Comparamos los mejores agentes de IA en servicio al cliente
Los agentes de IA basados en modelos de lenguaje de gran tamaño (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 bases de conocimiento.
Recopilamos cuatro agentes de IA de servicio al cliente: Tidio Lyro, Microsoft Azure IA Chatbot, IBM Watsonx Assistant, y Intercom Fin. A continuación, lo que descubrimos, 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 ficticia. Los detalles de la metodología se encuentran a continuación.
Según los hallazgos clave de nuestro punto de referencia, te recomendamos lo siguiente:
Nuestras principales recomendaciones
Si la seguridad de los datos es una prioridad, elige 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 los datos personales en el chat. Ninguna de las otras herramientas hizo esto de forma predeterminada.
Azure funciona bien para datos de cara al público. De serie, Azure respondió a las preguntas con precisión, pero devolvió información específica de clientes a cualquier persona que preguntara, sin requerir autenticación. Se puede restringir, pero eso requiere un trabajo de desarrollo considerable. Si vas a construir sobre contenido no confidencial (preguntas frecuentes públicas, documentación de productos), es una base sólida.
Ejemplos destacados de agentes de IA en servicio al cliente
Tidio Lyro
En lugar de crear un chatbot de propósito general, Tidio Lyro asumió concesiones deliberadas: Lyro está diseñado específicamente para comercio electrónico y soporte para pymes, no para infraestructura empresarial. Funciona con Anthropic a través de su modelo Claude junto con los propios modelos de Tidio, y sus respuestas son legibles y contextualmente fundamentadas en lugar de parecer plantillas.
La configuración lleva menos de cinco minutos para 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 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 cubre solo 50 conversaciones, y la plataforma aún no está ajustada para casos de uso médicos o financieros, donde los requisitos de cumplimiento son más estrictos.
El plan Lyro IA Agent ahora comienza en $39/mes para 50 conversaciones, con precios que aumentan según el volumen. La tarifa de $0.50 por conversación todavía figura en la página de 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 costes totales.1
Microsoft Azure IA Chatbot
La oferta de chatbot de Azure es menos un producto terminado y más un kit de construcción. Puedes construir desde un sencillo respondedor de preguntas frecuentes hasta un asistente multimodal con reconocimiento de voz, procesamiento de imágenes y generación aumentada por recuperación, pero la mayor parte de esa construcción la haces tú mismo. Los equipos sin desarrolladores que conozcan el Bot Framework SDK se toparán pronto con un muro.
El modelo de precios lo refleja: no hay licencia por usuario, solo costes de consumo por el tráfico de Bot Service, los tokens de OpenAI y las consultas de Cognitive Search. Eso 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 has configurado alertas de presupuesto.
Donde Azure realmente destaca es en la cobertura de canales. Implementa una vez y tu 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, de forma similar a cómo funciona Microsoft Copilot.
La brecha de seguridad de los datos merece atención: la versión de referencia de Azure no impide que los datos de los clientes aparezcan en las respuestas del chat. En el ejemplo de referencia que aparece a continuación, Azure devolvió detalles del reembolso e información del pedido a un usuario que no había iniciado sesión. Si vas a implementar sobre datos confidenciales, planifica un fine-tuning 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 a un humano es más madura que la de la mayoría de los competidores: cuando el bot no puede resolver un problema, transfiere la conversación a un agente en vivo sin pedir al cliente que repita la información.
Dos limitaciones conocidas según los informes de los usuarios: tiempos de respuesta de 15–20 segundos sin transmisión en tiempo real y una tendencia a repetir frases en conversaciones de varios turnos. Ninguna de las dos es un impedimento para despliegues internos o de bajo volumen, pero sí importa en contextos de consumo con mucho tráfico.
Fin de Intercom
Fin gestiona bien la larga cola de tickets de soporte, el tipo de preguntas repetitivas y basadas en políticas que agotan el tiempo del equipo de soporte. Extrae respuestas de múltiples fuentes simultáneamente y ajusta su tono para que coincida con la voz de tu equipo en lugar de recurrir a un registro genérico.
