EscucharYa conocemos los chatbots para consultas de servicios bancarios o en el operador de telecomunicaciones. Sabemos que operan con inteligencia artificial (IA). En teoría deberían facilitar la atención de clientes. ¿Lo logran?
Cada vez que me enfrento a uno de esos chatbots, las preguntas, las consultas y lo que necesito me lo termina resolviendo un agente humano. En todas, el chatbot tuvo que “escalar la consulta”. ¿Resultado?
Perdí tiempo. Cuando necesito hacer una pregunta al banco o al operador ya sé que perderé una hora o más de mi día. Además, si el primer ejecutivo de atención al cliente —que normalmente está resolviendo situaciones de varios clientes— sobrepasó el tiempo asignado, la llamada pasa a otro ejecutivo. Y a empezar de nuevo.
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Otra vez hay que explicar, detallar, traducir, señalar y repetir lo mismo al nuevo. Es como si el servicio estuviera diseñado para desalentarlo a uno a plantear un problema, solicitar le aclaren una duda e, incluso, pedir un nuevo servicio.
Los Agentes de IA prometen ser otra cosa y presentan otros desafíos para usuarios y empresas. Serán el paso más próximo.
En este 2025 se espera una mayor utilización de plataformas como Chat GPT, Gemini y Copilot y la mayor incorporación de estas tecnologías en aplicaciones y soluciones tradicionales.
Por ejemplo, la plataforma de aprendizaje móvil, Duolingo, anunció la disponibilidad de la videollamada en los dispositivos Android y la incorporación de IA para aprender cinco idiomas. Según la firma, hablar con un compañero de IA facilita que los usuarios se sientan más cómodos practicando la conservación.
Pero lo que más se espera es la irrupción de los Agentes de IA.
Chatbot versus Agentes de IA
Los chatbots tradicionales se basan en reglas, preguntas y respuestas estructuradas y predefinidas; están limitados a interacciones simples, requieren actualizaciones manuales y tienen una pizca de aprendizaje.
Los Agentes de IA utilizan razonamiento avanzado y generan respuestas basadas en contexto y conocimientos relevantes, ofrecen interacciones más complejas y personalizadas, tienen capacidad para entender intenciones, analizar emociones y manejar tareas multietapa y aprenden continuamente de interacciones previas.
Son sistemas inteligentes y autónomos diseñados para realizar tareas complejas sin intervención humana constante. Pueden definirse como programas de software capaces de percibir su entorno, aprender y actuar de manera independiente para cumplir objetivos específicos.
Los Agentes de IA son capaces de tomar decisiones por sí mismos y ejecutar tareas sin supervisión continua (autonomía), utilizan tecnologías como procesamiento del lenguaje natural y aprendizaje automático para mejorar constantemente (aprendizaje) y pueden operar en diversos campos como atención al cliente, programación de citas, y resolución de problemas (resolución).
Los agentes de IA pueden asistir a los usuarios con la automatización de tareas repetitivas (liberando tiempo al gestionar procesos rutinarios), soporte en centros de contacto (para resolver consultas, programar citas y ofrecer atención 24/7), asistencia multilingüe (pueden comunicarse en varios idiomas con mayor consistencia) y sugerencias de soluciones basadas en datos.
Hay varios tipos de Agentes de IA: desde los de
—Reflejos Simples (responden inmediatamente a estímulos, funcionan con reglas predefinidas de condición-acción, no tienen memoria de eventos pasados, como el termostato que enciende el aire acondicionado al superar cierta temperatura).
—Basados en modelos (mantienen un modelo interno del entorno, pueden “pensar” las consecuencias de sus acciones y utilizan un historial de percepciones para tomar decisiones, como el coche autónomo que analiza velocidad y distancia para frenar).
—Basados en objetivos (actúan para alcanzar metas específicas y adaptan sus acciones según las consecuencias futuras, como el robot que navega por un almacén eligiendo la ruta más eficiente)
—Basados en utilidad (evalúan la deseabilidad de diferentes resultados para maximizar el beneficio esperado, como un asesor de inversiones que compara opciones de inversión.
—De Aprendizaje (que aprenden y mejoran con la experiencia y utilizan técnicas de aprendizaje automático, como el filtro de spam que identifica nuevos tipos de correo basura)
Por supuesto que ya usted conoce algunos de estos Agentes de IA: Alexa, Siri y Google Assistant, los cuales combinan varios de los tipos indicados.
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Todos estos agentes, al automatizar tareas repetitivas, aumentan la productividad personal. También pueden tener gestión inteligente de calendarios, procesamiento rápido de grandes volúmenes de información y resolución de trámites administrativos sin intervención humana.
Los agentes podrán analizar preferencias individuales, ofrecer recomendaciones precisas, adaptar interacciones según el contexto del usuario y aprender constantemente de cada interacción.
Aplicaciones prácticas
Un ejemplo práctico sería un agente de IA que puede concertar una cita médica, hablar con el paciente, encontrar un horario mutuamente aceptable y confirmar la reserva sin intervención humana directa.
Es decir: cuando usted requiere una cita, le indica al Agente de IA para cuándo la requiere o le pregunta las alternativas existentes; el Agente de IA se encarga de llenar por usted la información necesaria en lugar de tener que ir completando el formulario.
Los Agentes de IA también brindarían asistencia en compras en línea realizando sugerencias de productos en tiempo real y basadas en historial de compras, además de orientar al cliente a promociones específicas según perfil del cliente.
En una casa o en un edificio podrían establecer el nivel de iluminación de forma personalizada, fijar la temperatura del ambiente, programar la música o gestionar aromatizadores electrónicos según el perfil del cliente.
A un ejecutivo de ventas le permitiría llenar una orden de pedido o de ventas con solo dictar los datos básicos del acuerdo con el cliente. ¿Cuánto dura usted actualmente llenando una orden de esas?
Otro Agente de IA seguiría el proceso dentro de la empresa: preparación del pedido, asignación de rutero para entrega, envío de mensajes al cliente de estado de la entrega, factorización y cobro electrónico.
Pienso, por ejemplo, en la cita de la peluquería.
Actualmente realizo la solicitud de cita por medio de WhatsApp. Luego tengo que esperar a que la persona a cargo me confirme si el día y la hora que le solicite está disponible. Ya estoy acostumbrado a que responda horas después.
Es normal que le tenga que enviar otro mensaje para verificar que lean el primer mensaje, después de esperar.
Cuando al fin responde, si no hay espacio para el día y hora solicitados, la personas encargada me ofrece otra hora. Le respondo. Luego debo esperar que me confirme.
La semana pasada eso duró casi tres horas.
Y eso que el primer mensaje lo envío cuando sé que no están en la hora de almuerzo, pues en ese rato no hay nadie.
¿Cuántos clientes se pierden así?
De hecho, esta vez pensé que podría haber hecho la cita o podría haber llegado sin cita a otra barbería situada en un centro comercial al que fui porque tenía otros mandados.
Con el Agente de IA la promesa es que, al comunicarme, el sistema me identifica y me responde ofreciendo alternativas de acuerdo a mi historial: día y horas preferidos y más habituales, así como asignación de barbero.
¿Será?
