La IA generativa puede ayudar a optimizar flujos de trabajo, mejorar CX y potenciar el desempeño de los agentes. Aprende a aprovechar estas herramientas impulsadas por IA en nuestra guía.
Lo que parece hace mucho tiempo, en una galaxia muy, muy lejana, los humanos existían sin internet. En solo unas pocas décadas, el internet pasó de existir en medios de ciencia ficción a ser una herramienta común con más de 5 mil millones de usuarios en todo el mundo. Los avances tecnológicos recientes han introducido la IA generativa a las masas, poniéndola en un camino más rápido hacia la popularidad que la World Wide Web.
Según el Reporte Zendesk CX Trends, el 65 por ciento de los líderes empresariales creen que la IA que utilizan se está volviendo más natural y humana, y solo va a mejorar. A medida que más empresas comienzan a implementar IA generativa para mejorar el servicio al cliente y potenciar la experiencia del empleado, es importante entender cómo aprovechar el poder de esta novedosa tecnología de IA en todo su potencial.
Nuestra guía completa desglosa los tipos, aplicaciones, ejemplos, beneficios y retos de la IA generativa, para que puedas maximizar tu experiencia del cliente general ahora y en el futuro.
La inteligencia artificial generativa (GenAI) es una tecnología impulsada por IA que utiliza extensas bibliotecas de información para generar cosas nuevas, como historias, imágenes, videos, música y código de software.
Para una definición más técnica de IA generativa, Forrester la describe como "un conjunto de tecnologías y técnicas que aprovechan un corpus muy grande de datos, incluyendo modelos de lenguaje grandes (LLMs) como GPT-3, para generar contenido nuevo".
¿Cómo funciona la IA generativa?
La IA generativa utiliza algoritmos de aprendizaje automático (ML) para analizar grandes conjuntos de datos. Eso significa que puedes alimentar a la inteligencia artificial con un montón de información existente sobre un tema, para que pueda aprender y encontrar patrones y estructuras. Basándose en lo que aprende de estos datos, la IA generativa puede crear contenido nuevo y original.
Por ejemplo, puedes pedirle a ChatGPT—el popular chatbot generativo de IA de texto a texto de OpenAI—que escriba un soneto sobre cómo se siente Luke Skywalker acerca de que Darth Vader sea su padre en pentámetro yámbico shakesperiano. ChatGPT recopilará rápidamente información relevante en internet sobre la saga de Star Wars y los sonetos de William Shakespeare e instantáneamente producirá contenido nuevo a partir de lo que has solicitado.
Y sí, en realidad le hicimos esta pregunta a ChatGPT. Aquí están los resultados:
"Upon the starry canvas of my fate,
A revelation dark did cast its shade,
In shadows deep, a truth I did berate,
My father, once a Jedi, now betrayed.
In crimson mask, he sought to rule the skies,
With heavy breath, he walked a twisted path,
Yet in his heart, a shred of good beliefs,
A conflict fierce, an inner war's cruel math.
O father, kin by blood, but not by deed,
Thy presence haunts my dreams, my waking days,
A legacy of darkness, dark indeed,
But hope persists, a light in Sith's malaise.
Though Vader's grip on me is strong and tight,
My love, my faith, may yet redeem the knight."
¿Quién usa la IA generativa?
Empresas de todos los tamaños—startups, pequeñas empresas, empresas medianas y grandes corporaciones—utilizan IA generativa de diferentes maneras. Las empresas pueden usarla para optimizar y mejorar el soporte al cliente, equipos de ventas, marketing, IT, desarrollo, recursos humanos y capacitación. Algunos ejemplos de casos de uso de IA generativa incluyen:
Potenciar las habilidades existentes de los agentes de soporte al cliente con asistencia impulsada por IA
Estos ejemplos de IA generativa son solo la punta del iceberg. A medida que la IA generativa se vuelve más mainstream, las empresas encontrarán formas mejores y más numerosas de implementar la tecnología.
IA tradicional vs. IA generativa: ¿cuál es la diferencia?