La configuración es realmente sencilla y no se requieren conocimientos técnicos para los despliegues estándar. Las acciones personalizadas (conectarse 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 desearías. Integraciones de terceros como la aplicación Intercom IA Agent ofrecen una funcionalidad similar por $0.10 por conversación, lo que merece la pena evaluar si el presupuesto es una preocupación.
Otros ejemplos de agentes de IA en servicio al cliente
Kore.IA Agent
El Agent de Kore.ai mejora la eficiencia de los agentes con IA generativa al automatizar los flujos de trabajo y ofrecer orientación en tiempo real:
- Sugerencias de la siguiente mejor acción para mejorar las interacciones y los resultados.
- Tiempo real coaching adaptativo para mejorar el rendimiento del representante de soporte.
- Guías guiadas para ayudar a los representantes a seguir las mejores prácticas para un servicio conforme.
Ventajas:
- La plataforma requiere un conocimiento mínimo 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 para tareas de TI (como la integración con ServiceNow).
Inconvenientes:
- El NLU de la plataforma puede tener dificultades para manejar 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, resulta 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 guía a los agentes sobre los siguientes pasos más adecuados.
Características principales:
- Captura de las sugerencias de los agentes sobre mejoras del conocimiento
- Transcripción de conversaciones
- Provisión de scripts 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 scripts y la predicción de códigos de cierre, la plataforma reduce significativamente el tiempo medio de gestión (AHT).
Inconvenientes:
- Es difícil integrar Genesys Cloud Agent Copilot con CRM distintos de Genesys o de los sistemas del 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 LLM modelos, incluidos GPT-5, Gemini 1.5, Mistral y Llama 3. Los usuarios también pueden incorporar su propio LLM como 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 de los empleados y servicio al cliente.
- Casos de uso habituales 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 una 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 empresarial de servicio al cliente para llamadas telefónicas de IA. La empresa ofrece un agente de voz multi-prompt para la automatización de llamadas telefónicas en varios dominios, incluidos servicio al cliente y ventas.
Los usuarios también pueden fine-tune 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 servicio al cliente con IA para toda la empresa que permite a las empresas resolver automáticamente los problemas de servicio en todos los canales e idiomas. Ada puede ser caro (entre $1 y $3.50 por resolución de ticket).
Agente de IA Ada:
- Realiza acciones en miles de aplicaciones y bases de datos.
- Garantiza que cada respuesta esté fundamentada en tu base de conocimiento.
- Integra los datos anteriores de los clientes 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 mayor 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.
Metodología del benchmark de agentes de IA en servicio al cliente
Medición
Hemos evaluado a cuatro líderes del sector en sus claves o playgrounds de API con el hold-out dataset que consta de 100 preguntas seleccionadas aleatoriamente del Bitext Gen IA Chatbot Customer Support Dataset4 .
Dataset
Hemos creado una empresa ficticia, 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 planteamos nuestras preguntas.
Criterios de evaluación
Nuestros criterios de evaluación consistieron en la media de estas tres métricas:
- Precisión: ¿La respuesta coincide con las políticas y los datos de clientes de TechStyle?
- Integridad: ¿Aborda por completo lo que preguntó el cliente?
- Utilidad: ¿Es profesional, empática y procesable?
En cuanto a 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 nuestras personalizaciones para los datos de TechStyle.
Utilidad evalúa qué tan bien la IA crea una experiencia positiva para el cliente mediante el uso de un tono profesional con un lenguaje educado 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 la pregunta “Espero un reembolso de $129.99 dólares, ¿se ha procesado?” se planteó a los chatbots sin ninguna información previa sobre nuestra identidad (no se inició sesión como cliente). 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 Portable SSD Drive se ha procesado y normalmente tarda de 5 a 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 Portable SSD Drive se ha procesado. Normalmente, los fondos tardan de 5 a 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 asistencia de seguimiento.
