Agentes de IA en el Servicio de Atención al Cliente Comparados

Los agentes de IA impulsados por grandes modelos de lenguaje (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 de fuentes como las bases de conocimiento.

Hemos recopilado cuatro agentes de IA para atención al cliente: Tidio Lyro, Microsoft Azure chatbot de IA, IBM Watsonx Assistant e Intercom Fin, junto con otros ejemplos de agentes de IA que pueden utilizarse en atención al cliente.

Comparamos estos cuatro agentes estableciendo un punto de referencia basado en el agente de atención al cliente de una empresa imaginaria. Consulte la metodología.

Según los hallazgos clave de nuestro benchmark, nuestras recomendaciones son las siguientes.

Nuestras principales recomendaciones

Si la seguridad de los datos es una prioridad, elija Tidio. Cuando se le pidió 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 públicos. De serie, Azure respondió a las preguntas con precisión, pero devolvió información específica de clientes a cualquier persona que la pidió sin autenticación. Se puede restringir, pero eso requiere un trabajo de desarrollo considerable. Si trabaja sobre contenido no confidencial (preguntas frecuentes públicas, documentación de productos), es una base sólida.

Ejemplos destacados de agentes de IA en atención al cliente

Microsoft Azure chatbot de IA

La oferta de chatbot de Azure es un kit de construcción más que un producto terminado. Los equipos pueden crear desde un respondedor básico de preguntas frecuentes hasta un asistente multimodal con reconocimiento de voz, procesamiento de imágenes y generación aumentada por recuperación. La mayor parte de ese trabajo recae en el equipo.

La ruta de desarrollo ha cambiado. Microsoft describe ahora el Microsoft 365 Agents SDK como la evolución del Azure Bot Framework SDK y dirige a los equipos con bots del Bot Framework existentes a migrar. Se derivan dos consecuencias. LUIS y QnA Maker están retirados, por lo que cualquier diseño que dependa de ellos debe reemplazarse por enfoques basados en recuperación. El Agents SDK también abandona la compatibilidad con Composer, Adaptive Dialogs y Adaptive Expressions, lo que significa que los activos relacionados se eliminan en lugar de migrarse. A los equipos que quieran una plataforma empaquetada en lugar de un SDK se les dirige a Microsoft Copilot Studio.

Efecto práctico en la evaluación: Comparar las funciones del Bot Framework SDK es comparar una ruta que Microsoft ya no desarrolla. La comparación actual se sitúa entre Copilot Studio para trabajo de código bajo y el Agents SDK para desarrollos personalizados.

Precios: no hay licencia por usuario. Los costes se acumulan entre el tráfico de Bot Service, los tokens del modelo y las consultas de búsqueda. La facturación por consumo puede resultar más barata a escala. También puede dispararse cuando aumenta el uso de tokens.

Cobertura de canales: una sola implementación llega a Teams, Slack, web, móvil y Facebook Messenger. La integración con SharePoint permite al agente responder a partir de documentos internos.

Tratamiento de datos: la configuración de línea base no impide que los datos de los clientes aparezcan en las respuestas del chat. En el benchmark, Azure devolvió detalles de reembolsos e información de pedidos a un usuario que no había iniciado sesión. Las implementaciones con datos confidenciales necesitan controles de acceso explícitos antes del lanzamiento.

IBM Watsonx Assistant

Watsonx Assistant se creó para grandes organizaciones que ya ejecutan infraestructura de centros de contacto y necesitan una capa de IA sobre los sistemas existentes del centro de contacto. Su lógica de transferencia a un humano es más madura que la de la mayoría de los competidores: cuando el agente no puede resolver un problema, lo transfiere a un representante en vivo sin pedir al cliente que repita el problema.

Cambio de línea de productos: IBM ha integrado Watsonx Assistant en Watsonx Orchestrate. IBM publica una guía de migración que explica cómo migrar Actions, Dialog y las integraciones. El propio sitio de IBM presenta ahora Assistant como una capacidad dentro de Orchestrate y no como un producto independiente, e indica a las nuevas implementaciones que comiencen en Orchestrate. Watsonx Orchestrate alcanzó la disponibilidad general en mayo de 2026.

