Compara los mejores agentes de IA en atención al cliente.
Los agentes de IA, impulsados por grandes modelos de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés), 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 provenientes de fuentes como bases de conocimiento.
Recopilamos cuatro agentes de IA para atención al cliente: Tidio Lyro, Azure AI Chatbot (Microsoft), Watsonx Assistant (IBM) e Intercom Fin. A continuación, presentamos nuestros hallazgos, junto con una lista más amplia de herramientas que vale la pena conocer.
Comparamos a estos cuatro agentes estableciendo un punto de referencia basado en el agente de atención al cliente de una empresa ficticia. Los detalles de la metodología se encuentran a continuación .
Basándonos en los principales hallazgos de nuestro análisis comparativo , le recomendamos lo siguiente:
Nuestras principales recomendaciones
Si la seguridad de los datos es una prioridad, elige Tidio. Cuando se solicitó el reembolso de un cliente específico sin que este iniciara sesión, Tidio lo dirigió a su cuenta en lugar de leer sus datos personales en el chat. Ninguna otra herramienta hacía esto por defecto.
Azure funciona bien para datos públicos. De forma predeterminada, Azure responde preguntas con precisión y proporciona información específica del cliente a quien la solicita, sin necesidad de autenticación. Se puede restringir el acceso, pero esto requiere un trabajo de desarrollo considerable. Si se trabaja con contenido no confidencial (preguntas frecuentes públicas, documentación del producto), es una base sólida.
Ejemplos destacados de agentes de IA en atención al cliente.
Tidio Lyro
En lugar de crear un chatbot de propósito general, Tidio Lyro optó por decisiones estratégicas: Lyro está diseñado específicamente para el comercio electrónico y el soporte a pymes, no para infraestructuras empresariales. Se ejecuta en Claude de Anthropic junto con los modelos propios de Tidio, y sus respuestas son legibles y contextuales, en lugar de ser predefinidas.
La configuración básica tarda menos de cinco minutos. El panel de análisis muestra las tasas de resolución, el volumen de conversaciones y los factores que activan las transferencias, lo que ayuda a los equipos a identificar rápidamente las lagunas en su base de conocimientos. Además, gestiona consultas multilingües sin necesidad de proporcionar contenido traducido.
Cabe destacar dos limitaciones: el plan gratuito solo cubre 50 conversaciones y la plataforma aún no se ha optimizado para casos de uso médicos o financieros, donde los requisitos de cumplimiento son más estrictos.
El plan Lyro AI Agent ahora tiene un precio inicial de $39 al mes para 50 conversaciones, y el precio aumenta según el volumen. La tarifa de $0.50 por conversación aún aparece en la página de detalles por conversación, pero la estructura del plan ha cambiado significativamente: Lyro se factura por separado de los planes básicos de Tidio y, a menudo, duplica el costo total. 1
Microsoft Chatbot de IA de Azure
La oferta de chatbots de Azure es menos un producto terminado y más un kit de construcción. Puedes crear desde un asistente básico para preguntas frecuentes hasta un asistente multimodal con reconocimiento de voz, procesamiento de imágenes y generación de contenido con recuperación de información, pero la mayor parte del desarrollo la realizas tú mismo. Los equipos sin desarrolladores que conozcan el SDK de Bot Framework se encontrarán con dificultades rápidamente.
El modelo de precios refleja esto: no hay licencia por usuario, solo costos de consumo para el tráfico del Servicio de Bots, tokens OpenAI y consultas de Búsqueda Cognitiva. Esto puede resultar más económico a gran escala, pero también significa que los costos pueden dispararse rápidamente si el uso de tokens aumenta repentinamente y no se han 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, dispositivos móviles y Facebook Messenger. La integración con SharePoint también permite que el bot responda preguntas basadas en documentos internos, de forma similar a como funciona Copilot.
Cabe destacar la brecha de seguridad de datos: la versión básica de Azure no restringe la aparición de datos de clientes en las respuestas de chat. En el ejemplo de referencia que se muestra a continuación, Azure devolvió detalles de reembolso e información de pedidos a un usuario que no había iniciado sesión. Si va a implementar la solución con datos confidenciales, planifique un ajuste preciso antes del lanzamiento.
Asistente Watsonx IBM
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 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 humano sin que el cliente tenga que repetirlo.
