Experiencia del cliente con IA: perspectivas, previsiones y consejos

El cambio hacia la personalización en la experiencia del cliente

Los consumidores desean interacciones cada vez más personalizadas con las marcas y están dispuestos a dejar de trabajar con una marca tras una sola experiencia negativa. Las empresas que se adaptan bien a este cambio en los valores de los clientes están utilizando nuevas soluciones tecnológicas, como la inteligencia artificial, para mejorar la calidad de la experiencia del cliente.

Este artículo le explicará cómo su organización puede proporcionar un servicio mejor y más uniforme con tecnología de experiencia del cliente basada en IA, desde un CRM con IA hasta análisis basados en ML.

¿Por qué es importante la IA en la experiencia del cliente?

Los clientes de todo el mundo quieren experiencias más personalizadas. Según una encuesta de BCG de 2024, buscan una personalización que pueda:

• Haz que el proceso de interacción con la marca sea más agradable.
• Hazlo más rápido.
• Hazlo más fácil.
• Ayuda a conocer los productos y servicios relevantes que ofrece la marca.
• Lo más importante es encontrar un precio adecuado.

Los resultados del estudio 2025 de Five9 sugieren que el 79 % de los consumidores desea que las marcas predigan sus necesidades y adopten un enfoque más proactivo para resolver problemas. El mismo estudio muestra que el 72 % está dispuesto a utilizar soluciones basadas en inteligencia artificial y servicios de agentes si esto significa resolver sus problemas más rápidamente.

• El análisis de IA puede predecir el comportamiento y las necesidades de los clientes para mejorar la personalización en los puntos más relevantes para los consumidores.
• Los chatbots con IA, si se configuran correctamente, pueden reducir la velocidad a la que los clientes reciben el servicio.

Ventajas y retos de la IA en la experiencia del cliente

El uso de la inteligencia artificial para mejorar la experiencia del usuario ofrece grandes ventajas, pero también tiene algunos inconvenientes. Veamos las dos caras de la moneda.

Ventajas del uso de la IA en la experiencia del cliente

A continuación se enumeran algunas de las principales ventajas de implementar la IA en la experiencia del usuario:

• Menores gastos generales. Utilizar un chatbot con IA no es precisamente barato, pero no se puede comparar con tener un departamento de atención al cliente con todo el personal necesario. Con las opciones de autoservicio, no se necesita un departamento de atención al cliente tan grande y se acaba ahorrando en gastos generales.
• Mejor conocimiento de los clientes. Las herramientas de investigación basadas en inteligencia artificial pueden mejorar su nivel de comprensión de sus clientes. No solo mediante el análisis cuantitativo de grandes cantidades de datos, sino también mediante la interpretación de datos cualitativos, como los registros de conversaciones con los clientes.
• Interacciones multicanal sin fisuras. El software CRM basado en IA puede integrar chatbots en múltiples plataformas y proporcionar el mismo nivel de servicio, gracias a que está conectado a la misma base de datos. El análisis de las interacciones de los clientes en todos los canales hace que estas sean más personalizadas y relevantes.
• Autoservicio más rápido. Dado que los chatbots con IA no requieren esperar a que una persona se una al chat, los clientes tendrán un acceso más rápido a esta opción de autoservicio.

Retos del uso de la IA en la experiencia del cliente

Las mejoras en la experiencia del usuario con tecnología de IA también plantean algunos retos comunes:

• Coste de implementación. El uso de un LLM para la investigación puede ser gratuito. Sin embargo, cuando es necesario alojar un LLM en los servidores y entrenarlo con la base de datos, el coste puede ser bastante elevado. Lo mismo se aplica al uso de herramientas de BI basadas en ML.
• Posibilidad de errores y respuestas incorrectas. Un entrenamiento deficiente del LLM puede provocar que dé respuestas incorrectas a los clientes, lo que perjudica la imagen de marca.
• Pérdida de conexión humana. Aunque más de la mitad de los consumidores modernos aceptan la eficacia del autoservicio con IA, no a todo el mundo le gusta. Si tu público prefiere hablar con una persona, a pesar de que sea una forma menos eficiente de recibir servicio, introducir un chatbot podría molestarles.

Para evitar esto último, investiga un poco a tu público para asegurarte de que aceptaría la implementación de opciones de servicio al cliente basadas en IA. Además, considera la posibilidad de incluir un botón dedicado a añadir un representante de servicio al cliente a la conversación, en caso de que algunos usuarios prefieran tratar solo con una persona.

