Conceptos

Redefiniendo las conversaciones con los clientes: Guía completa de la IA conversacional

Gabriella
30 de noviembre de 2023
Chatbot vs. IA conversacional: ¿cuál es mejor para tu negocio?

La IA conversacional ha entrado en el chat y está aquí para redefinir las conversaciones con los clientes. Gracias a sus capacidades avanzadas, las conversaciones automatizadas que solían basarse en reglas y guiones se han vuelto dinámicas e intuitivas. Pero, ¿qué significa esto para las empresas?

Esta guía le guiará a través de todo lo que necesita saber sobre la IA conversacional para las conversaciones con los clientes. Aprenderá qué es, cómo funciona y sus diferencias con los chatbots convencionales. A continuación, exploraremos cómo está redefiniendo las conversaciones con los clientes, las formas de implementarla y las mejores prácticas para utilizarla con eficacia.

¿Qué es la IA conversacional?

La inteligencia artificial (IA) conversacional se refiere al uso de tecnologías de IA para simular conversaciones similares a las humanas. Utiliza grandes volúmenes de datos y una combinación de tecnologías para entender y responder al lenguaje humano de forma inteligente.

Lo mejor de todo es que la IA aprende y mejora sus respuestas en cada interacción, al igual que lo hace un ser humano. Algunos ejemplos rudimentarios de inteligencia artificial conversacional que quizá conozcas son los chatbots y los agentes virtuales.

Antes de explorar cómo ha evolucionado esta tecnología, veamos cómo funciona la IA conversacional avanzada.

¿Cómo funciona la IA conversacional?

La IA conversacional combina tecnologías como el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y el aprendizaje automático (AM) para ayudar a los sistemas de software a imitar las interacciones humanas.

La PNL dota a estos sistemas de la capacidad de comprender, interpretar y generar lenguaje humano. Traduce los matices de las conversaciones humanas a un lenguaje comprensible para el software, lo que le permite interactuar con los humanos de forma más natural.

Mientras tanto, el ML permite a estos sistemas aprender y mejorar a partir de datos y experiencias. Analiza patrones de conversación y utiliza estos conocimientos para hacer predicciones y tomar decisiones con conocimiento de causa. A medida que estos sistemas procesan y analizan más datos, su capacidad para hacer predicciones precisas aumenta con el tiempo.

Estas dos tecnologías se alimentan mutuamente en un ciclo continuo, mejorando constantemente los algoritmos de IA. He aquí un ejemplo de cómo funciona en las conversaciones con los clientes.

La IA conversacional combina tecnologías como el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y el aprendizaje automático (AM) para ayudar a los sistemas de software a imitar las interacciones humanas. El PLN permite a los sistemas de software comprender, interpretar y generar lenguaje humano. Traduce los matices de las conversaciones humanas a un lenguaje que los sistemas informáticos pueden entender, lo que les permite interactuar con los humanos de forma más natural. El ML, por su parte, permite a los sistemas de software aprender y mejorar a partir de datos y experiencias. Analiza patrones de conversación y los utiliza para hacer predicciones y tomar decisiones con conocimiento de causa. La capacidad del sistema de software para hacer predicciones precisas mejora a medida que procesa y analiza más datos a lo largo del tiempo. Estas dos tecnologías se alimentan mutuamente en un ciclo continuo, mejorando constantemente los algoritmos de IA. He aquí un ejemplo de cómo funciona en las conversaciones con los clientes. Supongamos que un cliente pregunta por su producto en WhatsApp. En primer lugar, la IA lee el mensaje, lo analiza y entiende lo que el cliente está buscando realmente.  A continuación, propone una respuesta basada en su comprensión. No se limita a escupir respuestas preescritas, sino que las elabora sobre la marcha. Mientras interactúa con los clientes, aprende de sus respuestas para mejorar su precisión con el tiempo.
¿Cómo funciona la IA conversacional?

Supongamos que un cliente pregunta por su producto en WhatsApp. En primer lugar, la IA lee el mensaje, lo analiza y entiende qué busca realmente el cliente.

A continuación, elabora una respuesta basada en su comprensión. No se limita a escupir respuestas preescritas, sino que las elabora sobre la marcha. Mientras interactúa con los clientes, aprende de sus respuestas para mejorar su precisión con el tiempo.

Ahora que ya sabe cómo funciona, responderemos a una pregunta popular: ¿Qué diferencia a la IA conversacional de los chatbots convencionales?

