7 errores que debes evitar al desplegar agentes de IA de atención al cliente

Aunque todavía estamos asimilando la irrupción de la IA generativa, ya nos hemos metido de llevo en la era de los agentes de IA.

Hablamos de sistemas parecidos a un chatbot, pero infinitamente más evolucionados, puesto pueden actuar y tomar decisiones por sí mismos dentro de un marco definido.

La atención al cliente es uno de los ámbitos donde los agentes de IA tienen mayor recorrido. De hecho, Gartner predice que la IA agéntica resolverá de forma autónoma el 80% de los problemas comunes de atención al cliente sin intervención humana para 2029.

7 fallos que pueden arruinar tu agente de IA

La IA agéntica es una tecnología con un enorme potencial. Sin embargo, si no la usamos de forma adecuada, puede deteriorar la experiencia del consumidor.

Enreach ha identificado los principales errores que se cometen al desplegar agentes de IA y explica cómo evitarlos para asegurar que la automatización no menoscabe dicha experiencia.

1. Diseñar respuestas artificiales o tipo ‘contestador’

La compañía de comunicaciones empresariales señala que uno de los fallos más habituales es obligar al cliente a expresarse con palabras concretas. Por ejemplo, exigir que escriba o diga la palabra ‘consulta’ para entender su petición.

“Para que la conversación fluya, el agente virtual debe actuar como un humano, usar preguntas abiertas como ‘¿en qué te puedo ayudar?’ y no imponer términos rígidos. Para lograr que el bot cualifique la intención a través de una sola pregunta, es vital entrenarlo para detectar sinónimos y expresiones similares”, especifica.

2. Mantener el agente de IA aislado de programas internos

“Un bot que no está conectado a la base de conocimientos o al CRM de la empresa es un simple IVR (sistema de respuesta de voz interactiva) con inteligencia artificial”, advierte Enreach.

La compañía explica que las principales ventajas que ofrece el uso de agentes de IA para la atención al cliente son dos. Por un lado, liberar a los agentes humanos de la tarea de resolver todas las consultas. Por el otro, dar respuesta a las preguntas de los clientes y permitir que hagan las gestiones que necesiten a cualquier hora del día.

“Para ello, es necesario integrarlo en todas aquellas herramientas que permitan identificar clientes, localizar envíos, cambiar una reserva de un vuelo, etc.”, detalla.

3. No preparar a la IA para escalar la petición a los agentes

Aunque los agentes de IA pueden resolver muchas cosas, siempre hay asuntos que se pueden atascar. Ahí debe entrar en juego el componente humano. “El error más grave es que el bot no esté preparado para conectar al cliente con un agente humano”, apunta.

“Además de que no hay peor experiencia que querer hablar con un agente humano y no poder, la nueva Ley de Atención a la Clientela (SAC) prohíbe expresamente el uso exclusivo de sistemas automatizados y obliga a las empresas a garantizar el acceso a un operador humano en cualquier momento de la interacción. Por ello, el AI Agent debe ser capaz de transferir la llamada o el chat al mejor agente disponible y entregarle el contexto necesario para que el cliente no tenga que repetir información”, recalca Enreach.

4. Aplicar la IA sólo para atender a los clientes

La compañía subraya que la IA tiene otras muchas funciones de utilidad para tu equipo de atención al cliente, más allá de la resolución de consultas externas. Por ejemplo, dos de las aplicaciones más beneficiosas para los contact centers son los agent copilots y el speech analytics.

“Al contar con el respaldo de copilots para consultar en tiempo real precios u ofertas actuales de los productos de su operación, los agentes se aseguran de proporcionar respuestas actualizadas y 100% eficaces. Además, el speech analytics permite obtener métricas de cada conversación inmediatamente después de que haya finalizado. Basándose en parámetros definidos antes de su implementación, el bot genera un título y un resumen de la llamada, evalúa la atención del agente y detecta la emoción del cliente, lo que ayuda a los supervisores a tener un mayor control de su operativa y de su equipo”, desgrana Iván López, AI project manager de Enreach.

5. Olvidarse del mantenimiento y la mejora continua

“Los AI Agents no son una solución estática. Muchas empresas implementan soluciones de IA pensando que, una vez desplegadas, no es necesario invertir más tiempo y recursos”, apunta la compañía.

Así pues, aunque esta tecnología esté impulsada por modelos de machine learning que le permiten ir aprendiendo con cada interacción, Enreach recalca que es necesario analizar las conversaciones que mantienen con los clientes, ajustar las respuestas, medir el grado de satisfacción de los consumidores e ir actualizando las bases de conocimiento para conseguir respuestas más precisas.

6. No definir un objetivo claro

“Implementar un bot para que atienda a los clientes sin tener claro qué consultas y tareas va a resolver es correr demasiados riesgos”, expone.

“Para no tirar la inversión a la basura ni provocar que los usuarios hagan un mal uso de la tecnología, debemos prepararla para tres escenarios clave: resolver trámites sencillos de principio a fin, escalar la conversación a los agentes cuando el cliente lo pida o el proceso lo requiera; y detectar las preguntas troll para ofrecer una respuesta estándar”, puntualiza.

7. Elegir los canales equivocados

Enreach pone el acento en que no se trata de poner un bot en todos los puntos de contacto (teléfono, web, WhatsApp, redes sociales) sin tener muy claro para qué.

La compañía señala que hay que analizar el comportamiento de los consumidores en cada canal para determinar si ofrecer respuestas inmediatas y a cualquier hora del día contribuye a aumentar las conversiones o a disminuir el volumen de consultas que gestiona el equipo.