IA conversacional: qué es, ejemplos y cómo aplicarla en CX
Descubre cómo la IA conversacional está transformando la CX y cómo puedes aprovecharla para tu negocio, tus agentes y tus clientes.
Candace Marshall
Vicepresidente de Marketing de Productos, IA y Automatización
Última actualización en 28 de abril de 2026
¿Qué es la IA conversacional?
La inteligencia artificial conversacional (IA conversacional) es un software inteligente que utiliza procesamiento de lenguaje natural (NLP), machine learning (ML) y otras tecnologías de IA para comprender, procesar y responder al lenguaje humano. El término suele describir la tecnología detrás del software de chatbots o los agentes de IA que interactúan con los clientes de manera similar a los humanos.
Si crees que los consumidores son resistentes a los bots, piénsalo de nuevo. Las interacciones de los clientes con chatbots automatizados están aumentando constantemente y las personas los están adoptando. Según el Reporte Zendesk CX Trends 2024, el 51 por ciento de los consumidores prefiere interactuar con bots cuando desea un servicio inmediato.
A medida que la inteligencia artificial mejora y se vuelve más común en nuestra vida diaria, las empresas deben aprender a aprovechar la IA conversacional para el servicio al cliente. Nuestra guía detallará cómo funciona la IA conversacional, cómo beneficia a clientes y agentes, cuándo (y cuándo no) usarla, y cómo optimizarla para la experiencia del cliente (CX).
La IA conversacional utiliza procesamiento de lenguaje natural, machine learning y otra tecnología de IA para traducir las conversaciones humanas a un lenguaje que las máquinas puedan entender y luego formar una respuesta basada en información que toman de una base de conocimientos determinada o un flujo de conversación. El software de IA conversacional aprende de cada interacción para ofrecer experiencias aún más inteligentes con el tiempo.
Sin embargo, es crucial reconocer que no toda la IA conversacional se crea igual. Solo la IA entrenada con miles de millones de interacciones de clientes puede discernir instantáneamente las necesidades de los clientes. Por ejemplo, los modelos de IA propietarios y líderes de la industria de Zendesk están específicamente diseñados para CX para mejorar las conexiones humanas, brindando soporte preciso y personalizado sin necesidad de experiencia en codificación o ingeniería.
¿Cómo funciona la IA conversacional?
La IA conversacional funciona mediante una combinación de algunas tecnologías principales:
Machine learning, que es un tipo de tecnología que recopila información de sus interacciones para aprender y crecer con el tiempo
Procesamiento de Lenguaje Natural, que es inteligencia artificial que puede entender y responder al lenguaje humano
El NLP tiene dos subcomponentes: Natural Language Understanding, que interpreta un texto y su intención, y Natural Language Generation (NLG), que convierte el texto en un formato que los humanos puedan entender.
Esencialmente, así es como funcionaría un agente de IA: se introduce un texto en el software de IA conversacional, luego el NLP descifra cuál es la intención del usuario y genera una respuesta apropiada. Con el tiempo, las capacidades de machine learning mejoran automáticamente la calidad de las respuestas y las hacen más precisas.
Beneficios de la IA conversacional
La IA conversacional tiene muchos beneficios para tu negocio, como potenciar agentes de IA. Aquí hay algunos a considerar.
La IA conversacional puede aumentar significativamente la satisfacción del cliente y el engagement al ofrecer soporte 24/7 para respuestas rápidas y resolución de problemas, lo que reduce la frustración por los tiempos de espera. Los bots conversacionales también pueden usar tipos de mensajería enriquecida, como carruseles, respuestas rápidas y aplicaciones integradas, para mejorar las interacciones con los clientes.
Por ejemplo, desde que Accor Plus implementó agentes de IA de Zendesk, la red hotelera ha visto un aumento del 20 por ciento en la satisfacción del cliente, un aumento del 352 por ciento en el tiempo de respuesta y un aumento del 220 por ciento en el tiempo de resolución. El bot proporciona soporte las 24 horas y ofrece a los clientes opciones de autoservicio fuera del horario comercial habitual.