IA tradicional
IA generativa
Objetivo
Específico de tareas
y basado en reglas
Generación de contenido
Aprendizaje
Usa programación predefinida
Identifica patrones a partir de grandes conjuntos de datos
Resultado
Específico de tareas
Contenido nuevo o muestras de datos
La diferencia entre IA tradicional e IA generativa es que la IA tradicional usa aprendizaje automático, reglas predefinidas y lógica programada para realizar tareas específicas, mientras que la IA generativa aprende de grandes conjuntos de datos para crear contenido similar al humano. Por ejemplo:
La IA tradicional puede hacer sistemas de tickets más eficientes al identificar el sentimiento del cliente, intención y lenguaje de las solicitudes de servicio, enrutándolas automáticamente al agente correcto según criterios predeterminados (como experiencia, capacidades y disponibilidad).
La IA generativa aumenta la productividad del agente al proporcionar herramientas de escritura inteligentes, permitiendo a los equipos abordar solicitudes de manera más eficiente y brindar soporte consistente.
Las empresas pueden usar tanto IA tradicional como generativa para analizar datos. Mientras que la IA tradicional puede hacer predicciones informadas basadas en los datos, la IA generativa puede crear datos nuevos basándose en los conjuntos de datos proporcionados. La IA generativa también puede adaptarse al contexto y producir contenido único y creativo.
IA generativa vs. aprendizaje automático
La diferencia entre aprendizaje automático e IA generativa es que el aprendizaje automático no se limita a tareas generativas. Ambos tipos de IA aprenden de patrones encontrados en grandes conjuntos de datos e interacciones, pero el aprendizaje automático hace predicciones o clasificaciones y no genera contenido nuevo.
Tipos de modelos de IA generativa
La IA generativa tiene varios casos de uso, lo que significa que existen muchos tipos diferentes de modelos generativos. Aquí hay algunos de los tipos más comunes de modelos de IA generativa.
Redes generativas adversarias
Las redes generativas adversarias (GANs) funcionan entrenando dos computadoras de aprendizaje diferentes (llamadas redes neuronales) en los mismos conjuntos de datos para generar contenido cada vez más realista con el tiempo.
Las dos redes, llamadas "generador" y "discriminador", compiten entre sí, empujándose mutuamente para crear continuamente mejor contenido. Una vez que la GAN recibe la misma información, el generador crea una muestra de datos (como una imagen o texto) basándose en los datos de entrenamiento. El discriminador luego analiza lo que el generador creó y determina si son datos reales o generados.
Las GANs son como dos jugadores compitiendo en un juego. Usemos a los droides de Star Wars R2-D2 y C-3PO como los competidores.
El juego consiste en que R2-D2 (el generador) crea imágenes de Ewoks, el Halcón Milenario y otras cosas del universo de Star Wars. C-3PO (el discriminador) examina estas imágenes y decide si se ven reales o falsas, al igual que un Jedi inspeccionando un sable de luz para ver si es genuino.
A medida que siguen jugando el juego, R2-D2 mejora en hacer las imágenes más realistas, basándose en la retroalimentación de C3PO.
Transformers
Los modelos generativos de IA basados en transformers son redes neuronales que utilizan arquitectura de aprendizaje profundo (algoritmos para encontrar patrones en grandes cantidades de datos) para predecir nuevo texto basándose en datos secuenciales. Los transformers pueden aprender contexto y "transformar" un tipo de entrada en un tipo diferente de salida para generar texto similar al humano y responder preguntas.
Piensa en la función de autosugerencia en aplicaciones de mensajería. Digamos que Han Solo quiere enviarle un mensaje de texto a la Princesa Leia. Mientras comienza a escribir, la IA generativa predice la siguiente palabra en su secuencia de escritura y ofrece macros (texto sugerido) para que él seleccione rápidamente y no tenga que escribir cada palabra.
Por ejemplo, Han podría escribir "May the" y la IA generativa podría sugerir "force be with you".
Autocodificadores variacionales
Los autocodificadores variacionales (VAEs) son modelos generativos que codifican datos de entrada, simplifican y optimizan los puntos de datos, y los almacenan en un área de almacenamiento oculta llamada espacio latente. Cuando se solicita, extrae los datos del espacio latente y reconstruye los datos para que se asemejen a su forma original. Los VAEs a menudo crean imágenes y texto de IA generativa.
Imagina a Yoda, un poderoso maestro Jedi que puede usar la Fuerza para transformar imágenes en pergaminos de texto encriptado, los transporta instantáneamente a un cofre cerrado en el planeta remoto de Dagobah, y luego transforma los pergaminos de nuevo en la imagen original cuando se le solicita.
