{"id":598246,"date":"2024-06-17T09:37:06","date_gmt":"2024-06-17T16:37:06","guid":{"rendered":"https:\/\/www.genesys.com\/blog\/post\/using-ai-in-customer-service-to-cultivate-trust-not-fear"},"modified":"2026-05-13T15:43:40","modified_gmt":"2026-05-13T22:43:40","slug":"using-ai-in-customer-service-automation-to-cultivate-trust","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.genesys.com\/es-mx\/blog\/post\/using-ai-in-customer-service-automation-to-cultivate-trust","title":{"rendered":"Utilizar la IA en la automatizaci\u00f3n del servicio al cliente para generar confianza"},"content":{"rendered":"

[vc_section full_width=”stretch_row”][vc_row][vc_column][vc_column_text css=””]Mientras el auge de la inteligencia artificial (IA) promete transformar los \u00e1mbitos de los negocios, las artes y pr\u00e1cticamente todo lo dem\u00e1s, sus implicaciones para el futuro de la experiencia del cliente (CX) contin\u00faan generando tanto <\/span>emoci\u00f3n<\/span><\/a> como <\/span>preocupaci\u00f3n<\/span><\/a>.<\/span><\/p>\n

Considera los resultados de un nuevo estudio de Genesys, realizado a finales de 2023 entre 1,000 consumidores estadounidenses encuestados, llamado “<\/span>Humanos e IA en conjunto: Impulsando la nueva era de CX<\/span><\/a>“. Entre sus muchos hallazgos, muestra que aproximadamente el 72% de los consumidores estadounidenses teme que la creciente adopci\u00f3n de la automatizaci\u00f3n impulsada por IA haga cada vez m\u00e1s dif\u00edcil contactar a un agente humano. <\/span><\/p>\n

La preocupaci\u00f3n refleja un viejo dilema en el mundo de CX, es decir, la tensi\u00f3n entre las organizaciones que priorizan la eficiencia y rentabilidad del aumento de la automatizaci\u00f3n y los consumidores que anhelan el toque humano que caracteriza el servicio al cliente memorable y satisfactorio.<\/span><\/p>\n

Pero a medida que los bots se vuelven m\u00e1s inteligentes, mejorados con caracter\u00edsticas cada vez m\u00e1s parecidas a las humanas que hacen posible la IA generativa y la IA conversacional moderna, \u00bfse mantendr\u00e1 ese viejo dilema? O \u00bflas organizaciones que usen la IA adecuadamente demostrar\u00e1n a los consumidores que los humanos y la IA pueden vivir (y trabajar para ti) en conjunto?<\/span>[\/vc_column_text][vc_column_text css=””]<\/p>\n

Las Bases de la Preocupaci\u00f3n del Consumidor <\/strong><\/h2>\n

La trayectoria de la IA en el servicio al cliente no ha estado exenta de tropiezos. Hasta la fecha, muchas soluciones de IA orientadas al cliente han sido rudimentarias en el mejor de los casos, ofreciendo respuestas automatizadas limitadas que a menudo no lograban captar los matices de las necesidades del cliente.<\/span><\/p>\n

Estos sistemas tempranos, ejemplificados por chatbots limitados, mal programados y \u00e1rboles de decisi\u00f3n IVR limitados de “presione 1, 2 o 3”, contin\u00faan siendo implementados por algunas organizaciones y siguen frustrando a sus usuarios, incapaces de manejar algo m\u00e1s all\u00e1 de consultas b\u00e1sicas. <\/span><\/p>\n

Tales experiencias han llevado a cierto escepticismo profundamente arraigado entre los consumidores, cautelosos de reemplazar las capacidades amplias y emp\u00e1ticas de la inteligencia humana con versiones mec\u00e1nicas menos efectivas.<\/span><\/p>\n

Cualquiera que haya usado soporte de chat en vivo durante la \u00faltima d\u00e9cada puede entender el escepticismo. \u00bfQui\u00e9n no se frustra con chatbots que repiten el mismo conjunto de preguntas sin avanzar hacia una resoluci\u00f3n?<\/span><\/p>\n

Estas experiencias han llevado a muchos consumidores a preguntarse, a menudo en las redes sociales, si los sistemas modernos de IA pueden realmente ofrecer mejoras significativas con respecto a las generaciones anteriores de automatizaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

