Las estrategias multicanal de atención al cliente tradicionales (Chatbots, atención telefónica, mensajería, FAQ´s en tu sito web, etc.) ya no bastan. En la era de Chat GPT, es fundamental para las empresas que quieren seguir siendo competitivas evolucionar hacia assets conversacionales impulsados por IA generativa (GenAI) que puedan integrar todos sus sistemas digitales existentes; un nuevo canal que le permite a tu marca tener una personalidad que realmente resuene a nivel humano con el cliente.
El auge de la IA conversacional ha hecho que las tecnologías subyacentes sean más accesibles que nunca, transformando la manera en que las empresas abordan la automatización, la experiencia del cliente y la eficiencia operativa. Y no lo decimos nosotros, sino que todos los estudios al respecto coinciden ampliamente. Por ejemplo, según MarketsandMarkets, la tasa de crecimiento anual compuesta del mercado global de IA conversacional es de un impresionante 21.9%, y se espera que para 2025 alcance los $13.9 mil millones de dólares, en comparación con los $4.8 mil millones que valía en 2020. Este no es un cambio marginal; es una revolución tecnológica que promete redefinir la relación entre las empresas y sus clientes.
Sin embargo, ante tantas empresas tratando de implementar soluciones que fracasan o que no ofrecen el valor que prometían a cambio de la inversión, surge una pregunta clave: ¿qué infraestructura digital previa es necesaria para construir estos activos conversacionales (Conversational assets) y garantizar su éxito?
Infraestructura digital base para crear un asset con IA conversacional
Como veremos en profundidad más adelante, lo que distingue a un contacto inteligente es que integra toda la información disponible, la procesa en tiempo real y responde de manera contextualizada, en un lenguaje natural y personalizado. Por tanto, para generar un asset conversacional con IA, es necesario partir de una base digital sólida que incluya los siguientes componentes:
1. Gestión de datos
La calidad de los datos con los que alimentamos modelos de IA generativa determina en gran medida la efectividad de un asset conversacional. Por ello, las organizaciones deben contar con una estrategia completa para recabar, estructurar, limpiar y normalizar datos, eliminando elementos redundantes o inútiles y garantizando que toda la información relevante se utilice en las interacciones. Muchas empresas enfrentan el reto de consolidar información almacenada en diferentes sistemas o departamentos, ya que los datos de diferentes fuentes, como correos electrónicos, mensajes de texto o llamadas, deben unificarse en una base única para facilitar su análisis.
2. Comercio digital
Una tienda en línea o una plataforma de e-commerce suele ser un punto de entrada principal para capturar datos relevantes de los clientes, y además ofrece un ecosistema primario para que los asistentes conversacionales gestionen consultas sobre productos, disponibilidad, envíos y precios de manera inmediata. Las IA´s conversacionales integradas en una tienda en línea también pueden asistir en la finalización de compras, ofrecer recomendaciones personalizadas, sugerir productos complementarios y promociones relevantes, o resolver problemas relacionados con devoluciones y pagos.
3. Sistemas de gestión de relaciones con clientes (CRM)
Los CRMs son esenciales para centralizar y estructurar los datos históricos de los clientes, permitiendo que el asistente conversacional aproveche información clave de manera eficiente. Al acceder en tiempo real a preferencias de compra, interacciones previas y detalles de contacto, la IA conversacional puede ofrecer respuestas adaptadas a cada usuario en cada etapa del recorrido, desde la adquisición hasta la fidelización. Además, la integración con CRMs permite a la IA generativa anticiparse a las necesidades de los clientes y sugerir soluciones proactivas.
4. Canales de comunicación
Actualmente, los canales de mensajería son el foco estratégico de interacción entre los usuarios y la IA conversacional. Es necesario analizar dónde se encuentran tus clientes (WhatsApp, Messenger, Telegram, redes sociales, etc.) para priorizar estos canales, pero también tomar en cuenta que los usuarios esperan una experiencia coherente sin importar el canal que utilicen, lo que requiere una integración fluida entre plataformas. Además, los asistentes deben ser capaces de manejar conversaciones a lo largo del tiempo, permitiendo que los clientes interactúen según su conveniencia.
5. Otros sistemas empresariales
El verdadero valor de un contacto inteligente radica en su capacidad para interactuar con todos los sistemas operativos y de gestión de la empresa, no solo los directamente relacionados con marketing y servicio al cliente. Los asistentes pueden consultar información proveniente de puntos de venta (POS), inventarios o herramientas de soporte técnico, estados de facturas, envíos y sistemas de comunicación interna, entre otros. Los sistemas de recursos humanos también pueden integrarse para mejorar la comunicación y automatización interna.