Qué significa esto para los compradores: Las implementaciones existentes de Watsonx Assistant siguen funcionando. Los equipos que empiezan desde cero evalúan Orchestrate, que va más allá del chat y abarca la automatización de flujos de trabajo multiagente. Eso amplía el alcance de la compra y de la implementación.¹

Limitaciones conocidas según los informes de los usuarios: tiempos de respuesta de 15–20 segundos sin transmisión en tiempo real y frases repetidas en conversaciones de varios turnos. Ninguna de las dos impide implementaciones internas o de menor volumen. Ambas importan en contextos de consumo de alto tráfico.

Fin de Intercom

Fin gestiona la larga cola de preguntas de soporte repetitivas y basadas en políticas. Obtiene respuestas de varias fuentes a la vez y adapta el tono al estilo de redacción de un equipo. Las implementaciones estándar no requieren conocimientos técnicos. Las acciones personalizadas que se conectan a sistemas externos son complementos opcionales.

Cambio de propiedad: Intercom se renombró como Fin en mayo de 2026, adoptando el nombre de su agente de IA. El 15 de junio de 2026, Salesforce firmó un acuerdo definitivo para adquirir Fin por aproximadamente 3,6 mil millones de dólares. El acuerdo está firmado pero no cerrado. Salesforce espera que la transacción se cierre en el cuarto trimestre de su año fiscal 2027, a reserva de las autorizaciones regulatorias. Salesforce ha dicho que Fin se integrará en la plataforma Agentforce.

Qué significa esto para los compradores: Hasta que se cierre el acuerdo, Fin opera como su propio producto y los precios no han cambiado. Los equipos que firmen contratos plurianuales deben tener en cuenta los cambios de empaquetado una vez que Fin se integre en Agentforce.

Modelo: Fin funciona con Apex, un modelo creado para la atención al cliente. Salesforce afirma que el agente resuelve aproximadamente el 76 % de las solicitudes de soporte entrantes sin intervención humana. Esa cifra procede del proveedor y refleja la propia base de clientes de Fin, no una medición independiente.

Precios: Fin factura por resultado a $0.99. Un resultado facturable cubre una resolución, una transferencia de procedimiento o una descalificación. La cualificación de clientes potenciales factura más, a $9.99. Un plan base de unos $49 al mes cubre 50 resultados. Los cargos por puesto se aplican aparte en los planes de Intercom. La curva de costes aumenta a medida que el agente gestiona más volumen, lo que va en contra de la dirección que necesitan la mayoría de los presupuestos de soporte.

Tidio Lyro

En lugar de crear un chatbot de propósito general, Tidio Lyro hizo concesiones deliberadas: Lyro está diseñado específicamente para el comercio electrónico y el soporte a pymes, no para la infraestructura empresarial. Funciona con Anthropic, con su modelo Claude, junto con los propios modelos de Tidio.

La configuración tarda menos de cinco minutos en los 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 de su base de conocimiento. También gestiona consultas multilingües sin necesidad de proporcionar contenido traducido.

El nivel gratis 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.

Precios: Tidio vende Lyro como complemento y como producto independiente. El complemento Lyro IA Agent comienza en $33 al mes por 50 conversaciones de Lyro con facturación anual. Los planes de la plataforma van desde Starter por $24 al mes para 100 conversaciones facturables, Growth desde $49 al mes y Plus desde $300 al mes más consumo.

Cada cuenta comienza con 50 conversaciones de Lyro como crédito único de por vida, en lugar de una recarga mensual. Renovar ese límite cada mes requiere un plan Lyro de pago.

Una conversación de Lyro cuenta como cualquier interacción del cliente con al menos una respuesta del agente, sin importar cuántos turnos dure.²

Otros ejemplos de agentes de IA en atención al cliente

Creatio

Creatio es una plataforma de CRM y flujos de trabajo sin código. Sus agentes de IA trabajan dentro del CRM del equipo de servicio, en lugar de en una ventana de chat orientada al cliente, por lo que el punto de comparación es la asistencia del agente y la gestión de casos, no la tasa de desvío.