El reporte de Genesys demuestra que esta cautela es una preocupaci\u00f3n real cuando se trata del uso creciente de IA para CX, con una mayor\u00eda sustancial expresando preocupaci\u00f3n por m\u00e1s obst\u00e1culos automatizados que se interponen en el camino para acceder al soporte al cliente de otros seres humanos. Est\u00e1 claro que el temor no se refiere s\u00f3lo a la falta de calidez o empat\u00eda de un bot, sino a una preocupaci\u00f3n genuina por la eficacia y la eficiencia de los resultados del servicio, incluyendo si la automatizaci\u00f3n mejorar\u00e1 o empeorar\u00e1 el tiempo de respuesta global.<\/span><\/p>\n

A medida que la IA se hace m\u00e1s prevalente en las interfaces de servicio al cliente, especialmente a medida que las organizaciones invierten en la automatizaci\u00f3n del servicio al cliente con IA, estos hallazgos plantean un desaf\u00edo cr\u00edtico para la pr\u00f3xima ola de desarrollo: garantizar que la creciente automatizaci\u00f3n en el servicio al cliente y que dicho servicio automatizado realmente cumplan su promesa de mejorar, en lugar de obstaculizar, tanto la calidad como la eficiencia del servicio al cliente.<\/span>[\/vc_column_text][vc_column_text css=””]<\/p>\n

Perspectivas Generacionales sobre IA<\/strong><\/h2>\n

La actitud hacia la IA en el servicio al cliente var\u00eda significativamente entre diferentes grupos de edad, reflejando una diversidad de experiencias y expectativas moldeadas por <\/span>el grado de interacci\u00f3n de cada generaci\u00f3n con la tecnolog\u00eda digital<\/span><\/a>. A continuaci\u00f3n se muestra lo preocupadas que se sienten las distintas generaciones por la posibilidad de que la creciente adopci\u00f3n de la IA Ag\u00e9ntica haga imposible contactar con un agente humano, expresado como porcentaje de cada cohorte que comparte la preocupaci\u00f3n:<\/span><\/p>\n

    \n
  1. Generaci\u00f3n\u00a0Z 65\u00a0%<\/span><\/li>\n
  2. Millennials 72\u00a0%<\/span><\/li>\n
  3. Generaci\u00f3n\u00a0X 68\u00a0%<\/span><\/li>\n
  4. Boomers 74\u00a0%<\/span><\/li>\n
  5. Promedio total: 72%<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

    Para los baby boomers, naturalmente hay una marcada preferencia por la interacci\u00f3n humana directa, valorando la conexi\u00f3n personal y a menudo percibiendo la IA como una barrera para la comunicaci\u00f3n efectiva. En contraste, los millennials y la Generaci\u00f3n Z exhiben una postura m\u00e1s acogedora hacia la tecnolog\u00eda de IA. Podr\u00eda ser que estos nativos digitales est\u00e9n acostumbrados a la velocidad, eficiencia y disponibilidad que la IA puede ofrecer. Y los sentimientos de la Generaci\u00f3n X, predeciblemente, caen entre sus padres boomers y sus primos m\u00e1s j\u00f3venes.<\/span><\/p>\n

    Sin embargo, el reporte en general sugiere una creciente aceptaci\u00f3n de las soluciones de IA en el servicio al cliente conforme estas tecnolog\u00edas evolucionan. Para 2030, por ejemplo, la mitad de todos los consumidores encuestados anticipan que no les importar\u00e1 si est\u00e1n interactuando con un bot o no. Y el 73% de la Generaci\u00f3n Z se siente de esta manera. Todos los grupos generacionales, aparte de los boomers, creen que los consumidores llegar\u00e1n a adoptar los bots impulsados por IA:<\/span><\/p>\n

      \n
    1. Generaci\u00f3n\u00a0Z 65\u00a0%<\/span><\/li>\n
    2. Millennials 72\u00a0%<\/span><\/li>\n
    3. Generaci\u00f3n\u00a0X 68\u00a0%<\/span><\/li>\n
    4. Boomers 74\u00a0%<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

      Sin embargo, hay un lado positivo aqu\u00ed para las organizaciones que esperan adoptar el potencial de la IA para la CX orientada al cliente: todas las generaciones est\u00e1n de acuerdo (72% en general) en que mientras sus problemas se resuelvan de manera eficiente, no les importa si lo hace un humano o un agente virtual.<\/span>[\/vc_column_text][vc_column_text css=””]<\/p>\n

      El Impacto de los “Bots B\u00e1sicos” en las Percepciones del Consumidor<\/b><\/strong><\/h2>\n

