Conocer el futuro (2024): ¡incorpore la IA conversacional para tener 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 a los chatbots o AI agents entablar conversaciones parecidas a las humanas con los usuarios, gracias a que reconocen las entradas de los usuarios e interpretan sus significados. Es un subconjunto de inteligencia artificial que aprovecha conceptos como redes neuronales, aprendizaje automático y PLN para generar chatbots con IA conversacional. 

La cantidad de canales que puede emplear una empresa para comunicarse con los clientes sigue en expansión, pero las aplicaciones de mensajería de redes sociales conservan su lugar de preferencia entre los clientes. Se alinea con las prácticas de comunicación diarias de los clientes en su vida personal. Las aplicaciones de mensajería y la IA conversacional son congruentes, por ende, cada vez más empresas recurren a la IA conversacional para mejorar la experiencia del usuario. Se prevé que el mercado de la tecnología de IA conversacional alcanzará los $43 700 millones antes de 2030.

¿Cuáles son los componentes de la IA conversacional?

La IA conversacional utiliza la comprensión del lenguaje natural y el aprendizaje automático para participar en interacciones con los usuarios como si fuera un ser humano. La IA conversacional tiene dos componentes clave:

• Procesamiento del lenguaje natural (PLN): esta característica con tecnología de IA permite a los bots interpretar el contexto del lenguaje escrito u oral vinculándolo con palabras, frases y expresiones familiares. Tomemos de ejemplo la pregunta “¿Dónde está mi pedido?”. Los seres humanos pueden hacer esta misma pregunta de muchas formas, y el PLN las puede analizar rápidamente para comprender la intención principal.

• Aprendizaje automático: es un conjunto de algoritmos, funciones y conjuntos de datos con el que los bots pueden aprender del comportamiento del usuario y mejorar sus capacidades de forma continua. A medida que el algoritmo del aprendizaje automático recibe más datos del usuario, aumenta su capacidad de reconocer patrones y hacer predicciones.

En contraste con un chatbot conversacional que comprende y aborda distintas preguntas del usuario, un chatbot sujeto a reglas tradicional no podría reconocer las diferentes variaciones de la misma pregunta ni responder a ellas, lo que muchas veces causa la insatisfacción del usuario.

¿Cómo se crea la IA conversacional?

El primer paso para crear la IA conversacional implica entender las necesidades de los usuarios y las preguntas principales que podrían tener acerca de un producto. Estos son los pasos clave para crear una IA conversacional:

1. Crear una lista de preguntas frecuentes para los usuarios finales Las preguntas frecuentes constituyen la base del proceso para desarrollar una IA conversacional. Ayudan a identificar algunas de las consultas e inquietudes frecuentes de los usuarios finales, que pueden contribuir a minimizar el volumen de llamadas dirigidas al equipo de soporte. Si no hay una lista de preguntas frecuentes disponible para el producto, la interacción del equipo de Éxito del Cliente con los clientes puede servir de base para elaborar una lista de preguntas con la que puede asistir la IA conversacional. Por ejemplo, un cliente del sector bancario puede tener una solicitud de servicio para pedir chequeras o activar cuentas nuevas. La lista de preguntas frecuentes incluirá estas y otras preguntas más:

   • ¿Cómo pedir una chequera?

   • ¿Cómo activar mi cuenta bancaria?

2. Usar las preguntas frecuentes para definir los objetivos en la herramienta de IA Las preguntas frecuentes captan la intención del usuario, que conforma la base para definir objetivos, como pedir una chequera, en la herramienta de IA. Una vez que los objetivos están definidos, se pueden cargar a una IA conversacional como Freshdesk Omni. A continuación, la empresa deberá entrenar a la herramienta de IA conversacional en las distintas formas en que un cliente puede pedir la información almacenada en la herramienta como un objetivo. Cada objetivo contendrá varias expresiones. La colaboración con los equipos de análisis y soporte puede contribuir a descubrir las distintas frases que usan los clientes en sus interacciones con el equipo de soporte. La herramienta se puede refinar con datos de búsqueda y consultas del sitio web, conversaciones del chat web y análisis de datos de las transcripciones de los centros de llamadas. 

Estos elementos ayudan a crear conversaciones significativas con los usuarios en función de sus necesidades.

¿Cómo funciona la IA conversacional?