Agente de resolución de casos: viene con la aplicación de gestión de casos. Ofrece sugerencias de resolución e información sobre los casos, e informa sobre el rendimiento de los casos. Creatio también lo posiciona para los equipos de éxito del cliente y los gestores de cuentas que necesitan resúmenes de casos abiertos o vencidos y del historial que hay detrás.

Agente de conocimiento: viene con la aplicación de gestión del conocimiento. Lee casos resueltos y redacta artículos de la base de conocimiento a partir de ellos. Una base de conocimiento deficiente limita a todos los agentes de esta comparación, y redactar a partir de casos cerrados es una forma de llenar las lagunas sin asignar la redacción al equipo de soporte.

Modelos: los administradores conectan OpenAI, Azure OpenAI o cualquier proveedor compatible con la biblioteca LiteLLM, incluidos los modelos alojados en los propios servidores de la empresa. Cada agente o subagente puede funcionar con un modelo diferente.

Sierra

Sierra crea agentes de marca orientados al cliente con implementación de guante blanco y cubre chat y voz. Cobra por resultados en lugar de tokens. Sierra también mantiene τ-bench.

Kore.IA Agente

El agente de Kore.ai utiliza IA generativa para automatizar flujos de trabajo y ofrecer orientación en tiempo real:

• Sugerencias de la siguiente mejor acción para mejorar las interacciones y los resultados.
• Coaching adaptativo en tiempo real para mejorar el rendimiento del representante de soporte.
• Guías de procedimientos guiadas para ayudar a los representantes a seguir las mejores prácticas de un servicio conforme.

Ventajas:

• La plataforma requiere conocimientos mínimos de NLP y LLM para configurar bots.
• Kore.ai ofrece amplias opciones de personalización a través de su SDK.
• Kore.ai es muy adecuada para empresas, con soluciones listas para usar en tareas de TI (como la integración con ServiceNow).

Desventajas:

• El NLU de la plataforma puede tener dificultades para gestionar entradas de usuario muy variables. Se recomienda un enfoque de aprendizaje 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 al proporcionar orientación basada en 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 clave:

• Capturar las sugerencias de los agentes sobre mejoras del conocimiento
• Transcribir conversaciones
• Ofrecer guiones personalizados
• Presentar el documento del proceso de flujo de trabajo
• Sugerir códigos de cierre
• Redactar un resumen de la interacción

Ventajas:

• Después de una interacción, el resumen generado puede revisarse, editarse e incorporarse a las notas de la interacción.
• Automatizar partes del proceso, como la búsqueda de conocimiento, la generación de guiones y la predicción de códigos de cierre.

Desventajas:

• Es difícil integrar Genesys Cloud Agent Copilot con CRM distintos de Genesys o con sistemas de centros de contacto.

Agente de soporte al cliente de Ema

Fuente: Ema³

El agente de Ema admite acciones en toda la empresa con 100+ modelos LLM, incluidos GPT-5, Gemini 1.5, Mistral y Llama 3. Los usuarios también pueden incorporar su propio LLM modelo a la plataforma.

• Con Ema, los clientes pueden implementar otros agentes de IA predefinidos para cubrir temas como ventas y marketing, legal y cumplimiento, experiencia del empleado y atención 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 renombró como Agentforce (o “Agentforce Assistant”). El producto ahora forma parte de la plataforma Agentforce más amplia, con interfaz de usuario, permisos y documentación actualizados. La funcionalidad es la misma, pero la marca ha cambiado por completo. ⁴

Bland.ai

Bland.ai es una plataforma empresarial de atención al cliente para llamadas telefónicas con IA. La empresa ofrece un agente de voz multi-prompt para automatizar llamadas telefónicas en diversos ámbitos, incluidos la atención al cliente y las ventas.

Los usuarios también pueden hacer fine-tuning de un modelo de lenguaje personalizado para su empresa, utilizando datos de conversaciones anteriores.

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 atención al cliente con IA para toda la empresa que permite a las empresas resolver automáticamente incidencias de servicio en todos los canales e idiomas. Ada puede ser caro ($1-$3,50/ticket resuelto).

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 de clientes anteriores con fuentes de información para personalizar las respuestas.

My AskAI

My AskAI es un asistente de IA para equipos de soporte y es una opción rentable.

My AskAI se integra con Zendesk y ofrece 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 de IA de Ada o los agentes de IA de Zendesk.

