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

Este artículo te guiará sobre cómo tu organización puede ofrecer un servicio mejor y más uniforme con tecnología de experiencia del cliente impulsada por IA, desde un CRM de 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 2024, buscan personalización que pueda:

• Hacer que el proceso de interacción con la marca sea más agradable.
• Hacerlo más rápido.
• Hacerlo más fácil.
• Ayudar a conocer los productos y servicios relevantes que ofrece la marca.
• Lo más importante, encontrar un punto de precio adecuado.

Los hallazgos del estudio de Five9 de 2025 sugieren que el 79% de los consumidores quiere que las marcas predigan sus necesidades y tengan un enfoque más proactivo para resolver problemas. El mismo estudio muestra que el 72% está ansioso por utilizar soluciones impulsadas por IA y servicios agentes si esto significa resolver sus problemas más rápido.

El software basado en IA puede ayudar a las empresas a mantenerse al día con las demandas de los clientes de dos maneras principales. La analítica de IA puede predecir el comportamiento y las necesidades del cliente. Esto mejora la personalización en los puntos más relevantes para los consumidores.

Los chatbots de IA, si se configuran correctamente, pueden reducir la velocidad a la que los clientes reciben servicio.

Beneficios y Desafíos de la IA en CX

Usar inteligencia artificial para mejorar la experiencia del usuario te brinda una gran ventaja, pero también tiene algunos inconvenientes. Veamos cada lado de la moneda.

Beneficios de Usar IA en CX

Aquí hay algunos beneficios principales de implementar IA en la experiencia del usuario:

• Menores costos generales. Ejecutar un chatbot de IA no es exactamente barato, pero no se puede comparar con tener un departamento de atención al cliente completamente dotado. Con opciones de autoservicio, no necesitas un departamento de atención al cliente tan grande y terminas ahorrando en costos generales.
• Mejores conocimientos del cliente. Las herramientas de investigación impulsadas por IA pueden mejorar tu nivel de comprensión de tus clientes. No solo mediante el análisis cuantitativo de grandes cantidades de datos, sino también interpretando datos cualitativos como los registros de conversaciones con los clientes.
• Interacciones multicanal sin interrupciones. El software de CRM impulsado por IA puede integrar chatbots en múltiples plataformas y proporcionar el mismo nivel de servicio, gracias a estar conectado a la misma base de datos. El análisis de las interacciones con los clientes a través de los canales hace que las interacciones con los clientes sean más personalizadas y relevantes.
• Autoservicio más rápido. Dado que los chatbots de IA no requieren esperar a que un humano se una al chat, los clientes tendrán acceso más rápido a esta opción de autoservicio.

Desafíos del uso de IA en CX

Las mejoras en la experiencia del usuario con la tecnología de IA también tienen algunos desafíos comunes:

• Costo de implementación. Usar un LLM para investigación puede ser gratuito. Pero cuando necesitas alojar un LLM en tus servidores y entrenarlo en tu base de datos, el costo puede ser bastante alto. Lo mismo se aplica al uso de herramientas de BI basadas en ML.
• Posibilidad de errores y respuestas incorrectas. Entrenar un LLM de manera deficiente puede llevar a que proporcione respuestas incorrectas a los clientes, lo cual es malo para la imagen de la marca.
• Pérdida de conexión humana. Aunque más de la mitad de los consumidores modernos aceptan la efectividad del autoservicio de IA, no a todas las personas les agrada. Si tu audiencia prefiere hablar con un humano a pesar de que sea una forma menos eficiente de recibir servicio, introducir un chatbot podría molestarlos.

Para evitar lo último, realiza un poco de investigación con tu audiencia para asegurarte de que aceptarían la implementación de opciones de servicio al cliente basadas en IA. Además, considera tener un botón dedicado a agregar un representante de CS a la conversación en caso de que algunos usuarios prefieran tratar solo con un humano.

Las empresas deben priorizar la visibilidad de la marca en la CX de 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. Aquí hay algunas estrategias sobre cómo hacerlo.

• Consistencia de marca en plataformas de terceros. Muchas plataformas de IA utilizan otros sitios web para encontrar marcas adecuadas para mencionar en la pregunta de un usuario. Haz que tu marca sea mencionada por sitios web de alta autoridad, y aparecerás más en la IA.
• Datos estructurados. Las IA utilizan datos estructurados para entender el contexto de la página. Agrega marcado Schema para ayudar a la IA a rastrear mejor tus páginas.
• Monitoreo de menciones de IA. Usar una herramienta de visibilidad de marca de IA de SE Ranking puede ayudarte a entender con qué frecuencia aparece tu marca en la búsqueda de IA y en qué contexto.

