Cómo los líderes de los centros de contacto están avanzando más allá de los chatbots y la contención hacia la IA agéntica y la resolución integral para los clientes.
9 min de lectura
Publicado el 28 de junio de 2023
La IA en el servicio de atención al cliente es el uso de la inteligencia artificial, incluidos el procesamiento del lenguaje natural, el aprendizaje automático y el razonamiento agéntico, para ayudar a los centros de contacto a gestionar los intercambios con los clientes más rápido y a gran escala.
Los líderes de los centros de contacto están sometidos a más presión que nunca para actuar. Pero la presión para implementar y la confianza en cómo hacerlo de manera eficaz son dos cosas distintas.
Esta guía está dirigida a responsables de centros de contacto y directores de CX que quieren ir más allá del ruido y comprender qué implica realmente la IA en el servicio de atención al cliente: las capacidades que importan, los resultados que pueden medir y las preguntas que deberían plantearse antes de elegir una plataforma. Zoom Virtual Agent ofrece a los equipos de centros de contacto una forma de automatizar la resolución mediante autoservicio en los canales de voz y digitales, gestionar solicitudes complejas mediante IA agéntica y escalar a agentes en directo cuando el siguiente paso adecuado sea recibir ayuda de una persona.
Desde la automatización del autoservicio hasta la asistencia en tiempo real para agentes, esto es lo que caracteriza a la IA moderna en servicio de atención al cliente y cómo evaluarla para su equipo.
La IA en el servicio de atención al cliente es el uso de la inteligencia artificial, tecnologías que incluyen el procesamiento del lenguaje natural, el aprendizaje automático y el razonamiento agéntico, para ayudar a los centros de contacto a gestionar los intercambios con los clientes más rápido, con más precisión y a gran escala. Estos sistemas comprenden la intención del cliente, recuperan información relevante, ejecutan tareas en los sistemas comerciales conectados y dirigen las conversaciones a la ruta de resolución adecuada sin requerir un agente humano para cada intercambio.
La distinción más importante en 2026 es entre contención y resolución. La contención mide con qué frecuencia un cliente permanece en un canal de autoservicio sin escalar a un agente en directo. La resolución mide si su problema se resolvió realmente. Los chatbots tradicionales estaban diseñados para contener: mantenían a los clientes interactuando con menús y enlaces a preguntas frecuentes. La IA moderna en el servicio de atención al cliente está diseñada para resolver.
Una plataforma de Zoom CX bien diseñada conecta la IA de autoservicio con agentes en directo para que, cuando se produzca una escalada, no se pierda el contexto y el cliente no tenga que empezar de nuevo.
La IA mejora el servicio de atención al cliente al encargarse del trabajo que ralentiza a los agentes y, al mismo tiempo, hacer que el trabajo que requiere criterio humano sea más rápido y preciso. Comprender los beneficios de la IA en el servicio de atención al cliente para los centros de contacto comienza por identificar dónde se pierde más tiempo y calidad: consultas rutinarias, documentación posterior a la llamada, recuperación inconsistente de conocimientos y enrutamiento tardío.
Estas son seis formas en que la IA en el servicio de atención al cliente mejora las operaciones de los centros de contacto:
La IA y el ML pueden analizar grandes flujos de datos en poco tiempo, mucho más rápido de lo que podría hacerlo cualquier ser humano. Además, estas tecnologías pueden identificar patrones, tendencias y anomalías que podrían pasar inadvertidas para las personas abrumadas por el gran volumen de datos que genera u centro de contacto o de atención al cliente. Pero con la IA para la atención al cliente, los agentes pueden aumentar la productividad, eliminar la duplicación de esfuerzos y controlar los costes.
La IA y el aprendizaje automático pueden ayudar directamente a los agentes a hacer su trabajo de forma más eficaz. Por ejemplo, la IA puede analizar las interacciones de atención al cliente, encontrar rápidamente la información que los agentes de soporte al cliente necesitan para resolver los problemas y mostrarla en las pantallas de sus equipos.
