La IA conversacional ayuda a las empresas a construir relaciones más sólidas con los clientes a través de un diálogo natural y similar al humano que puede responder preguntas, resolver problemas y aumentar la eficiencia.
La IA conversacional está cambiando la forma en que operan las empresas, al analizar e imitar diálogos naturales similares a los humanos. Así es como se ve en acción.
En ventas: después de analizar las videollamadas del equipo con los clientes, la IA conversacional interpreta su sentimiento y sugiere los próximos pasos a seguir para los representantes.
En atención al cliente: la IA conversacional responde a consultas de servicio al cliente fuera del horario laboral, ofreciendo soluciones basadas en interacciones pasadas, con un tono cordial.
En marketing: puede pedirle a la IA conversacional que cree páginas de destino personalizadas para sus clientes, a partir de sus preferencias e historial.
La forma en que las empresas y sus clientes interactúan con la IA ha evolucionado de los chatbots tradicionales a agentes de IA sofisticados capaces de razonar, aprender y actuar por sí mismos con cierta orientación y supervisión humanas. A continuación, se muestra cómo funciona la IA conversacional y qué puede hacer por su organización.
Temas que abordaremos:
La IA conversacional es un tipo de tecnología de inteligencia artificial (IA) que puede comprender y mantener conversaciones con las personas de una forma que imita el diálogo natural. A diferencia de los chatbots más antiguos, que solo responden en función de conocimientos preprogramados, los agentes autónomos que utilizan IA conversacional procesan y responden de una manera que suena natural y genera confianza.
Esta tecnología se ha vuelto esencial en todos los sectores, desde ayudar a los equipos de ventas a generar planes de cierre de negociaciones hasta permitir que las marcas de retail la utilicen para ofrecer productos recomendados, personalizados y relevantes, y que profesionales de la salud confíen en ella para gestionar el historial médico completo de los pacientes.
El 97 % de los ejecutivos afirman sentir una creciente urgencia por integrar herramientas de IA , puesto que la IA conversacional se está convirtiendo en una herramienta esencial en todos los sectores. Al proporcionarle datos y sistemas de gestión de relaciones con los clientes (CRM), la IA conversacional moderna puede comprender el contexto, recordar interacciones anteriores y actuar de forma autónoma.
La IA de Salesforce ofrece una solución fiable y escalable que se integra en nuestra Salesforce Platform. Aplique nuestra IA a los datos de clientes y cree experiencias de IA generativa, predictiva y personalizable que satisfagan todas las necesidades de su empresa sin dejar de lado la seguridad. Incorpore la IA conversacional a cualquier flujo de trabajo, usuario, departamento o sector con Einstein.
La IA conversacional utiliza el aprendizaje automático (ML) y el procesamiento del lenguaje natural (NLP). La IA generativa, que utiliza modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) capaces de generar texto similar al humano, se ha consolidado como una tecnología revolucionaria que permite crear sistemas de IA conversacional más sofisticados.
Una vez que se ha entrenado a la IA para reconocer palabras y frases, puede generar lenguaje natural y responder por sí sola. Después, si desea proporcionar comentarios sobre la respuesta, puede compartirlos; la IA utilizará el aprendizaje automático para mejorar sus respuestas en el futuro.
Este es un ejemplo real de cómo funciona: cuando un cliente solicita actualizar su dirección de envío, la solicitud se convierte en texto legible por la máquina, se procesa mediante NLP y se analiza junto con los datos del cliente. La IA entiende la intención y responde con una confirmación después de actualizar los datos.
Los primeros sistemas de IA conversacional se basaban en reglas fijas y tenían dificultades con las consultas complejas, pero eso está cambiando. Impulsados tanto por LLM como por modelos de lenguaje pequeños especializados, estos sistemas ahora comprenden el contexto, mantienen el flujo conversacional y actúan de forma autónoma.
El procesamiento del lenguaje natural o NLP es la base de la IA conversacional. Utiliza la tokenización para descomponer el texto, realizar un análisis de sentimientos para comprender las emociones y generar lenguaje natural para crear respuestas similares a las humanas. El NLP utiliza el aprendizaje automático para que los sistemas de IA puedan comprender y responder al lenguaje humano. Después, el sistema analiza estos elementos para interpretar los sentimientos (emociones y actitudes), extraer información clave y determinar la intención del usuario.