Ser visible en plataformas de IA ayuda con la generación de leads y asegura que los consumidores sean dirigidos a tu marca en lugar de a los competidores.

8 Maneras en que la IA Puede Mejorar la Experiencia del Cliente

Aquí hay algunas ideas sobre cómo la tecnología de IA puede elevar la CX de su empresa.

Proporcionando una Opción Alternativa de Autoservicio

Una gran parte de los consumidores ahora está interesada en opciones de autoservicio y prefiere resolver los problemas que tienen por sí mismos en lugar de contactar a un representante. Esas opciones típicamente incluyen la creación de bases de conocimiento, portales de clientes, chatbots y foros comunitarios.

La IA puede proporcionar otra forma para que los clientes resuelvan 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 limitante en una conversación similar a la humana, a menudo incluso con la opción de entradas de voz.

Esto no significa que un chatbot de IA será el modo principal de comunicación entre usted y los clientes, pero tener una forma alternativa de comunicarse ayuda a atraer a más clientes.

Servicio Instantáneo

Los clientes valoran la rapidez cuando se trata de recibir servicio. Con tiempos de respuesta promedio de tickets que son horas, a menos que tengas un departamento de servicio al cliente completamente dotado y un chat en vivo, no puedes cumplir con las expectativas de la mayoría de los clientes.

Implementar IA en tus soluciones de soporte por chat reduce efectivamente el tiempo de espera a cero. Los clientes que están de acuerdo en recibir soporte de un modelo de IA entrenado lo recibirán al instante. Esto probablemente llevará a un mayor nivel de satisfacción en tu base de clientes.

Disponibilidad Durante Todas las Horas

La disponibilidad de IA para el soporte al cliente las 24 horas también te ayudará a reducir el número de representantes que tienen que trabajar en el turno de noche, o no introducir uno en absoluto. Incluso sin empleados humanos disponibles para proporcionar soporte, tu empresa aún podrá ayudar a los clientes fuera del horario laboral con IA.

Necesitarás agregar un breve aviso que indique que conectar con un empleado humano no es posible después de cierta hora para gestionar las expectativas de los clientes.

Optimización de Tareas de Rutina

Aparte de asumir la mayor parte de las interacciones con los clientes, la IA puede ayudar a los representantes de soporte al cliente a eliminar lo rutinario de sus tareas. Por ejemplo, se puede utilizar para analizar tickets de servicio al cliente y categorizarlos sin la necesidad de un filtrado por parte de un empleado.

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

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Recomendaciones Personalizadas en Tiempo Real

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

Muchas herramientas que ofrecen características de personalización pueden funcionar en tiempo real. Esto puede resultar en una mejor participación del usuario y un aumento en la tasa de conversión.

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Análisis Predictivo

Las herramientas que utilizan IA pueden hacer más que ayudar a los clientes en un chat de soporte. También pueden realizar muchas tareas analíticas avanzadas que pueden impulsar su negocio hacia adelante.

Uno de esos es el análisis predictivo. Basado en patrones de ventas anteriores, el análisis predictivo puede construir una imagen de cómo podrían verse las ventas futuras. Esto es extremadamente útil para planificar el inventario estacional o predecir el valor de vida útil de diferentes cohortes de clientes.

Por supuesto, como cualquier otro enfoque analítico, está restringido a juzgar a partir de datos históricos y no puede tener en cuenta nuevos desarrollos en la industria.

Análisis de Sentimientos

Como la IA puede entender bien los textos generados por humanos, es una herramienta excepcionalmente útil para el análisis cualitativo, como el análisis de sentimientos. Puede analizar conversaciones con los clientes para encontrar el sentimiento general hacia tu marca.

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

Transcripciones de Llamadas

Uno de los principales beneficios de la tecnología de IA es que puede transcribir audio a texto bastante bien. En el soporte al cliente, esta función puede ayudar a convertir llamadas con clientes en documentos de texto, lo que potencialmente ahorra horas de tiempo a los empleados.

Estas transcripciones pueden ser analizadas para agregar más datos al CRM y enriquecer su comprensión de la calidad de las interacciones con los clientes por teléfono.

IA en Casos de Uso de Experiencia del Cliente

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

Amazon

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

• Los clientes como tú compraron esto. Al colocar a los clientes en cohortes basadas en su comportamiento, Amazon puede sugerir productos que se ajusten a la cohorte.
• Porque viste esto. Gracias a la analítica predictiva, Amazon puede juzgar cuán probable es que un cliente compre un producto basado en su historial de navegación.
• Podrías necesitar esto pronto. Basado en los patrones de compra de los clientes, Amazon puede recordarles sobre compras recurrentes de sus productos favoritos.

