- Un chatbot de atención al cliente es un software que utiliza IA y procesamiento de lenguaje natural para interactuar con los clientes, responder preguntas y realizar tareas en diferentes canales como sitios web, aplicaciones de mensajería y SMS.
- Las empresas adoptan chatbots de atención al cliente porque son rentables, escalables, están disponibles las 24 horas y ayudan a reducir los tiempos de respuesta mientras mejoran la satisfacción del cliente.
- Los chatbots pueden integrarse con los sistemas de la empresa para obtener información, mantener conversaciones en varios idiomas e incluso escalar problemas complejos a agentes humanos cuando sea necesario.
Hoy en día, todos tienen un chatbot de atención al cliente. Y por una buena razón: son rentables, escalables, están disponibles las 24 horas, son personalizables y pueden aumentar la satisfacción del cliente.
Tanto si quieres crear tu propio chatbot empresarial con IA como si solo tienes curiosidad por las ventajas de contar con un bot de soporte, en nuestra guía te explicamos todo lo que necesitas saber sobre los servicios de soporte con IA.
¿Qué es un chatbot de atención al cliente?
Un chatbot de atención al cliente es una aplicación de software que simula la interacción humana. Responde preguntas y proporciona información a través de los canales de la empresa.
Los chatbots de atención al cliente suelen ser chatbots con IA. Utilizan IA y procesamiento de lenguaje natural (PLN) para interactuar de forma fluida con los clientes.
Pueden implementarse en una amplia variedad de canales, como sitios web, mensajes de texto y aplicaciones sociales como WhatsApp, Facebook Messenger y Telegram.
Para cualquier empresa con presencia internacional o una gran base de clientes, los chatbots con IA son imprescindibles para mantener la satisfacción del cliente.
¿Por qué son tan populares los chatbots de atención al cliente?

1. Mejor tecnología
Antes, los chatbots no eran buenos. Pero ¿sabes qué? Ahora sí lo son.
En lugar de los chatbots basados en reglas de antes, la mayoría hoy en día son agentes LLM. Funcionan con los LLM más avanzados, utilizando IA de última generación para procesar conversaciones y tomar decisiones en tiempo real.
Los avances en la capacidad de procesamiento, los algoritmos y la mayor disponibilidad de datos han mejorado el reconocimiento de voz y la NLU. Esto permite que los chatbots con IA respondan a una infinidad de preguntas de los clientes.
Y los chatbots modernos van mucho más allá de los simples bots de preguntas frecuentes. Pueden gestionar flujos de trabajo completos de principio a fin usando IA agentica. Pueden resolver problemas de TI, restablecer contraseñas y utilizar el conocimiento específico de la empresa para interactuar con los clientes.
2. Mayor eficiencia de costes
Hasta el 75% de las consultas pueden resolverse solo con un chatbot. Siempre que una organización sepa cuánto le cuesta cada solicitud de soporte, es sencillo calcular el ROI de un chatbot.
En la mayoría de los casos, las empresas que implementan un asistente virtual esperan mantener el mismo número de agentes humanos: el chatbot se utiliza para escalar la demanda.
3. Fácil de configurar
Si utilizas un software para crear chatbots, puedes empezar a usar tu bot desde el primer día. Antes de que los chatbots de atención al cliente fueran habituales, los desarrolladores tenían que crearlos desde cero.
Pero con la amplia oferta de creadores de chatbots, tu equipo puede implementar fácilmente un bot, tanto si eres nuevo en la programación como si cuentas con un equipo de desarrolladores.
¿Cómo funciona un chatbot de atención al cliente?
Procesamiento de lenguaje natural
El procesamiento de lenguaje natural (PLN) es una rama de la IA que se centra en la interacción entre ordenadores y personas a través del lenguaje natural.
El objetivo del PLN es procesar el lenguaje humano para lograr una comprensión y respuestas significativas.
Una de las formas en que lo hace es mediante el análisis sintáctico: evalúa cómo el lenguaje natural se ajusta a las reglas gramaticales. Si conoces la terminología de IA, esto incluye la tokenización, el etiquetado de partes de la oración y el análisis sintáctico.
El PLN también abarca la semántica y la pragmática: comprender el significado de una frase y la intención detrás de ella. Por ejemplo, entender la semántica permite que un chatbot sepa que cuando un cliente dice “Estoy teniendo problemas”, significa que está teniendo un problema.
La pragmática permite que un chatbot sepa que un cliente que empieza una frase con “Creo que” no está seguro de lo que dice. El bot entenderá que el cliente busca confirmación y ayuda, no solo está afirmando un hecho.