Los sistemas de NLP modernos también pueden entender el contexto y los matices. Por ejemplo, pueden distinguir entre "necesito devolver este pedido" y "¿cuándo volverá a haber stock del producto que pedí?". El NLP ayuda a la IA a comprender que, si bien ambas frases contienen palabras similares, como "devolver", "volverá" y "pedido", requieren respuestas completamente diferentes. Este contexto, junto con el entrenamiento en la generación de lenguaje, ayuda a la IA a elaborar respuestas que suenen naturales y apropiadas para la situación.
El aprendizaje automático (ML) es lo que permite que la IA conversacional sea verdaderamente inteligente y adaptable. En lugar de seguir reglas estáticas, los algoritmos de IA analizan patrones en grandes cantidades de datos para entender cómo se comunican los humanos y qué respuestas resultan más efectivas. De esta forma, el sistema mejora continuamente con cada interacción, aprende de los intercambios satisfactorios y ajusta su enfoque en función de los comentarios de los usuarios.
Por ejemplo, cuando se integran con plataformas de datos como Data Cloud, los algoritmos pueden analizar las interacciones anteriores con los clientes para comprender qué respuestas condujeron a resultados positivos. La IA puede utilizar esta información práctica para personalizar futuras conversaciones, predecir las necesidades de los usuarios y ofrecer soluciones relevantes de forma proactiva. Los algoritmos también ayudan al sistema a reconocer cuándo una conversación debe derivarse a un representante de servicio humano, lo que garantiza una transición fluida cuando sea necesario.
Cada vez son más las empresas que recurren a la IA para aumentar la satisfacción del cliente y mejorar las operaciones. Las ventajas de la IA son cada vez mayores en una amplia gama de sectores y funciones. Estas son algunas de las principales ventajas que las soluciones de IA conversacional aportan a las empresas:
Los equipos de ventas, servicio, comercio y marketing pueden trabajar más rápido y centrarse en lo realmente importante, como dedicar más tiempo a los clientes, ya que cuentan con un asesor de confianza: una IA conversacional para CRM.
La IA conversacional también está transformando el funcionamiento de las empresas en todos los departamentos, lo que se traduce en flujos de trabajo más eficientes y mejores experiencias para los clientes. Estas son solo algunas de las formas en que las organizaciones están integrando esta tecnología con agentes virtuales para optimizar sus operaciones.
La IA para ventas está cambiando por completo la forma en que los equipos buscan clientes potenciales y cierran negociaciones. La IA conversacional, especialmente a través de herramientas como Agentforce, la capa de agentes de Salesforce Platform, interactúa de forma autónoma con los candidatos, gestiona la calificación inicial y agenda reuniones para los representantes de ventas. Esta tecnología también ayuda a los equipos de ventas a priorizar clientes potenciales, prepararse para las reuniones y mantener una comunicación de seguimiento constante con:
En las operaciones de servicio con IA, la IA conversacional proporciona asistencia omnicanal adaptada a las preferencias de los clientes. Los agentes de IA avanzados pueden gestionar consultas complejas a través de diferentes canales, manteniendo el contexto y personalizando las respuestas según el historial del cliente. Esto permite que los empleados se centren en casos que requieren mayor empatía y capacidad para resolver problemas complejos, mientras los agentes ofrecen:
Con la IA de marketing, los equipos pueden utilizar la IA conversacional para crear campañas más atractivas y personalizadas. Esta tecnología permite analizar los datos de los clientes, optimizar el contenido y automatizar la gestión de campañas, manteniendo una voz de marca coherente en todos los canales. Los beneficios para los equipos de marketing incluyen:
La IA conversacional para el comercio permite a los agentes actuar como asistentes personales de compra, ayudando a los clientes a encontrar productos y a recibir recomendaciones personalizadas. Esta tecnología puede aumentar las tasas de conversión al proporcionar orientación inmediata y personalizada a los clientes durante su proceso de compra, que incluye:
Para los equipos técnicos, integrar la IA conversacional con su plataforma de operaciones agiliza los procesos de desarrollo y mejora la calidad del código. Los desarrolladores pueden trabajar de manera más eficiente, sin despegarse de las prácticas y los estándares de seguridad recomendados, como:
La IA conversacional está transformando los servicios financieros mediante la automatización, sin comprometer la seguridad ni el cumplimiento normativo. Esta tecnología puede hacerse cargo de una amplia variedad de procesos, desde transacciones rutinarias hasta análisis financieros avanzados, entre los que se incluyen:
La IA no solo se ocupa de los tickets de soporte, sino que también ayuda a construir relaciones. Así es como se aplica en los diferentes sectores:
IA empresarial integrada directamente en su CRM. Maximice la productividad en toda la empresa incorporando IA empresarial en todas las aplicaciones, flujos de trabajo e interacciones con los usuarios. Ofrezca a sus equipos las herramientas necesarias para brindar experiencias más impactantes en ventas, servicios, comercio y más, gracias a la asistencia personalizada de la IA.