Esta aplicación de la IA para la atención al cliente ahorra tiempo, lo que permite a los agentes resolver más rápido las consultas de los clientes. Sin embargo, también ayuda a los agentes, en particular a los nuevos, a hacer su trabajo de forma más competente y con menos estrés.
El análisis conversacional utiliza el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para capturar datos de conversaciones entre personas. Esta tecnología proporciona más información sobre las impresiones de los clientes con respecto a su marca y su nivel de satisfacción. También puede ayudar a evaluar el desempeño de los agentes e identificar áreas en las que pueden necesitar formación de refuerzo.
Además de proporcionar a los agentes acceso rápido a la información que necesitan durante las interacciones con los clientes, la IA puede realizar algunas tareas que ocupan el tiempo de un agente. La automatización robótica de procesos basada en IA puede realizar tareas sencillas, como actualizar registros o generar seguimientos para que los agentes humanos puedan pasar a la siguiente llamada.
Una encuesta de Deloitte reveló que las organizaciones que implementaron la RPA obtuvieron un retorno de la inversión en menos de 12 meses, con un promedio del 20 % de una capacidad equivalente a tiempo completo proporcionada por la solución. Además, el 90 % de las empresas que usan la RPA observan una mejora de la calidad y la precisión, el 86 % informan una mejora de la productividad y el 59 %, una reducción en los costos.
La formación exitosa de nuevos agentes de atención al cliente es clave si se pregunta cómo ofrecer la mejor experiencia del cliente. Sin embargo, tradicionalmente, es un proceso que lleva mucho tiempo, y siempre existe la preocupación de que la primera llamada del agente sea una consulta inusual del cliente. La IA puede crear un programa de formación mediante capacidades de voz a texto, hacer que los nuevos agentes se sometan a escenarios de prueba basados en preguntas frecuentes y evaluar su preparación para comenzar a trabajar de forma independiente.
La tendencia del autoservicio está en alza. Alrededor del 71 % de los clientes quiere que las empresas ofrezcan soporte a través de mensajería en lugar de solo por teléfono.
Si bien una base de conocimientos puede proporcionar a los clientes una opción de autoservicio hasta cierto punto, la IA puede ayudar de forma inteligente a los clientes a resolver problemas por sí solos. El ML y la IA pueden detectar patrones de comportamiento humano y aprender las mejores formas para que los clientes encuentren las respuestas necesarias.
La mayoría de los equipos de centros de contacto gestionan los agentes virtuales y los agentes en directo en plataformas separadas, lo que significa que cada escalada abre una brecha: un momento en el que se pierde el contexto, los agentes le piden al cliente que repita lo que ya dijo y la satisfacción disminuye.
Zoom Virtual Agent es un agente virtual basado en IA, diseñado específicamente para automatizar el servicio de atención al cliente y funcionar de forma nativa en la plataforma Zoom CX. Utiliza la comprensión del lenguaje natural, el razonamiento de IA agéntica, IA que conecta las conversaciones y a las personas que hay detrás de ellas, que amplía directamente el tema de resolución mediante IA agéntica, y la integración con sistemas de back-end para resolver las solicitudes de los clientes a través de canales de voz y digitales, no solo para desviarlas. Cuando Zoom Virtual Agent no puede resolver completamente un problema, no se limita a transferir la llamada, sino que transfiere todo lo que ha aprendido: la identidad del cliente, lo que se intentó y lo que falló, como parte de la misma capa de contexto unificado que se transmite a los agentes en directo y a los equipos administrativos.
Esta integración nativa entre Zoom Virtual Agent y Zoom Contact Center es un factor diferenciador clave para los responsables de centros de contacto que evalúan una plataforma unificada de CX. Los agentes que atienden un intercambio escalado ven exactamente qué había intentado ya el cliente, qué se había dicho y qué había intentado el agente virtual, antes de decir una palabra.
