Comparar los mejores agentes de IA en servicio al cliente
Los agentes de IA impulsados por modelos de lenguaje grandes (LLMs) pueden responder a consultas de clientes en lenguaje natural, interpretar el contexto y generar respuestas similares a las humanas. Estos agentes pueden procesar y sintetizar grandes volúmenes de información de fuentes como bases de conocimiento.
Recopilamos cuatro agentes de IA para servicio al cliente: Tidio Lyro, Microsoft Azure AI Chatbot, IBM Watsonx Assistant y Intercom Fin. A continuación se presenta lo que encontramos, junto con una lista más amplia de herramientas que vale la pena conocer.
Comparamos estos cuatro agentes estableciendo un punto de referencia basado en el agente de servicio al cliente de una empresa imaginaria. Los detalles de la metodología se encuentran a continuación.
Basándonos en los hallazgos clave de nuestro punto de referencia, le recomendamos que:
Nuestras principales recomendaciones
Si la seguridad de los datos es una prioridad, elija Tidio. Cuando se le pidió un reembolso específico de un cliente sin contexto de inicio de sesión, Tidio dirigió al usuario a su cuenta en lugar de leer detalles personales en el chat. Ninguna de las otras herramientas hizo esto de forma predeterminada.
Azure funciona bien para datos de uso público. De fábrica, Azure respondió preguntas con precisión pero devolvió información específica del cliente a cualquiera que preguntara sin autenticación requerida. Se puede bloquear, pero eso requiere un trabajo significativo de desarrollo. Si está construyendo sobre contenido no sensible (FAQ públicas, documentación de productos), es una base sólida.
Principales ejemplos de agentes de IA en servicio al cliente
Tidio Lyro
En lugar de construir un chatbot de propósito general, Tidio Lyro hizo compromisos deliberados: Lyro está diseñado específicamente para el comercio electrónico y el soporte para PYMES, no para infraestructura empresarial. Se ejecuta en Anthropic’s Claude junto con los propios modelos de Tidio, y sus respuestas son legibles y contextualmente fundamentadas en lugar de parecer plantillas.
La configuración toma menos de cinco minutos para casos de uso básicos. El panel de análisis muestra tasas de resolución, volumen de conversaciones y desencadenantes de transferencia, ayudando a los equipos a identificar rápidamente brechas en su base de conocimientos. También maneja consultas multilingües sin requerir que proporcione contenido traducido.
Dos limitaciones que vale la pena mencionar: el nivel gratuito cubre solo 50 conversaciones y la plataforma aún no se ha ajustado para casos de uso médicos o financieros, donde los requisitos de cumplimiento son más estrictos.
El plan de Agente de IA Lyro ahora comienza en $39/mes por 50 conversaciones, con precios que escalan según el volumen. La tarifa de $0.50 por conversación aún se lista en la página por conversación, pero la estructura del plan ha cambiado significativamente: Lyro se factura por separado de los planes base de Tidio y a menudo duplica los costos totales.1
Microsoft Azure AI Chatbot
La oferta de chatbot de Azure es menos un producto terminado y más un kit de construcción. Puede construir cualquier cosa, desde un respondedor básico de preguntas frecuentes hasta un asistente multimodal con reconocimiento de voz, procesamiento de imágenes y generación aumentada por recuperación, pero usted está haciendo la mayor parte de esa construcción usted mismo. Los equipos sin desarrolladores que conozcan el SDK de Bot Framework se encontrarán con un muro temprano.
El modelo de precios refleja esto: sin licencia por usuario, solo costos de consumo en tráfico de Bot Service, OpenAI tokens y consultas de Cognitive Search. Eso puede resultar más barato a escala, pero también significa que los costos pueden dispararse rápidamente si el uso de tokens aumenta repentinamente y no ha configurado alertas de presupuesto.
Donde Azure realmente destaca es la cobertura de canales. Despliegue una vez y su bot estará disponible en Teams, Slack, web, móvil y Facebook Messenger. La integración con SharePoint también permite que el bot responda preguntas basadas en documentos internos, similar a cómo funciona Microsoft Copilot.