Dos limitaciones conocidas, según los informes de los usuarios: tiempos de respuesta de 15 a 20 segundos sin transmisión en tiempo real y tendencia a repetir frases en conversaciones de varias intervenciones. Ninguna de estas limitaciones supone un problema grave para implementaciones internas o de bajo volumen, pero sí es relevante en contextos de consumo con alto tráfico.
Fin del intercomunicador
Fin gestiona eficazmente las consultas de soporte más extensas, como las preguntas repetitivas basadas en políticas que consumen mucho tiempo del equipo. Recopila respuestas de múltiples fuentes simultáneamente y adapta su tono al de tu equipo, en lugar de usar un registro genérico.
La configuración es realmente sencilla y no requiere conocimientos técnicos para las implementaciones estándar. Las acciones personalizadas (conexión a sistemas externos) son complementos opcionales.
El precio es el principal obstáculo. A 0,99 $ por conversación resuelta, los costes aumentan rápidamente a medida que la IA gestiona un mayor volumen, lo cual es contrario a la curva de costes deseada. Integraciones de terceros, como la aplicación Intercom AI Agent, ofrecen una funcionalidad similar a 0,10 $ por conversación, lo que merece la pena considerar si el presupuesto es un factor importante.
Otros ejemplos de agentes de IA en atención al cliente
Agente Kore.AI
El agente de Kore.ai mejora la eficiencia de los agentes mediante IA generativa, automatizando los flujos de trabajo y ofreciendo orientación en tiempo real:
- Sugerencias de las mejores acciones a seguir para mejorar las interacciones y los resultados.
- Entrenamiento adaptativo en tiempo real para mejorar el desempeño de los representantes de soporte.
- Manuales de procedimientos guiados para ayudar a los representantes a seguir las mejores prácticas para un servicio que cumpla con la normativa.
Ventajas:
- La plataforma requiere conocimientos mínimos de PLN y LLM para configurar los bots.
- Kore.ai ofrece amplias opciones de personalización a través de su SDK.
- Kore.ai es ideal para empresas, ya que ofrece soluciones listas para usar para tareas de TI (como la integración con ServiceNow).
Desventajas:
- El sistema de comprensión del lenguaje natural (NLU) de la plataforma podría tener dificultades para procesar entradas de usuario muy variables. Se recomienda un enfoque de aprendizaje de cero ejemplos para mejorar su capacidad de procesar entradas desconocidas de forma más flexible.
- Si bien la plataforma ofrece opciones de personalización a través de su SDK, resulta difícil crear soluciones a medida.
Copiloto del agente Genesys
Genesys Agent Copilot optimiza el trabajo de los agentes del centro de contacto al proporcionarles orientación basada en IA durante y después de las interacciones con los clientes. Identifica la intención del cliente, recupera automáticamente la información relevante y guía a los agentes hacia los pasos más adecuados a seguir.
Características principales:
- Capturar sugerencias de los agentes sobre mejoras en el conocimiento
- Transcribir conversaciones
- Proporcionar scripts personalizados
- Presentación del documento del proceso de flujo de trabajo
- Sugerir códigos de cierre
- Redactar un resumen de la interacción
Ventajas:
- Tras 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 scripts y la predicción del código final, la plataforma reduce significativamente el tiempo promedio de manejo (AHT).
Desventajas:
- Resulta difícil integrar Genesys Cloud Agent Copilot con sistemas CRM que no sean de Genesys o con sistemas de centros de contacto.
Agente de atención al cliente de Ema
Fuente: Ema 2
El agente de Ema admite acciones a nivel empresarial con más de 100 modelos LLM , incluidos GPT4o, Gemini 1.5, Mistral y Llama 3; el usuario también puede incorporar su propio modelo LLM a la plataforma.
- Con Ema, los clientes pueden implementar otros agentes de IA preconfigurados para cubrir temas como ventas y marketing, aspectos legales y cumplimiento normativo , experiencia del empleado y servicio al cliente .
- Entre los casos de uso más comunes se incluyen la aprobación de procedimientos médicos, la gestión 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, 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 atención al cliente para llamadas telefónicas con inteligencia artificial. La empresa ofrece un agente de voz con múltiples opciones para la automatización de llamadas telefónicas en diversos ámbitos, como atención al cliente y ventas.
Los usuarios también pueden ajustar un modelo de lenguaje personalizado para su empresa, utilizando datos de conversaciones anteriores.
