Desbloquee el futuro (2024): adopte la IA conversacional para unas interacciones más inteligentes

Sometimes, it seems like just yesterday that individuals dreaded interacting with impersonal, robotic chatbots that often couldn’t be of much help. However, nowadays, not only are most users happy with their chatbot conversations—80% of consumers who have interacted with one say their experience was positive—but many aren’t even aware when they’re not speaking with a human.

Conversational AI is one of the main catalysts for this marked evolution and shift in public perception. This intelligent technology has elevated bots from simple, rule-based software to advanced, dynamic systems capable of learning from themselves and improving their performance over time. These improved capabilities benefit both businesses and customers alike by strengthening internal operations and improving the overall customer experience (CX).

Today, we’ll dive into conversational AI, how it might be used in real-world scenarios, and some best practices you can employ to ensure your technology reaches its full potential.

¿Qué es la IA conversacional?

La IA conversacional es la tecnología que permite que los chatbots o AI agents tengan conversaciones naturales con los usuarios al identificar sus indicaciones e interpretar su significado. Es una parte de la inteligencia artificial que aprovecha conceptos como «redes neuronales», «aprendizaje automático» y «PLN» para crear chatbots de IA conversacional. 

El número de canales que una empresa puede usar para comunicarse con los clientes sigue aumentando, pero estos siguen prefiriendo las aplicaciones de mensajería social, ya que es la manera de comunicarse a la que están acostumbrados en sus vidas personales. Las aplicaciones de mensajería y la IA conversacional son congruentes; por lo tanto, cada vez más empresas están aprovechando la IA conversacional para mejorar la experiencia del usuario. Se espera que el mercado de la tecnología de la IA conversacional alcance los 43 700 millones de dólares en 2030.

¿Cuáles son los elementos que componen la IA conversacional?

La IA conversacional utiliza la comprensión del lenguaje natural (CLN) y el aprendizaje automático (AA) para interactuar con naturalidad con los usuarios. Estos son los dos componentes clave de la IA conversacional:

• Comprensión del lenguaje natural (CLN): esta función de la IA permite que los bots interpreten el contexto del lenguaje escrito o hablado al relacionarlo con palabras, frases y expresiones conocidas. Piense en que un cliente haga la siguiente consulta: «¿Dónde está mi pedido?». Los usuarios pueden hacer esta consulta de mil maneras y la CLN puede analizar el mensaje rápidamente para entender la intención principal.

• Aprendizaje automático (AA): el AA es una serie de algoritmos, funciones y conjuntos de datos que permite que los bots aprendan el comportamiento de los usuarios y mejoren sus capacidades continuamente. Como el algoritmo de aprendizaje automático recibe más información de los usuarios, su capacidad para reconocer patrones y hacer predicciones mejora.

A diferencia de un chatbot conversacional que entiende y responde diferentes preguntas de los usuarios, un chatbot tradicional sujeto a reglas no será capaz de reconocer y responder distintas variaciones de una misma pregunta, lo que suele hacer que los usuarios quede insatisfechos.

¿Cómo crear una IA conversacional?

El primer paso para crear una IA conversacional es comprender las necesidades de los usuarios y las principales preguntas que puedan surgir sobre su producto. Los pasos clave son los siguientes:

1. Crear una lista de preguntas frecuentes para usuarios finales: las preguntas frecuentes son la base del proceso de desarrollo de una IA conversacional. Ayudan a identificar algunas de las consultas y de los problemas más habituales de los usuarios finales, lo que puede a su vez ayudar a reducir el volumen de llamadas que recibe el equipo de atención al cliente. Si no se dispone de una lista de preguntas frecuentes sobre un producto, entonces las conversaciones del equipo de satisfacción del cliente pueden servir para crear una lista de preguntas con las que la IA conversacional puede ayudar. Por ejemplo, un cliente de un banco puede registrar una consulta para solicitar talonarios de cheques o activar nuevas cuentas. La lista de preguntas frecuentes incluirá estas y otras preguntas, como se indica a continuación:

   • ¿Cómo puedo pedir un talonario?