Netflix

Otro ejemplo de recomendaciones de productos que funcionan bien es la plataforma de streaming de video Netflix. Gracias a utilizar aprendizaje automático para analizar los patrones de comportamiento de millones de sus usuarios, puede sugerir contenido no basado en las reseñas de críticos, sino en cómo diferentes cohortes de clientes interactúan con el contenido de video.

También utiliza información sobre las preferencias de los clientes para presentar diferentes miniaturas a ellos. Usando este simple truco de marketing, Netflix puede enmarcar el mismo programa desde diferentes ángulos, presentando la miniatura con la que un usuario es más probable que interactúe.

Banco de América

Banco de América lanzó su asistente virtual, un chat de IA llamado Erica, en 2018. Desde esa fecha, ha ayudado con más de 2 mil 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, conocer los programas del banco y realizar tareas rutinarias como encontrar una transacción específica o hacer una transferencia de dinero. Para preguntas más avanzadas, siempre hay un empleado de la empresa presente y se puede contactar a través del chat.

Este es un gran ejemplo de cómo utilizar la IA en el servicio al cliente al que las empresas deberían aspirar. Especialmente en términos de introducir capacidades agentivas.

EdisonOS

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

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

Esta solución mejora la calidad del autoservicio y baja la barrera de entrada para usuarios menos avanzados.

Futuro de la Experiencia del Cliente Impulsada por IA

La IA es una tecnología en desarrollo activo, tanto en términos de mejora de sus capacidades como en la búsqueda de nuevas aplicaciones para la tecnología existente. Es difícil saber cómo será el espacio de la IA en cinco años, pero aquí hay tres tendencias que probablemente emergerán en los próximos años.

• Elevando el estándar para la CX. Las expectativas de los clientes son altas en la actualidad, pero una adopción más amplia de soluciones de servicio al cliente basadas en IA probablemente elevará aún más el estándar. En particular, es probable que los consumidores desarrollen estándares más altos para la rapidez en la recepción del servicio y el nivel de personalización de las sugerencias.
• IA Agente. En este momento, la mayoría de las organizaciones permiten a los usuarios realizar pedidos a través del sitio web o una aplicación móvil. Con la integración de la IA en el servicio al cliente, es probable que el uso de agentes de IA se convierta en una forma popular de realizar pedidos.
• Potencial para control legislativo. A pesar de que la tecnología de IA aún no ha alcanzado su pico de desarrollo, muchos países ya están pensando en limitarla legislativamente. Es poco probable que los límites potenciales relacionados con los derechos de propiedad intelectual afecten a la IA analítica y de CS, ya que dependen de datos propietarios. Pero podría introducirse legislación sobre los derechos de los trabajadores para limitar la pérdida de empleo debido a la implementación de IA.

Mantente en contacto con las noticias de la industria para ser de los primeros en captar nuevas tendencias antes de que se generalicen y capitalizar sobre ellas.

Conclusión

La tecnología de IA puede elevar la experiencia del cliente que su marca ofrece al expandir las capacidades analíticas con aprendizaje automático y proporcionar un servicio rápido con IA generativa. Sin embargo, no es una tarea fácil implementarlas bien.

Si desea intentar usar IA en la experiencia del cliente en su empresa, comience con soluciones listas para usar que puedan integrar IA con su CRM o software de servicio al cliente. Esto le ayuda a recibir los mayores beneficios de la tecnología de IA sin tener que invertir en desarrollar una solución propia.

Preguntas Frecuentes

¿Qué es la IA en la experiencia del cliente?

La IA en CX aplica el aprendizaje automático y modelos generativos para personalizar los recorridos, automatizar el soporte, predecir necesidades, enrutar solicitudes y asistir a los agentes a través de canales mediante chatbots integrados en CRM, recomendaciones y análisis.

¿Cómo implementar IA para la experiencia del cliente?

Auditar las brechas de CX; centralizar datos limpios en un CRM; lanzar un chatbot de IA y una base de conocimientos; establecer KPIs; realizar una prueba en un canal; agregar límites y transferencia humana; monitorear y luego escalar. Utiliza folk para unificar contactos y flujos de trabajo.

¿Qué métricas de CRM muestran el impacto de la IA en la CX?

Rastrea CSAT, NPS, resolución en el primer contacto, tiempo de respuesta y resolución, contención de IA y desvío de tickets, tasa de abandono y retención, valor de por vida, tasa de conversión y upselling, y costo por contacto.

¿Cuál es la predicción de CRM para 2025?

CRM se inclinará hacia la IA: asistentes agentes, personalización en tiempo real, perfiles de clientes unificados y análisis predictivo. Los equipos priorizarán la velocidad, la retención y el LTV, con una gobernanza más estricta, controles de privacidad y una automatización más amplia a través de los canales.