Comparar los mejores agentes de IA en servicio de atención al cliente
Los agentes de IA impulsados por large language models (LLMs) pueden responder a las consultas de los clientes en lenguaje natural, interpretar el contexto y generar respuestas similares a las humanas. Estos agentes pueden procesar y sintetizar grandes volúmenes de información procedente de fuentes como las bases de conocimiento.
Hemos recopilado cuatro agentes de IA para servicio de atención al cliente: Tidio Lyro, Microsoft Azure IA Chatbot, IBM Watsonx Assistant y Intercom Fin. A continuación presentamos lo que encontramos, junto con una lista más amplia de herramientas que vale la pena conocer.
Comparamos estos cuatro agentes estableciendo un benchmark basado en el agente de servicio de atención al cliente de una empresa ficticia. Los detalles de la metodología se encuentran a continuación.
Basándonos en los resultados clave de nuestro benchmark, le recomendamos lo siguiente:
Nuestras principales recomendaciones
Si la seguridad de los datos es una prioridad, elija Tidio. Cuando se le solicitó el reembolso de un cliente específico sin contexto de inicio de sesión, Tidio dirigió al usuario a su cuenta en lugar de leer datos personales en el chat. Ninguna de las otras herramientas hizo esto de forma predeterminada.
Azure funciona bien para datos de acceso público. De fábrica, Azure respondió a las preguntas con precisión, pero devolvió información específica del cliente a cualquiera que la solicitara sin necesidad de autenticación. Se puede bloquear, pero requiere un trabajo de desarrollo significativo. Si está construyendo sobre contenido no sensible (preguntas frecuentes públicas, documentación de productos), es una base sólida.
Ejemplos destacados de agentes de IA en servicio de atención al cliente
Tidio Lyro
En lugar de construir un chatbot de propósito general, Tidio Lyro tomó decisiones deliberadas: Lyro está diseñado específicamente para el comercio electrónico y el soporte a PYME, no para infraestructura empresarial. Funciona con Anthropic’s Claude junto con los propios models de Tidio, y sus respuestas son legibles y fundamentadas en el contexto, no como plantillas.
La configuración lleva menos de cinco minutos para casos de uso básicos. El panel de análisis muestra las tasas de resolución, el volumen de conversaciones y los desencadenantes de transferencia, lo que ayuda a los equipos a identificar rápidamente las lagunas en su base de conocimiento. También gestiona consultas multilingües sin necesidad de proporcionar contenido traducido.
Dos limitaciones que vale la pena señalar: el plan gratis solo cubre 50 conversaciones, y la plataforma aún no ha sido ajustada para casos de uso médico o financiero, donde los requisitos de cumplimiento son más estrictos.
El plan Lyro IA Agent ahora comienza en $39/mes para 50 conversaciones, con precios que escalan según el volumen. La tarifa de $0,50 por conversación todavía aparece en la página de precios 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 IA Chatbot
La oferta de chatbot de Azure es menos un producto terminado y más un kit de construcción. Se puede construir desde un simple respondedor de preguntas frecuentes hasta un asistente multimodal con reconocimiento de voz, procesamiento de imágenes y generación aumentada por recuperación, pero usted mismo tendrá que hacer la mayor parte de esa construcción. Los equipos sin desarrolladores que conozcan el Bot Framework SDK se toparán con un muro al principio.
El modelo de precios lo refleja: sin licencia por usuario, solo costos de consumo por el tráfico del Servicio de Bot, los tokens de OpenAI y las consultas de Cognitive Search. Esto puede resultar más barato a escala, pero también significa que los costes pueden dispararse rápidamente si el uso de tokens aumenta de repente y no se han configurado alertas de presupuesto.
Donde Azure destaca realmente es en 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 basándose en documentos internos, de forma similar a cómo funciona Microsoft Copilot.