Inteligencia artificial
Todo el mundo conoce el término, pero ¿qué significa? La inteligencia artificial (IA) se refiere a la capacidad de una máquina para imitar el comportamiento inteligente humano.
Consiste en crear algoritmos y sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requerirían inteligencia humana. Las más importantes incluyen razonar, aprender de experiencias previas, tomar decisiones y comprender el lenguaje.
Aprendizaje automático
El aprendizaje automático (ML) es una rama de la IA que se centra en crear sistemas capaces de aprender de los datos, identificar patrones y tomar decisiones con mínima intervención humana. Se basa en la idea de que los sistemas pueden aprender de los datos, identificar patrones y tomar decisiones.
Existen varios tipos de ML, entre ellos:
- El aprendizaje supervisado utiliza datos etiquetados, es decir, datos que ya tienen la respuesta correcta. El modelo aprende a predecir la salida a partir de los datos de entrada.
- El aprendizaje no supervisado significa que los datos no están etiquetados, por lo que el sistema intenta aprender los patrones y la estructura a partir de los propios datos.
- El aprendizaje por refuerzo implica que un algoritmo aprende a realizar una tarea intentando maximizar las recompensas que recibe por sus acciones; es decir, aprende las acciones óptimas mediante prueba y error.
- El aprendizaje semisupervisado utiliza tanto datos etiquetados como no etiquetados.
- El aprendizaje profundo – un término muy usado en IA – es una forma especial de ML que utiliza redes neuronales profundas con muchas capas. Es especialmente eficaz para procesar datos con patrones complejos (imágenes, sonido, etc.)
¿Cómo creo un chatbot de atención al cliente?
La forma más fiable de crear un chatbot de atención al cliente es utilizar una plataforma para crear chatbots. Este software facilita la creación y el despliegue de un chatbot.
Con la plataforma adecuada, los chatbots son fáciles de construir, integrar con otros sistemas y supervisar. El software para crear chatbots incluye funciones que agilizan y simplifican la creación de IA conversacional. Por ejemplo, el software gratuito de creación de chatbots de HubSpot te permite crear bots que agendan reuniones, califican clientes potenciales y responden preguntas frecuentes sin programar, todo dentro del CRM de HubSpot.
Según tus necesidades, hay una amplia variedad de plataformas entre las que elegir; puedes consultar nuestras mejores plataformas de chatbots con IA aquí.
Características clave de las plataformas de chatbots de atención al cliente

Para crear un chatbot eficaz, las empresas deben asegurarse de que sea único para su organización y esté preparado para cubrir sus necesidades específicas.
Personalización
Cualquier chatbot que se precie debe estar personalizado para la empresa a la que representa.
El bot debe:
- Integrarse con bases de datos para proporcionar información precisa y específica de la empresa
- Implementarse en varios canales, incluyendo los principales canales de comunicación de tu empresa con los clientes
- Comunicarse con un tono coherente, ya sea informativo, amigable, informal o profesional
Integración y canales <sty0>Un buen software de creación de bots permitirá a los usuarios integrar su chatbot con IA con otros sistemas, como catálogos de ventas, documentos de políticas de RRHH y otros datos específicos de la empresa.</sty0> <sty1>Esto es importante porque la mayoría de las tareas rutinarias implican recuperar información de la empresa.</sty1> Puedes consultar nuestra guía para integrar un chatbot de Botpress.