Al desviar consultas simples y complejas a agentes de IA, las empresas pueden manejar eficientemente un alto volumen de solicitudes de clientes sin abrumar los recursos humanos. Automatizar tareas rutinarias y proporcionar soporte de autoservicio a través de IA conversacional permite a los equipos de soporte centrarse en resolver problemas más complejos y atractivos.
Toma el caso de TaskRabbit. Cuando el negocio se expandió a más países, su volumen de servicio al cliente aumentó un 60 por ciento, alcanzando 158,000 tickets por mes. Sin embargo, el equipo de soporte gestionó eficazmente esta demanda creciente lanzando un agente de IA con Zendesk. Ahora, el equipo está automatizando el 100 por ciento de los primeros contactos y desviando el 28 por ciento de los tickets con su agente de IA.
La IA conversacional puede personalizar las interacciones basándose en la información de la cuenta de cada cliente, acciones, comportamiento y más. Cuantas más herramientas conectes a tu agente de IA, más datos tendrá para la personalización.
Recomendar productos basándose en el historial de pedidos
Rastrear pedidos y proporcionar actualizaciones de estado personalizadas
Proporcionar soporte personalizado e inmediato
Por ejemplo, Fútbol Emotion implementó un agente de IA de Zendesk que utiliza datos de clientes para personalizar la experiencia del cliente. Los metadatos del cliente se almacenan en el sistema, por lo que el agente de IA ya sabe quién es el cliente y puede adaptar las respuestas en consecuencia.
Además de manejar tareas rutinarias, como restablecimiento de contraseñas y seguimiento de pedidos, los chatbots pueden ayudar a los agentes a mejorar el soporte al cliente. La IA conversacional cambiará el rol de tus agentes humanos, pero no los reemplazará. Al automatizar tareas rutinarias y mundanas, los agentes de IA permiten a tu personal humano concentrarse en proyectos de mayor valor, mejorando así su eficiencia.
Los agentes de IA también pueden recopilar contexto crucial del cliente para los agentes y compartir esos detalles antes de que comience la interacción. Este cambio permite que tu equipo se centre en un trabajo más estratégico y reduce los costos de soporte al asignar agentes humanos a tareas que generan un mayor retorno de inversión. La implementación de IA para desviar tickets ayudó a la plataforma de desarrollo 3D Unity a ahorrar $1.3 millones y mejorar su tiempo de primera respuesta en un 83 por ciento.
La IA conversacional puede aumentar los ingresos al aprovechar los datos del cliente para personalizar las recomendaciones durante las interacciones. Estas herramientas de IA pueden analizar el historial de compras, el comportamiento de navegación y las palabras clave utilizadas en la conversación para sugerir productos complementarios relevantes o actualizaciones que mejoren la experiencia del cliente y aumenten el valor promedio del pedido. Este enfoque dirigido se siente menos como un discurso de ventas y más como una sugerencia útil, lo que lleva a una situación en la que todos ganan para las empresas y los clientes.
Tipos de tecnología de IA conversacional
Comprender los tipos de tecnología de IA conversacional puede ayudar a las empresas a elegir la mejor interfaz conversacional para su negocio.
Chatbots tradicionales
Los chatbots son programas de computadora diseñados para simular conversaciones humanas. Ayudan a los clientes a encontrar respuestas rápidas las 24 horas del día o los dirigen eficazmente al mejor departamento para manejar sus consultas. Los chatbots tradicionales están basados en reglas, utilizando diagramas de flujo que mapean posibles indicaciones y respuestas que pueden surgir en las interacciones.
Bots de IA generativa
La IA generativa mejora los chatbots al permitirles proporcionar respuestas personalizadas basadas en el contexto del usuario, manejar una gama más amplia de consultas y ofrecer información más precisa y relevante. Además, la IA generativa puede aprender continuamente de las interacciones, mejorando su rendimiento con el tiempo. Esto conduce a una experiencia de chatbot más eficiente, receptiva y adaptable.