      En el l\u00e9xico de la tecnolog\u00eda de CX, “Bots B\u00e1sicos” se refiere a las primeras iteraciones de IA (si se les puede llamar as\u00ed de manera caritativa) que est\u00e1n programados para manejar solo un conjunto muy limitado de interacciones de \u00e1rbol de decisiones con gui\u00f3n. Estos rudimentarios robots carecen de verdaderas capacidades de aprendizaje autom\u00e1tico (ML), no cuentan con comprensi\u00f3n del lenguaje natural (NLU) ni con procesamiento de lenguaje natural (NLP) y no pueden entender el contexto de la interacci\u00f3n, por no hablar de los matices emocionales.<\/span><\/p>\n

      Todo esto lleva a limitaciones significativas en el manejo de cualquier cosa m\u00e1s all\u00e1 de consultas directas. Por ejemplo, un cliente que busca asistencia con un error de facturaci\u00f3n podr\u00eda encontrarse atrapado en una cadena interminable de respuestas automatizadas irrelevantes, ya que el bot no logra reconocer o escalar el problema apropiadamente.<\/span><\/p>\n

      Tales experiencias \u2014 de flujos de interacci\u00f3n que realmente no fluyen \u2014 han afectado profundamente las percepciones del consumidor y la confianza en el uso de IA para experiencias de cliente de front-end. Probablemente hay menos preocupaci\u00f3n, o conciencia, cuando se trata de la mayor\u00eda de las poderosas tecnolog\u00edas de IA de backend, como <\/span> an\u00e1lisis de voz<\/span><\/a>, gesti\u00f3n del journey del cliente<\/span><\/a>,<\/span> Agent Copilot<\/span><\/a>,<\/span> enrutamiento predictivo<\/span><\/a> y<\/span> participaci\u00f3n predictiva<\/span><\/a>.<\/span><\/p>\n

      Cuando los Bots B\u00e1sicos malinterpretan la intenci\u00f3n del cliente o fallan repetidamente en resolver problemas, no solo desperdician el tiempo de los usuarios, sino que tambi\u00e9n disminuyen su paciencia y confianza en las capacidades de soporte de la empresa. Esto ha llevado a la situaci\u00f3n actual, donde la menci\u00f3n de IA en el servicio al cliente tiende a evocar recuerdos de interacciones frustrantes e in\u00fatiles en lugar de esperanzas brillantes de soporte eficiente, simplificado y que resuelve problemas.<\/span><\/p>\n

      Estos bots de modelos tempranos han establecido un est\u00e1ndar bajo para las expectativas del cliente. La insatisfacci\u00f3n derivada de las interacciones con Bots B\u00e1sicos ha dejado una impresi\u00f3n duradera, haciendo que muchos consumidores sean esc\u00e9pticos sobre la capacidad de cualquier IA para entender y responder efectivamente a sus necesidades. Este escepticismo representa un desaf\u00edo significativo para las empresas que buscan integrar <\/span>soluciones<\/span><\/a> de IA m\u00e1s sofisticadas que genuinamente mejoren el servicio y soporte.<\/span>[\/vc_column_text][vc_column_text css=””]<\/p>\n

      La Promesa de Bots M\u00e1s Inteligentes Usando IA Generativa<\/b><\/h2>\n

      El amanecer de la <\/span>IA generativa <\/span><\/a>representa un salto significativo hacia adelante desde las formas tempranas y m\u00e1s r\u00edgidas de inteligencia artificial que una vez dominaron los panoramas del servicio al cliente. A diferencia de sus predecesores de comprensi\u00f3n simple, la IA generativa utiliza modelos de aprendizaje autom\u00e1tico adaptativos para generar respuestas y contenido originales en tiempo real, bas\u00e1ndose en una vasta cantidad de datos de entrenamiento.<\/span><\/p>\n

      Esto le permite entender el contexto, adaptar sus respuestas y proporcionar respuestas m\u00e1s relevantes y matizadas a las consultas de los clientes. Por ejemplo, si un cliente pregunta sobre un problema de facturaci\u00f3n complejo, un bot imbuido con IA generativa puede analizar interacciones pasadas similares e informaci\u00f3n de pol\u00edticas actuales para ofrecer una soluci\u00f3n personalizada, novedosa e informada.<\/span><\/p>\n

      La evoluci\u00f3n de bots de IA m\u00e1s inteligentes(Aquellos impulsados por ML, NLU y tecnolog\u00edas de IA generativa en constante evoluci\u00f3n) promete cerrar la brecha entre la eficiencia de los servicios automatizados y la comprensi\u00f3n matizada t\u00edpicamente asociada con agentes humanos. Estos sistemas avanzados est\u00e1n dise\u00f1ados para interpretar las sutilezas del lenguaje humano y responder de maneras que son tanto apropiadas como contextualmente conscientes, mejorando as\u00ed la calidad de las interacciones con el cliente.<\/span><\/p>\n