   • ¿Cómo puedo activar mi cuenta bancaria?

2. Utilice las preguntas frecuentes para establecer objetivos en la herramienta de IA. Las preguntas frecuentes captan la intención del usuario y son la base para definir objetivos tales como solicitar un talonario. Una vez se haya determinado el objetivo, se puede integrar en la IA conversacional, como hace la Freshdesk Omni de Freshworks. Tras este paso, la empresa debe entrenar la herramienta de IA conversacional para identificar las diferentes maneras en las que el cliente puede preguntar la información almacenada en la herramienta como objetivo. Cada objetivo se puede expresar de distintas formas, por lo que podría ser de ayuda colaborar con los equipos de análisis y atención al cliente para analizar las diferentes frases que usan los clientes en sus interacciones con el equipo de atención al cliente. La herramienta puede perfeccionarse con búsquedas y consultas en el sitio web, conversaciones por chat y análisis de las transcripciones del centro de llamadas. 

Estos elementos contribuyen a crear una conversación trascendente con los usuarios en función de sus necesidades.

¿Cómo funciona la IA conversacional?

La IA conversacional utiliza el procesamiento de lenguaje natural (PLN) para que el software comprenda el texto o la voz, y usa el aprendizaje automático (AA) para entrenar el software y conseguir predecir los resultados con mayor precisión sin programar el software específicamente para ello.

A continuación se muestra una descripción paso a paso de cómo funciona la IA conversacional:

1. Recopilación de indicaciones: el usuario escribe unas indicaciones a través de un sitio web o una aplicación, en formato de texto o por voz.

2. Análisis de las indicaciones: se utilizan diferentes tecnologías para analizar las indicaciones por tipo.

   • Entrada de texto: si la indicación se hace en formato de texto, la solución de IA conversacional utilizará la comprensión del lenguaje natural (CLN), una parte del PLN, para interpretar el significado de dicha indicación y deducir su intención. 

   • Entrada de voz: si la indicación se hace en formato de voz, la IA conversacional hará uso de una combinación del reconocimiento automático de voz (RAV) y la CLN para analizar la información.

3. Gestión de las respuestas: en esta fase, la generación de lenguaje natural (GLN), una parte de la PLN, formula una respuesta a la consulta.

4. Perfeccionamiento de las respuestas: los algoritmos de AA utilizan los datos de estas indicaciones para perfeccionar las respuestas del chatbot de IA y garantizar su precisión.

Los chatbots frente a la IA conversacional

La IA conversacional es una rama de la inteligencia artificial que abarca toda la tecnología de la comunicación impulsada por IA, incluidos los chatbots. Sin embargo, no todos los chatbots tienen tecnología de IA conversacional. Los chatbots basados en reglas utilizan una serie de reglas definidas para dar soluciones. Estos chatbots básicos no pueden responder preguntas fuera de las reglas predeterminadas ni pueden aprender de las interacciones.

En cambio, los chatbots de IA conversacional pueden replicar las interacciones naturales y gestionar un amplio rango de tareas y operaciones complejas. Los chatbots de IA conversacional utilizan el PLN para comprender el contexto de la pregunta antes de generar respuestas naturales. Estos chatbots aprenden a la vez que interactúan y pueden entrenarse con datos para mejorar su precisión y rendimiento. El chatbot conversacional funciona con fluidez en todos los canales, incluso en aplicaciones web, móviles y sociales. Garantiza que cada interacción con los clientes forme parte del conjunto de la consulta y pueda recuperarse en cualquier momento durante la relación del cliente con la empresa. Asimismo, ayuda a garantizar una transferencia fluida y más rápida de bot a agente, lo que evita que los clientes tengan que repetir la información y, por tanto, ayuda a que tengan una mejor experiencia.

¿Qué ventajas tiene la IA conversacional?

Entre las ventajas de la IA conversacional se encuentran una mejor interacción con los clientes, experiencias del cliente personalizadas, adaptabilidad y rentabilidad.