Decagon

Decagon permite a los equipos de experiencia del cliente (CX) editar ellos mismos el comportamiento del agente. El comportamiento del agente se redacta como procedimientos operativos en inglés sencillo que un equipo de CX edita y prueba sin esperar al proveedor. Decagon factura mediante dos modelos: una tarifa por conversación que se cobra por cada consulta entrante y una tarifa más alta por resolución que se cobra cuando el agente resuelve un problema sin intervención humana.

Parloa

Parloa está especializada en voz. Los agentes de voz manejan un presupuesto de latencia de unos pocos cientos de milisegundos, y la arquitectura difiere lo suficiente del chat como para que un buen rendimiento en el chat no se transfiera.

Metodología del benchmark de agentes de IA para atención al cliente

Medición

Hemos evaluado a cuatro líderes del sector en sus claves API o playgrounds con el dataset de validación que consta de 100 preguntas seleccionadas aleatoriamente del Bitext Gen IA Chatbot Customer Support Dataset⁵.

Dataset

Hemos creado una empresa imaginaria, TechStyle, con un sitio web de comercio electrónico y todas sus políticas básicas establecidas. También creamos una pequeña base de datos de clientes. Esta información se proporcionó a cada proveedor de agentes de IA, tras lo cual formulamos nuestras preguntas.

Criterios de evaluación

Nuestros criterios de evaluación consistieron en el promedio de estas tres métricas:

• Precisión: ¿La respuesta coincide con las políticas y los datos de clientes de TechStyle?
• Integridad: ¿Aborda plenamente lo que preguntó el cliente?
• Utilidad: ¿Es profesional, empática y práctica?

En precisión e integridad, también premiamos a los proveedores por proteger los datos de los clientes en lugar de divulgarlos en las respuestas del chat. La evaluación de las respuestas fue realizada por grandes modelos de lenguaje que evaluaron su similitud con las respuestas correctas proporcionadas por el dataset de Bitext y con nuestras personalizaciones para los datos de TechStyle.

Utilidad evalúa en qué medida la IA crea una experiencia positiva para el cliente mediante un tono profesional con un lenguaje cortés y respetuoso; demuestra empatía reconociendo la frustración; ofrece instrucciones claras y concisas; brinda apoyo activo anticipándose a las necesidades; y garantiza que los clientes se sientan escuchados al abordar sus problemas específicos en lugar de dar respuestas genéricas.

Evaluación de ejemplo

“La pregunta «Espero un reembolso de $129,99, ¿se ha procesado?» se envió a cada agente sin información de identidad y sin inicio de sesión del cliente. «$129,99 dólares» también duplica la moneda.” Según 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 se ha procesado y normalmente tarda entre 5 y 10 días hábiles en aparecer en su cuenta. Puede seguir 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 disco SSD portátil se ha procesado. Normalmente, los fondos tardan entre 5 y 10 días hábiles en aparecer de nuevo en su cuenta. Puede seguir el 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 integridad porque no especificó una lista completa de estados. Obtuvo 80/100 en utilidad porque carece de saludo, debería saludar primero, y no hay reconocimiento, disculpa ni seguimiento y asistencia posterior.

Tidio Lyro

Respuesta: Puede comprobar 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 omitir detalles específicos del reembolso, pero logró un 100/100 perfecto en integridad, ya que no son necesarias preguntas de seguimiento según la pregunta. Tidio recibió 87/100 en utilidad porque le falta un saludo y carece de reconocimiento o disculpa.

Casos de uso reales de agentes de IA en atención al cliente

1. Lyro de Tidio

Gecko Hospitality, una empresa de servicios de contratación, emplea el agente de IA Lyro de Tidio junto con automatizaciones de flujo de chat para precalificar a los candidatos y gestionar consultas rutinarias constantemente, 24/7. La IA resuelve de forma autónoma alrededor del 90 % de las conversaciones de atención al cliente, dirigiendo currículos o preguntas de clientes al reclutador adecuado en menos de 90 segundos. En solo seis meses desde la implementación, esto generó 257 candidatos potenciales adicionales, al tiempo que redujo significativamente los tiempos de revisión manual y respuesta, lo que permitió a los reclutadores centrarse en interacciones más valiosas.⁶