Por ejemplo, la IA generativa de Zendesk aprovecha el modelo GPT-4o de OpenAI. Las respuestas generativas hacen que nuestros bots sean más intuitivos y 3 veces más rápidos en resolver problemas al generar respuestas similares a las humanas desde la base de conocimientos de una empresa. Estas mejoras hacen que cada interacción con el cliente sea más precisa y satisfactoria.
Agentes de IA
Los agentes de IA de Zendesk son la próxima generación de bots impulsados por IA. Están entrenados en el conjunto de datos de CX de la más alta calidad, respaldado por datos de más de 18 mil millones de interacciones específicas de CX. Como resultado, tienen la inteligencia para navegar los giros y vueltas impredecibles de las conversaciones con los clientes, respondiendo consultas más complejas por sí mismos.
Asistentes de voz
Estos sistemas responden a comandos de voz y están integrados en varios dispositivos como teléfonos inteligentes, altavoces inteligentes y automóviles. Ejemplos populares incluyen Amazon Alexa, Google Assistant y Siri.
Copilotos de IA
"Copiloto" en IA se refiere a herramientas o sistemas que asisten a los usuarios mejorando sus capacidades, similar a cómo un copiloto apoya a un piloto. Estos copilotos impulsados por IA pueden ayudar con tareas como generar contenido y proporcionar sugerencias basadas en comprensión contextual. Aprovechan tecnologías avanzadas de IA, incluido el procesamiento de lenguaje natural y el machine learning, para ofrecer soporte en tiempo real y mejorar la eficiencia y precisión en diversas aplicaciones.
Por ejemplo, el copiloto de agentes de Zendesk sugiere respuestas y acciones contextualmente relevantes basadas en las interacciones con los clientes, que los agentes pueden modificar o ejecutar, agilizando el proceso de resolución de tickets. A medida que aprende de las interacciones de los agentes, gradualmente pasa a un modo autónomo, donde puede resolver independientemente tipos específicos de tickets de alto volumen, como cancelaciones de pedidos o actualizaciones de estado, sin necesidad de intervención del agente.
Ejemplos y casos de uso de IA conversacional
Las empresas y los consumidores pueden usar la IA conversacional para muchos propósitos. Aquí hay algunos ejemplos.
Los equipos de servicio al cliente pueden usar agentes de IA de varias maneras. Desde saludar a los clientes, proporcionar soporte las 24 horas y opciones de autoservicio, y ofrecer recomendaciones personalizadas durante la experiencia de compra, el software de IA conversacional ha demostrado ser una herramienta versátil para crear excelentes experiencias de cliente.
Por ejemplo, el equipo de Upwork de 300 agentes de soporte maneja más de 600,000 tickets cada año con la ayuda de agentes de IA de Zendesk. Los agentes de IA proporcionan soporte proactivo y desvían tickets al ofrecer a los clientes opciones de autoservicio, resultando en una tasa de resolución del 58 por ciento para los agentes de IA. Esta implementación ha permitido a Upwork elevar tanto la experiencia del cliente como la del agente y mejorar su servicio al cliente en general.
La IA conversacional tiene numerosas aplicaciones para el soporte a empleados. Por ejemplo, un nuevo empleado puede contactar al help desk de RR. HH. para obtener información sobre opciones de seguro médico. El agente de IA, equipado con acceso al plan de beneficios de tu empresa, explica los diferentes planes e incluso proporciona recomendaciones personalizadas basadas en su situación.
También puedes incorporar IA conversacional en tu help desk de TI. Si un empleado enfrenta un problema con su computadora, el agente de IA puede guiarlo a través de los pasos de solución de problemas para resolver el problema sin involucrar al equipo de TI. Si el problema persiste, el bot puede dirigirlo a un agente de TI disponible, informando al agente de lo que ya se ha probado.