1. Mejor interacción con los clientes: los chatbots de IA conversacional comprenden la intención del usuario y no se basan en respuestas derivadas de reglas, por lo que pueden interactuar e iniciar una conversación con un usuario de manera proactiva. Una vez que se entabla la conversación, los chatbots de IA conversacional pueden ayudar a los usuarios con recursos relacionados, información adicional de un producto o los próximos pasos a seguir. Las empresas son conscientes de las ventajas que supone que la IA conversacional interactúe de manera proactiva con los clientes y mejore de manera general la experiencia de cada uno.

2. Personalización: las funciones de personalización de la IA conversacional ayudan a los chatbots a comprender el contexto histórico y evitar que los clientes tengan que repetir de vez en cuando el mismo problema. También permite que los chatbots hagan recomendaciones a los usuarios finales. Otra de las ventajas de la IA conversacional es que las empresas mejoran su capacidad de venta cruzada de productos que posiblemente los clientes no hayan considerado en un principio.

3. Experiencia del cliente uniforme: dado que la mayoría de las interacciones con el servicio de atención al cliente son informativas y repetitivas, las empresas pueden programar la IA conversacional para que gestione diferentes casos prácticos, garantizando una experiencia del cliente integral y uniforme. De esta manera, se crea una experiencia del cliente coherente y se permite que el equipo humano esté disponible para otras consultas más complejas.

4. Adaptabilidad: otra ventaja de la IA conversacional es que se añade una infraestructura de asistencia más barata y más rápida de lo que supone contratar personal nuevo. Contribuye a que las empresas amplíen rápidamente su servicio de atención al cliente, especialmente cuando los productos se comercializan en nuevos mercados geográficos o en breves periodos de auges repentinos de la demanda, como durante temporadas festivas.

5. Rentabilidad: contratar a un equipo de servicio de atención al cliente puede ser bastante caro, sobre todo cuando pretende responder a las consultas de los clientes fuera del horario laboral. Al usar un software de chatbot con IA conversacional, las empresas pueden desarrollar bots inteligentes que ayudarán a reducir los costes de atención al cliente, responder al instante y prestar un servicio de atención al cliente ininterrumpido a sus clientes potenciales.

How to implement conversational AI into your business

Introducing conversational AI into your business environment can be a transformative step toward improving customer service, streamlining operations, and boosting engagement. However, the process of integrating these advanced solutions requires careful planning and strategic execution to ensure they deliver the desired outcomes. 

To verify that your technology is set up for success, we recommend considering the following best practices throughout the implementation process:

1. Set clear goals

Start here by assessing areas where conversational AI can provide the most value, such as improving customer service efficiency, enhancing user engagement, or driving sales. Define measurable objectives that align with your business needs, such as reducing response times, increasing customer satisfaction scores, or boosting conversion rates.

Once goals have been designated, it’s essential to develop a plan for how your AI technology will help achieve them. This involves setting up key performance indicators (KPIs) to track progress and regularly reviewing them to assess the effectiveness of the AI system and make adjustments as needed. 

2. Analyze business and determine needs

Firstly, you’ll need to collect data on existing workflows, customer feedback, and performance metrics to identify your particular challenges or inefficiencies. This analysis should highlight areas where automation can offer significant benefits, such as enhancing personalization, gathering data-driven insights, or streamlining repetitive tasks.

After you’ve established a clear understanding of your business needs, you can determine the specific capabilities required from a conversational AI software. Be sure to align your requirements with identified needs, ensuring that the solution you choose effectively addresses your organizational challenges and integrates seamlessly with current systems.

3. Keep stakeholders informed

Keeping stakeholders involved throughout the implementation process is vital for ensuring smooth adoption and alignment with business objectives. Begin by establishing a clear communication plan that outlines how and when individuals will receive updates about the project. Team leaders might engage stakeholders through regular meetings, newsletters, or progress dashboards to help maintain transparency and keep everyone aligned on the project’s goals and timelines.

It’s paramount to tailor communication to the needs and interests of different stakeholder groups as well. For executives, you may choose to focus on strategic impacts, return on investment (ROI), and how the conversational platform aligns with broader organizational goals. For operational teams and end-users, insights into how the AI system will affect their daily tasks and any changes they can expect may be more relevant.