Chatbot convencional frente a IA conversacional

En pocas palabras, las actuales tecnologías de IA conversacional suponen una importante evolución con respecto a los chatbots convencionales.

Los chatbots tradicionales se basan en reglas y guiones predefinidos, por lo que sus respuestas se limitan a una estrecha gama de entradas. Pueden responder fácilmente a preguntas sencillas y predecibles, pero les cuesta responder a peticiones complejas o inesperadas.

La IA conversacional, que emplea tecnologías avanzadas como ML y NLP, genera dinámicamente respuestas basadas en las entradas del usuario en lugar de limitarse a un guión establecido. Extrae respuestas de la amplia base de conocimientos de la IA para tratar una gama más amplia de temas y adaptarse a preguntas ambiguas o contextualizadas.

Cuál es el diferenciador clave de la inteligencia artificial conversacional ai: Las tecnologías de IA conversacional actuales suponen una evolución significativa con respecto a los chatbots convencionales.  Los chatbots tradicionales funcionan sobre la base de reglas y guiones predefinidos, por lo que sus respuestas se limitan a una estrecha gama de entradas. Pueden responder fácilmente a preguntas sencillas y predecibles, pero les cuesta responder a peticiones complejas o inesperadas. La IA conversacional, que emplea tecnologías avanzadas como ML y NLP, genera dinámicamente respuestas basadas en las entradas del usuario en lugar de limitarse a un guión establecido. Extrae las respuestas de la amplia base de conocimientos de la IA para tratar una gama más amplia de temas y adaptarse a preguntas ambiguas o contextualizadas. Además, los sistemas de IA son más hábiles a la hora de reconocer y adaptarse a diversos matices lingüísticos, como la jerga, los modismos o los dialectos regionales. Esto les da la capacidad de tener interacciones más parecidas a las humanas. En resumen, mientras que los chatbots convencionales se basan en reglas y tienen un alcance limitado, los sistemas de IA conversacional ofrecen un enfoque más flexible y adaptable, proporcionando una experiencia conversacional similar a la interacción humana.
IA conversacional frente a chatbot: ¿Cuál es el factor diferenciador clave de la inteligencia artificial (IA) conversacional?

Además, los sistemas de IA son más hábiles a la hora de reconocer y adaptarse a diversos matices lingüísticos, como la jerga, los modismos o los dialectos regionales. Esto les permite tener interacciones más parecidas a las humanas.

En resumen, mientras que los chatbots convencionales se basan en reglas y tienen un alcance limitado, los sistemas de IA conversacional ofrecen un enfoque más flexible y adaptable, proporcionando una experiencia conversacional similar a la interacción humana.

Entonces, ¿necesitan las empresas la IA conversacional para las conversaciones con los clientes? Exploraremos la respuesta en la siguiente sección.

Por qué la IA conversacional está revolucionando las conversaciones con los clientes

Antes de hablar de las ventajas de la IA conversacional, hay que entender su importancia en la comunicación con los clientes. Hoy en día, las conversaciones con los clientes pueden producirse a través de varios canales, como llamadas telefónicas, correos electrónicos y aplicaciones de mensajería.

Con la creciente preferencia por las aplicaciones de mensajería frente al correo electrónico o las llamadas, estos canales han presentado oportunidades para que las empresas capten, deleiten y conviertan. De hecho, un estudio revela que el 75 % de los clientes realiza una compra después de chatear en una aplicación de mensajería, lo que pone de relieve su eficacia como herramienta de conversión.

"Aunque los canales de mensajería ofrecen numerosas oportunidades, las empresas suelen dudar en utilizarlos como parte de su estrategia de atención al cliente. Esto se debe a que gestionar grandes volúmenes de conversaciones puede resultar complicado y no quieren sacrificar la calidad del servicio.

Aquí es donde la IA conversacional añade valor al proporcionar respuestas rápidas y de alta calidad a una escala mucho mayor y con un coste menor", afirma Gerardo Salandra, cofundador y CEO de respond.io, también presidente de la Sociedad de Inteligencia Artificial de Hong Kong.

Entendido esto, exploremos con más detalle cómo la IA conversacional puede beneficiar sustancialmente a su negocio.

Ventajas de la IA conversacional

Gartner predice que para 2026, una de cada 10 interacciones con agentes será automatizada y las implementaciones de IA conversacional dentro de los centros de contacto reducirán los costes laborales de los agentes en 80.000 millones de dólares.

Imagine un equipo de 10 agentes dedicados a ofrecer respuestas de alta calidad, pero limitados a gestionar un puñado de conversaciones simultáneamente. Implementar la IA conversacional transforma este escenario de forma drástica.