La IA conversacional utiliza el procesamiento del lenguaje natural para ayudar al software a comprender el texto o la voz y luego utiliza el aprendizaje automático para entrenar al software para que sea más preciso en la predicción de resultados sin que lo programen específicamente para ello.

Así es cómo funciona la IA conversacional paso por paso:

1. Recopilación de entradas: el usuario proporciona entradas a través de un sitio web o una aplicación, cuyo formato puede ser texto o voz.

2. Análisis de las entradas: se utilizan tecnologías diferentes para analizar las entradas en función del tipo de entrada.

   • Entrada de texto: si la entrada es un texto, la solución de IA conversacional utilizará la comprensión del lenguaje natural, que es una parte del procesamiento del lenguaje natural, para interpretar el significado de la entrada y deducir su intención. 

   • Entrada de voz: si la entrada es voz, aprovechará una combinación de reconocimiento de voz automático y de comprensión del lenguaje natural para analizar los datos.

3. Gestión de la respuesta: durante esta etapa, la generación de lenguaje natural, que es un componente del procesamiento del lenguaje natural, formula una respuesta a la consulta.

4. Refinamiento de la respuesta: los algoritmos del aprendizaje automático utilizan estos datos de entrada para ir refinando las respuestas del chatbot de IA a lo largo del tiempo a fin de garantizar la precisión.

Chatbot vs. IA conversacional

La IA conversacional es una rama de la inteligencia artificial que abarca todas las tecnologías de comunicación impulsadas por IA, incluidos los chatbots. Sin embargo, no todos los chatbots cuentan con la tecnología de IA conversacional. Los chatbots basados en reglas utilizan una serie de reglas definidas para entregar soluciones. Estos chatbots básicos no pueden responder preguntas fuera de las reglas predefinidas ni aprender de las interacciones.

En contraste, los chatbots avanzados con tecnología de IA conversacional pueden replicar las interacciones humanas y manejar una amplia gama de tareas y transacciones complejas. Los chatbots con IA conversacional emplean el procesamiento del lenguaje natural para comprender el contexto de la pregunta antes de generar respuestas similares a las humanas. Estos chatbots aprenden con las interacciones y pueden entrenarse con datos para mejorar su precisión y desempeño. Los chatbots conversacionales funcionan a la perfección en varios canales, como aplicaciones para web, teléfonos móviles y redes sociales. Garantiza que cada interacción con el cliente se convierta en parte de la conversación general y se pueda recuperar en cualquier punto de la interacción que tenga el cliente con la empresa durante su vida. Ayuda a asegurar una transferencia de bot a agente sin interrupciones y más rápida, lo que evita que el cliente tenga que repetir y, por ende, mejora su experiencia.

¿Cuáles son los beneficios de la IA conversacional?

Algunos beneficios de la IA conversacional son la mejora de la interacción con el cliente, la personalización de las experiencias del cliente, la escalabilidad y la eficiencia de costos.

1. Mejora de la interacción con el cliente: los chatbots con tecnología de IA conversacional pueden entender la intención del usuario y no dependen de respuestas basadas en reglas, es decir, son capaces de interactuar de manera proactiva con el usuario e iniciar una conversación. Después de iniciar la conversación, el chatbot con IA conversacional puede ayudar a los usuarios con recursos relacionados, más información sobre un producto y los posibles pasos siguientes. Las empresas comprenden los beneficios de la IA conversacional en cuanto a la interacción proactiva con los clientes y a la mejora de la experiencia general del cliente.

2. Personalización: las características de personalización dentro de la IA conversacional ayudan a los chatbots a aprender del contexto histórico y eliminan la necesidad de que los clientes repitan una y otra vez el mismo problema que ya explicaron. También proporcionan a los chatbots la capacidad de ofrecer recomendaciones a los usuarios finales. Los beneficios de la IA conversacional incluyen el aumento de la capacidad de las empresas para vender productos cruzados que los clientes no habían considerado en un principio.

3. Experiencia del cliente uniforme: como la mayoría de las interacciones con soporte consisten en buscar información y son repetitivas, las empresas pueden programar la IA conversacional para gestionar varios casos de uso, lo que garantiza una experiencia del cliente integral y uniforme. De esta manera, se genera una continuidad en la experiencia del cliente y se libera a los recursos humanos valiosos para que estén disponibles para atender consultas más complejas.