Digamos que le das a Yoda una imagen de Chewbacca. Yoda puede convertirla en un pergamino y mantenerla segura en su cofre en Dagobah. Unos días después, le pides a Yoda la imagen. Él una vez más canaliza la Fuerza para acceder al pergamino y devolverlo a su forma original.
Modelos basados en flujos
Los modelos basados en flujos toman distribuciones de datos complejas y las transforman en distribuciones simples. Este tipo de modelo se utiliza típicamente para la generación de imágenes.
Digamos que el joven Anakin Skywalker tiene un conjunto de bloques de construcción y cada bloque es de un color diferente. Si Anakin quiere organizar los bloques para crear un patrón, puede mover los bloques a cualquier posición, pero debe asegurarse de tener siempre el mismo número de bloques en el patrón. Un modelo basado en flujos permite a Anakin crear nuevos patrones o refinar los existentes mientras se asegura de que la Fuerza—o el número de bloques—esté siempre en equilibrio.
Redes neuronales recurrentes
Las redes neuronales recurrentes (RNNs) se utilizan para procesar y generar datos secuenciales. Entrenar una RNN en secuencias de datos genera nuevas secuencias que se asemejan a los datos aprendidos. Las RNNs predicen lo que viene después en una secuencia basándose en lo que ha ocurrido en secuencias anteriores. Las RNNs son el modelo de IA generativa para Siri y Google Voice search.
Imagina que la Princesa Leia y Wicket el Ewok están jugando a atrapar una pelota en el bosque de Endor. Cada vez que Leia lanza la pelota, Wicket la atrapa sin esfuerzo. Wicket atrapa la pelota consistentemente porque ha aprendido a anticipar la trayectoria de la pelota y predecir dónde aterrizará basándose en todos los lanzamientos previos (secuencias).
¿Cuáles son algunas aplicaciones populares de IA generativa?
A medida que continuamos aprendiendo más y entendiendo los beneficios de la IA avanzada para el servicio al cliente, están surgiendo nuevas aplicaciones de IA generativa. Como el linaje Skywalker, estas populares aplicaciones de IA generativa son la sangre azul del software de inteligencia artificial.
Mejor para: optimizar la experiencia del servicio al cliente y potenciar la experiencia del empleado
Zendesk AI es una herramienta poderosa que es accesible para cualquiera. Se configura en minutos sin la necesidad de desarrolladores, gasto pesado en IT o meses de tiempo de espera. Está diseñada para toda la experiencia de servicio y entrenada con los mejores datos de experiencia del cliente (CX)—miles de millones de puntos de datos de interacciones reales con clientes. También puede ser personalizada, facilitando a las empresas aplicar IA como prefieran.
Además de nuestras capacidades principales de ML/IA, Zendesk AI ofrece GenAI que incluye:
IA generativa para bots que habilita respuestas generativas usando conocimiento existente del centro de ayuda del cliente para respuestas precisas y conversacionales. Los agentes también pueden ajustar las personalidades del bot para que coincidan con la personalidad, tono y voz de la marca.
IA generativa para bases de conocimiento que expande contenido, convirtiendo viñetas o una sola oración en un párrafo completo. Los agentes también pueden cambiar instantáneamente el tono del artículo para que sea más amigable o formal con un clic.
IA generativa para Voz que proporciona a los agentes un resumen de llamada y almacena una transcripción de llamada en el ticket. Esto ayuda a los agentes a reducir significativamente el tiempo de cierre de llamadas y a realizar una transición fluida a su siguiente tarea.
Mejor para: crear contenido escrito, como artículos, publicaciones en redes sociales, correos electrónicos y código de software
El popular modelo fundamental de OpenAI ChatGPT (Chat Generative Pre-Trained Transformer) utiliza procesamiento de lenguaje natural (NLP) para crear interacciones conversacionales. Es esencialmente un chatbot impulsado por IA que se especializa en proporcionar respuestas instantáneas a preguntas de usuarios, generar contenido y actuar como asistente virtual.
Mejor para: producir activos de marca como logotipos e imágenes de marketing
DALL-E es otra aplicación desarrollada por OpenAI que genera imágenes a partir de indicaciones de texto. Los usuarios pueden ingresar descripciones de texto de una imagen potencial y DALL-E creará una visual que coincida con el texto. Los usuarios pueden pedirle a DALL-E que produzca representaciones visuales de ideas o teorías complejas, haciéndolas más fáciles de entender. Incluso es utilizada por profesionales de la salud para imágenes médicas y radiología de alta calidad.