      El potencial de la IA generativa <\/span><\/a>para manejar consultas m\u00e1s complejas de manera efectiva (e incluso, en algunos casos, simular de forma convincente la empat\u00eda humana) significa que puede servir como primer punto de contacto sin desencadenar inmediatamente la frustraci\u00f3n asociada con formas anteriores de Autoservicio impulsado por IA.<\/span><\/p>\n

      Adem\u00e1s, la adaptabilidad de los bots verdaderamente impulsados por ML y con IA les permite aprender de las interacciones, mejorando continuamente su precisi\u00f3n y efectividad. A medida que estos sistemas mejoren en el manejo de una gama m\u00e1s amplia de opiniones y necesidades de los clientes, el viejo temor de que el toque humano sucumba a la automatizaci\u00f3n puede, de hecho, disminuir.<\/span><\/p>\n

      Al ampliar los \u00faltimos poderes del aprendizaje autom\u00e1tico, las nuevas plataformas de<\/span> orquestaci\u00f3n de experiencias<\/span><\/a> impulsadas por IA combinan la eficiencia automatizada con la comprensi\u00f3n matizada que alguna vez fue dominio exclusivo de los agentes humanos. A trav\u00e9s de un conjunto integrado de capacidades de IA, incluyendo voicebots y chatbots nativos, estas plataformas<\/span> orquestan journeys<\/span><\/a> del cliente fluidos y personalizados que se adaptan en tiempo real a las necesidades cambiantes de cada cliente.<\/span><\/p>\n

      Estos sistemas no solo responden con alta relevancia bas\u00e1ndose en la interacci\u00f3n actual, sino que tambi\u00e9n se nutren de un an\u00e1lisis extenso de interacciones previas, asegurando que las respuestas sean tanto precisas como contextualmente enriquecidas.<\/span><\/p>\n

      Esta orquestaci\u00f3n sofisticada incorporar\u00e1 cada vez m\u00e1s agentes virtuales impulsados por IA generativa. A medida que estos bots evolucionen, aprender\u00e1n a interpretar y responder a las sutilezas de la comunicaci\u00f3n humana con mayor fidelidad, haciendo las interacciones cada vez m\u00e1s fluidas y reduciendo las distinciones una vez marcadas entre las respuestas humanas y las de las m\u00e1quina. En consecuencia, las empresas podr\u00e1n desplegar estos bots avanzados para manejar consultas complejas con un nivel de empat\u00eda y comprensi\u00f3n que, probablemente m\u00e1s pronto de lo que pensamos, reflejar\u00e1 de cerca el de buenos agentes humanos.<\/span>[\/vc_column_text][vc_column_text css=””]<\/p>\n

      Cerrando la Brecha con la Educaci\u00f3n del Consumidor<\/b><\/h2>\n

      La transparencia es crucial para fomentar la confianza y aceptaci\u00f3n <\/span>mientras la IA se integra cada vez m\u00e1s en los fundamentos del servicio al cliente<\/span><\/a>. Las empresas deben ser directas sobre el uso de IA, aclarando cu\u00e1ndo las interacciones son impulsadas por IA y qu\u00e9 pueden esperar los consumidores de estos encuentros.<\/span><\/p>\n

      Seg\u00fan el nuevo informe, el 63% de las personas cree que puede detectar un bot inmediatamente, y el 80% dice que deber\u00eda haber una notificaci\u00f3n obligatoria que les avise si est\u00e1n hablando con un bot impulsado por IA o un asistente digital en lugar de un humano (y, por cierto, la mayor\u00eda est\u00e1 de acuerdo en que preferir\u00eda <\/span>que la voz del bot fuera la de Morgan Freeman<\/span><\/a>). Esta estad\u00edstica subraya la importancia que los consumidores le dan a entender qui\u00e9n o qu\u00e9 est\u00e1 del otro lado de sus consultas.<\/span><\/p>\n

      Entonces, aunque tu organizaci\u00f3n pueda estar orgullosa de usar una IA que es tan buena enga\u00f1ando a los clientes haci\u00e9ndoles pensar que est\u00e1n tratando con un agente humano, esa falta de transparencia podr\u00eda simplemente terminar sembrando a\u00fan m\u00e1s desconfianza.<\/span><\/p>\n