Tecnologías necesarias para construir un asset conversacional
Un agente conversacional impulsado por IA debe ser capaz de navegar por toda la infraestructura digital del cliente, así como identificar y acceder al sistema adecuado para proporcionar respuestas relevantes y ofrecer una experiencia consistente en diferentes canales de comunicación. Esto requiere una conectividad robusta con aplicaciones backend. Las principales tecnologías mediante las cuales podemos lograrlos son las siguientes:
IA generativa
Los asistentes virtuales basados en modelos integrados de inteligencia artificial pueden automatizar tareas que anteriormente requerían intervención humana, como la creación de resúmenes o la gestión de tickets de soporte, pero también permiten procesar preguntas abiertas, interpretar el contexto y generar respuestas personalizadas y precisas. Estos modelos pueden manejar miles de interacciones simultáneamente, garantizando una experiencia uniforme y de alta calidad.
De acuerdo con el reporte de Gartner “Emerging Tech Impact Radar: Generative AI”, en 2023 solo el 20% de las soluciones de IA conversacional incluían capacidades de IA generativa, pero para 2025, esta cifra crecerá hasta el 80%. Además, se estima que para 2026 el 60% de las soluciones de IA generativa utilizará modelos multimodales que combinen texto, imagen, audio y video. Esto eliminará barreras tradicionales de datos, permitiendo que la IA respalde tareas más complejas en diversos entornos.
Integraciones y APIs
Conectando GenAI a CRMs, ERPs, software de centros de contacto y plataformas de marketing, entre otras, las empresas pueden mejorar el alcance y la efectividad de estas herramientas. Las APIs permiten que los asistentes conversacionales accedan a bases de datos, gestionen interacciones en tiempo real y coordinen múltiples sistemas backend, adaptándose a diferentes proveedores de tecnología. Por ejemplo, en un CRM, la IA puede ayudar a los agentes a priorizar leads según su probabilidad de conversión; en centros de contacto, puede reducir tiempos de espera ofreciendo respuestas inmediatas.
De acuerdo con las proyecciones de Gartner, el mercado de aplicaciones con GenAI integradas está creciendo a un ritmo explosivo, con un aumento del 200% interanual en proyectos de integración, transformando industrias como retail, salud, telecomunicaciones y servicios financieros.
Integraciones y APIs
La recopilación y el análisis de datos son componentes esenciales para optimizar continuamente el desempeño de los sistemas conversacionales. De otro modo, no podrían seguir aprendiendo de la cantidad cada vez mayor de información que recaba la empresa. La IA conversacional está migrando hacia sistemas más sofisticados que combinan analítica con IA generativa, permitiendo una mayor adaptabilidad y precisión para identificar patrones y oportunidades de mejora, anticipar comportamientos y necesidades futuras, descubrir preferencias de los clientes, optimizar campañas de marketing y personalizar aún más las experiencias.
Las herramientas de análisis también permiten cuantificar el impacto de los asistentes conversacionales en indicadores clave, como satisfacción del cliente, eficiencia operativa y tasas de conversión.
Como puedes ver, construir un asset conversacional que prepare a tu empresa para los retos y oportunidades del futuro inmediato, es mucho más especializado que simplemente instalar y configurar un chatbot, y requiere de una infraestructura digital robusta más la combinación de IA generativa, integraciones eficientes y herramientas de análisis avanzadas. Estas tecnologías, cuando se implementan correctamente, no solo mejoran la experiencia del cliente, también transforman las operaciones internas, aumentando tu competitividad y valor comercial.
¿Cuáles son los desafíos, retos y predicciones en la integración de sistemas con IA?
Los sistemas backend de una empresa (e-commerce, CRM, bases de datos, flujos de trabajo, automatización de marketing, etc.) suelen estar distribuidos en diferentes nubes, funcionar como SaaS o incluso estar alojados en instalaciones locales, dependiendo de las preferencias de cada equipo o las necesidades específicas del negocio. Operar múltiples chatbots en diferentes ecosistemas —algo que muchas empresas terminan haciendo por falta de conocimiento o herramientas de integración— puede dificultar la gestión y empobrecer la experiencia del cliente. Sin embargo, integrar múltiples sistemas en una solución de IA conversacional también plantea retos complejos.
Crear una experiencia conversacional coherente requiere superar estas barreras de infraestructura para habilitar un agente conversacional capaz de actuar como una solución centralizada, gestionando las interacciones entre los usuarios y los diversos sistemas backend.
Además, es importante considerar que el futuro de la IA conversacional apunta claramente a experiencias multimodales. Según Gartner, para 2026 el 60% de las soluciones de IA generativa utilizarán modelos capaces de interpretar y generar texto, imagen, audio y video. Esto permitirá eliminar barreras tradicionales de datos, haciendo posible que la IA respalde tareas más complejas en diversos entornos.
De acuerdo con las predicciones, las empresas tienen un margen de aproximadamente dos años para integrar GenAI en sus sistemas si desean mantenerse competitivas. Una opción estratégica es adoptar AI Model as a Service (AIMaaS), que permite acceder a modelos preentrenados o personalizarlos de manera ágil según las necesidades específicas de cada organización.
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Muchas compañías pueden ofrecerte una suscripción para un chatbot, y eso puede ser suficiente para negocios pequeños o empresas que apenas están comenzando. Sin embargo, si realmente quieres aprovechar todo el potencial digital de tu organización, es momento de integrar una IA conversacional que actúe como el copiloto de todas las conversaciones con tus clientes.
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