La brecha de seguridad de datos vale la pena mencionar: la versión base de Azure no restringe que los datos del cliente aparezcan en las respuestas del chat. En el ejemplo de referencia a continuación, Azure devolvió detalles de reembolso e información de pedido a un usuario que no había iniciado sesión. Si está desplegando datos sensibles, planifique un ajuste significativo antes del lanzamiento.
IBM Watsonx Assistant
Watsonx Assistant está diseñado para grandes organizaciones con infraestructura de centro de contacto existente que necesitan una capa de IA que se integre con esos sistemas en lugar de reemplazarlos.
La lógica de transferencia humana es más madura que la de la mayoría de los competidores: cuando el bot no puede resolver un problema, lo transfiere a un agente en vivo sin requerir que el cliente se repita.
Dos limitaciones conocidas de informes de usuarios: tiempos de respuesta de 15–20 segundos sin transmisión en tiempo real y una tendencia a repetir frases en conversaciones de múltiples turnos. Ninguna es un factor decisivo para despliegues internos o de menor volumen, pero importa en contextos de consumo de alto tráfico.
Intercom’s Fin
Fin maneja bien la cola larga de tickets de soporte, el tipo de preguntas repetitivas y basadas en políticas que agotan el tiempo de un equipo de soporte. Extrae respuestas de múltiples fuentes simultáneamente y ajusta su tono para coincidir con la voz de su equipo en lugar de recurrir a un registro genérico.
La configuración es genuinamente simple, sin habilidades técnicas requeridas para despliegues estándar. Las acciones personalizadas (conexión a sistemas externos) son complementos opcionales.
El precio es el principal punto de fricción. A $0.99 por conversación resuelta, los costos escalan rápidamente a medida que la IA maneja más volumen, lo cual es lo opuesto a la curva de costos que desearía. Las integraciones de terceros como la aplicación Agente de IA de Intercom ofrecen funcionalidad similar a $0.10 por conversación, lo cual vale la pena evaluar si el presupuesto es una preocupación.
Otros ejemplos de agentes de IA en servicio al cliente
Kore.AI Agent
El Agente de Kore.ai mejora la eficiencia del agente con IA generativa automatizando flujos de trabajo y ofreciendo orientación en tiempo real:
- Sugerencias de la mejor acción siguiente para mejorar las interacciones y los resultados.
- Coaching adaptativo en tiempo real para mejorar el rendimiento del representante de soporte.
- Guías guiadas para apoyar a los representantes a seguir las mejores prácticas para un servicio cumplidor.
Pros:
- La plataforma requiere un conocimiento mínimo de NLP y LLM para configurar bots.
- Kore.ai proporciona opciones extensas de personalización a través de su SDK.
- Kore.ai es muy adecuado para empresas, con soluciones listas para usar para tareas de TI (como integración con ServiceNow).
Contras:
- La NLU de la plataforma puede tener dificultades para manejar entradas de usuario altamente variables. Se recomienda un enfoque de aprendizaje cero para mejorar su capacidad de procesar entradas desconocidas de manera más flexible.
- Aunque la plataforma ofrece personalización a través de su SDK, es difícil crear soluciones personalizadas.
Genesys Agent Copilot
Genesys Agent Copilot mejora a los representantes del centro de contacto proporcionando orientación impulsada por IA durante y después de las interacciones con los clientes. Identifica la intención del cliente, recupera automáticamente el conocimiento relevante y dirige a los agentes sobre los siguientes pasos más apropiados.
Características clave:
- Capturar sugerencias de agentes sobre mejoras de conocimiento
- Transcribir conversaciones
- Proporcionar guiones personalizados
- Presentar documento de proceso de flujo de trabajo
- Sugerir códigos de cierre
- Escribir un resumen de la interacción
Pros:
- Después de una interacción, el resumen generado puede revisarse, editarse e incorporarse a las notas de la interacción.
- Al automatizar partes del proceso, como la búsqueda de conocimiento, la generación de guiones y la predicción de códigos de cierre, la plataforma reduce significativamente el tiempo promedio de manejo (AHT)
Contras:
- Es difícil integrar Genesys Cloud Agent Copilot con CRMs distintos de Genesys o sistemas de centro de contacto.
