- Los sistemas IVR modernos combinan reconocimiento de voz y PLN para superar los menús torpes, gestionar consultas básicas, recopilar información y dirigir llamadas.
- Costos más bajos que los agentes de voz totalmente autónomos.
- El IVR sigue rutas definidas y utiliza mensajes pregrabados, lo que facilita su mantenimiento para casos de uso simples.
- Para evitar frustrar a los usuarios, mantén los menús cortos, prueba y ajusta los flujos, y ofrece siempre caminos claros hacia agentes humanos cuando los clientes necesiten ayuda.
“Si quieres hablar con una persona, di ‘humano’.”
“Humano.”
“Lo siento, no encontré una opción que coincida con ‘cubano’. Si deseas hablar…”
Suspiro.
La buena reputación de los sistemas de Respuesta de Voz Interactiva (IVR) se ha visto bastante afectada a estas alturas.
Y, bueno, es comprensible; podrías considerarlos el patito feo de la familia de agentes de voz con IA.
Son torpes, anticuados e incómodos. En una época donde las aplicaciones más sofisticadas están en nuestros teléfonos, hablar con un robot parece el uso menos conveniente de esos dispositivos.
¿Por qué sigo escribiendo este artículo?
Ah, cierto. [tose].
…pero como entusiasta de la tecnología de voz y del diseño de aplicaciones elegantes, tengo algunas ideas a favor de los flujos telefónicos automatizados.
Es la forma más sencilla de ofrecer soporte al cliente, y las tecnologías que lo respaldan– PLN (procesamiento de lenguaje natural) y ASR (reconocimiento automático de voz) han avanzado mucho.
Con el diseño adecuado, las palabras mal entendidas y los menús interminables pueden quedar en el pasado.
Así que acompáñame mientras te explico las partes del sistema, cómo se usan hoy y destaco algunas ventajas únicas de esta tecnología.
Porque aunque seguramente has pensado en IVR, apuesto a que nunca has reflexionado realmente sobre IVR.
¿Qué es IVR?
IVR (respuesta de voz interactiva) es un sistema telefónico automatizado que las empresas usan como menú para guiar a los clientes durante las llamadas de soporte. Estos sistemas pueden responder preguntas frecuentes, realizar tareas básicas y transferir la llamada a un agente humano.
El IVR elimina la necesidad de un agente humano para consultas básicas, despacho y recopilación de información en las primeras etapas, reservando a los agentes para casos más complejos o delicados.
Con una biblioteca de mensajes (generalmente pregrabados) y la capacidad de leer la entrada del usuario, estos agentes digitales pueden encargarse de buena parte del trabajo manual del soporte al cliente.
¿Cómo leen los sistemas IVR la entrada del usuario?
Los sistemas tradicionales utilizaban DTMF (frecuencia de doble tono) para leer la entrada del usuario. Es decir, las teclas del teléfono corresponden a opciones.
(Y por eso los diferentes números del teclado hacen sonidos distintos).
Ya sabes, “Para inglés, presione 1”.
Algunos todavía usan esto. Pero, en general, las cosas se han puesto mucho más interesantes 🌶️.
Con los avances en tecnología de voz, estos sistemas pueden integrar mecanismos mucho más potentes para reconocer palabras clave, o incluso usar procesamiento de lenguaje natural (PLN) para extraer significado y sentimiento del habla del usuario.
¿Cómo funciona el IVR?
1. Llamada inicial
El flujo IVR comienza cuando un cliente llama a una línea telefónica dedicada.
2. Saludo y menú
El cliente es recibido con una serie de opciones. De nuevo, estas opciones están pregrabadas.
Estas pueden incluir desde consultar saldos bancarios, preguntas frecuentes sobre políticas de la empresa o completar información preliminar antes de transferir a un agente humano.
3. Entrada del usuario
El usuario selecciona una opción. El sistema puede leer la entrada del usuario de varias formas.
Frecuencia de doble tono (DTMF)
DTMF es un clásico. Es simple y claro. Comprensiblemente, es menos popular– si haces una llamada, quieres hablar.
Por otro lado, es la forma menos exigente de recopilar la entrada del usuario.
Se usa mucho en servicios gubernamentales– instituciones que aún no han desarrollado un portal de ayuda completo y que esperan que las consultas terminen en un agente humano de todos modos.
Reconocimiento de comandos de voz
Aquí se le pide al usuario que diga la palabra asociada a la opción elegida, por ejemplo: “si quieres consultar tu saldo, di ‘saldo’.”
Esta tecnología ha avanzado mucho en las últimas décadas desde que apareció.