Este nivel de hiperpersonalización está impulsado por la capa de contexto unificado de Zoom, que reúne registros documentados, conocimientos generales y señales de conversaciones en directo en una única vista de lo que es cierto en este momento. Cada intercambio que se produce a través de Zoom Virtual Agent, con agentes en directo y con equipos administrativos en Zoom Phone se incorpora a esta misma capa, por lo que el contexto se enriquece con cada conversación en lugar de restablecerse con cada una.
Zoom CX Insights completa la plataforma al mostrar análisis de intercambios tanto virtuales como en directo, lo que proporciona a los líderes de equipo una vista unificada de lo que funciona y dónde se necesita asesoramiento.
La IA puede analizar los datos rápidamente y adaptar las respuestas a cada cliente. Por ejemplo, con la IA, atención al cliente puede tener en cuenta la ubicación de un cliente y hacer ofertas de productos o servicios disponibles localmente. La IA también puede analizar los datos de un cliente individual para lograr un grado aún mayor de personalización.
La IA para atención al cliente también ayuda a los representantes humanos de atención al cliente a hacer su trabajo de forma más eficaz. La IA puede recopilar información de un traspaso a agentes para una resolución de problemas más rápida. Además, cuando los bots de chat de IA se ocupan de las consultas básicas, los agentes se pueden enfocar en asuntos más complejos y ofrecer experiencias excelentes de atención al cliente.
Comprender los beneficios de la IA en el servicio de atención al cliente para los centros de contacto implica saber qué preguntas hacer antes de comprometerse con una plataforma. No todas las herramientas del servicio de atención al cliente con IA son iguales, y las diferencias más importantes a menudo no son visibles en una demostración.
Aquí tiene un marco de decisión para responsables de centros de contacto que evalúan herramientas del servicio de atención al cliente con IA:
Pregunta clave para cualquier proveedor: ¿Cuando un cliente escala de su agente virtual a un agente en directo, se transfiere automáticamente todo el historial de la conversación, y la interfaz del agente en directo se encuentra en la misma plataforma?
El objetivo no es quitar el criterio humano de la ecuación. Es aplicarlo donde más importa.
Cuando los agentes de atención al cliente tienen una larga cola de clientes esperando su asistencia y un reloj que marca su tiempo de resolución, su trabajo puede ser estresante. Y demasiadas horas de estrés provocan agotamiento. La IA puede ofrecer a los clientes opciones de autoservicio que reducen las colas y ayudan a evitar el agotamiento de los agentes.
Cuando la IA automatiza las tareas y proporciona a los agentes un acceso rápido a la información que necesitan, cada interacción es más rápida y más eficiente. Los clientes valoran el breve tiempo de espera, y los agentes, la resolución rápida.
Los equipos de los centros de contacto que implementan IA para el autoservicio y la asistencia para agentes suelen informar mejoras cuantificables en las métricas más importantes para los líderes de operaciones: tiempo de gestión, CSAT y retención de agentes.
Después de implementar Zoom Virtual Agent para gestionar sus propias operaciones de soporte interno, el equipo de soporte de Zoom logró lo siguiente:
Un cliente compartió: «Antes de pasar a Zoom, menos del 30 % de nuestros chats eran de autoservicio y teníamos el objetivo de aumentar esa cifra al 50 %. En solo dos meses, nos estamos acercando al 75 %».
Otro cliente informó: «Al integrar las funcionalidades de IA en Zoom CX, hemos logrado una tasa de contención de autoservicio del 50 %, lo que libera a los agentes para que puedan encargarse de consultas complejas».
Estos resultados reflejan lo que es posible cuando el agente virtual y el agente en directo operan en una sola plataforma conectada, donde la contención refleja una resolución real, no solo una evasión.