La IA conversacional en e-commerce también puede mejorar la experiencia de compra y aumentar las ventas. Por ejemplo, un cliente que navega por una tienda de zapatos en línea puede interactuar con un agente de IA a través del widget de chat de la página.
La IA puede responder sus preguntas sobre tallas y materiales, recomendar estilos similares basándose en su historial de navegación e incluso ofrecer códigos de descuento aplicables. Todo a través de una conversación casual, la IA les ayuda a encontrar el par perfecto de zapatos, agilizando la experiencia de compra y potencialmente llevando a una venta sin involucrar a un agente humano.
¿Cómo implementar una estrategia de IA conversacional?
Aprende cómo implementar IA conversacional para comenzar a cosechar las recompensas.
1. Establece tus objetivos y caso de uso
No sabrás si tu iniciativa de IA conversacional está dando resultados a menos que sepas qué quieres ganar al usar la tecnología, como automatizar experiencias de cliente o desviar solicitudes de servicio a empleados. Sé específico sobre tus objetivos y los problemas que quieres resolver para que puedas evaluar qué tecnología de IA conversacional es mejor para tu empresa.
Por ejemplo, digamos que tu principal punto de dolor es que tus agentes de soporte están perdiendo tiempo respondiendo preguntas básicas, y quieres que estén disponibles para manejar consultas complejas de clientes. Un agente de IA que se centre en CX sería el mejor tipo de IA conversacional para implementar.
Especifica qué KPIs de servicio al cliente y objetivos quieres lograr antes de seguir adelante. De esa manera, puedes medir el éxito de tu estrategia de IA conversacional una vez que esté implementada.
2. Usa datos para determinar qué automatizar
Analizar datos te permite tomar decisiones informadas sobre dónde la IA conversacional puede ofrecer el mayor valor. Busca preguntas o tareas repetitivas de alto volumen que dominen los canales de soporte.
Las tareas con alta ocurrencia y respuestas claras son candidatos principales para la automatización con IA conversacional, asegurando una transición fluida y una experiencia positiva tanto para los clientes como para los agentes humanos. Algunas soluciones, como los agentes de IA de Zendesk, pueden eliminar las conjeturas al usar tus datos para decirte qué automatizar.
3. Obtén el apoyo de las partes interesadas
El siguiente paso es asegurar el apoyo para la iniciativa. Al presentar tu idea a las partes interesadas, alinea estrechamente tus argumentos con los principales objetivos comerciales. Concéntrate en la importancia de:
Comprender las necesidades del cliente: Demuestra cómo las herramientas de IA conversacional aprenden sobre las necesidades del cliente, comportamientos y preferencias, y explica cómo eso mejorará la CX.
Mejorar la satisfacción de los agentes: Enfatiza el impacto positivo de la IA en tus agentes. Pasar menos tiempo en tareas repetitivas aumenta la productividad de los agentes y la satisfacción de los empleados.
Obtener un buen retorno de inversión (ROI): Los tomadores de decisiones quieren proyecciones claras de ROI. Usa recursos como Dataiku y Nexocode para aprender cómo calcular, enmarcar y presentar las métricas de ROI de proyectos de IA.
El éxito de tu iniciativa de IA conversacional depende del apoyo que reciba en toda tu organización.
4. Determina tu presupuesto y recursos
Después de decidir cómo quieres usar la IA conversacional, considera cuánto dinero y recursos puede asignar tu negocio. Para empresas con un equipo de desarrollo pequeño, el software sin código es una excelente opción porque funciona directamente desde el primer momento. El software que requiere desarrollo extenso para adaptarse a las necesidades de tu negocio exigirá presupuesto y recursos adicionales.
5. Considera tu infraestructura existente
A continuación, investiga tus canales de comunicación actuales e infraestructura existente. Elige una herramienta de IA conversacional que pueda integrarse fácilmente con tu software actual de soporte al cliente y otros sistemas donde residen los datos del cliente.