A diferencia de los agentes humanos, la IA conversacional funciona las veinticuatro horas del día, proporcionando asistencia constante a los clientes de todo el mundo, independientemente de las zonas horarias. Además, su capacidad para traducir y responder en varios idiomas amplía su alcance global, rompe las barreras lingüísticas y amplía la base de clientes.

Lo mejor de todo es que la IA hace todo esto manteniendo respuestas de alta calidad a una escala mucho mayor. Puede gestionar cientos de conversaciones simultáneamente, de forma más eficiente y con un coste reducido.

Gartner predice que, para 2026, una de cada 10 interacciones con agentes estará automatizada y las implementaciones de IA conversacional en los centros de contacto reducirán los costes laborales de los agentes en 80.000 millones de dólares. Imagine un equipo de 10 agentes dedicados a proporcionar respuestas de alta calidad pero limitados a gestionar un puñado de conversaciones simultáneamente. La implantación de la IA conversacional transforma drásticamente este escenario. A diferencia de los agentes humanos, la IA conversacional funciona las veinticuatro horas del día, proporcionando asistencia constante a los clientes de todo el mundo, independientemente de las zonas horarias. Además, su capacidad para traducir y responder en varios idiomas amplía su alcance global, rompe las barreras lingüísticas y amplía la base de clientes. Lo mejor de todo es que la IA hace todo esto manteniendo respuestas de alta calidad a una escala mucho mayor. Puede gestionar cientos de conversaciones simultáneamente, con mayor eficacia y a un coste reducido. En apoyo de esta afirmación, un estudio revela que la mitad de los 300 líderes de centros de contacto encuestados y IT declararon que la IA conversacional ha ayudado a reducir los costes operativos. Dado que la IA gestiona automáticamente hasta el 87% de las interacciones rutinarias con los clientes, reduce significativamente la necesidad de intervención humana, al tiempo que mantiene la calidad a la par que las interacciones humanas. Esto también se tradujo en un aumento del 94% en la productividad de los agentes, y el 92% de los responsables de centros de contacto y IT informaron de una resolución más rápida de los problemas de los clientes. Evidentemente, este cambio hacia la IA conversacional trasciende la reducción de costes. Mejora significativamente la eficiencia en la gestión de grandes volúmenes de conversaciones y ayuda a los agentes a gestionar con eficacia las conversaciones de alto valor. Además, la combinación de IA y agentes humanos garantiza que las interacciones con los clientes sean empáticas y personalizadas. Como los clientes reciben respuestas rápidas y precisas que satisfacen sus necesidades, las empresas pueden mejorar la satisfacción del cliente y aumentar las tasas de conversión. Esto, a su vez, da a las empresas una ventaja competitiva, fomentando el crecimiento y superando a sus competidores.
Ventajas de la IA conversacional

En apoyo de esta afirmación, un estudio revela que la mitad de los 300 líderes de centros de contacto y IT encuestados afirman que la IA conversacional ha contribuido a reducir los costes operativos.

Como la IA gestiona automáticamente hasta el 87% de las interacciones rutinarias con los clientes, reduce significativamente la necesidad de intervención humana, al tiempo que mantiene una calidad equiparable a la de las interacciones humanas. Esta eficiencia se tradujo en un aumento de la productividad de los agentes y una resolución más rápida de los problemas de los clientes.

Evidentemente, esta tendencia trasciende la reducción de costes. Aumenta significativamente la eficiencia en la gestión de grandes volúmenes de conversaciones y ayuda a los agentes a gestionar con eficacia las conversaciones de alto valor.

Además, la combinación de IA y agentes humanos garantiza que las interacciones con los clientes sean empáticas y personalizadas. Como los clientes reciben respuestas rápidas y precisas que satisfacen sus necesidades, las empresas pueden mejorar la satisfacción del cliente y aumentar las tasas de conversión.

Esto, a su vez, proporciona a las empresas una ventaja competitiva, fomentando el crecimiento y superando a sus competidores. Una vez analizadas las ventajas, veamos los retos y las limitaciones.

Retos y limitaciones de la IA conversacional

La incorporación de la IA conversacional a las interacciones con los clientes presenta varios retos a pesar de su potencial para agilizar la comunicación.

Una limitación importante es la dificultad de la IA para captar los matices de la comunicación humana, como el sarcasmo, el contexto cultural y el tono emocional. Esto resulta especialmente evidente en situaciones que requieren una gran inteligencia emocional, en las que la supervisión humana es indispensable.