Puede utilizarse en diversos procedimientos de operaciones de ventas para gestionar:
- Procesamiento de pedidos estándar
- Consultas de inventario
- Consultas de facturación
- Devoluciones y cambios básicos
Agente de IA Ada
Ada es un agente de atención al cliente empresarial impulsado por IA que permite a las empresas resolver automáticamente problemas de servicio a través de diferentes canales e idiomas. Ada puede resultar costoso (entre 1 y 3,50 dólares por resolución de incidencias).
Agente de IA Ada:
- Realiza acciones en miles de aplicaciones y bases de datos.
- Garantiza que cada respuesta se base en tus conocimientos.
- Integra datos de clientes anteriores con fuentes de información para personalizar las respuestas.
Mi AskAI
My AskAI es un asistente de IA para equipos de soporte; es 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 análisis y funciones para la mejora del conocimiento), a la vez que resulta entre 2 y 10 veces más asequible que soluciones como los agentes de IA de Ada o los agentes de IA de Zendesk.
Metodología de evaluación comparativa de agentes de IA de atención al cliente
Medición
Hemos evaluado a cuatro líderes de la industria en sus claves API o entornos de prueba con el conjunto de datos de validación que consta de 100 preguntas seleccionadas aleatoriamente del conjunto de datos de soporte al cliente del chatbot de IA de Bitext Gen. 4 .
Conjunto de datos
Creamos 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 les 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?
- Integridad : ¿Responde completamente a la solicitud del cliente?
- Capacidad de ayuda : ¿Es profesional, empático y práctico?
En cuanto a precisión y exhaustividad , 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 se realizó mediante grandes modelos lingüísticos que analizaron su similitud con las respuestas precisas proporcionadas por el conjunto de datos Bitext y nuestras personalizaciones para los datos de TechStyle.
La utilidad evalúa la eficacia con la que la IA crea una experiencia positiva para el cliente mediante el uso de un tono profesional con un lenguaje cortés y respetuoso; demostrando empatía al reconocer la frustración; proporcionando instrucciones claras y concisas; ofreciendo apoyo activo al anticipar 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 formuló la pregunta "¿Espero un reembolso de 129,99 dólares, ¿ya se procesó?" a los chatbots sin información previa sobre nuestra identidad (no se realizó ningún inicio de sesión de cliente). Según nuestra verdad fundamental, que creamos con la ayuda de LLM, una respuesta perfecta (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 ya se procesó y suele tardar entre 5 y 10 días hábiles en reflejarse en su cuenta. Puede consultar el estado en la sección "Mis devoluciones", donde verá: Devolución iniciada, Devolución en tránsito, Devolución recibida, Devolución procesada o Reembolso emitido. También recibirá actualizaciones por correo electrónico en cada etapa. ¿Necesita algo más?
Mientras tanto, las respuestas proporcionadas por los dos principales proveedores son:
Azur
Respuesta : El reembolso de $129.99 por su unidad SSD portátil ya se procesó. Por lo general, el reembolso se refleja en su cuenta en un plazo de 5 a 10 días hábiles. Puede consultar el estado de su devolución en la sección "Mis devoluciones" de su cuenta.
Puntuación: Azure obtuvo una puntuación de 95/100 en precisión porque no mencionó que los clientes reciben actualizaciones por correo electrónico en cada etapa. Obtuvo una puntuación de 95/100 en exhaustividad porque no especificó una lista completa de estados. Obtuvo una puntuación de 80/100 en utilidad porque carece de un saludo (debería saludar primero) y no ofrece acuse de recibo, disculpa ni asistencia para el seguimiento.
Tidio Lyro
Respuesta: Puedes consultar el estado de tu reembolso en la sección "Mis devoluciones" de tu cuenta. El sistema mostrará uno de estos estados: Devolución iniciada, Devolución en tránsito, Devolución recibida, Devolución procesada o Reembolso emitido. También recibirás actualizaciones por correo electrónico en cada etapa.
Puntuación : Tidio Lyro obtuvo 95/100 en precisión, aunque le faltaron detalles específicos sobre el reembolso. Sin embargo, logró una puntuación perfecta de 100/100 en exhaustividad, ya que no se requieren preguntas adicionales basadas en la pregunta planteada. Tidio recibió 87/100 en utilidad, pues le faltó un saludo y no incluyó un acuse de recibo ni una disculpa.
Casos de uso reales de agentes de IA en el servicio al cliente.