Merece la pena señalar la brecha en la seguridad de los datos: la versión base de Azure no restringe la aparición de datos de clientes en las respuestas del chat. En el ejemplo del benchmark a continuación, Azure devolvió detalles de reembolso e información de pedidos a un usuario que no había iniciado sesión. Si implementa con datos sensibles, planifique un fine-tuning significativo antes del lanzamiento.
IBM Watsonx Assistant
Watsonx Assistant está diseñado para grandes organizaciones con una 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 a un agente humano 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 que el cliente tenga que repetir la información.
Dos limitaciones conocidas según los informes de los usuarios: tiempos de respuesta de 15–20 segundos sin streaming en tiempo real, y una tendencia a repetir frases en conversaciones de varios turnos. Ninguna de ellas es un factor decisivo para implementaciones internas o de bajo volumen, pero sí importa en contextos de consumo de alto tráfico.
Fin de Intercom
Fin gestiona bien la larga cola de tickets de soporte, el tipo de preguntas repetitivas basadas en políticas que agotan el tiempo del equipo de soporte. Obtiene respuestas de múltiples fuentes simultáneamente y ajusta su tono para que coincida con la voz de su equipo, en lugar de recurrir a un registro genérico.
La configuración es realmente sencilla, sin necesidad de conocimientos técnicos para implementaciones 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 costes aumentan rápidamente a medida que la IA gestiona más volumen, lo que es lo contrario de la curva de costes que desearía. Las integraciones de terceros, como la aplicación Intercom IA Agent, ofrecen una funcionalidad similar a $0,10 por conversación, lo que vale la pena evaluar si el presupuesto es una preocupación.
Otros ejemplos de agentes de IA en servicio de atención al cliente
Kore.IA Agent
Kore.ai Agent mejora la eficiencia de los agentes 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 de actuación para ayudar a los representantes a seguir las mejores prácticas para un servicio conforme a la normativa.
Ventajas:
- La plataforma requiere un conocimiento mínimo de NLP y LLM para configurar los bots.
- Kore.ai ofrece amplias opciones de personalización a través de su SDK.
- Kore.ai es adecuado para empresas, con soluciones listas para usar para tareas de TI (como la integración con ServiceNow).
Desventajas:
- El NLU de la plataforma puede tener dificultades para manejar entradas de usuario muy variables. Se recomienda un enfoque de aprendizaje sin ejemplos previos (zero-shot) para mejorar su capacidad de procesar entradas desconocidas de forma 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 hacia los siguientes pasos más adecuados.
Características principales:
- Recopilación de sugerencias de los agentes para mejorar el conocimiento
- Transcripción de conversaciones
- Provisión de guiones personalizados
- Presentación del documento del proceso del flujo de trabajo
- Sugerencia de códigos de cierre
- Redacción de un resumen de la interacción
Ventajas:
- Después de una interacción, el resumen generado se puede revisar, editar e incorporar a las notas de la interacción.
- Al automatizar partes del proceso, como la búsqueda de conocimiento, la generación de guiones y la predicción del código de cierre, la plataforma reduce significativamente el tiempo medio de gestión (AHT).
Desventajas:
- Es difícil integrar Genesys Cloud Agent Copilot con CRM que no sean de Genesys o con sistemas de centro de contacto.
Ema’s Customer Support Agent
Fuente: Ema2
El agente de Ema admite acciones a nivel empresarial con más de 100 LLM models, incluyendo GPT-5, Gemini 1.5, Mistral y Llama 3. Los usuarios también pueden traer su propio LLM model a la plataforma.
- Con Ema, los clientes pueden desplegar otros agentes de IA preconstruidos para cubrir temas como ventas y marketing, legal y cumplimiento normativo, experiencia del empleado y servicio de atención al cliente.
- Casos de uso comunes incluyen la aprobación de procedimientos médicos, el ajuste de reclamaciones de seguros y la redacción de propuestas comerciales.
- La plataforma ofrece certificaciones SOC 2, HIPAA, GDPR e ISO 27001.