Las implementaciones de IA ahorran tiempo, permiten el autoservicio y reducen la demanda de horas extra de los agentes, a la vez que proporcionan una excelente atención al cliente. Además, ampliar las capacidades de atención al cliente con tecnología de IA es más rentable que contratar nuevos agentes. Y, si la demanda disminuye debido a una recesión económica, una empresa puede reducir la IA y evitar la necesidad de despedir empleados.
Cuando los clientes tienen preguntas o necesitan ayuda, no quieren esperar al horario comercial. La IA puede trabajar las 24 horas del día y estar disponible a través de llamadas telefónicas, bots de chat de sitios web, redes sociales o aplicaciones, como Facebook Messenger. Los clientes pueden obtener las respuestas cuando les resulte más conveniente, y la IA para atención al cliente ayuda a los agentes a evitar el pico de volumen de las 9 de la mañana.
Las empresas utilizan la IA y el ML para comprender cómo están las cosas ahora: el estado actual del proyecto, la orientación a través de un proceso y dónde se encuentran los artículos en fabricación o envío. Pero más allá del análisis descriptivo, la IA y el ML también pueden proporcionar información predictiva y deben formar parte de su estrategia general de CX. Por ejemplo, la IA puede extraer datos a fin de generar clientes potenciales para el equipo de ventas, analizar interacciones en busca de señales de que el cliente puede cancelar su contrato sin intervención y proporcionar a los líderes comerciales resultados probables para una toma de decisiones inteligente.
Con la IA, el equipo de atención al cliente puede cambiar su enfoque de reactivo a proactivo. De hecho, la IA puede proporcionar ideas sobre la información que los clientes pueden necesitar en función de los productos que compraron o los servicios que recibieron.
No será necesario esperar a que los clientes se pongan en contacto con el equipo de soporte al cliente. El equipo puede iniciar y controlar las interacciones y garantizar excelentes experiencias de los clientes.
Los consumidores están familiarizados con los asistentes virtuales basados en IA, que responden a sus preguntas y los ayudan a realizar tareas sencillas. A medida que se amplían las capacidades de las plataformas de IA, los asistentes virtuales pueden guiar a los clientes en la toma de decisiones para ayudarlos a realizar compras con las que estarán más felices, tomar decisiones sobre reparación frente a reemplazo o elegir la mejor oferta de servicios para sus necesidades.
La IA en el servicio de atención al cliente ofrece mejores resultados cuando se implementa para tipos de solicitudes bien definidos y de gran volumen, en los que la ruta de resolución es uniforme y el resultado se puede medir. Forrester predice que 1 de cada 4 marcas verá un aumento del 10 % en los intercambios sencillos de autoservicio exitosos para finales de 2026, impulsado por una mayor confianza en la IA y modelos mejor entrenados (Forrester, noviembre de 2025).
Estos son cinco casos de uso de centros de contacto en los que la IA en el servicio de atención al cliente ofrece resultados medibles:
Para obtener un desglose completo de las capacidades de los agentes virtuales, consulte la guía de agentes virtuales de IA de Zoom.
La IA en el servicio de atención al cliente ya no es una conversación sobre el futuro. Es una decisión de operaciones del presente. Los líderes de centros de contacto que actúen ahora pueden obtener ventajas significativas en las tasas de resolución a medida que las expectativas de los clientes continúan en aumento.
El punto de partida adecuado no es el caso de uso más ambicioso: es el tipo de solicitud de mayor volumen y más constante en su cola actual. Empiece por ahí, mida la resolución en lugar de la contención y construya a partir de una plataforma que conecte el autoservicio y los agentes en directo sin fricciones.
Zoom Virtual Agent ofrece a los equipos de centro de contacto un entorno unificado en el que la IA gestiona el autoservicio y los agentes se encargan de lo que requiere criterio humano, con todo el contexto de cada intercambio disponible para ambos.