Mejor para: análisis predictivo e identificación de tendencias empresariales
Google ofrece dos modelos de IA generativa, PaLM, un modelo multimodal, y Google Bard. Bard es un chatbot conversacional de IA generativa creado por Google como competidor de ChatGPT. Utiliza traducción consciente del contexto entre idiomas, haciéndolo accesible globalmente. Los usuarios emplean Bard para reportes y análisis, generación de contenido, información sobre eventos actuales, traducción de idiomas y búsqueda de imágenes.
Mejor para: solucionar problemas y sugerir soluciones para problemas empresariales
Microsoft ha entrado al chat. Bing AI es una herramienta impulsada por IA desarrollada por Microsoft que utiliza el motor de búsqueda de Bing para impulsar sus capacidades de aprendizaje automático. Los usuarios pueden integrar Bing AI con dispositivos activados por voz, permitiéndoles aprovecharlo como asistente de voz.
Beneficios de la IA generativa
La IA generativa ofrece numerosas ventajas, especialmente para equipos de servicio al cliente. Aquí hay algunos de los beneficios más comunes.
Experiencia del cliente mejorada
Con IA generativa, tus equipos de soporte al cliente pueden entregar una experiencia del cliente mejorada. Gestiona grandes volúmenes de solicitudes durante picos de demanda con respuestas instantáneas y automatizadas a consultas de clientes a través de respuestas generativas, herramientas de mensajería y software de chatbot.
La IA generativa permite conversaciones más naturales y personalizadas con información precisa. Esto resulta en una mejor experiencia del cliente, puntajes más altos de satisfacción del cliente (CSAT) y lealtad del cliente. La IA generativa también proporciona soporte multilingüe, reconociendo y adaptándose a idiomas para servicio al cliente global 24/7.
Productividad y eficiencia de agentes mejoradas
Optimiza flujos de trabajo y haz el trabajo de los agentes más fácil con herramientas de IA generativa. La IA generativa puede manejar tareas simples para que los agentes puedan enfocarse en problemas más complejos. Aquí hay algunas formas de aprovechar la IA generativa para aumentar la productividad y eficiencia del agente:
Resúmenes de tickets: Genera un resumen rápido del contenido del ticket para que los agentes puedan entender el problema y responder más rápido.
Bots avanzados: Desvía tickets con bots que proporcionan sugerencias basadas en datos para soporte instantáneo y conversacional.
Creación de contenido: Automatiza y optimiza el proceso de creación de contenido para que los propietarios de contenido no tengan que hacerlo.
Zendesk, por ejemplo, ofrece IA generativa en el Espacio de trabajo del agente unificado y omnicanal. En colaboración con OpenAI, Zendesk aprovecha el poder de la IA generativa para aumentar la productividad del agente ayudando a los equipos de soporte a crear contenido de base de conocimiento a escala. La IA generativa también puede resumir tickets largos para los agentes y transformar una respuesta breve a la solicitud de un cliente en una respuesta completamente desarrollada en segundos.
Costos de soporte reducidos
La IA en el lugar de trabajo permite a tu equipo de soporte al cliente hacer más con menos. La IA generativa ayuda a ahorrar tiempo y costos al desviar tickets, optimizar flujos de trabajo y automatizar tareas repetitivas. Esto significa que las colas de tickets son manejables y los agentes están libres para enfocarse en problemas más complejos, mientras ayudan a la misma cantidad, o más, clientes.
La IA generativa también puede ayudar a los equipos de gestión a reunir insights más significativos sobre qué tipos de problemas y preguntas de clientes pueden necesitar automatización. GenAI puede proporcionar respuestas rápidas sobre qué brechas de automatización existen y cuáles serían las más beneficiosas para los agentes y las operaciones empresariales.
Por ejemplo, puede señalar si un alto porcentaje de clientes está contactando para restablecer su contraseña o rastrear sus pedidos, para que los equipos de soporte puedan desviar estos tipos de consultas a un bot. Los administradores pueden entonces construir estas automatizaciones más pronto que tarde, ahorrando tiempo y dinero a las empresas.