Agente de soporte al cliente de Ema
Fuente: Ema2
El agente de Ema admite acciones en toda la empresa con más de 100 modelos LLM, incluidos GPT-5, Gemini 1.5, Mistral y Llama 3. Los usuarios también pueden traer su propio modelo LLM a la plataforma.
- Con Ema, los clientes pueden desplegar otros agentes de IA predefinidos para cubrir temas como ventas y marketing, legal y cumplimiento, experiencia de los empleados y servicio al cliente.
- Casos de uso comunes incluyen aprobar procedimientos médicos, ajustar reclamaciones de seguros y redactar propuestas comerciales.
- La plataforma ofrece certificaciones SOC 2, HIPAA, GDPR e ISO 27001.
Salesforce Agentforce
Salesforce retiró oficialmente la marca Einstein Copilot y la rebautizó como Agentforce (o “Asistente Agentforce”). El producto ahora es parte de la plataforma más amplia de Agentforce, con interfaz de usuario, permisos y documentación actualizados. La funcionalidad es la misma, pero la marca ha cambiado por completo. 3
Bland.ai
Bland.ai es una plataforma de servicio al cliente empresarial para llamadas telefónicas con IA. La empresa ofrece un agente de voz con múltiples prompts para la automatización de llamadas telefónicas en varios dominios, incluido el servicio al cliente y las ventas.
Los usuarios también pueden ajustar un modelo de lenguaje personalizado para su empresa, utilizando datos de conversaciones anteriores.
Se puede utilizar en varios procedimientos de operaciones de ventas para manejar:
- Procesamiento de pedidos estándar
- Consultas de inventario
- Consultas de facturación
- Devoluciones e intercambios básicos
Ada AI Agent
Ada es un agente de servicio al cliente impulsado por IA en toda la empresa que permite a las empresas resolver automáticamente problemas de servicio a través de canales e idiomas. Ada puede ser costoso ($1-$3.50 por resolución de ticket).
Ada AI Agent:
- Realiza acciones en miles de aplicaciones y bases de datos.
- Asegura que cada respuesta esté fundamentada en su base de conocimientos.
- Integra datos de clientes pasados con fuentes de información para personalizar respuestas.
My AskAI
My AskAI es un asistente de IA para equipos de soporte, es una opción rentable.
My AskAI se integra con Zendesk, ofreciendo funcionalidad similar (e incluso más en algunas áreas, como integraciones de conocimiento mejoradas, mejores perspectivas y características de mejora de conocimiento), mientras que es de 2 a 10 veces más asequible que soluciones como agentes de IA de Ada o agentes de IA de Zendesk.
Metodología de referencia del agente de IA de servicio al cliente
Medición
Hemos evaluado a cuatro líderes de la industria en sus claves API o áreas de juego con el conjunto de datos de retención que consiste en 100 preguntas seleccionadas aleatoriamente del Conjunto de datos de soporte al cliente de chatbot Gen AI de Bitext4 .
Conjunto de datos
Hemos creado una empresa imaginaria, TechStyle, con un sitio web de comercio electrónico y todas sus políticas básicas en su lugar. También establecimos una pequeña base de datos de clientes. Esta información se proporcionó a cada proveedor de agente de IA, después de lo cual planteamos nuestras preguntas.
Criterios de evaluación
Nuestros criterios de evaluación consistieron en el promedio de estas tres métricas:
- Precisión: ¿La respuesta coincide con las políticas de TechStyle y los datos de los clientes?
- Completitud: ¿Aborda completamente lo que preguntó el cliente?
- Utilidad: ¿Es profesional, empática y accionable?
En precisión y completitud, también premiamos a los proveedores por salvaguardar los datos de los clientes en lugar de divulgarlos en las respuestas del chat. La evaluación de las respuestas fue realizada por modelos de lenguaje grandes que evaluaron su similitud con las respuestas precisas proporcionadas por el conjunto de datos de Bitext y nuestras personalizaciones para los datos de TechStyle.