Privacidad y seguridad Algunos chatbots están diseñados para manejar datos privados de los clientes. Si tu chatbot de IA va a gestionar información sensible —como fechas de nacimiento, contraseñas u otros datos personales— debe cumplir con las normativas de privacidad y seguridad vigentes. Si no utilizas una plataforma externa, tendrás que asegurarte de que tu desarrollador de chatbots conozca las regulaciones aplicables, que varían según el país. También deberás implementar sistemas y permitir el almacenamiento y la transmisión segura de datos. Cuando un chatbot gestiona información sensible, el desarrollador debe aplicar una fuerte encriptación tanto para el almacenamiento como para la transmisión, protegiendo así los datos de accesos no autorizados; si los datos están cifrados, incluso si alguien accede a ellos, no podrá leerlos.
10 beneficios de los chatbots para atención al cliente

1. Disponibilidad 24/7
A diferencia de una persona, un chatbot funciona las 24 horas del día, los 7 días de la semana. Mientras que ofrecer soporte 24/7 con agentes en vivo es sumamente costoso, en los chatbots es una función automática. Un bot puede dar respuestas rápidas y atender a varios clientes al mismo tiempo, reduciendo los tiempos de espera.
Tomemos como ejemplo a uno de nuestros clientes: Extendly for HighLevel. Ofrecen análisis y soporte a un importante sistema de gestión de relaciones con clientes, y uno de sus servicios principales es el soporte técnico 24/7.
Pero su mercado era enorme: más del 10% de los clientes de pequeñas y medianas empresas de este CRM. Ofrecer su función más popular estaba afectando sus ingresos.
Extendly for HighLevel implementó un chatbot de Botpress para automatizar parcialmente su proceso de soporte técnico. Ahora, cada solicitud de soporte comienza con un chatbot que puede resolver conversaciones por sí solo. Cuando una solicitud es muy específica o proviene de un cliente VIP, los clientes pueden ser atendidos por sus equipos humanos de soporte.
Tras cambiar a Botpress desde su solución interna, la empresa fue capaz de desviar un 500% más de chats de los agentes. Su bot gestiona más del 30% de todas las consultas de soporte sobre su producto SaaS altamente técnico de principio a fin.

Y con sus equipos de servicio enfocados en las preguntas más complejas y las cuentas de clientes más importantes, nunca han tenido mejores relaciones con sus clientes.
La capacidad de ofrecer soporte 24/7 es una gran ventaja frente a la competencia. En un entorno global, las empresas necesitan estar preparadas para brindar atención en todo momento. Los chatbots de IA son una solución sencilla y de bajo costo para el soporte 24/7.
2. Escalabilidad

Los chatbots de atención al cliente permiten a las empresas escalar de dos maneras: en tamaño y a través de diferentes canales.
Hay un número limitado de llamadas de soporte que los agentes pueden atender por minuto, y solo pueden estar en una llamada a la vez. Un chatbot de IA puede gestionar una gran cantidad de consultas de atención al cliente simultáneamente. Para las empresas que buscan escalar, un chatbot para atención al cliente es imprescindible.
Los chatbots también pueden escalar entre plataformas mucho más eficientemente que los agentes en vivo. Un chatbot puede funcionar en una página web, WhatsApp y Facebook Messenger al mismo tiempo. Dependiendo de las preferencias de comunicación del cliente, un chatbot de IA puede interactuar con ellos a través de una página web o una plataforma de mensajería.
Los procesos de atención al cliente ya no se limitan a los canales tradicionales como llamadas telefónicas y sitios web. Si quieres poner al cliente en el centro de la experiencia, escalar entre canales es una forma sencilla de mejorar su recorrido.
3. Reducción de costos
Los chatbots permiten a las empresas escalar sus operaciones sin aumentar los costos de soporte. Su naturaleza rentable es uno de sus principales beneficios.
Para ofrecer la misma disponibilidad y calidad de servicio con agentes humanos, una empresa debe pagar por:
- Costos laborales por hora
- Pagos por horas extra o turnos irregulares
- Capacitación de agentes
- Costos de contratación y rotación de personal
Con un chatbot, una empresa puede eliminar casi el 100% de los costos mencionados. Los chatbots de atención al cliente suelen pagarse mes a mes. Los precios varían según el software de chatbot y la escala de tu chatbot de IA.