La IA en el servicio de atención al cliente es el uso de tecnologías de inteligencia artificial, como el procesamiento del lenguaje natural, el aprendizaje automático y el razonamiento agéntico, para gestionar los intercambios con los clientes de forma más rápida, precisa y a escala. Estos sistemas comprenden la intención del cliente, recuperan información relevante, ejecutan tareas en los sistemas comerciales conectados y dirigen las conversaciones a la ruta de resolución adecuada sin requerir un agente humano para cada intercambio.
El término abarca una amplia gama de tecnologías y modelos de implementación, desde bots sencillos de preguntas frecuentes hasta sistemas de IA agéntica que se conectan a plataformas de back-end y completan tareas de varios pasos. Lo que diferencia la IA moderna en el servicio de atención al cliente de las generaciones anteriores es la transición de árboles de decisión basados en guiones a sistemas basados en el razonamiento que pueden comprender la intención, adaptarse al contexto y actuar, en lugar de limitarse a mostrar información y pedir a los clientes que actúen por su cuenta.
Zoom Virtual Agent es un agente virtual con tecnología de IA, creado sobre la plataforma Zoom CX, que utiliza la comprensión del lenguaje natural, el aprendizaje automático y el razonamiento de IA agéntica para resolver las solicitudes de los clientes en canales de voz y digitales. Comprende la intención del cliente, actúa en los sistemas empresariales conectados y resuelve solicitudes sin requerir un agente en directo para cada intercambio; escala las solicitudes a un agente en directo de Zoom Contact Center cuando el criterio humano es el siguiente paso adecuado.
Lo que distingue a Zoom Virtual Agent de las herramientas independientes de agentes virtuales es su integración nativa con Zoom Contact Center. Cuando un intercambio se escala, todo el historial de la conversación se transfiere automáticamente al agente en directo, sin pérdida de contexto, sin preguntas duplicadas y sin cambiar de plataforma. El agente virtual y el agente en directo funcionan como una experiencia continua para el cliente, no como dos sistemas que se pasan un ticket entre sí.
La contención mide con qué frecuencia los clientes permanecen en un canal de autoservicio, como un chatbot o un agente virtual, sin escalar a un agente en directo. La resolución mide si se resolvió el problema del cliente. Una tasa de contención alta no necesariamente significa una tasa de resolución alta: un cliente que se da por vencido y se desconecta después de no recibir ayuda se considera contenido, pero no resuelto.
Esta distinción es muy importante al evaluar herramientas de IA para el servicio de atención al cliente. Los proveedores que informan tasas de contención sin tasas de resolución quizá estén midiendo el resultado equivocado. Al evaluar plataformas, solicite datos sobre la tasa de resolución (el porcentaje de intercambios en los que se confirmó que el problema indicado por el cliente se había resuelto), además de cifras de contención. El objetivo de la IA moderna en el servicio de atención al cliente no es mantener a los clientes fuera de la cola de agentes en directo, sino darles la respuesta o el resultado que buscaban.
La IA en el servicio de atención al cliente ayuda a los equipos de los centros de contacto a gestionar mayores volúmenes con menos recursos, resolver problemas más rápido y ofrecer experiencias más uniformes en todos los canales. Entre los principales beneficios se incluyen un menor tiempo promedio de gestión, una menor rotación de agentes gracias a la automatización del trabajo posterior a la llamada, disponibilidad las 24 horas del día, los 7 días de la semana sin aumentos proporcionales de los costos y un conocimiento más profundo de los clientes mediante el análisis de sentimiento en tiempo real y el análisis conversacional.
Más allá de la eficiencia operativa, la IA en el servicio de atención al cliente también crea mejores condiciones para los agentes. Cuando la IA se ocupa de solicitudes rutinarias y repetitivas, los agentes dedican más tiempo a intercambios que requieren criterio, creatividad y empatía: un trabajo que suele resultar más satisfactorio y que tiene más probabilidades de contribuir a retener a los mejores profesionales. Los equipos que combinan el autoservicio de IA con herramientas de asistencia para agentes con tecnología de IA obtienen beneficios acumulativos: menos contactos por agente, una resolución más rápida de los contactos restantes y mejores datos para la capacitación y la mejora de la calidad.