4. Escalabilidad: los beneficios de la IA conversacional incluyen la incorporación de una infraestructura de soporte más económica y rápida que contratar e incorporar a empleados nuevos. Ayuda a las empresas a escalar rápido la función de soporte, en especial cuando los productos se expanden a nuevos mercados geográficos o durante picos imprevistos y breves en la demanda, como las épocas festivas.

5. Rentabilidad: dotar de personal a un equipo de servicio al cliente puede ser bastante oneroso, sobre todo si el objetivo es responder las consultas de los clientes fuera del horario comercial. Con el software de chatbots con IA conversacional, las empresas pueden generar bots inteligentes que ayudarán a reducir los costos de soporte, responder al instante y proporcionar soporte 24/7 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 de uso de la IA conversacional

El servicio al cliente con tecnología de IA es el más eficaz que pueden usar las empresas para ofrecer experiencias personalizadas al cliente que fomenten la interacción y la fidelidad. Las empresas que implementan la IA conversacional duplican la experiencia del cliente, reducen los costos del servicio en un 20 %, mejoran la adquisición de clientes y consiguen un 20 % de ventas adicionales. Además de mejorar la calidad del servicio al cliente, la tecnología de IA conversacional también ayuda a mejorar la productividad y la eficiencia de los empleados. 

El chatbot de IA y los asistentes de voz son las formas de IA conversacional preferidas que se aplican al servicio al cliente y a la implementación omnicanal. Estos son algunos casos de uso populares de la IA conversacional en las empresas:

• Soporte al cliente: los chatbots en línea están reemplazando a los agentes humanos para resolver consultas genéricas de los clientes relacionadas con la confirmación, el seguimiento y la cancelación de pedidos y la provisión de recomendaciones personalizadas, entre otras. Permite a los clientes acceder a los servicios y al soporte a cualquier hora, lo que mejora sus experiencias. También permite a los agentes ahorrar una cantidad de tiempo considerable, que pueden dedicar a tareas de más valor agregado. Algunos ejemplos son los bots de mensajería en sitios web con AI agents, la aplicación de mensajería Slack y otros.

• Accesibilidad: las empresas pueden ampliar su accesibilidad a los clientes mediante la implementación de chatbots de IA conversacional en distintos canales de mensajería, como WhatsApp, Apple Business Chat y Facebook Messenger. El dictado de texto a voz y la traducción lingüística son las características más utilizadas de la IA conversacional para mejorar la accesibilidad de los usuarios de tecnologías de asistencia. Reduce la fricción en el servicio al cliente y hace que la interacción de los clientes con su empresa sea más práctica.

• Procesos de Recursos Humanos: la IA conversacional ayuda a optimizar muchos procesos de RR. HH., como capacitación, selección e incorporación de los empleados, entre otros. El servicio al cliente puede aprovechar la IA conversacional para acelerar la incorporación de los agentes y optimizar su capacitación. Los chatbots con IA conversacional para agentes pueden ayudar a los agentes nuevos con recursos de capacitación, conectarlos con el equipo correcto para recibir ayuda y hacer un seguimiento de sus desempeños.

• Generación de contactos: la IA conversacional ayuda a optimizar muchos procesos de marketing, como la generación de contactos, la creación de contenido, la gestión de campañas y más.  Los chatbots con tecnología de IA conversacional pueden ayudar a las empresas a iniciar conversaciones de manera proactiva con los usuarios que visitan sus sitios web, aplicaciones o tiendas, y animarlos a explorar sus productos o recopilar sus datos personales para continuar la comunicación. De esta forma, la IA conversacional ayuda a agilizar el proceso de generación de contactos. 

• Interacción con el cliente: los chatbots con tecnología de IA conversacional permiten a los clientes compartir sus sugerencias y opiniones de manera conveniente. Utiliza un chatbot con IA conversacional para lanzar una encuesta o pregunta de opinión al final de la interacción. Estas opiniones ayudan a las empresas a entender mejor las expectativas de los clientes y a identificar áreas de mejora.

Con la IA conversacional se crearon experiencias conversacionales humanas en todas las funciones empresariales de distintas industrias, lo que condujo a una mayor interacción con el cliente y a una fidelidad más alta.