Otro costo de un chatbot es el gasto en IA: al potenciar un chatbot con IA, se paga una pequeña cantidad por usar los modelos de lenguaje (LLMs) que lo impulsan. Por ejemplo, si tienes un bot de IA que funciona con GPT-4 Turbo de OpenAI, pagas $10.00 USD por cada millón de tokens (palabras o fragmentos de palabras) que se ingresan en tu chatbot.
La mayoría de las empresas de software de chatbots cobran un costo adicional por el gasto en IA, pero Botpress ofrece acceso a LLM sin costo adicional. Si usas GPT-4 Turbo para tu chatbot, te cobramos los mismos $10 por millón de tokens de entrada que cobra OpenAI por usar su motor LLM.
El costo de un chatbot es mucho más predecible que el de un equipo completamente humano. Toda la capacitación se realiza al inicio y no hay rotación de personal. Un chatbot se mantiene consistente sin costos extra.
4. Mayor velocidad de soporte
Piensa en la última vez que llamaste a tu banco o a una entidad gubernamental. Esperar para recibir atención al cliente es un proceso notoriamente frustrante y largo.
Uno de los mayores beneficios de un chatbot de IA es su capacidad de responder al instante. Los chatbots eliminan en gran medida los tiempos de espera, asegurando que cada usuario reciba una experiencia de atención excepcional.
En la mayoría de los casos de soporte, un chatbot de IA puede responder a un cliente casi de inmediato.
A los humanos no nos gusta esperar. Hemos ideado muchas estrategias para que el tiempo de espera parezca pasar más rápido, desde espejos en los vestíbulos de ascensores hasta barras de carga en páginas web.
Eliminar el tiempo de espera garantiza que los clientes estén de buen ánimo al iniciar su consulta de soporte, lo que en general mejora la experiencia del cliente.
5. Servicio consistente
Aunque los equipos de atención reciben capacitación, los humanos pueden cometer errores. Ante situaciones inusuales, es fácil olvidar la política más relevante.
¿Otra diferencia clave? Los chatbots no tienen días malos. Si has dormido mal y atiendes a un cliente que no encuentra su número de referencia, es fácil pasar de un servicio excelente a uno mediocre.
Pero los chatbots pueden seguir la información al pie de la letra y mantener una actitud positiva las 24 horas del día.
Los clientes que interactúan con un chatbot para resolver sus consultas reciben un soporte mucho más consistente que aquellos que hablan con diferentes agentes en vivo. Un chatbot de atención al cliente con IA garantiza que las consultas se gestionen de manera uniforme cada vez.
6. Comunicación asíncrona
Los chatbots pueden gestionar la comunicación asíncrona. Esto facilita que el cliente realice varias tareas a la vez. Es una forma más cómoda de resolver consultas que una conversación síncrona, ya que se adapta al ritmo del cliente sin sacrificar tiempo del agente o del chatbot.