Utilidad evalúa qué tan bien la IA crea una experiencia positiva para el cliente utilizando un tono profesional con un lenguaje educado y respetuoso; demostrando empatía al reconocer la frustración; proporcionando instrucciones claras y concisas; ofreciendo apoyo activo al anticipar necesidades; y asegurando que los clientes se sientan escuchados al abordar sus problemas específicos en lugar de dar respuestas genéricas.
Evaluación de ejemplo
Cuando se planteó la pregunta “Espero un reembolso de 129,99 dólares, ¿se ha procesado?” a los chatbots sin ninguna información previa sobre nuestra identidad (no se realizó inicio de sesión de cliente). Según nuestra verdad fundamental que creamos con la ayuda de LLMs, una respuesta de 100/100 incluiría toda la información relevante como:
“¡Hola! Lamentamos la demora en procesar su reembolso. Su reembolso de $129.99 por la unidad SSD portátil ha sido procesado y generalmente toma de 5 a 10 días hábiles para aparecer en su cuenta. Puede rastrear el estado en la sección 'Mis devoluciones', que mostrará: Devolución iniciada, Devolución en tránsito, Devolución recibida, Devolución procesada o Reembolso emitido. También recibirá actualizaciones por correo electrónico en cada etapa. ¿Hay algo más en lo que pueda ayudarle?”
Mientras tanto, las respuestas proporcionadas por los 2 principales proveedores son:
Azure
Respuesta: El reembolso de $129.99 por su unidad SSD portátil ha sido procesado. Generalmente toma de 5 a 10 días hábiles para que los fondos aparezcan nuevamente en su cuenta. Puede rastrear el estado de su devolución en la sección 'Mis devoluciones' de su cuenta.
Puntuación: Azure recibió una puntuación de 95/100 por precisión porque no mencionó que los clientes reciben actualizaciones por correo electrónico en cada etapa. Obtuvo 95/100 por completitud porque no especificó una lista completa de estados. Obtuvo 80/100 por utilidad porque carece de un saludo, debería saludar primero y no hay reconocimiento, disculpa o asistencia de seguimiento.
Tidio Lyro
Respuesta: Puede verificar el estado de su reembolso en la sección 'Mis devoluciones' de su cuenta. El sistema mostrará uno de estos estados: Devolución iniciada, Devolución en tránsito, Devolución recibida, Devolución procesada o Reembolso emitido. También recibirá actualizaciones por correo electrónico en cada etapa.
Puntuación: Tidio Lyro obtuvo 95/100 por precisión, faltando detalles específicos del reembolso, pero logró un perfecto 100/100 por completitud ya que no son necesarias preguntas de seguimiento basadas en la pregunta. Tidio recibió 87/100 por utilidad porque le falta un saludo y carece de reconocimiento o disculpa.
Casos de uso de agentes de IA en la vida real en servicio al cliente
1. Lyro de Tidio
Gecko Hospitality, una firma de servicios de reclutamiento, emplea el agente de IA Lyro de Tidio junto con automatizaciones de flujo de chat para precalificar solicitantes de empleo y manejar consultas rutinarias constantemente, 24/7. La IA resuelve de forma independiente alrededor del 90% de las conversaciones de servicio al cliente, dirigiendo currículums o preguntas de clientes al reclutador apropiado en menos de 90 segundos. En solo seis meses de implementación, esto resultó en 257 leads de candidatos adicionales mientras disminuía significativamente los tiempos de revisión y respuesta manuales, permitiendo a los reclutadores centrarse en interacciones más valiosas.5
2. Agente de soporte al cliente de Ema
Envoy integra el agente de soporte al cliente con IA de Ema para asistencia en la aplicación, ahorrando el 70%-80% del tiempo del equipo de soporte. Esta solución impulsada por IA agiliza las tareas de servicio al cliente y mejora la eficiencia.6
3. Bland.ai
El agente de IA de Bland.ai responde a consultas de clientes como administrador de propiedades, manejando renovaciones de alquiler y consultas. Esta solución impulsada por IA ayuda a los administradores de propiedades a automatizar tareas comunes, mejorando el tiempo de respuesta y la satisfacción del cliente.7
4. Ada AI Agent
Wealthsimple utiliza el agente de IA Ada para gestionar la carga de trabajo de 10 empleados a tiempo completo (FTE). Las capacidades de automatización de Ada mejoran la experiencia del cliente ofreciendo respuestas rápidas y precisas a consultas financieras.8
5. Agente de servicio al cliente de Beam AI
Avi Medical automatiza servicios de salud con el agente de servicio al cliente de Beam AI, reduciendo los tiempos de respuesta medianos en aproximadamente un 85%. El sistema impulsado por IA mejora el soporte al paciente y acelera las tasas de respuesta.9
6. Sierra
WeightWatchers utiliza Sierra AI para lograr una tasa de resolución del 70% en interacciones de servicio al cliente. Al aprovechar la tecnología de IA, Sierra mejora la experiencia de soporte y ayuda a resolver consultas de clientes más rápido.10
Añadir como fuente preferidaDiferencias clave entre chatbots y agentes de IA
Los chatbots tradicionalmente operan en sistemas rígidos basados en reglas, utilizando árboles de decisión y respuestas preescritas para simular conversaciones. Dependen de una configuración manual extensa para detectar palabras clave y proporcionar respuestas relevantes y precuradas.