La IA mejora la resolución en el primer contacto al ofrecer a los clientes respuestas más rápidas y precisas antes de que se pierda el contexto o se escale un problema. Los sistemas de IA pueden recuperar información pertinente durante una llamada en directo, dirigir los intercambios al agente más adecuado y mostrar recomendaciones sobre la siguiente mejor acción para que los agentes resuelvan los problemas correctamente en el primer intento, en lugar de hacerlo mediante varios contactos de seguimiento.
La resolución en el primer contacto es particularmente sensible a la precisión del enrutamiento y a la disponibilidad de información. Cuando un agente no dispone de la información adecuada o el agente equivocado atiende una solicitud compleja, la resolución se retrasa y, a menudo, se requiere un segundo o tercer contacto. La IA aborda ambos modos de fallo: el enrutamiento inteligente dirige los intercambios al agente que está en mejores condiciones de resolverlos, y la asistencia al agente muestra la información más pertinente sin que tenga que buscarla manualmente.
La IA en el servicio de atención al cliente no está reemplazando a los agentes humanos: está redefiniendo en qué usan su tiempo los agentes. Las solicitudes rutinarias y repetitivas, como consultar pedidos, restablecer contraseñas y comprobar el estado de las cuentas, pueden estar a cargo de sistemas de IA las 24 horas del día, lo que libera a los agentes para que se centren en intercambios complejos, emocionalmente delicados o de gran valor que requieren criterio humano, empatía y resolución creativa de problemas.
Los clientes quieren que la IA se encargue del trabajo sencillo con rapidez, pero también quieren una vía clara hacia un agente humano para cualquier asunto complejo o delicado. Las implementaciones más eficaces combinan el autoservicio de IA con rutas de escalada bien diseñadas, en las que el agente virtual resuelve lo que puede y enruta lo que no, transmitiendo todo el contexto al agente en directo. Zoom Virtual Agent se basa en este modelo, y mantiene a los agentes humanos en el proceso para aquellos intercambios que se benefician de la intervención humana, al tiempo que gestiona de forma autónoma solicitudes rutinarias y de gran volumen.
Medir el ROI de la IA en el servicio de atención al cliente comienza con métricas de referencia: tiempo promedio de gestión, tasa de resolución en el primer contacto, costo por intercambio, puntuación de satisfacción del cliente (CSAT) y rotación de agentes. Después de la implementación, los equipos hacen un seguimiento de las mejoras en cada una de estas áreas. Entre los indicadores habituales del ROI se incluyen un menor tiempo de gestión, un menor costo por intercambio resuelto, una mayor tasa de contención y una menor dependencia del personal que trabaja horas extra.
Es importante medir los resultados de resolución, no solo la contención: un agente virtual que contiene un gran volumen de contactos, pero resuelve pocos, ofrece una visión engañosa del ROI a corto plazo y, con el tiempo, genera problemas de satisfacción del cliente. Los equipos que utilizan Zoom CX Insights obtienen una capa unificada de análisis para los intercambios con agentes virtuales y agentes en directo, lo que permite hacer un seguimiento de las proporciones entre contención y resolución, las tendencias de sentimiento y el desempeño de los agentes, y crear un caso de ROI completo que tenga en cuenta tanto la reducción de costos como la mejora de la experiencia del cliente.
7 min de lectura
Discover how AI self-service and agentic AI revolutionize customer experience. Explore solutions like our next-generation Zoom Virtual Agent.
7 min de lectura
Uncover the value of AI in CX and what leaders need to know to enhance satisfaction and loyalty in Metrigy’s new report.
5 min de lectura
Explore why customer experience resolution is critical for brand loyalty. Get insights from our latest research on AI and CX.