Salesforce Agentforce
Salesforce retiró oficialmente la marca Einstein Copilot y la renombró como Agentforce (o “Agentforce Assistant”). El producto ahora forma parte de la plataforma Agentforce más amplia, con UI, permisos y documentación actualizados. La funcionalidad es la misma, pero la marca ha cambiado por completo. 3
Bland.ai
Bland.ai es una plataforma empresarial de servicio de atención al cliente para llamadas telefónicas con IA. La empresa ofrece un agente de voz multiprompt para la automatización de llamadas telefónicas en varios dominios, incluidos el servicio de atención al cliente y las ventas.
Los usuarios también pueden hacer fine-tune de un model de lenguaje personalizado para su empresa, utilizando datos de conversaciones previas.
Se puede utilizar en diversos procedimientos de operaciones de ventas para gestionar:
- Procesamiento estándar de pedidos
- Consultas de inventario
- Consultas de facturación
- Devoluciones y cambios básicos
Ada IA Agent
Ada es un agente de servicio de atención al cliente impulsado por IA para toda la empresa que permite a las empresas resolver automáticamente problemas de servicio en todos los canales e idiomas. Ada puede ser costoso ($1-$3.50/resolución de ticket).
Ada IA Agent:
- Realiza acciones en miles de aplicaciones y bases de datos.
- Garantiza que cada respuesta esté fundamentada en su base de conocimiento.
- Integra los datos pasados de los clientes con fuentes de información para personalizar las respuestas.
My AskAI
My AskAI es un asistente de IA para equipos de soporte, una opción rentable.
My AskAI se integra con Zendesk, ofreciendo una funcionalidad similar (e incluso más en algunas áreas, como integraciones de conocimiento mejoradas, mejores perspectivas y funciones de mejora del conocimiento), siendo entre 2 y 10x más asequible que soluciones como los agentes Ada IA o los agentes Zendesk IA.
Metodología del benchmark del agente de IA para servicio de atención al cliente
Medición
Hemos evaluado a cuatro líderes del sector en sus claves API o entornos de prueba con el dataset de hold-out que consta de 100 preguntas seleccionadas aleatoriamente del Bitext Gen IA Chatbot Customer Support Dataset4 .
Dataset
Hemos creado una empresa imaginaria, TechStyle, con un sitio web de comercio electrónico y todas sus políticas básicas en vigor. También establecimos una pequeña base de datos de clientes. Esta información se proporcionó a cada proveedor de agentes de IA, tras 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 del cliente?
- Completitud: ¿Aborda completamente lo que preguntó el cliente?
- Utilidad: ¿Es profesional, empática y procesable?
En precisión y completitud, también recompensamos 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 large language models que evaluaron su similitud con las respuestas precisas proporcionadas por el dataset 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 cortés y respetuoso; demostrando empatía al reconocer la frustración; proporcionando instrucciones claras y concisas; ofreciendo apoyo activo al anticiparse a las necesidades; y asegurándose de que los clientes se sientan escuchados al abordar sus problemas específicos en lugar de dar respuestas genéricas.
Ejemplo de evaluación
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 ningún inicio de sesión como cliente). De acuerdo con nuestra verdad fundamental que creamos con la ayuda de LLMs, una respuesta de 100/100 incluiría toda la información relevante como:
“¡Hola! Le pedimos disculpas por el retraso en el procesamiento de su reembolso. Su reembolso de $129.99 por el Disco SSD Portátil ha sido procesado y normalmente tarda de 5 a 10 días hábiles en aparecer en su cuenta. Puede realizar un seguimiento del 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 Disco SSD Portátil ha sido procesado. Normalmente, los fondos tardan de 5 a 10 días hábiles en aparecer de nuevo en su cuenta. Puede realizar un seguimiento del estado de su devolución en la sección “Mis Devoluciones” de su cuenta.