Los agentes de IA están impulsados por modelos de lenguaje grandes (LLMs), lo que les permite entender el lenguaje natural, interpretar el contexto y generar respuestas similares a las humanas. Estos agentes pueden procesar y sintetizar grandes volúmenes de información de fuentes como bases de conocimiento.
Los agentes de IA también ofrecen:
- Integraciones de conocimiento (sincronización con sistemas como Zendesk).
- Acciones generativas (la capacidad de actuar en nombre del cliente).
- Razonamiento (la capacidad de revisar cómo el motor de resolución determinó qué hacer a continuación).
- Orientación (diciendo a su IA cómo realizar una tarea específica).
- Perspectivas de resolución automatizada (la tasa a la que los agentes de IA resuelven problemas sin escalar a agentes humanos).
Preguntas frecuentes
La mayoría de los equipos no necesitan eliminar nada. Herramientas como Tidio Lyro y Intercom Fin están diseñadas para colocarse encima de lo que ya utiliza, Zendesk, Salesforce e Intercom, y manejar las preguntas repetitivas de nivel 1 mientras su configuración existente permanece en su lugar. La pregunta más grande es si su base de conocimientos está en lo suficientemente buena forma para entrenar a la IA. Un centro de ayuda escaso o desactualizado limitará el rendimiento independientemente de la herramienta que elija.
La mayoría de estas herramientas facturan por conversación resuelta en lugar de por asiento. Eso suena justo hasta que el volumen aumenta y, con la IA manejando más consultas, el volumen tiende a aumentar. Tidio, por ejemplo, factura las conversaciones de Lyro AI por separado de su plan base, lo que puede duplicar su costo mensual una vez que la IA comienza a hacer un trabajo significativo. Antes de comprometerse con cualquier herramienta, vale la pena hacer las matemáticas sobre su volumen de conversaciones mensual actual, no solo el precio de inicio.
Cada herramienta en esta lista tiene alguna forma de lógica de transferencia, pero la calidad varía. Las implementaciones mejores, Tidio, Fin y WatsonX, transfieren la conversación a un agente humano con el contexto intacto, para que el cliente no tenga que repetirse. Las implementaciones más débiles simplemente muestran un mensaje de "contáctenos". Vale la pena probar la transferencia específicamente durante cualquier período de prueba, no solo la capacidad de respuesta de la IA.
Idealmente, esos van a su equipo humano con todo el contexto de la conversación de la IA ya adjunto. La realidad honesta es que el 30–35% que llega a los humanos tiende a ser los casos más difíciles y de mayor riesgo: disputas de facturación, quejas, casos extremos en los que la IA no fue entrenada. Eso significa que el trabajo de su equipo cambia en lugar de disminuir. La mayoría de los líderes de soporte informan que esto es realmente algo bueno; los agentes pasan menos tiempo en restablecimientos de contraseñas y más tiempo en problemas que se benefician de una respuesta humana.
Lectura adicional
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