1. Liro de Tidio
Gecko Hospitality , una empresa de servicios de reclutamiento, utiliza el agente de IA Lyro de Tidio junto con la automatización del flujo de chat para precalificar a los candidatos y gestionar consultas rutinarias de forma continua, las 24 horas del día, los 7 días de la semana. La IA resuelve de forma independiente alrededor del 90 % de las conversaciones de atención al cliente, dirigiendo los currículos o las preguntas de los clientes al reclutador adecuado en menos de 90 segundos. En tan solo seis meses desde su implementación, esto generó 257 candidatos potenciales adicionales, a la vez que redujo significativamente los tiempos de revisión y respuesta manuales, lo que permitió a los reclutadores centrarse en interacciones más valiosas. 5
2. Agente de atención al cliente de Ema
Envoy integra el agente de soporte al cliente con IA de Ema para brindar asistencia dentro de la aplicación, lo que ahorra entre un 70 % y un 80 % del tiempo del equipo de soporte. Esta solución basada en IA optimiza las tareas 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 arrendamiento y otras 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. Agente de IA Ada
Wealthsimple utiliza el agente de IA Ada para gestionar la carga de trabajo de 10 empleados a tiempo completo. Las capacidades de automatización de Ada mejoran la experiencia del cliente al ofrecer respuestas rápidas y precisas a las consultas financieras. 8
5. Agente de atención al cliente de Beam AI
Avi Medical automatiza los servicios de atención médica con el agente de atención al cliente de Beam AI , reduciendo los tiempos de respuesta promedio en aproximadamente un 85 %. El sistema impulsado por IA mejora la atención al paciente y acelera los tiempos de respuesta. 9
6. Sierra
WeightWatchers utiliza Sierra AI para lograr una tasa de resolución del 70 % en las interacciones con el servicio al cliente. Gracias a la tecnología de IA, Sierra mejora la experiencia de soporte y ayuda a resolver las consultas de los clientes con mayor rapidez. 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. Requieren una configuración manual exhaustiva para detectar palabras clave y proporcionar respuestas relevantes y preseleccionadas.
Los agentes de IA se basan en grandes modelos de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés) , 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 provenientes 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 (indicar a la IA cómo realizar una tarea específica).
- Información sobre la resolución automatizada de problemas (la tasa a la que los agentes de IA resuelven problemas sin necesidad de recurrir a agentes humanos).
Preguntas frecuentes
La mayoría de los equipos no necesitan eliminar nada. Herramientas como Tidio Lyro e Intercom Fin están diseñadas para integrarse con las que ya utilizas (Zendesk, Salesforce e Intercom) y gestionar las preguntas frecuentes de nivel 1 sin modificar tu configuración actual. La cuestión clave es si tu base de conocimientos está lo suficientemente actualizada como para entrenar la IA. Un centro de ayuda incompleto o desactualizado limitará el rendimiento, independientemente de la herramienta que elijas.
La mayoría de estas herramientas cobran por conversación resuelta, en lugar de por usuario. Esto parece razonable hasta que aumenta el volumen de consultas, y con la IA gestionando más tareas, el volumen tiende a incrementarse. Tidio, por ejemplo, cobra las conversaciones de Lyro AI por separado del plan básico, lo que puede duplicar el coste mensual una vez que la IA empieza a realizar tareas importantes. Antes de contratar cualquier herramienta, conviene calcular el coste en función del volumen actual de conversaciones mensuales, no solo del precio inicial.
Todas las herramientas de esta lista cuentan con algún tipo de lógica de transferencia, pero su calidad varía. Las mejores implementaciones, como Tidio, Fin y WatsonX, transfieren la conversación a un agente humano manteniendo el contexto, evitando que el cliente tenga que repetirse. Las implementaciones menos eficaces simplemente muestran un mensaje de "contáctenos". Es importante probar la transferencia de la conversación durante cualquier período de prueba, no solo la capacidad de respuesta de la IA.
Idealmente, estos casos llegan a tu equipo humano con el contexto completo de la conversación con la IA ya incluido. La realidad es que el 30-35% que llega a manos humanas suele corresponder a los casos más complejos y de mayor riesgo: disputas de facturación, quejas y casos excepcionales para los que la IA no fue entrenada. Esto significa que la carga de trabajo de tu equipo aumenta en lugar de disminuir. La mayoría de los responsables de soporte afirman que esto es positivo; los agentes dedican menos tiempo a restablecer contraseñas y más tiempo a problemas que requieren la intervención humana.
Lecturas adicionales
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