Además, asegúrate de que tu agente de IA se integre con todos tus canales de soporte digital para que pueda resolver solicitudes de clientes sin problemas en sus plataformas preferidas y proporcionar una excelente experiencia de cliente omnicanal.
6. Elige el software adecuado
No todo el software de IA conversacional se crea igual. Asegúrate de considerar cómo se entrena la IA. Por ejemplo, la IA de Zendesk está preentrenada con miles de millones de interacciones reales de clientes, por lo que comprende automáticamente lo que quieren los clientes desde el primer día. También debes investigar los plazos de implementación para comprender qué tan rápido se puede implementar la IA y cualquier costo de desarrollo adicional involucrado.
Finalmente, asegúrate de que el software se integre sin problemas con todos tus sistemas existentes. Por ejemplo, si la IA no puede acceder a tu base de conocimientos u otros sistemas comerciales clave, su efectividad será severamente limitada.
Las empresas pueden elegir una solución de IA conversacional que ofrezca valor a largo plazo priorizando estos factores.
7. Mira los datos para medir el rendimiento
Recopila datos y comentarios de los clientes para evaluar cómo se está desempeñando tu IA conversacional. Por ejemplo, las herramientas de aseguramiento de calidad pueden evaluar las interacciones entre agentes de IA y clientes y monitorear el sentimiento negativo. Los agentes de IA también pueden enviar automáticamente encuestas CSAT después de cada interacción. Esto te mostrará qué les gusta a los clientes sobre las interacciones de IA y te ayudará a determinar cómo optimizar tu estrategia de IA conversacional.
Mejores prácticas de IA conversacional
Sigue estas mejores prácticas para aprovechar al máximo tu IA conversacional.
Sé transparente con los clientes: Algunas personas tienen dificultades para distinguir entre agentes humanos y agentes de IA. Decirles a los consumidores desde el principio cuando están interactuando con IA puede infundir confianza en tu empresa.
Crea una transición fácil de agente de IA a agente humano: Facilita que el cliente se conecte con un agente en vivo cuando una conversación requiere un toque humano. Los agentes de IA también pueden transmitir información que el cliente ya ha proporcionado, como su nombre y tipo de problema.
Reúnete con el cliente en sus canales preferidos: A medida que los clientes se conectan contigo a través de sus canales de comunicación favoritos, es importante tener un agente de IA para encontrarlos donde están, como plataformas sociales y aplicaciones de mensajería.
Haz coincidir la personalidad de tu agente de IA con el tono de tu marca: Un agente podría ser la primera interacción que un cliente tiene con tu marca, por lo que quieres que promueva una experiencia consistente.
Asóciate con un proveedor de IA confiable: Además de ofrecer soporte preciso y sin problemas, la herramienta de IA también necesita salvaguardar información confidencial y cumplir con las regulaciones de privacidad de datos del cliente.
La IA está en constante evolución, por lo que además de las mejores prácticas anteriores, necesitarás mantenerte al día con los últimos avances en IA para ofrecer un excelente servicio al cliente. Establece un presupuesto saludable para inversiones en IA para mantenerte al día con tus competidores.
Preguntas frecuentes
La principal diferencia entre chatbots e IA conversacional es que la IA conversacional puede reconocer entradas de voz y texto y participar en conversaciones similares a las humanas. Los chatbots son IA conversacional, pero su capacidad de ser "conversacionales" varía dependiendo de cómo estén programados. Como se mencionó anteriormente, la IA conversacional es una categoría más amplia que abarca toda la tecnología de comunicación impulsada por IA.
La IA conversacional se entrena con cantidades masivas de datos de texto y voz, como interacciones reales de servicio al cliente o guiones de diálogo. Estos datos ayudan a la IA a comprender los matices del lenguaje humano, incluida la jerga, el sarcasmo y diferentes estilos conversacionales. La exposición a más datos mejora la comprensión de la IA y su capacidad para responder al lenguaje natural de manera efectiva.