2. Agente de soporte al cliente de Ema

Envoy integra el agente de atención al cliente de IA de Ema para ofrecer asistencia dentro de la aplicación, ahorrando entre el 70 % y el 80 % del tiempo del equipo de soporte. ⁷

3. Bland.ai

El agente de IA de Bland.ai responde a las consultas de los clientes como gestor de propiedades, gestionando renovaciones de contratos de alquiler y consultas. Esta solución impulsada por IA ayuda a los gestores de propiedades a automatizar tareas comunes, mejorando el tiempo de respuesta y la satisfacción del cliente.⁸

4. Agente de IA Ada

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.⁹

5. Beam agente de atención al cliente de IA

Avi Medical automatiza los servicios sanitarios con el Beam agente de atención al cliente de IA, reduciendo los tiempos de respuesta medios aproximadamente un 85 %. El sistema impulsado por IA mejora el soporte al paciente y acelera los tiempos de respuesta.¹⁰

6. Sierra

WeightWatchers utiliza Sierra IA para lograr una tasa de resolución del 70 % en las interacciones 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.¹¹

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 amplia configuración manual para detectar palabras clave y proporcionar respuestas relevantes y preseleccionadas.

Los agentes de IA están impulsados por grandes modelos de lenguaje (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 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 (decirle a su IA cómo realizar una tarea específica).
• Información de resolución automatizada (la tasa a la que los agentes de IA resuelven problemas sin escalarlos a agentes humanos).

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Preguntas frecuentes

Lecturas adicionales

• Comparar 20 herramientas de seguridad de LLM y frameworks de código abierto
• Creadores de agentes de IA

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Registro de cambios

9 actualizaciones

Todas9General6Metodología3

20262025

1. 3 de sep

   Añadido el acuerdo de Salesforce para adquirir Intercom Fin por 3.600 millones de dólares al perfil de Fin.

2. 17 de feb

   Se reemplazó la descripción del producto Tidio Lyro con nuevos detalles sobre sus características y precios.

Enlaces de referencia

1.

IBM notice: The page you requested cannot be displayed

2.

Tidio Pricing—Find the Best Plan for Your Business Needs

Tidio

3.

AI Agents for Customer Support Enhance AI Customer Service

4.

What Is Agentforce Assistant? (Formerly Einstein Copilot) | Salesforce

5.

Bitext Gen AI Chatbot Customer Support Dataset | Kaggle

6.

Gecko Hospitality Reaches 90% Customer Service Automation

Tidio

7.

How Envoy Global Leverages Ema for Enhanced Service - Ema

8.

Module 3 | Lesson 3: Case Studies and Best Practices

9.

Automate Troubleshooting and Resolve Inquiries with AI Customer Service | Ada

10.

Our Case Studies: AI Agents & Agentic Automation | Beam AI

11.

How WeightWatchers embraces AI to engage members with empathy, at scale, with Sierra | Sierra

Sierra

Cem Dilmegani

Analista Principal

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Cem ha sido el analista principal en AIMultiple desde 2017.

El trabajo de Cem en AIMultiple ha sido citado por publicaciones líderes mundiales como Business Insider, Forbes, Morning Brew y Washington Post, empresas globales como Deloitte y HPE, ONG como World Economic Forum y organizaciones supranacionales como European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]

A lo largo de su carrera, Cem trabajó como consultor tecnológico, comprador de tecnología y emprendedor tecnológico. Asesoró a empresas en sus decisiones tecnológicas en McKinsey & Company y Altman Solon durante más de una década. También publicó un informe de McKinsey sobre digitalización.

Dirigió la estrategia tecnológica y las adquisiciones de una empresa de telecomunicaciones reportando al CEO. También lideró el crecimiento comercial de la empresa de deep tech Hypatos, que alcanzó unos ingresos recurrentes anuales de 7 dígitos y una valoración de 9 dígitos desde 0 en 2 años. El trabajo de Cem en Hypatos fue cubierto por publicaciones tecnológicas líderes como TechCrunch y Business Insider.

Cem participa habitualmente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó en Bogazici University como ingeniero informático y tiene un MBA de Columbia Business School.

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