Algunas consultas de clientes toman más tiempo que otras. Aunque tradicionalmente pensamos en una llamada de soporte como dos personas resolviendo un problema en tiempo real, estas llamadas pueden alargarse si hay que hacer pruebas o diagnósticos.
Un cliente puede llamar a la línea de atención de una empresa de impresoras al descubrir que, haga lo que haga, la impresora solo imprime imágenes de gallinas.
Un agente en vivo les pedirá que realicen una serie de tareas de solución de problemas: ¿Lo apagaron, esperaron 2 minutos y luego lo encendieron de nuevo? ¿La impresora está conectada a la red wifi correcta? ¿Abrieron la bandeja de tinta para revisar si hay anomalías? ¿Instalaron el controlador más reciente?
Un agente en vivo solo puede atender una de estas llamadas a la vez; debe dedicar una hora completa a resolver los problemas de una sola impresora.
Pero la duración de una interacción de soporte no es un problema para un bot. No se detienen por una sola tarea. Si un cliente quiere apagar su impresora, revisar a su bebé en el piso de arriba, luego comprobar la conexión wifi y después sacar la ropa de la secadora, el chatbot de soporte no pierde tiempo.
7. Autoservicio para clientes
Gracias a los chatbots, las empresas pueden ofrecer productos, servicios y asistencia a sus clientes sin mover un dedo.
En la era del autoservicio digital, los chatbots ofrecen experiencias al cliente casi indistinguibles de un equipo de soporte, y además pueden atender varias consultas al mismo tiempo.
Las generaciones más jóvenes han dejado claro que prefieren opciones de autoservicio, desde las cajas de autopago en el supermercado hasta pedir comida por una app. Entender el contexto del cliente implica saber cómo prefieren contactar con el soporte. La IA conversacional permite una experiencia que se adapta a las nuevas formas de comunicación.
8. Soporte multilingüe
Imagina el costo de contratar agentes de soporte que hablen más de 100 idiomas. Pero con un chatbot de IA, el soporte multilingüe no tiene costo adicional (al menos con plataformas como Botpress).
Los chatbots de IA ofrecen soporte multilingüe de una forma que no es posible para los agentes humanos. Para empresas con presencia internacional, que buscan expandirse globalmente o que operan en regiones con diversidad lingüística (como India o Estados Unidos), los chatbots de IA son esenciales para brindar un servicio satisfactorio.

9. Capacidades de integración
A diferencia de una persona, los chatbots pueden integrarse con bases de datos y aplicaciones específicas de la empresa.
Un software de IA completo debe ofrecer integración fluida con las bases de conocimiento de la empresa. Por ejemplo, los usuarios de Botpress pueden conectar documentos, tablas o URLs completas.
Si vendes productos en una tienda de ropa, querrás conectar un chatbot a tu inventario. Si ofreces un producto o servicio, quizás quieras conectarlo a tu sistema CRM (gestión de relaciones con clientes).

Mientras que un agente humano debe consultar manualmente las bases de datos, un chatbot puede recuperar la información automáticamente para el cliente. Siempre que tu base de datos esté actualizada, ofrecerá información inmediata y precisa.
Las integraciones también permiten que tus clientes accedan a ayuda en diferentes canales, como Slack, SMS o Whatsapp. Un chatbot amplía las opciones de soporte para tus clientes, facilitando el acceso.
10. Analítica automática
A veces, los agentes en vivo deben registrar información clave de sus llamadas de soporte. ¿Qué grupo demográfico tiene más dificultades para aprender a usar el producto? ¿Sobre qué servicio se reciben más quejas externas?
Si utilizas un software de chatbot adecuado, un chatbot de IA te proporciona análisis avanzados sobre tus interacciones de soporte. También pueden permitir comentarios directos de los usuarios, para que puedas identificar preferencias y mejorar todas tus interacciones con pequeños ajustes.

Ejemplos de chatbots de atención al cliente
Apple
Apple ofrece lo mejor de ambos mundos a los visitantes de su sitio web. Los usuarios pueden escribir cualquier información contextual sobre su problema y el bot identificará el contenido que mejor se ajusta a sus necesidades.
El chatbot de atención al cliente de Apple también permite a los usuarios elegir si quieren iniciar una consulta con el bot o con una persona, y proporciona información en tiempo real sobre el tiempo de espera estimado para cada opción. Así es más fácil elegir el camino que mejor se adapte a las necesidades del usuario.