Los agentes de IA de Zendesk, por ejemplo, están preentrenados en el conjunto de datos de CX más grande del mundo, extrayendo información de miles de millones de interacciones reales de clientes. Este entrenamiento les ayuda a comprender las intenciones de los usuarios y elaborar respuestas de manera más efectiva que las herramientas que deben aprender por sí mismas.
La IA conversacional se centra en simular conversaciones similares a las humanas a través del diálogo interactivo, mientras que la IA generativa crea contenido nuevo, como texto, imágenes o música, basándose en patrones aprendidos de los datos.
La IA generativa puede mejorar la IA conversacional. Por ejemplo, un bot de IA generativa podría encontrar una respuesta a la pregunta de un cliente en tu base de conocimientos y responder con un resumen del artículo que no ha sido preescrito.
Si bien la IA conversacional ofrece posibilidades emocionantes, las empresas pueden enfrentar obstáculos en la implementación. Los recursos limitados de desarrolladores pueden hacer que construir y entrenar IA internamente sea desafiante y costoso. Los plazos de entrega para desarrollar e implementar una solución de IA conversacional robusta pueden ser prolongados. Además, la IA conversacional genérica podría no estar diseñada específicamente para los matices de CX, lo que potencialmente inhibe las interacciones con los clientes.
Los agentes de IA de Zendesk, por otro lado, resuelven todos estos problemas. Están listos para usar desde el primer momento y están diseñados específicamente para CX, por lo que puedes comenzar a usarlos de inmediato. Y debido a que las herramientas de IA son fáciles de usar, tu equipo puede hacer ajustes de forma independiente sin involucrar a desarrolladores.
La IA conversacional está encontrando aplicaciones en una amplia gama de industrias, que incluyen:
Servicio al cliente: La IA en el servicio al cliente puede responder preguntas frecuentes, solucionar problemas y manejar transacciones básicas.
Retail: Los agentes de IA pueden recomendar productos, responder consultas sobre tallas y personalizar las experiencias de compra.
Healthcare: Los asistentes virtuales pueden programar citas y responder preguntas médicas básicas.
Finanzas: La IA conversacional puede manejar tareas bancarias rutinarias como verificar saldos y transferir fondos.
Mejora tu CX con IA conversacional para servicio al cliente
La tecnología de IA conversacional no solo permite experiencias de servicio al cliente rápidas y personalizadas, también permite que los agentes sean más productivos y que tu negocio escale de manera inteligente.
Los agentes de IA de Zendesk son los bots más autónomos de la industria, sabiendo cómo resolver todo tipo de interacciones, incluso las más complejas. A diferencia de otras soluciones, nuestros agentes de IA son expertos en servicio al cliente y están diseñados específicamente para mejorar la conexión humana. También trabajan bien con agentes humanos. Nuestros agentes de IA se configuran rápidamente sin experiencia técnica requerida, para que puedas comenzar desde el primer día.
Vicepresidente de Marketing de Productos, IA y Automatización
Candace Marshall es una líder experimentada de product marketing con pasión por resolver problemas complejos e impulsar innovación en entornos de alto ritmo. Su carrera comenzó en operaciones e investigación, pero su interés por entender a los clientes y convertir insights en estrategias de impacto la llevó a product marketing. Actualmente, Candace lidera el product marketing de Zendesk AI, incluyendo AI agents y Copilot, impulsando crecimiento en soluciones con IA y en la oferta core de service. Su equipo entrega estrategias end-to-end, desde validación de mercado y messaging hasta ejecución de go-to-market y adopción. Antes de Zendesk, Candace pasó casi una década en LinkedIn, donde construyó y lideró el equipo de product marketing de la división Marketing Solutions, supervisando productos clave de publicidad en un negocio de varios miles de millones de dólares.
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