Puntuación: Azure recibió una puntuación de 95/100 en precisión porque no mencionó que los clientes reciben actualizaciones por correo electrónico en cada etapa. Obtuvo 95/100 en completitud porque no especificó una lista completa de estados. Obtuvo 80/100 en utilidad porque carece de un saludo, debería saludar primero, y no hay reconocimiento, disculpa ni 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 en precisión, al faltar detalles específicos del reembolso, pero logró un perfecto 100/100 en completitud, ya que no se necesitan preguntas de seguimiento basadas en la pregunta. Tidio recibió 87/100 en utilidad porque falta un saludo y carece de reconocimiento o disculpa.
Casos de uso reales de agentes de IA en servicio de atención al cliente
1. Lyro de Tidio
Gecko Hospitality, una empresa de servicios de contratación, utiliza el agente de IA Lyro de Tidio junto con automatizaciones de flujo de chat para precalificar a los solicitantes de empleo y gestionar consultas rutinarias de forma constante, las 24 horas del día, los 7 días de la semana. La IA resuelve de forma independiente alrededor del 90% de las conversaciones de servicio de atención al cliente, dirigiendo currículums o preguntas de clientes al reclutador correspondiente en menos de 90 segundos. En solo seis meses de implementación, esto resultó en 257 candidatos potenciales adicionales, al tiempo que disminuyó significativamente los tiempos de revisión y respuesta manual, permitiendo a los reclutadores centrarse en interacciones más valiosas.5
2. Ema’s Customer Support Agent
Envoy integra el agente de soporte al cliente de IA de Ema para la asistencia en la aplicación, ahorrando entre el 70% y el 80% del tiempo del equipo de soporte. Esta solución impulsada por IA agiliza las tareas de servicio de atención al cliente y mejora la eficiencia.6
3. Bland.ai
El agente de IA de Bland.ai responde a las consultas de los clientes como administrador de propiedades, gestionando renovaciones de contratos 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 IA 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 al ofrecer respuestas rápidas y precisas a las consultas financieras.8
5. Beam IA’s Customer Service Agent
Avi Medical automatiza los servicios de atención médica con el agente de servicio de atención al cliente de Beam IA, reduciendo los tiempos medios de respuesta 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 IA para lograr una tasa de resolución del 70% en las interacciones de servicio de atención al cliente. Al aprovechar la tecnología de IA, Sierra mejora la experiencia de soporte y ayuda a resolver las consultas de los clientes más rápidamente.10
Diferencias clave entre chatbots y agentes de IA
Los chatbots tradicionalmente funcionan con sistemas rígidos basados en reglas, utilizando árboles de decisión y respuestas predefinidas para simular conversaciones. Dependen de una configuración manual exhaustiva para detectar palabras clave y proporcionar respuestas relevantes y previamente curadas.
Los agentes de IA están impulsados por large language models (LLMs), lo que les permite comprender el lenguaje natural, interpretar el contexto y generar respuestas similares a las humanas. Estos agentes pueden procesar y sintetizar grandes volúmenes de información procedente de fuentes como las 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 (indicar a su IA cómo realizar una tarea específica).
- Información automatizada sobre la resolución (la tasa a la que los agentes de IA resuelven los problemas sin necesidad de escalarlos a agentes humanos).
Añadir como fuente preferidaPreguntas frecuentes
La mayoría de los equipos no necesitan eliminar nada. Herramientas como Tidio Lyro e Intercom Fin están diseñadas para situarse encima de lo que ya utiliza, Zendesk, Salesforce e Intercom, y gestionar las preguntas repetitivas de nivel 1 mientras su configuración existente permanece en su lugar. La pregunta más importante es si su base de conocimiento está en suficiente buen estado como 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 puesto. Eso parece justo hasta que el volumen aumenta y, con la IA gestionando más consultas, el volumen tiende a aumentar. Tidio, por ejemplo, factura las conversaciones de Lyro IA 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 los cálculos con su volumen de conversaciones mensual actual, no solo con el precio inicial.
Todas las herramientas de esta lista tienen algún tipo 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, esas pasan a su equipo humano con todo el contexto de la conversación con 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 para 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 dedican menos tiempo a restablecimientos de contraseñas y más tiempo a problemas que se benefician de una respuesta humana.
Lecturas adicionales
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