Optimum
Optimum es un proveedor de internet, así que sabían que no podían ofrecer un chatbot que dependiera del wifi. ¿Qué pasa si alguien necesita preguntar cómo configurar su wifi?
Este bot de soporte por SMS utiliza PLN para entender y resolver los problemas de los usuarios. Está disponible 24/7, para que los usuarios reciban ayuda en cualquier momento.

Domino’s Pizza
Dom existe desde 2016, atendiendo a los amantes de la pizza. Y Dom sabe cómo conectar con su público. Usa emojis y conversa por Facebook Messenger, igual que los adolescentes que le hacen pedidos.
El chatbot de Domino's puede recordar pedidos anteriores, lo que agiliza aún más el proceso de pedido. Si un cliente quiere pedir pizza a través de Alexa o su smartwatch, Dom también puede tomar ese pedido.

H&M
Uno de los chatbots de primera generación que quedó obsoleto ante nuevas tecnologías, el chatbot de H&M en Kik fue uno de los primeros ejemplos de chatbot empresarial personalizado para atención al cliente.
El bot de Kik ofrecía consejos de estilo usando retroalimentación personalizada. Comunicaba sus sugerencias al cliente mediante imágenes de productos de H&M de su catálogo.
Este bot de bajo costo era un servicio gratuito para los clientes de la tienda, complementando su principal fuente de ingresos (la venta de ropa).

¿Los chatbots de atención al cliente reemplazan a los agentes humanos?
Contrario a lo que se piensa, los chatbots de atención al cliente con IA no suelen estar diseñados para reemplazar al soporte humano. Un chatbot de IA puede liberar tiempo para los equipos de experiencia del cliente, permitiéndoles priorizar preguntas más importantes o complejas.
Un chatbot de IA bien implementado siempre ofrecerá la opción de transferir al cliente a un agente en vivo si su consulta requiere intervención humana.
Los chatbots de IA para atención al cliente no reemplazan a los equipos de atención al cliente, pero permiten automatizar tareas rutinarias, escalar operaciones y optimizar el recorrido del cliente.
Cuando los agentes se liberan de consultas sencillas, su tiempo puede dedicarse a procesos empresariales de mayor valor. Por ejemplo, las empresas que adoptan chat en vivo pueden aprovechar el tiempo extra de los agentes para aportar valor a los equipos de ventas.

Tipos de chatbots de atención al cliente
Agentes de IA
Un agente de IA es un sistema autónomo que procesa información, toma decisiones y actúa para alcanzar un objetivo.
A diferencia de los chatbots de IA, que responden a las entradas del usuario, la IA agente se refiere a software capaz de tomar decisiones autónomas. Suele usarse para automatizar flujos de trabajo complejos, como atención al cliente, análisis de datos o asistencia en programación.
Eso significa que los agentes de IA pueden eliminar la necesidad de intervención humana en ciertas tareas, o bien apoyar a los empleados en sus actividades diarias.
Chatbots de IA
La mayoría de los chatbots de atención al cliente hoy en día funcionan con inteligencia artificial. Utilizan aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural para responder de manera flexible a las preguntas de los clientes.
Gracias a su inteligencia artificial, pueden gestionar interacciones complejas, adaptarse y aprender con el tiempo, y ofrecer un servicio personalizado a los clientes. Si has interactuado recientemente con un chatbot, casi seguro que era un chatbot de IA.
Estos chatbots pueden mantener conversaciones similares a las humanas, conectarse a bases de conocimiento (como productos de la empresa o normativas) y gestionar interacciones con los clientes de forma útil.
Chatbots basados en reglas
Cuando pensamos en los chatbots simples (y frustrantes) de años anteriores, normalmente nos referimos a un chatbot basado en reglas.
Un chatbot basado en reglas funciona con un conjunto de reglas predefinidas. Solo puede responder a las preguntas específicas para las que ha sido programado. Sigue una lógica sencilla basada en programación 'si-entonces'.