Incorporar la IA conversacional a las interacciones con los clientes presenta varios retos a pesar de su potencial para agilizar la comunicación. Una limitación importante es la dificultad de la IA para captar los matices de la comunicación humana, como el sarcasmo, el contexto cultural y el tono emocional. Esto resulta especialmente evidente en situaciones que requieren una gran inteligencia emocional, en las que la supervisión humana es indispensable. Además, basarse en amplios conjuntos de datos plantea problemas de privacidad y seguridad de los clientes. Cumplir normativas como el GDPR y la CCPA es esencial, pero también lo es satisfacer las expectativas de los clientes en cuanto al uso ético de los datos. Las empresas deben asegurarse de que las tecnologías de IA cumplen la legislación y son transparentes e imparciales para mantener la confianza. La aprensión de los clientes también plantea un desafío, a menudo debido a las preocupaciones sobre la privacidad de los datos y la capacidad de la IA para responder a consultas complejas. Para mitigar este problema es necesario comunicar con transparencia las capacidades de la IA y adoptar medidas sólidas de protección de datos para tranquilizar a los clientes.
Retos y limitaciones de la IA conversacional

Además, basarse en amplios conjuntos de datos plantea problemas de privacidad y seguridad de los clientes. Cumplir normativas como el GDPR y la CCPA es esencial, pero también lo es satisfacer las expectativas de los clientes en cuanto al uso ético de los datos. Las empresas deben asegurarse de que las tecnologías de IA cumplen la legislación y son transparentes e imparciales para mantener la confianza.

La aprensión de los clientes también supone un reto, a menudo debido a la preocupación por la privacidad de los datos y la capacidad de la IA para responder a consultas complejas. Para mitigar este problema es necesario informar con transparencia sobre las capacidades de la IA y adoptar medidas sólidas de protección de datos para tranquilizar a los clientes.

Ahora que ya tienes toda la información esencial sobre la IA conversacional, es hora de ver cómo implementarla en las conversaciones con los clientes y las mejores prácticas para utilizarla con eficacia.

Cómo utilizar la IA conversacional en las conversaciones con los clientes

La integración de la IA conversacional en las interacciones con los clientes va más allá de la simple elección de una plataforma adecuada: también implica una serie de pasos esenciales.

Esta sección responde a ¿qué es un ejemplo de IA conversacional? La integración de la IA conversacional en las interacciones con los clientes va más allá de la simple elección de una plataforma de IA conversacional adecuada. Aunque la plataforma adecuada puede simplificar el proceso, la implementación completa de la IA conversacional también implica una serie de otros pasos esenciales. El proceso consta de cinco etapas clave: identificar los objetivos empresariales, investigar las capacidades de IA conversacional que se necesitan, garantizar la compatibilidad con la pila tecnológica existente, elegir la plataforma de IA adecuada y crear y entrenar el sistema de IA.
Aplicación de la IA conversacional en las conversaciones con los clientes

El viaje consta de cinco etapas clave:

  1. Identificar los objetivos empresariales
  2. Investigue las capacidades que necesita
  3. Garantizar la compatibilidad con su pila tecnológica actual
  4. Elija la plataforma de IA adecuada
  5. Entrene a la IA para que se alinee con sus objetivos

Veamos cómo superar estas etapas para implantar con éxito la IA conversacional.

Identifique sus objetivos

Empiece por definir claramente los objetivos empresariales específicos que pretende alcanzar con la IA conversacional. Señale las áreas en las que puede aportar más valor, ya sea en marketing, ventas o atención al cliente.

Por ejemplo, sus objetivos pueden incluir la gestión automática de grandes volúmenes de conversaciones, la mejora de la interacción con el cliente, la resolución eficaz de casos, la personalización de los recorridos de compra, la entrega de información precisa, etc.

Sus objetivos le servirán de hoja de ruta para seleccionar las herramientas de IA adecuadas y adaptarlas a sus necesidades específicas. Con sus objetivos claramente definidos, el siguiente paso es investigar las capacidades específicas que debe poseer su plataforma de IA conversacional.

Investigue e identifique las capacidades que necesita

En función de sus objetivos, considere si los chatbots convencionales son suficientes o si su empresa requiere capacidades avanzadas de IA. Tenga en cuenta que algunos proveedores pueden etiquetar los chatbots tradicionales como "potenciados por IA" a pesar de carecer de tecnologías como NLP y ML.