Aunque la IA conversacional ofrece grandes beneficios, las organizaciones deben afrontar ciertos retos clave para garantizar una implementación eficaz de los agentes de IA. Así es como las empresas están gestionando eficazmente estas preocupaciones, especialmente con el apoyo de tecnologías avanzadas como Agentforce.
La gestión de la información confidencial que comparten los clientes en las conversaciones con la IA requiere unas medidas de seguridad sólidas. Los agentes de IA abordan este desafío mediante protocolos de seguridad de nivel empresarial, cifrado y políticas estrictas de gobernanza de datos. Por ejemplo, el motor de razonamiento Atlas de Agentforce garantiza que cada interacción se base en datos comerciales fiables y cumpla los estándares de seguridad.
Los sistemas de IA pueden reproducir de forma involuntaria los sesgos presentes en los datos de entrenamiento. Para evitarlo, las plataformas modernas de IA conversacional deben supervisar y auditar regularmente las respuestas generadas, además de entrenarse con conjuntos de datos diversos que representen a todos los grupos de usuarios. También es fundamental establecer directrices claras para el uso de un lenguaje inclusivo, junto con salvaguardas integradas que eviten resultados discriminatorios.
Es común preocuparse por la posibilidad de que la IA sustituya puestos de trabajo, pero la IA conversacional está diseñada para potenciar las capacidades humanas, no para reemplazarlas. Para implementar con éxito estos cambios y promover la adopción de la tecnología, conviene elaborar un plan de comunicación que aclare la función de la IA como herramienta de apoyo y no como sustituto de los empleados.
Los programas de formación ayudarán al personal a trabajar eficazmente junto a la IA y les mostrarán cómo puede liberarles de ciertas cargas para que puedan centrarse en tareas de alto valor que requieren inteligencia emocional y toma de decisiones complejas. Además, es importante establecer un sistema continuo para medir y compartir las mejoras en productividad derivadas de la adopción de la IA.
Garantizar respuestas coherentes y precisas es clave para mantener la confianza del usuario. Los sistemas agénticos como Agentforce abordan esta necesidad mediante la supervisión continua del rendimiento de la IA, rutas de escalamiento hacia agentes humanos, actualizaciones periódicas que mejoran la precisión de las respuestas y funciones de prueba que garantizan un funcionamiento continuo y fiable. Los programas de formación ayudarán al personal a trabajar eficazmente junto a la IA y les mostrarán cómo puede liberarles de ciertas cargas para que puedan centrarse en tareas de alto valor que requieren inteligencia emocional y toma de decisiones complejas. Además, es importante establecer un sistema continuo para medir y compartir las mejoras en productividad derivadas de la adopción de la IA.
Si le interesa la IA conversacional, el siguiente paso es explorar los agentes de IA. Incluso puede experimentar y crear el suyo propio. Impulsados por LLM, los agentes se integran con los CRM y ayudan a los equipos a gestionar tareas, analizar datos y conectar flujos de trabajo sin esfuerzo.
El interés por adoptar la IA conversacional está creciendo, junto con su potencial de retorno de la inversión . Para dar el siguiente paso, evalúe las necesidades de su empresa y explore cómo la IA conversacional puede ayudar a su equipo a ser más productivo y a atender mejor a los clientes. Descubra cómo puede ayudarle Agentforce.