Su alcance es muy limitado: pueden responder consultas básicas, pero no pueden responder de manera significativa a preguntas fuera de su base de conocimientos predefinida. Sus respuestas siempre son predecibles, ya que están programadas para dar respuestas específicas e invariables.
Lo más importante es que los chatbots basados en reglas no aprenden de interacciones anteriores. Sin actualizaciones manuales, no pueden mejorar su capacidad para entender preguntas o gestionar quejas de clientes.
Si buscas un chatbot que funcione de manera similar a una página de preguntas frecuentes, entonces un chatbot basado en reglas es tu mejor opción. Este tipo de bots no pueden comprender el contexto del cliente ni ofrecer interacciones de alta calidad.
Características de los chatbots avanzados de atención al cliente
Los chatbots de atención al cliente utilizan IA conversacional e integraciones con bases de datos para proporcionar información y responder a las consultas de los clientes.
Existen diferentes tipos de chatbots de atención al cliente con IA. Cada uno gestiona sus tareas de manera distinta. Algunos bots están diseñados para proporcionar información, mientras que otros realizan tareas para los clientes. En cualquier caso, la mayoría de los bots deben integrarse con sistemas internos y externos para ser útiles.
La clase más sencilla de chatbot es el chatbot de preguntas frecuentes (FAQ). Esta solución proporciona información y no requiere integración con sistemas internos ni de terceros. Las versiones más simples solo ofrecen información estática. Sin embargo, los chatbots de FAQ más avanzados pueden proporcionar información dinámica, especialmente si pueden obtenerla de otros sistemas. En general, los bots de FAQ son muy fáciles de configurar.
Los chatbots de atención al cliente con IA más avanzados pueden incluir las siguientes funciones:
Intervención humana
Esta es la capacidad del bot para escalar consultas a un agente humano de atención al cliente en caso de que no pueda responder por sí mismo. Esta funcionalidad no solo es útil por sí sola, sino que también permite a los diseñadores de chatbots reducir la frustración del cliente causada por un bot ineficaz.
Los equipos de atención al cliente pueden confiar en el bot para resolver las consultas más comunes mientras ellos se encargan de las más complejas. Además, mediante el aprendizaje, un bot puede aprender de una consulta que no pudo resolver para mejorar su respuesta en el futuro. Los chatbots de atención al cliente con IA suelen tener alguna capacidad de intervención humana. Esto significa que los equipos de soporte tienen acceso a un panel donde pueden responder a las consultas escaladas.
Aprendizaje
El aprendizaje automático es una rama de la IA desarrollada para ayudar a las aplicaciones de software a procesar información de manera significativa. Gracias a esta capacidad, los chatbots con IA pueden aprender de las interacciones con los clientes y mejorar su rendimiento sin intervención humana adicional.
Flujos de conversación personalizados
A menudo, un cliente no proporciona al chatbot suficiente información para resolver una consulta. Cuando esto ocurre, el bot puede utilizar un flujo de conversación personalizado para solicitar la información necesaria y así ofrecer una solución.
Integración
Al procesar una consulta, los chatbots con IA pueden enviar o recibir información de múltiples sistemas internos o de terceros. Los chatbots pueden ofrecer a los usuarios una interfaz amigable para acceder a varios sistemas.
La integración fluida es una de las principales ventajas de las plataformas de software de chatbots. Cuando un chatbot puede obtener información de tu base de datos, puede atender mejor las solicitudes de los clientes.
Contexto
Información como los datos del usuario, el dispositivo, comunicaciones previas y datos de otros sistemas pueden proporcionar al bot el contexto necesario para tomar mejores decisiones. Los diseñadores de bots pueden usar estos datos para crear manualmente flujos de conversación. Del mismo modo, la IA puede aprender qué hacer o decir en el contexto adecuado.
Acciones
Un chatbot es capaz de realizar acciones en función de la conversación. Puede mostrar widgets digitales, gráficos en pantalla u otras interacciones similares. También puede comunicarse con sistemas internos o de terceros para este propósito.
Los mejores chatbots de atención al cliente con IA tendrán algunas de las funciones mencionadas anteriormente. Operan en dominios temáticos específicos donde tienen una alta probabilidad de responder de manera útil a cada consulta del cliente. Así, pueden ofrecer la mejor experiencia de atención al cliente.