Algunas de las capacidades que aporta la IA conversacional son la adaptación de las interacciones con los datos del cliente, el análisis de compras anteriores para obtener recomendaciones, el acceso a sus bases de conocimientos para obtener respuestas precisas y mucho más.

Una vez que entienda claramente las características que necesita, un factor crucial a tener en cuenta antes de elegir una plataforma de IA conversacional es su compatibilidad con su pila de software actual.

Evaluar la compatibilidad con la pila tecnológica existente

Al considerar una plataforma de IA conversacional, asegúrese de que puede integrarse perfectamente con su software existente, como sus plataformasCRM o de comercio electrónico. Esto garantiza un flujo de trabajo fluido y evita problemas de integración.

Una vez que entienda claramente sus necesidades y cómo encajan con sus sistemas actuales, el siguiente paso es seleccionar la mejor plataforma para su negocio.

Elegir la plataforma de IA conversacional adecuada

Seleccionar la plataforma de IA conversacional adecuada es fundamental, ya que su empresa dependerá en gran medida de ella para gestionar las conversaciones con los clientes. Si su empresa está creciendo rápidamente, busque una solución que sea escalable y adaptable a futuras necesidades y avances tecnológicos.

La plataforma adecuada debe ofrecer todas las funciones que necesita, facilidad de integración, soporte sólido para grandes volúmenes de conversación y flexibilidad para evolucionar con su negocio.

Y lo que es más importante, la plataforma debe cumplir las normativas globales de protección de datos como GDPR y CCPA, garantizando una sólida privacidad y seguridad de los datos. Una vez elegida la plataforma adecuada, el siguiente paso es centrarse en la formación de la IA.

Entrene a la IA para que se adapte a sus objetivos empresariales

Dependiendo de la plataforma que elija, puede entrenar a su agente de IA para que refleje la eficiencia de sus mejores agentes humanos. Puede integrar la IA en los flujos de trabajo actuales, permitiéndole actuar como respuesta inicial para gestionar consultas rutinarias y dirigir conversaciones más complejas o delicadas a agentes humanos.

Además, es fundamental entrenar a la IA para que ofrezca respuestas precisas. Esto implica proporcionarle información actualizada, a menudo procedente de recursos existentes, como artículos de su base de conocimientos o preguntas frecuentes. Esto garantiza que la IA siga siendo relevante y eficaz a la hora de responder a las consultas de los clientes y, en última instancia, le ayude a alcanzar sus objetivos empresariales.

Ahora que ya sabe lo que necesita para implementar la IA conversacional en la conversación con el cliente, veamos algunas de las mejores prácticas.

Buenas prácticas para el uso de la IA conversacional

Incorporar la IA conversacional a su estrategia de atención al cliente puede mejorar significativamente la eficiencia y la satisfacción del cliente.

Incorporar la IA conversacional a su estrategia de atención al cliente puede mejorar significativamente la eficiencia y la satisfacción del cliente. Sin embargo, para sacar el máximo partido de esta tecnología, es importante seguir ciertas prácticas recomendadas.
Mejores prácticas de IA conversacional

Sin embargo, para sacar el máximo partido de esta tecnología, es importante seguir ciertas prácticas recomendadas.

Adapte la personalidad de la IA al tono de su marca

Al alinear la personalidad de la IA con el tono de su marca, mejora la experiencia del cliente, haciendo que las conversaciones sean más personales y cercanas. Este enfoque no solo refuerza la identidad de su marca, sino que también fomenta una mayor conexión con su público.

Una vez adaptada la personalidad de la IA al tono de su marca, exploremos ahora otra buena práctica crucial: la evaluación y la formación continuas.

Evalúe y eduque continuamente a su IA

La eficacia de la IA conversacional depende de su capacidad de aprendizaje y adaptación. Evalúa continuamente su rendimiento para asegurarte de que alcanza tus objetivos y mantenla actualizada con nueva información.

Las actualizaciones periódicas de sus conocimientos garantizan que la IA siga siendo pertinente y eficaz en el manejo de las diversas interacciones con los clientes. Este proceso continuo de evaluación y formación es fundamental, pero también es importante reconocer las situaciones en las que la intervención humana es más apropiada.

Sepa cuándo pasar a agentes humanos

A pesar de la sofisticación de la IA, algunas cuestiones complejas o delicadas pueden requerir la intervención humana. Incorpore una vía de escalada fluida a agentes humanos en tales escenarios, garantizando que la transición sea fluida y que los agentes tengan acceso rápido al contexto de la interacción.