Quizás estés acostumbrado a un reconocimiento frustrante y poco preciso (como en el ejemplo del inicio), pero eso se debe más a sistemas IVR antiguos que a las capacidades del reconocimiento de comandos de voz.
Reconocimiento automático de voz (ASR) y PLN
Los sistemas más avanzados pueden optar por reconocimiento de voz completo con sistemas de PLN.
Aquí el usuario expresa su opción en lenguaje natural, y algoritmos basados en redes neuronales profundas transcriben y clasifican la entrada, por ejemplo: “Sí, eh, quiero hacer un depósito”.
Incluso sistemas con pocos recursos pueden ejecutar modelos de ASR y PLN bastante rápidos y precisos, y las empresas están viendo resultados muy positivos con este enfoque.
4. Enrutamiento
Según la estructura del sistema y la respuesta del cliente, se le dirigirá al siguiente paso.
Se le puede pedir que ingrese información personal, como un número de tarjeta o fecha de nacimiento. También puede ser enviado a un menú posterior con opciones más específicas.
IVRs vs. agentes de voz con IA
Entonces, si añades una capa de voz a un chatbot de soporte al cliente, ¿eso lo convierte en un sistema IVR?
Supongo que, técnicamente.
Aunque IVRs suele referirse a sistemas con un flujo predefinido y mensajes pregrabados.
En este caso, el agente utiliza un mensaje pregrabado para pedir al usuario que seleccione una de varias opciones y lo dirige según corresponda.
En el caso de un agente de voz con IA, el usuario habla con el agente y las respuestas se generan dinámicamente. El agente decide de forma autónoma cuándo usar cada herramienta, si es necesario.
Un IVR utiliza mensajes pregrabados y una entrada rígida del usuario para guiarlo por un flujo. El usuario recibe varias opciones en cada paso y debe elegir la adecuada.
Un agente de voz con IA, en cambio, tiene acceso a ciertas herramientas y puede interpretar la entrada del usuario para decidir cuál utilizar. Además, genera respuestas dinámicamente en vez de reproducir mensajes grabados.
¿Cuándo conviene usar IVR en lugar de un agente de voz?
La gran pregunta: ¿por qué usar un sistema por pasos activado por voz cuando tenemos agentes conversacionales autónomos y fluidos?
Y si ya usas IA para categorizar la intención del usuario en un IVR, ¿por qué no optar por un sistema completamente autónomo?
Buena pregunta.
Cuando tienes un presupuesto ajustado
Sin contar el reconocimiento de voz (que estaría en ambos sistemas), el uso de IA en IVR se reduce a clasificar la frase del usuario como una de n opciones (normalmente más de 10).
Los agentes autónomos, en cambio, hacen varias llamadas a LLM (modelos de lenguaje de gran tamaño) para determinar la intención del usuario, componer una respuesta y usar texto a voz (TTS) para generar el audio, lo que puede ser costoso y aumentar el tiempo de respuesta.
Este costo adicional suele ser necesario, por ejemplo, podrías tener una política de empresa o una página de preguntas frecuentes muy extensa y cientos de posibles consultas de clientes.
Predefinirlas y, peor aún, hacer que los clientes escuchen un menú grabado para encontrar su pregunta, sería inviable. En este caso, un agente es la mejor opción.
Cuando tu flujo no está completamente definido
Los agentes autónomos son más potentes, pero menos predecibles.
Recuerda, toman decisiones por sí mismos. Eso significa que se ejecutan varias operaciones en cada turno, lo que dificulta depurar errores.
Lo sé porque he pasado horas depurándolos.
Esto está bien. Es parte del desarrollo, pero es mejor invertir ese tiempo cuando ya tienes claros los datos, la estructura del flujo y la necesidad.
Y el IVR es una excelente manera de organizar todos esos elementos.
Definir los pasos explícitamente y guiar a los usuarios uno por uno es una forma mucho más útil de organizar tus datos y comprender tu flujo.
Sigo pensando que el IVR tiene sus ventajas y puede resolver asuntos simples mejor que un agente de IA completo.
Pero, si no es por otra cosa, puedes verlo como un paso previo hacia la automatización total.
Ventajas del IVR
Los sistemas IVR son tan comunes por una razón.
Y aunque hoy contamos con tecnologías de atención al cliente por voz más avanzadas, creo que el IVR sigue siendo una opción a considerar.
Seguridad
Nos enfocamos tanto en lo que la IA hace tan bien como los humanos que a menudo olvidamos todas las formas en que nos supera.
Una de ellas es el reconocimiento de voz. Como, “ay, esa es la voz de Tom” frente a “esa no es Tom”.