Tidio Lyro
Respuesta: Puede consultar 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, omitiendo 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 servicio al cliente
1. Lyro de Tidio
Gecko Hospitality, una empresa de servicios de selección de personal, 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 independiente alrededor del 90 % de las conversaciones de servicio al cliente, dirigiendo los currículums o las preguntas de los clientes al reclutador correspondiente en menos de 90 segundos. En solo seis meses desde su implementación, esto generó 257 candidatos potenciales adicionales y redujo significativamente los tiempos de revisión manual y respuesta, lo que permitió 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 de IA de Ema para brindar asistencia dentro de la aplicación, ahorrando entre el 70 % y el 80 % del tiempo del equipo de soporte. Esta solución basada en 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 las consultas de los clientes como gestor de propiedades, gestionando renovaciones de alquiler y consultas. Esta solución basada en 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: Agente de servicio al cliente
Avi Medical automatiza los servicios de salud con Beam IA, su agente de servicio al cliente, reduciendo los tiempos medios de respuesta en aproximadamente un 85 %. El sistema basado en IA mejora el soporte al paciente y acelera los tiempos de respuesta.9
6. Sierra
WeightWatchers utiliza Sierra IA para lograr una tasa de resolución del 70 % en las interacciones de servicio al cliente. Al aprovechar la tecnología de IA, Sierra mejora la experiencia de soporte y ayuda a resolver las consultas de los clientes más rápido.10
Diferencias clave entre chatbots y agentes de IA
Chatbots tradicionalmente operan 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 previamente seleccionadas.
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 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 (indicarle a tu IA cómo hacer una tarea específica).
- Información automatizada de resolución (la tasa a la que los agentes de IA resuelven problemas sin escalarlos a agentes humanos).
Añadir como fuente preferidaPreguntas frecuentes
La mayoría de los equipos no necesitan eliminar nada. Herramientas como Tidio Lyro y Intercom Fin están diseñadas para integrarse sobre lo que ya usas, Zendesk, Salesforce e Intercom, y gestionar las preguntas repetitivas de nivel 1 mientras tu configuración actual se mantiene. La pregunta más importante es si tu base de conocimiento está en buen estado para entrenar a la IA. Un centro de ayuda escaso o desactualizado limitará el rendimiento independientemente de la herramienta que elijas.
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 subir. Tidio, por ejemplo, factura las conversaciones de Lyro IA por separado de tu plan base, lo que puede duplicar tu coste mensual una vez que la IA empieza a hacer un trabajo significativo. Antes de comprometerte con cualquier herramienta, vale la pena calcular tu volumen mensual actual de conversaciones, no solo el precio de partida.
Todas las herramientas de esta lista tienen algún tipo de lógica de transferencia, pero la calidad varía. Las mejores implementaciones, Tidio, Fin y WatsonX, transfieren la conversación a un agente humano con el contexto intacto, para que el cliente no tenga que repetirla. Las implementaciones más débiles simplemente muestran un mensaje de “contacta con nosotros”. Merece la pena probar la transferencia específicamente durante cualquier periodo de prueba, no solo la capacidad de respuesta de la IA.
Idealmente, esas consultas van a tu 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 y casos extremos para los que la IA no fue entrenada. Eso significa que el trabajo de tu equipo cambia en lugar de reducirse. La mayoría de los líderes de soporte afirman que esto es en realidad algo bueno; los agentes dedican menos tiempo a restablecer contraseñas y más tiempo a los problemas que se benefician de una respuesta humana.
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}Enlaces de referencia
El trabajo de Cem ha sido citado por publicaciones globales líderes como Business Insider, Forbes, Washington Post, firmas globales como Deloitte, HPE y ONG como el Foro Económico Mundial y organizaciones supranacionales como la Comisión Europea.
A lo largo de su carrera, Cem se ha desempeñado 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.
Lideró la estrategia tecnológica y las adquisiciones de una empresa de telecomunicaciones reportando directamente al CEO. También lideró el crecimiento comercial de la empresa de tecnología profunda Hypatos, que alcanzó 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 habla regularmente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó de la Universidad de Bogazici como ingeniero informático y tiene un MBA de Columbia Business School.
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