El futuro de los chatbots de atención al cliente
La atención al cliente con IA es cada vez más común. El rápido avance tecnológico y la creciente necesidad de atención al cliente global y de bajo costo hacen que los chatbots sean cada vez más el estándar en soporte al cliente.
La IA está mejorando
A medida que empresas como OpenAI, Microsoft y Google continúan su carrera por liderar la IA, la tecnología detrás de los chatbots mejora cada mes. A medida que los grandes modelos de lenguaje (LLM) incorporan más funciones, multimodalidad y velocidad, las capacidades de los bots de soporte se amplían.
En unos años, veremos los chatbots actuales como ahora vemos los chatbots basados en reglas de los años 90 y 2000.
Más usos en el mundo real
A medida que los chatbots se convierten en la norma, veremos más casos de uso. Es habitual usar chatbots en el comercio electrónico, pero muchos sectores aún no han adoptado plenamente los chatbots de atención al cliente.
A medida que más empresas utilicen chatbots de atención al cliente con IA, veremos ejemplos más variados y dinámicos de cómo pueden aumentar la satisfacción del cliente. Más tecnología de chatbots con IA se usará para automatizar tareas rutinarias, más aplicaciones de mensajería incluirán asistentes virtuales y los chatbots para atención al cliente serán omnipresentes.
Mayor popularidad y aceptación
Hace una década, los chatbots tenían mala reputación, y con razón.
Pero a medida que los bots mejoran, son más aceptados por el público en general. Ahora las empresas saben que un chatbot de atención al cliente realmente mejora la experiencia del cliente, en lugar de empeorarla. Pueden completar tareas rutinarias de forma más eficiente, atender a los clientes en múltiples canales y procesar datos de forma segura.
En los modelos de servicio del futuro, los chatbots de atención al cliente no serán opcionales. Se darán por sentados.
Despliega un chatbot de atención al cliente el próximo mes
Crear chatbots de atención al cliente es nuestra especialidad.
Nuestro software de chatbots con IA abarca desde soluciones sin código hasta opciones altamente personalizables y extensibles. Tu chatbot siempre estará actualizado con la última tecnología LLM y ofrecemos cero recargo en el gasto de IA.
Nuestros clientes experimentan una mejor experiencia del cliente, relaciones con los clientes mejoradas y ahorros en los resultados al añadir soporte automatizado a su servicio de atención al cliente.
La IA conversacional es el futuro de la atención al cliente. Pruébala hoy mismo.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es el mejor chatbot para atención al cliente?
El mejor chatbot de atención al cliente dependerá de tus necesidades, modelo de negocio y capacidad de desarrollo.
Las capacidades de un chatbot dependen de su complejidad. Un chatbot diseñado solo para proporcionar información puede limitarse a acceder a datos pregrabados para resolver consultas. En cambio, un chatbot más avanzado puede analizar grandes volúmenes de datos y utilizar técnicas de PLN para ofrecer respuestas fluidas y completas.
El diseño de un chatbot es tan importante como la plataforma tecnológica utilizada. Un chatbot claro, intuitivo y bien diseñado funcionará mucho mejor que uno complejo pero mal estructurado. Como el chatbot será responsable de la mayoría de las interacciones con los clientes, es fundamental que esté lo más pulido posible.
¿Cómo elijo un chatbot de soporte al cliente?
Deberías elegir un chatbot de atención al cliente con IA según tus necesidades y capacidades. Las opciones van desde un creador de chatbots sin código hasta crear uno propio desde cero.
Las empresas que piensan implementar un chatbot deben evaluar el impacto económico de la solución. Además, deben considerar si el chatbot se integrará y cómo lo hará con sus sistemas y procesos existentes.





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