Retos con la IA generativa
La IA generativa puede ofrecer muchos beneficios y ayudar a las empresas a navegar tiempos desafiantes. Pero con toda nueva tecnología, puede haber algunos giros y vueltas inesperados. Aquí hay algunas cosas a considerar al implementar IA generativa.
Información sesgada, desactualizada o poco confiable
Los sistemas de IA generativa crean contenido basándose en datos con los que ha sido entrenada, que podrían incluir datos sesgados, desactualizados o poco confiables. Es importante examinar y validar las fuentes de datos para confirmar que tu aplicación de IA generativa está extrayendo información confiable. Crea procesos y directrices que te permitan rastrear y eliminar datos sesgados de tus conjuntos de datos, y monitorea y revisa los resultados del contenido regularmente para asegurar que la información sea factual e imparcial.
Por ejemplo, Zendesk solo hace que la IA esté disponible para los clientes después de que pasa rigurosas verificaciones de calidad. Cada predicción o sugerencia de IA debe superar un umbral de puntuación de confianza antes de ser utilizada para construir procesos automatizados.
Alucinaciones de IA generativa
Las aplicaciones de IA generativa están entrenadas para proporcionar los resultados más confiables a los comandos del usuario. Sin embargo, las herramientas de IA generativa a veces pueden producir información claramente incorrecta o resultados inexactos llamados "alucinaciones".
Una alucinación es cuando la aplicación de IA generativa proporciona información falsa o irrelevante no relacionada con el conjunto de datos con el que fue entrenada. En pocas palabras, eso significa que el modelo de IA generó contenido nuevo basándose en hechos pero agregó su propia interpretación creativa, resultando en información distorsionada. Estas instancias no ocurren a menudo pero podrían entregar información errónea o contenido insensible.
Uso de recursos
La razón por la que los bots impulsados por LLM son tan impresionantemente humanos es porque los conjuntos de datos que alimentan los modelos de lenguaje grandes son (como su nombre sugiere) masivos. Esto significa que el mantenimiento de una solución de IA generativa es intensivo en recursos y plantea desafíos de ingeniería.
Las marcas que buscan implementar un bot gen AI para su soporte podrían elegir alojar su propio LLM, pero los costos de operación para esto pueden acumularse muy rápidamente. Además del gasto, muchos proveedores de nube no podrán ofrecer el espacio de almacenamiento que estos modelos necesitan para funcionar sin problemas. Esto puede causar problemas con la latencia, lo que significa que el modelo tarda mucho tiempo en procesar información, y conducir a tiempos de respuesta retrasados.
Para evitar estos problemas, las empresas podrían elegir confiar en un modelo de código abierto, como GPT-4 de OpenAI. Esta opción podría parecer la solución más fácil, pero viene con sus propios desafíos. ¿Alguna vez intentaste iniciar sesión en ChatGPT para encontrar que estaba a capacidad o inactivo por el día? Es una experiencia bastante frustrante. Como resultado, usar una API de terceros de código abierto es un movimiento arriesgado en el servicio al cliente, donde la confiabilidad es clave. Además de esto, aunque elegir un LLM de código abierto podría parecer la opción más rentable, el costo de las solicitudes de API individuales puede acumularse rápidamente.
La clave es elegir IA con los datos de entrenamiento correctos para tu caso de uso. Por ejemplo, Zendesk AI está entrenada en el conjunto de datos de CX más grande del mundo y está diseñada específicamente para el servicio al cliente.
Cómo usar la IA generativa para el servicio al cliente
Usar IA para el servicio al cliente facilita que tu equipo de soporte cree una experiencia del cliente excepcional con interacciones más humanas. Aquí hay algunas formas de usar IA generativa para el servicio al cliente.
Escalar el autoservicio
Las oportunidades para elevar tus recursos de autoservicio son prácticamente infinitas con IA generativa. Aquí hay solo un par de formas de usar IA generativa para escalar el autoservicio:
Optimizar y acelerar el contenido de la base de conocimiento automatizando la creación de artículos del centro de ayuda.
Inspirar creatividad para los equipos de contenido del centro de ayuda con sugerencias y recomendaciones.
Hacer las interacciones de los clientes con bots más naturales y conversacionales usando tu base de conocimiento para elaborar sus respuestas.