Las empresas deben priorizar la visibilidad de la marca en la experiencia del cliente con IA.

A medida que más personas adoptan la IA generativa como una forma de obtener información en línea, las marcas deben adaptarse y mejorar la visibilidad de la IA en plataformas como ChatGPT, Claude o Perplexity. A continuación, se presentan algunas estrategias para hacerlo.

• Consistencia de la marca en plataformas de terceros. Muchas plataformas de IA utilizan otros sitios web para encontrar marcas adecuadas que mencionar en respuesta a las preguntas de los usuarios. Consiga que su marca aparezca mencionada en sitios web de gran autoridad y tendrá más presencia en la IA.
• Datos estructurados. Las IA utilizan datos estructurados para comprender el contexto de la página. Añade marcas Schema para ayudar a la IA a rastrear mejor tus páginas.
• La IA menciona la supervisión. El uso de una herramienta de visibilidad de marca basada en IA de SE Ranking puede ayudarte a comprender con qué frecuencia aparece tu marca en las búsquedas de IA y en qué contexto.

Ser visible en las plataformas de IA ayuda a generar clientes potenciales y garantiza que los consumidores se sientan atraídos por su marca en lugar de por la de la competencia.

8 formas en que la IA puede mejorar la experiencia del cliente

Aquí tienes algunas ideas sobre cómo la tecnología de IA puede mejorar la experiencia del cliente de tu empresa.

Ofrecer una opción alternativa de autoservicio

Una gran parte de los consumidores ahora está interesada en las opciones de autoservicio y prefiere resolver los problemas que tiene por sí misma en lugar de ponerse en contacto con un representante. Esas opciones suelen incluir la creación de bases de conocimientos, portales de clientes, chatbots y foros comunitarios.

La IA puede ofrecer a los clientes otra forma de resolver sus problemas. Los chatbots tradicionales tienen rutas de conversación predeterminadas a las que los usuarios acceden haciendo clic en botones. La IA puede transformar esa experiencia limitada en una conversación similar a la humana, a menudo incluso con la opción de entradas de voz.

Esto no significa que un chatbot con IA vaya a ser el principal medio de comunicación entre usted y los clientes, pero disponer de una forma alternativa de comunicarse ayuda a atraer a más clientes.

Servicio instantáneo

Los clientes valoran la rapidez a la hora de recibir servicio. Dado que el tiempo medio de respuesta es de varias horas, a menos que cuentes con un departamento de atención al cliente con todo el personal necesario y un chat en vivo, no podrás satisfacer las expectativas de la mayoría de los clientes.

La implementación eficaz de la IA en sus soluciones de asistencia por chat reduce el tiempo de espera a cero. Los clientes que no tengan inconveniente en recibir asistencia de un modelo de IA entrenado la recibirán instantly. Esto probablemente se traducirá en un mayor nivel de satisfacción entre su base de clientes.

Disponibilidad durante todas las horas

El hecho de que la IA esté disponible para la atención al cliente las 24 horas del día también le ayudará a reducir el número de representantes que tienen que trabajar en el turno de noche, o incluso a prescindir de él. Incluso sin empleados humanos disponibles para proporcionar asistencia, su empresa seguirá pudiendo ayudar a los clientes fuera del horario laboral gracias a la IA.

Deberá añadir un breve aviso indicando que no es posible conectar con un empleado humano después de una determinada hora para gestionar las expectativas de los clientes.

Optimización de tareas rutinarias

Además de asumir la mayor parte de las interacciones con los clientes, la IA puede ayudar a los representantes de atención al cliente a eliminar las tareas rutinarias de su trabajo. Por ejemplo, se puede utilizar para analizar los tickets de atención al cliente y clasificarlos sin necesidad de que un empleado los revise.

También puede automatizar la actualización del CRM en función de las interacciones con los clientes, ya sean realizadas por IA o por un humano. Esto reduce significativamente el tiempo dedicado a la introducción de datos y libera a sus empleados para que puedan dedicarse a tareas más productivas.

👉🏼 Prueba folk para centralizar los datos de los clientes y registrar automáticamente los correos electrónicos, notas y tickets con IA, de modo que los agentes dediquen menos tiempo a las actualizaciones manuales.

Recomendaciones personalizadas en tiempo real

La IA puede analizar el comportamiento de los clientes y sus patrones de compra para ofrecer recomendaciones personalizadas de productos y servicios basadas en sus acciones pasadas. Este marco analítico se puede integrar tanto en un chatbot, si se utiliza para realizar pedidos, como en el sistema de sugerencias de productos.