Esto nos lleva a la siguiente mejor práctica: formar a agentes humanos para que aprovechen las herramientas de IA.

Formar agentes humanos para aprovechar la IA

En función de las características de la plataforma que elija, puede proporcionar a los agentes sofisticadas herramientas de IA para mejorar sus interacciones con los clientes. Tomemos como ejemplo respond.io .

Respond AI Las instrucciones pueden ayudar a los agentes a refinar sus mensajes, garantizando la claridad y precisión de la comunicación. También pueden traducir los mensajes a distintos idiomas, reduciendo las posibles barreras lingüísticas.

Además, herramientas como AI Assist pueden cambiar las reglas del juego al proporcionar a los agentes un acceso rápido a la información pertinente. Este rápido acceso a la información permite a los agentes responder con rapidez y precisión a las consultas de los clientes, mejorando los tiempos de respuesta y contribuyendo a una experiencia del cliente más satisfactoria.

Principales conclusiones

La IA conversacional está a la vanguardia de una nueva era en la relación con los clientes, ofreciendo un cambio revolucionario respecto a los métodos de comunicación tradicionales.

Como hemos analizado en esta guía, la integración de tecnologías avanzadas de IA conversacional permite a las empresas llevar a cabo interacciones con los clientes más dinámicas, intuitivas y personalizadas. A diferencia de los chatbots convencionales, ofrecen una gran capacidad de comprensión y adaptabilidad, lo que permite mantener conversaciones que realmente resuenan con los clientes.

Aunque esta tecnología transformadora no está exenta de desafíos, la trayectoria de la IA conversacional es innegablemente ascendente, evolucionando continuamente para superar estas limitaciones.

"La IA se encuentra por fin en la fase en la que las empresas pueden mantener la calidad del servicio a una escala significativamente mayor y con costes reducidos. Por tanto, las empresas que la adopten primero tendrán una enorme ventaja sobre sus competidores", afirma Gerardo Salandra.

En un mundo en el que las expectativas de los clientes aumentan constantemente, ceñirse a los métodos tradicionales podría retrasar a una empresa. La IA conversacional no es solo una herramienta para el presente, sino una inversión para un futuro en el que las interacciones fluidas, inteligentes y empáticas con los clientes sean la norma.

Preguntas frecuentes

¿Qué es la IA conversacional?

La IA conversacional es un tipo de inteligencia artificial (IA) que puede simular una conversación humana. Es posible gracias al procesamiento del lenguaje natural (PLN), un campo de la IA que permite a los ordenadores comprender y procesar el lenguaje humano, y a los modelos básicos de Google que potencian las nuevas capacidades de la IA generativa.

¿Cuál es el futuro de la IA conversacional?

El futuro de esta tecnología pasa por ser más avanzada, parecida a la humana y consciente del contexto, lo que permitirá interacciones fluidas en diversos sectores. Tenemos un blog dedicado que aporta algo de luz a esta apasionante cuestión.

¿Cómo planificar una estrategia de IA conversacional?

Empiece por definir claramente sus objetivos y su público objetivo y, a continuación, elija la tecnología y las plataformas adecuadas que se ajusten a sus objetivos. A continuación, utilice flujos de diálogo atractivos y adaptados al contexto, y pruebe y perfeccione continuamente en función de los comentarios de los usuarios y los datos de interacción.

¿Qué debo buscar en un software de IA conversacional?

Busque la capacidad de integrarse con sus sistemas actuales. También es crucial tener en cuenta la experiencia del usuario, las opciones de personalización y la escalabilidad del software para adaptarse a las crecientes necesidades de la empresa.

¿Necesita orientación para seleccionar la mejor plataforma de IA conversacional para su empresa? Nuestro detallado artículo le proporcionará la información que necesita. Y si está listo para embarcarse en la mejora de las conversaciones con los clientes mediante IA, comience su viaje con respond.io, un software de gestión de conversaciones con clientes basado en IA: ¡pruébelo gratis hoy mismo!

Lecturas complementarias

Si quieres saber más sobre la inteligencia artificial conversacional para las conversaciones con los clientes, aquí tienes algunos artículos que te pueden interesar.

Gabriella
Redactor de contenidos
Gabriella es redactora de contenidos en respond.io, especializada en WhatsApp desde 2022. Su profundo conocimiento de las aplicaciones de mensajería, el sector SaaS y el comportamiento de los clientes hace que sus artículos sean guías indispensables para las empresas con conocimientos tecnológicos.
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