      Para cerrar la brecha de conocimiento entre las capacidades de la IA y las expectativas del consumidor, las empresas deber\u00edan invertir en iniciativas educativas que destaquen tanto los beneficios como las limitaciones de la IA. Por ejemplo, se pueden proporcionar gu\u00edas informativas o preguntas frecuentes en sitios web y aplicaciones, explicando c\u00f3mo se usa la IA para mejorar el servicio y las medidas implementadas para garantizar la calidad y, especialmente, <\/span>la privacidad de los datos del consumidor<\/span><\/a>.<\/span><\/p>\n

      Estos esfuerzos educativos pueden ayudar a desmitificar la tecnolog\u00eda de IA para el consumidor promedio, haciendo que el papel y los beneficios de la tecnolog\u00eda sean m\u00e1s tangibles. Al educar a los consumidores, las empresas no s\u00f3lo mejoran la experiencia global, sino que tambi\u00e9n alivian las preocupaciones, lo que conduce a una mayor aceptaci\u00f3n y mejora la satisfacci\u00f3n del cliente.<\/span><\/p>\n

      Por supuesto, no lo sabr\u00e1s con certeza hasta que lo intentes. Crea experiencias impulsadas por IA lo suficientemente impresionantes, y es una apuesta segura que los traumas de bots del pasado ser\u00e1n perdonados bastante r\u00e1pido.<\/span>[\/vc_column_text][vc_column_text css=””]<\/p>\n

      Mirando hacia el futuro<\/b><\/h2>\n

      A medida que la tecnolog\u00eda de IA avanza, las futuras integraciones est\u00e1n preparadas para aliviar a\u00fan m\u00e1s las preocupaciones de los consumidores. Un desarrollo prometedor es la mejora continua de la “humildad” de la IA, o sistemas que pueden reconocer cuando una consulta excede sus capacidades de procesamiento y luego escalarla sin problemas a agentes humanos.<\/span><\/p>\n

      \u00c9ste tipo de salvaguardas pueden reducir las “alucinaciones de la IA” (un problema visto en algunos modelos de IA de generaci\u00f3n actual, que pueden inventar cosas que suenan lo suficientemente cre\u00edble, aunque no lo sean, y parecen preferir hacer eso que admitir cuando est\u00e1n confundidos). Estos sistemas tambi\u00e9n pueden ayudar a dirigir las consultas de manera m\u00e1s eficiente, dando problemas complejos o sensibles directamente a los humanos que pueden proporcionar la empat\u00eda, comprensi\u00f3n y resoluci\u00f3n de problemas necesarias.<\/span><\/p>\n

      El nuevo estudio muestra que los consumidores a\u00fan valoran mucho el toque humano en el servicio al cliente, particularmente en escenarios que requieren empat\u00eda profunda o toma de decisiones complejas, con 6 de cada 10 consumidores sinti\u00e9ndose m\u00e1s c\u00f3modos compartiendo informaci\u00f3n personal con un agente humano que con un bot.<\/span><\/p>\n

      A medida que avanzamos, la clave ser\u00e1 aprovechar <\/span>la IA como una herramienta para el empoderamiento humano <\/span><\/a>\u2014 mejorando las capacidades de los agentes humanos y enriqueciendo la experiencia del cliente. Crear un ecosistema saludable y armonioso de eficiencia de IA y empat\u00eda humana es la clave para avanzar en los est\u00e1ndares de servicio al cliente mientras se mantiene la confianza y satisfacci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

      Al crear y refinar continuamente la mezcla ideal, las empresas pueden cultivar un entorno de servicio al cliente que no solo satisfaga las demandas de los consumidores actuales que priorizan lo digital, sino que tambi\u00e9n preserve esos toques personales que construyen lealtad y confianza duraderas entre todas las demograf\u00edas.<\/span><\/p>\n

      Hoy, como siempre, el futuro del servicio al cliente contin\u00faa residiendo en encontrar el equilibrio correcto entre la innovaci\u00f3n tecnol\u00f3gica y la empat\u00eda humana. Un futuro donde los agentes virtuales y reales trabajen en conjunto para ayudar a orquestar experiencias m\u00e1s eficientes y personalizadas que impulsen la lealtad del cliente e inspiren mayor confianza en tu marca. <\/span><\/p>\n

      Para profundizar y explorar c\u00f3mo lograr el equilibrio correcto para tu organizaci\u00f3n, puedes <\/span>leer el informe completo aqu\u00ed<\/span><\/a>.<\/span>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][\/vc_section]<\/p>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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