asegurar que se mantenga coherente con la personalidad de la marca a lo largo del tiempo.
¿Qué tipo de mantenimiento requiere un sistema de IA para atención al cliente después de su lanzamiento?
Un sistema de IA para atención al cliente requiere mantenimiento continuo tras su lanzamiento, incluyendo la actualización de los datos de entrenamiento para reflejar nuevos productos o políticas, la revisión de los registros de conversación para detectar errores o vacíos, y el reentrenamiento de modelos si disminuye la precisión. Las empresas también deben monitorear métricas de desempeño como tasas de resolución y satisfacción del cliente, y ajustar continuamente los flujos de conversación para adaptarse a las expectativas cambiantes de los usuarios.