Para temas delicados, como finanzas o información personal, un flujo de voz automatizado permite a las empresas verificar la voz del usuario con su identidad, detectando fraudes que de otro modo pasarían desapercibidos.
Mejor experiencia del cliente
Cuando no tienes suficiente personal para responder todas las llamadas, necesitas algo que te ayude a cubrir esa demanda.
Recibir ayuda es mejor que esperar en línea.
Los agentes humanos son excelentes. Pero los agentes humanos que ya conocen las necesidades del cliente y son asignados según su especialidad, eso es lo ideal.
Menores costos
Este beneficio es doble.
Por un lado, delegar tareas simples de atención al cliente siempre ahorra costos. Los clientes con consultas sencillas no necesitan atención personalizada, y el IVR puede realizar tareas simples o dar respuestas rápidas.
Es un ganar-ganar.
Por otro lado, es una alternativa más económica que los agentes de IA y los chatbots.
Muchas empresas quieren implementar agentes de IA para automatizar su soporte sin considerar automatizaciones más baratas como el IVR.
El costo de los bots no es solo por las herramientas y la tecnología. También incluye el tiempo que dedicas a probar y ajustar el sistema.
Diseñar un sistema de bajo costo con un flujo de trabajo claro puede ser una excelente forma de recopilar datos sobre las necesidades de tus clientes y aprender cómo automatizar mejor tus flujos, antes de pasar a un sistema totalmente autónomo.
Enrutamiento más efectivo
Usar pasos explícitos en el flujo (y, si es posible, un poco de IA) puede mejorar mucho la asignación de agentes. Es decir, realmente dar a los clientes la ayuda que necesitan.
La IA es muy buena para encontrar patrones en datos desordenados.
La IA no es parte esencial del IVR, pero agregar aprendizaje automático para predecir patrones de comportamiento es relativamente sencillo.
Con IVR, puedes recopilar datos sobre el perfil del cliente, su consulta y comparar cuán útiles son ciertos agentes en vivo según la consulta.
Al enrutar, el IVR debe decidir a qué agente en vivo transferir la llamada.
Quizá un agente sabe más sobre migración de bases de datos y otro sobre credenciales de acceso. Aunque el agente 3 es el mejor para problemas de credenciales en usuarios de planes empresariales.
Aprender todas las combinaciones posibles de agentes, consultas y perfiles sería un trabajo interminable.
Pero no para la IA: eso es solo información.
Soporte 24/7
Los agentes en vivo no siempre están disponibles, pero puedes recopilar la información necesaria a cualquier hora, agendar una devolución de llamada cuando sí estén disponibles y responder consultas rápidas.
Esto reduce la fricción para el cliente, hace que el tiempo de los agentes en vivo sea más efectivo y puede liberar recursos para que tengas agentes disponibles en horarios menos concurridos.
Casos de uso del IVR en diferentes sectores
Las empresas están logrando mayor eficiencia y satisfacción en varios sectores, especialmente cuando combinan IVR con procesamiento de lenguaje natural.
Banca
He mencionado la banca varias veces porque creo que es un gran ejemplo de uso del IVR.
No importa cómo lo mires, garantizar una transacción segura implica verificar la identidad del usuario varias veces y luego detallar la operación.
La mayoría de estos datos son simples pero delicados: números de tarjeta, montos de depósito. Mientras el IVR sea confiable y seguro, es ideal para la banca.
De hecho, implementar IVR basado en lenguaje natural ha ayudado a los bancos a lograr altos niveles de resolución (sin necesidad de transferir a un agente en vivo) y mejorar la seguridad.
Salud
Los problemas de personal durante la COVID-19 demostraron lo importante que es contar con automatizaciones efectivas en salud.
GBANK Health, una red de farmacias en Iowa, logró una reducción del 24% en transferencias de llamadas tras implementar IVR específico para cada caso.
Esto recuerda que la medicina es un sector exigente y de alto riesgo. Y una automatización efectiva mejora el bienestar de las personas.
Atención al cliente
La mayoría de las consultas de soporte son temas recurrentes. Categorizar y filtrar las llamadas entrantes ahorra tiempo y mejora la satisfacción.
En ese sentido, un minorista estadounidense logró reducir las transferencias de llamadas en un 30% con IVR de lenguaje natural.
Implementar un IVR también te da el control.
El mismo minorista usó algoritmos predictivos para recomendar servicios adicionales, con más del 70% de éxito, reduciendo la necesidad de llamadas de seguimiento.
Cómo evitar los problemas comunes del IVR
No todo es perfecto: pueden surgir problemas con el IVR. La buena noticia es que hay formas de solucionarlos.