Muchas herramientas que ofrecen funciones de personalización pueden funcionar en tiempo real. Esto puede dar lugar a una mayor participación de los usuarios y a un aumento de la tasa de conversión.

👉🏼 Prueba folk para unificar los contactos y el historial de interacciones y poder ofrecer recomendaciones de productos en tiempo real basadas en inteligencia artificial en todos los canales.

Análisis predictivo

Las herramientas que utilizan IA pueden hacer mucho más que ayudar a los clientes en un chat de atención al cliente. También pueden realizar numerosas tareas analíticas avanzadas que pueden impulsar su negocio.

Una de ellas es el análisis predictivo. Basándose en patrones de ventas anteriores, el análisis predictivo puede crear una imagen de cómo serán las ventas futuras. Esto resulta extremadamente útil para planificar el inventario estacional o predecir el valor de por vida de diferentes grupos de clientes.

Por supuesto, como cualquier otro enfoque analítico, se limita a juzgar a partir de datos históricos y no puede tener en cuenta los nuevos avances en el sector.

Análisis de opiniones

Dado que la IA puede comprender bien los textos generados por humanos, es una herramienta especialmente útil para el análisis cualitativo, como el análisis de opiniones. Puede analizar las conversaciones con los clientes para descubrir la opinión general sobre su marca.

Esto puede ayudarte a comprender el nivel de frustración con tu producto y a planificar los cambios necesarios en tu producto, servicios o mensaje de marca.

Transcripciones de llamadas

Una de las principales ventajas de la tecnología de IA es que puede transcribir audio a texto con bastante precisión. En el servicio de atención al cliente, esta función puede ayudar a convertir las llamadas con los clientes en documentos de texto, lo que puede ahorrar horas de trabajo a los empleados.

Estas transcripciones pueden analizarse para añadir más datos al CRM y mejorar su comprensión de la calidad de las interacciones con los clientes por teléfono. Para equipos que gestionan entre 20 y 50 profesionales de la experiencia del cliente, folk ofrece el equilibrio perfecto entre las capacidades de transcripción de IA y una interfaz fácil de usar, lo que lo convierte en la mejor opción para las organizaciones que necesitan funciones potentes sin la complejidad empresarial.

Casos de uso de la IA en la experiencia del cliente

La aplicación práctica de la experiencia del cliente impulsada por la IA se entiende mejor con ejemplos. Veamos cuatro que destacan los mejores casos de uso de la IA en CX.

Amazon

Cuando se trata del uso a gran escala de la IA para impulsar los ingresos mediante recomendaciones de productos, probablemente no haya competencia para el gigante minorista online Amazon. Utiliza la IA para analizar los patrones de compra de cada comprador y generar recomendaciones personalizadas como estas.

• Clientes como tú compraron esto. Al clasificar a los clientes en grupos según su comportamiento, Amazon puede sugerir productos que se ajustan a cada grupo.
• Porque has visto esto. Gracias al análisis predictivo, Amazon puede evaluar la probabilidad de que un cliente compre un producto basándose en su historial de navegación.
• Es posible que lo necesites pronto. Basándose en los patrones de compra de los clientes, Amazon puede recordarles las compras recurrentes de sus productos favoritos.

Netflix

Otro ejemplo de recomendaciones de productos que funcionan bien es la plataforma de streaming de vídeo Netflix. Gracias al uso del aprendizaje automático para analizar los patrones de comportamiento de millones de sus usuarios, puede sugerir contenidos no basados en las opiniones de los críticos, sino en cómo interactúan diferentes grupos de clientes con los contenidos de vídeo.

También utiliza información sobre las preferencias de los clientes para presentarles diferentes miniaturas. Con este sencillo truco de marketing, Netflix puede enmarcar el mismo programa desde diferentes ángulos, presentando la miniatura con la que el usuario es más probable que interactúe.

Banco de América

Bank of America lanzó su asistente virtual, un chat con IA llamado Erica, en 2018. Desde entonces, ha ayudado con más de 2000 millones de consultas y se estima que ayuda a los clientes 2 millones de veces al día.

El asistente ayuda a los clientes del banco a analizar sus hábitos financieros, informarse sobre los programas del banco y realizar tareas rutinarias, como buscar una transacción específica o realizar una transferencia de dinero. Para preguntas más avanzadas, el empleado de la empresa está siempre presente y se puede contactar con él a través del chat.