4. Establish budget

Establishing a budget for implementing conversational AI requires a comprehensive evaluation of both direct and indirect costs associated with the technology. You should consider all components involved, such as the cost of the AI software, hardware requirements, integration with existing systems, and any necessary customization. Don’t forget about expenses related to training staff, ongoing maintenance, and potential upgrades or expansions as well.

Next, you must align your budget with your business objectives and expected ROI. Here, determine how the conversational AI system will impact your operations and evaluate the potential savings or revenue improvements it can bring. By carefully aligning your budget with your organizational goals, you can effectively manage the implementation of conversational AI while maximizing its value.

5. Research software

When evaluating different software to determine the best conversational AI for your company, start by clearly defining your specific needs and objectives. Assess the features that are critical to your operations, such as NLP capabilities, connection with existing systems, scalability, and customization options. Then, conduct thorough research by reviewing product specifications, client testimonials, and case studies to understand how each solution meets these requirements.

You’ll also need to engage in hands-on evaluations to assess how well each conversational system aligns with your business requirements. We suggest requesting a demo or trial to test the functionality, ease of use, and compatibility with your existing systems. Comparing these aspects will help you identify which platform offers the best value for your investment and fits seamlessly into your organization’s operations.

6. Continually monitor success and gather feedback

After your new technology has been introduced, it’s crucial that you regularly review your established KPIs to evaluate how well the AI is meeting its goals and where it may require improvements. You can leverage reporting and analytics tools to gather data on user interactions and system performance, providing a comprehensive view of the AI's impact and effectiveness.

Gathering feedback from employees and customers is also essential for refining your conversational AI system. Encourage these stakeholders to provide input on their experiences with the platform, using surveys, feedback forms, or direct interviews to collect insights on satisfaction and any challenges encountered.

Conversational AI best practices for 2025

Maximizing the potential of your conversational AI requires more than just deploying the technology; it involves implementing a proven set of best practices that ensure the system operates efficiently and delivers expected value. Whether it’s fine-tuning NLP capabilities or providing clear paths to human assistance, there are several factors that can enhance the effectiveness of your intelligent solution.

Be open and honest

When implementing AI-driven interactions, organizations should clearly inform customers that they’re interacting with an intelligent software rather than a human representative. This can be achieved by clearly stating this at the start of each conversation or incorporating it into the design of the interface. This kind of transparency helps manage expectations and prevents confusion, especially when the technology can’t handle a complex inquiry and needs to escalate it to a human agent.

In addition to disclosing its use, it’s important to provide information on how the AI works, and what it can and cannot do. Offering a brief explanation of the platform’s capabilities, such as resolving common queries or handling specific tasks, allows individuals to understand the purpose of the AI and when they might need to interact with a live representative.

Be accessible wherever the customer is

Companies should prioritize integrating conversational AI across multiple digital channels that their customers frequently use. This might include websites, mobile apps, social media platforms, and even voice-enabled devices such as smart speakers. By deploying intelligent solutions across these touchpoints, businesses can provide seamless support on every occasion, allowing individuals to access assistance on their preferred channels at any time.

Ensuring that conversational AI is capable of omnichannel messaging not only improves accessibility, but also creates a unified experience where customer interactions can easily move between different platforms without losing context.

Offer easy access to live agent at customers request

Providing easy access to a human rep is critical for maintaining a positive customer experience when utilizing conversational AI. To achieve this, businesses should design their intelligent system with clear escalation options that allow users to switch to a live agent at any point in the conversation. This can be done by incorporating simple commands such as “Speak to an agent” into the interface, ensuring that customers can easily find these options without frustration. 

In the event that a real-world representative isn’t immediately available, the AI can inform the customer of their place in the queue or offer alternative options like scheduling a callback. This enhanced transparency helps manage customer expectations and reduce frustration. 