Mantén el menú simple
Los menús IVR pueden ser largos y las opciones poco claras. A veces olvidas la primera opción mientras escuchas el resto. Otras veces no sabes cuál te corresponde.
Solución: Itera, itera, itera. Recoge datos sobre el uso y observa dónde las personas tienen dificultades.
Eso puede implicar reordenar opciones, eliminar las que no se usan o agrupar las similares.
Tu objetivo debe ser minimizar el tiempo de llamada, los usuarios que retroceden pasos y las transferencias a agentes en vivo.
Sé transparente
El IVR no es humano, y eso está bien.
Pero algunos clientes preferirán hablar con un agente en vivo.
Sin la capacidad de leer o responder a las emociones del usuario, los clientes molestos pueden sentirse poco valorados.
Solución: Optimiza la claridad y sé transparente lo antes posible sobre cómo el usuario puede hablar con un agente en vivo.
Los menús automáticos son, en última instancia, menos personales que las personas. Y los usuarios se sentirán de manera diferente al respecto.
No puedes controlar cómo se sienten los clientes, pero siempre puedes ser claro sobre sus opciones.
Atiende los cuellos de botella
Incluso los sistemas automatizados pueden tener tiempos de espera. Por ejemplo, hay un límite de clientes que el IVR puede atender a la vez. Los tiempos de espera para agentes en vivo también varían.
Solución: Identifica los cuellos de botella e intenta reducirlos.
Al diseñar un flujo IVR, considera tanto lo que se necesita fuera del sistema como dentro de él.
Quizá algunas opciones del menú tienen más demanda. En ese caso, considera enfocar tu personal en resolver esos temas.
Es posible que los clientes llamen por consultas simples que podrías responder en tu sitio web. Asegúrate de que esa información sea clara y fácil de encontrar.
Automatiza llamadas telefónicas con IVR
Si aún no quieres lanzarte de lleno a la automatización con IA, no se me ocurre mejor forma de empezar que implementando IVR.
El IVR es una gran manera de aprovechar el poder de la IA manteniendo el control. Puedes recopilar datos y mejorar continuamente.
Solo necesitas una plataforma de creación. Botpress tiene un constructor visual sencillo, muchos modelos económicos para elegir y fácil integración telefónica. Incluso recopila analíticas por ti.
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Preguntas frecuentes
¿Qué tan preciso es el IVR moderno para comprender el habla natural y diferentes acentos?
Los sistemas IVR modernos alcanzan entre un 85 y 95% de precisión para voz clara en los idiomas compatibles, gracias a los avances en reconocimiento de voz y procesamiento de lenguaje natural. La precisión disminuye con acentos marcados, dialectos o ruido de fondo, por lo que es esencial probar con usuarios reales. Muchas plataformas permiten ajustar modelos para mejorar el reconocimiento de acentos y vocabulario específico del sector.
¿Es costosa la tecnología IVR para una pequeña empresa?
La tecnología IVR ya no es prohibitivamente cara para las pequeñas empresas; las soluciones en la nube pueden comenzar desde tan solo $50–$200 al mes, según el volumen de llamadas y las funciones incluidas. Los costos aumentan si se agregan reconocimiento de voz o integraciones con sistemas empresariales, y el mayor gasto suele ser el tiempo dedicado al diseño y configuración, más que el propio software.
¿Pueden los sistemas IVR integrarse con CRMs para personalizar las respuestas?
Los sistemas IVR pueden integrarse con CRMs y herramientas internas, lo que permite experiencias personalizadas como saludar a los llamantes por su nombre o enrutar según el historial del cliente. Estas integraciones dependen de APIs o conexiones directas a bases de datos, por lo que requieren cierta configuración técnica, pero cada vez son más comunes en las plataformas IVR modernas.
¿Pueden los sistemas IVR manejar de forma segura información sensible como números de tarjetas de crédito?
Los sistemas IVR pueden gestionar información sensible de forma segura, siempre que estén diseñados con cumplimiento PCI-DSS y protocolos de cifrado. Muchos proveedores modernos de IVR ofrecen flujos seguros de “captura de pagos” donde la información sensible se oculta a los agentes humanos y se cifra de extremo a extremo.
¿Cuánto tiempo se tarda en implementar un sistema IVR desde cero?
Una empresa puede implementar un sistema IVR simple basado en DTMF en tan solo unos días si utiliza un proveedor en la nube con plantillas predefinidas. Los sistemas IVR más avanzados, con reconocimiento de voz y flujos de trabajo complejos, pueden tardar varias semanas en estar listos para su lanzamiento.
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