Con Zendesk AI, por ejemplo, puedes adaptar el tono de tus artículos del centro de ayuda para hacerlos más amigables o formales. Esto asegura que el contenido resuene con tu audiencia y mantenga un tono cohesivo en toda tu base de conocimiento. También puedes implementar bots para ofrecer opciones de autoservicio en áreas donde los clientes comúnmente piden ayuda.
Optimizar el desempeño del bot
Las respuestas generativas utilizan información de una base de conocimiento existente, por lo que no necesitas desarrollar respuestas personalizadas. Esto acelera y optimiza enormemente el tiempo de construcción de bots, y mejora la experiencia del cliente al mejorar la precisión de las respuestas. Además, agregar una capa LLM a las conversaciones de chat automatizadas permite que tu bot salude a los clientes de manera amigable y envíe respuestas que suenen naturales.
Adicionalmente, los bots preentrenados usan sugerencias de intención. Esta función destaca las preguntas comunes que los clientes están haciendo para que los administradores puedan construir respuestas para esas intenciones, mejorando el desempeño general del bot. También resulta en ahorros significativos de tiempo y ayuda a los equipos a escalar sus bots con facilidad. Incluso puedes crear una personalidad para tus bots, dándoles una voz consistente que refleje la personalidad de tu marca.
Supercargar las habilidades de agentes humanos
Una excelente manera de ver valor con IA generativa es usar esta tecnología para estructurar, resumir y autocompletar tickets. Esto no solo ayuda a tu equipo de soporte a resolver solicitudes de clientes más rápido, sino que significa que tus agentes humanos pueden enfocarse en las tareas gratificantes que requieren su empatía y pensamiento estratégico. Los LLMs también pueden predecir categorías e incluso analizar el sentimiento del mensaje. Esto permite a los agentes enviar respuestas personalizadas, dependiendo de si un cliente está satisfecho, furioso o en algún punto intermedio.
La IA generativa también puede sugerir respuestas proactivamente a solicitudes de clientes que los agentes pueden luego editar o personalizar.
Facilitar la incorporación y capacitación de agentes
Las mismas funciones que mejoran la experiencia del agente también pueden acelerar la incorporación y capacitación de nuevos empleados. Los resúmenes de tickets generados proporcionan a los nuevos miembros del equipo la información más relevante en la conversación, reduciendo su tiempo de aprendizaje.
Los nuevos agentes también pueden obtener ayuda con la redacción de respuestas. Digamos que un nuevo agente aún necesita aprender la política de devoluciones de la empresa y quiere ayuda para responder a un cliente con los detalles apropiados. El agente puede escribir algunas palabras, y la IA generativa puede predecir el resto de la oración, llenando los espacios en blanco con la información correcta. Los agentes también pueden resaltar sus respuestas y ajustar el tono del mensaje completo.
Con estas herramientas de IA generativa, las empresas reducen el tiempo de capacitación y ponen a los agentes de soporte al día más rápidamente.
Preguntas frecuentes
La diferencia entre aprendizaje automático e inteligencia artificial es que los modelos de aprendizaje automático usan algoritmos para reconocer patrones de datos y aplicar esos resultados a análisis futuros, mientras que la IA puede analizar y contextualizar datos para respuestas y acciones similares a las humanas.
La IA generativa puede producir texto, imágenes, sonidos, música, código, datos predictivos y más.
Aunque es casi imposible predecir el futuro, la IA generativa no debería eliminar empleos sino más bien potenciar habilidades humanas y reducir tareas repetitivas, haciendo el trabajo de los empleados más fácil.
Como con cualquier tipo de recopilación de datos, la confiabilidad de la IA generativa depende de la fuente de datos. Es importante entrenar modelos de IA generativa en fuentes precisas y de buena reputación con datos verificables para que el resultado contenga información confiable y correcta.
Puedes aprovechar la IA generativa para proporcionar soporte personalizado; crear y actualizar contenido de autoservicio atractivo en tu base de conocimiento; reunir insights de grandes conjuntos de datos para mejorar tus productos y servicios; y automatizar procesos que mejoren las habilidades del agente de soporte para que puedan proporcionar un servicio al cliente excepcional con cada interacción.
La inteligencia artificial mejora la experiencia del cliente en soporte y atención de múltiples formas estratégicas. Primero, permite respuestas instantáneas 24/7 a través de chatbots y asistentes virtuales que pueden resolver consultas comunes sin intervención humana, reduciendo tiempos de espera significativamente. La IA también personaliza las interacciones analizando el historial y preferencias del cliente para ofrecer recomendaciones y soluciones más relevantes.