Ensure AI matches brand voice

It’s paramount that you tailor your AI's language, tone, and style to reflect the unique personality of your brand. For example, if your business is known for being friendly and approachable, the AI should use conversational and informal language that feels personable and engaging. Conversely, if your organization operates in a more formal industry like finance or law, your software might communicate in a more professional and authoritative manner.

Beyond language and tone, be sure to incorporate brand-specific terminology and messaging into your intelligent solution. This can include using phrases, slogans, or references that are unique to your brand, as well as ensuring the system is knowledgeable about your company’s values, products, and services. By doing this, your AI will be able to engage customers in a way that feels personalized and on-brand, thus enhancing the overall UX.

Casos prácticos de la IA conversacional

Los servicios de atención al cliente con tecnología de IA son la opción más eficaz para las empresas que pretenden ofrecer experiencias personalizadas a los clientes y aumentar así su satisfacción y fidelidad. Las empresas que implementan IA conversacional consiguen duplicar la mejora de la experiencia del cliente, reducir los costes servicio al 20 %, mejorar el proceso de captación de clientes y vender hasta un 20 % más. Además de mejorar la calidad del servicio de atención al cliente, la tecnología de IA conversacional también contribuye a la productividad y eficiencia del personal. 

Los chatbots de IA y los asistentes de voz son las formas preferidas de IA conversacional para un servicio de atención al cliente y la implementación omnicanal. Estos son algunos de los casos prácticos más comunes de la IA conversacional en empresas:

• Servicio de atención al cliente: los chatbots en línea reemplazan a los agentes humanos para responder consultas genéricas relacionadas con la confirmación, el seguimiento o la cancelación de pedidos, así como para proporcionar recomendaciones personalizas, entre otras funciones. Por otro lado, permiten que los usuarios accedan a los servicios y reciban asistencia en todo momento, lo que mejora su experiencia. Gracias a esto, los agentes también ahorran un tiempo considerable que pueden dedicar a otras tareas de mayor valor añadido. Algunos ejemplos son bots de mensajería en sitios web con AI agents o aplicaciones de mensajería como Slack, entre otros.

• Accesibilidad: las empresas pueden ser más accesibles para sus clientes al implementar chatbots de IA conversacional en varios canales de mensajería, como WhatsApp, Apple Business Chat y Facebook Messenger. El dictado de texto a voz y la traducción de idiomas son funciones de la IA conversacional que se usan generalmente para mejorar la accesibilidad de los usuarios de tecnología asistida. Disminuyen las desavenencias que puedan surgir en las interacciones con el servicio de atención al cliente y hacen que sea cómodo interactuar con su empresa.

• Procesos de recursos humanos: la IA conversacional contribuye a optimizar muchos procesos de RR. HH., como la formación, selección e incorporación del personal, entre otros. El servicio de atención al cliente puede beneficiarse de la IA conversacional para agilizar la incorporación de agentes y perfeccionar su formación. Los chatbots de IA conversacional orientados a los agentes pueden ayudar a nuevos agentes con recursos de formación, conectarlos con el equipo adecuado para recibir ayuda y supervisar su rendimiento.

• Generación de clientes potenciales: la IA conversacional optimiza muchos procesos de marketing, como la generación de clientes potenciales, la creación de contenido, la gestión de campañas, etc.  Los chatbots de IA conversacional contribuyen a que las empresas inicien conversaciones de manera proactiva con los usuarios que visitan sus sitios web, aplicaciones o tiendas, y los invitan a descubrir sus productos o recopilan sus datos para futuras comunicaciones. La IA conversacional ayuda de esta manera a acelerar el proceso de generación de clientes potenciales. 

• Interacción con los clientes: los chatbots con tecnología de IA conversacional permiten que los clientes compartan sus sugerencias y comentarios. Se utilizan para generar una encuesta o recopilar opiniones al final de cualquier interacción. Con estos comentarios y opiniones, las empresas entienden mejor las expectativas de los clientes e identifican las áreas de mejora.

La IA conversacional ha creado unas experiencias de conversación naturales en todos los departamentos de empresas de diferentes sectores, lo que conlleva un mayor compromiso y lealtad por parte de los clientes.