Este es un excelente ejemplo del uso de la IA en el servicio al cliente que las empresas deberían tomar como referencia. Especialmente en lo que respecta a la introducción de capacidades de agencia.

EdisonOS

No todos los ejemplos de uso exitoso de la IA en CS provienen de grandes organizaciones. Este es de una empresa de tecnología educativa más pequeña, EdisonOS.

Han implementado una IA en su base de conocimientos para agilizar la búsqueda de respuestas sencillas. En lugar de tener que leer varias páginas de documentación, una IA puede proporcionar un breve resumen de diferentes documentos.

Esta solución mejora la calidad del autoservicio y reduce las barreras de acceso para los usuarios menos avanzados.

El futuro de la experiencia del cliente impulsada por la IA

La IA es una tecnología en pleno desarrollo, tanto en lo que respecta a la mejora de sus capacidades como a la búsqueda de nuevas aplicaciones para la tecnología existente. Es difícil saber cómo será el panorama de la IA dentro de cinco años, pero aquí hay tres tendencias que probablemente surgirán en los próximos años.

• Elevando el listón de la experiencia del cliente. Las expectativas de los clientes ya son altas hoy en día, pero es probable que una adopción más amplia de soluciones de servicio al cliente basadas en la inteligencia artificial eleve aún más el listón. En particular, es probable que los consumidores desarrollen estándares más altos en cuanto a la rapidez con la que reciben el servicio y el nivel de personalización de las sugerencias.
• IA agencial. En la actualidad , la mayoría de las organizaciones permiten a los usuarios realizar pedidos a través de su sitio web o de una aplicación móvil. Con la integración de la IA en el servicio de atención al cliente, es probable que el uso de agentes de IA se convierta en una forma popular de realizar pedidos.
• Potencial para el control legislativo. A pesar de que la tecnología de IA aún está lejos de alcanzar su punto álgido de desarrollo, muchos países ya están pensando en limitarla legislativamente. Es poco probable que las posibles restricciones relacionadas con los derechos de propiedad intelectual afecten a la IA analítica y a la IA de CS, ya que estas se basan en datos privados. Sin embargo, es posible que se introduzcan leyes sobre los derechos de los trabajadores para limitar la pérdida de puestos de trabajo debido a la implementación de la IA.

Manténgase al tanto de las noticias del sector para ser uno de los primeros en detectar las nuevas tendencias antes de que se generalicen y sacarles partido.

Conclusión

La tecnología de IA puede mejorar la experiencia del cliente que ofrece su marca al ampliar las capacidades analíticas con el aprendizaje automático y proporcionar un servicio rápido con IA generacional. Sin embargo, no es fácil implementar todo esto correctamente.

Si desea probar el uso de la IA en la experiencia del cliente en su empresa, comience con soluciones ya preparadas que puedan integrar la IA con su CRM o su software de atención al cliente. Esto le ayudará a obtener el máximo beneficio de la tecnología de IA sin tener que invertir en el desarrollo de una solución propia.

Preguntas frecuentes

¿Cómo puede la IA mejorar la experiencia del cliente?

Personalizando las recomendaciones, proporcionando asistencia instantánea las 24 horas del día, los 7 días de la semana, prediciendo las necesidades, optimizando el enrutamiento y ayudando a los agentes con resúmenes y las mejores acciones a seguir. El resultado es una resolución más rápida, un servicio coherente y una mayor satisfacción.

¿Cómo implementar la IA para mejorar la experiencia del cliente?

Audite las deficiencias de CX, centralice los datos limpios en un CRM, lance un chatbot y una base de conocimientos, establezca KPI, realice una prueba piloto en un canal, añada barreras de seguridad y traspasos humanos, supervise y, a continuación, amplíe. Utilice folk para unificar los contactos y los flujos de trabajo.

¿Qué métricas muestran el impacto de la IA en la experiencia del cliente?

Realiza un seguimiento del CSAT, el NPS, la resolución en el primer contacto, el tiempo de respuesta y resolución, la contención y desviación de la IA, la rotación y retención, el valor de por vida, la tasa de conversión y venta adicional, y el coste por contacto.

¿Cuáles son los riesgos de utilizar la IA en el servicio de atención al cliente?

Alto coste de configuración, respuestas incorrectas o sesgadas, riesgos de privacidad y cumplimiento normativo, y pérdida del contacto humano. Mitigar con datos de calidad, pruebas, escalado claro a humanos, barreras de protección y supervisión continua.