En el enrutamiento inteligente de tickets, la IA identifica el sentimiento, la intención y el idioma del cliente para dirigir cada solicitud al agente más capacitado, mejorando las tasas de resolución en el primer contacto. Los agentes se benefician de herramientas de IA generativa que sugieren respuestas, resumen conversaciones largas y proporcionan información contextual en tiempo real, permitiéndoles enfocarse en problemas complejos que requieren empatía humana.
La IA también predice problemas potenciales antes de que ocurran mediante análisis de patrones, permitiendo soporte proactivo. El análisis de sentimiento en tiempo real ayuda a los agentes a ajustar su tono y enfoque según el estado emocional del cliente. Finalmente, la IA multilingüe elimina barreras de idioma, ofreciendo soporte global consistente en más de 100 idiomas sin necesidad de equipos especializados para cada mercado.
Las plataformas de IA agéntica y la automatización avanzada de flujos representan dos enfoques distintos para optimizar operaciones empresariales, cada uno con fortalezas particulares.
IA agéntica se refiere a sistemas de inteligencia artificial que pueden tomar decisiones autónomas, aprender de interacciones y adaptarse dinámicamente a situaciones nuevas sin programación explícita para cada escenario. Estos sistemas utilizan modelos de lenguaje grandes (LLMs), aprendizaje automático y razonamiento contextual para entender intenciones, generar respuestas originales y ejecutar acciones complejas. Ejemplos incluyen agentes de IA conversacionales que pueden manejar consultas multifacéticas, sistemas que aprenden de cada interacción para mejorar respuestas futuras, y asistentes que pueden navegar bases de conocimiento extensas para sintetizar información relevante.
Automatización avanzada de flujos se basa en reglas predefinidas, lógica condicional y secuencias programadas para ejecutar tareas específicas. Aunque sofisticadas, estas automatizaciones siguen caminos deterministas: si ocurre X, entonces ejecutar Y. Son excelentes para procesos repetibles y bien definidos como enrutamiento de tickets basado en palabras clave, escalamiento automático según tiempo de respuesta, o activación de notificaciones cuando se cumplen ciertos criterios.
Comparación clave:
Flexibilidad: IA agéntica se adapta a situaciones imprevistas; automatización de flujos requiere actualización manual para nuevos escenarios
Complejidad: IA agéntica maneja solicitudes ambiguas y multidimensionales; automatización de flujos es óptima para procesos lineales
Aprendizaje: IA agéntica mejora con el tiempo mediante aprendizaje continuo; automatización de flujos mantiene comportamiento constante hasta ser reprogramada
Implementación: IA agéntica requiere datos de entrenamiento de calidad; automatización de flujos necesita mapeo exhaustivo de escenarios
Mejor uso combinado: Las plataformas más efectivas integran ambos enfoques—IA agéntica para interacciones complejas con clientes y automatización de flujos para procesos backend predecibles
Zendesk combina ambas capacidades: IA agéntica para conversaciones con clientes y agentes, más automatización de flujos robusta para enrutamiento, escalamiento y gestión de tickets, ofreciendo lo mejor de ambos mundos.
El futuro de la IA generativa
Con todo el revuelo alrededor de la IA generativa, es fácil comprar la emoción. Sin embargo, es crítico tener un plan de juego para que puedas maximizar los beneficios de la IA generativa ahora y en el futuro.
Nuestra guía de IA avanzada para servicio al cliente puede ayudarte a aprender cómo aprovechar el poder de la IA. Implementar IA generativa ahora puede ponerte en el asiento del conductor para despegar en un viaje emocionante. Seremos el Chewbacca de tu Han Solo. Únete a nosotros en el Halcón Milenario, y volemos al hiperespacio.
Mozhdeh Rastegar-Panah
Directora Senior, Marketing de Producto
Mozhdeh Rastegar-Panah is a seasoned customer experience leader and the Senior Director of Product Marketing at Zendesk. With over 12 years at the forefront of customer service innovation, Mozhdeh specializes in translating complex AI and CX technologies into impactful, scalable solutions for global businesses. Her work focuses on elevating customer support through messaging, automation, and omnichannel strategies. She brings a unique blend of strategic vision and hands-on expertise to the future of customer service.
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