IA conversacional: chatbots eficaces para empresas

Cuando hablamos de IA conversacional, lo primero que se nos viene a la mente son los chatbots, pero esa es una visión bastante limitada. No todos los chatbots se pueden encasillar dentro de esta categoría. Es más acertado pensar en los asistentes de voz como Alexa, Siri o el Asistente de Google. Sin embargo, en vez de enfocarnos solo en el concepto, vale la pena entender qué hay detrás de esta tecnología, qué funciones cumple y qué beneficios ofrecen las plataformas de IA conversacional.

Introducción a las plataformas de IA conversacional

Hoy en día, casi todos, en algún momento, hemos recurrido a un chatbot o a un asistente de voz. Estas tecnologías funcionan porque fueron entrenadas con métodos precisos y dependen de grandes volúmenes de datos. Empresas como IBM, Google, Amazon, Meta y Microsoft lideran el desarrollo en este campo y aplican esta tecnología en áreas tan diversas como la web, los dispositivos de IoT y distintos sectores comerciales.

Además de estos gigantes, el mercado incluye otras plataformas más pequeñas que brindan herramientas personalizadas. Estas permiten que sus clientes diseñen soluciones a medida, adaptadas a las necesidades específicas de cada empresa.

¿Qué son las plataformas de IA conversacional?

De acuerdo con la Business Library de la Universidad de Florida, la IA conversacional es un subconjunto de la inteligencia artificial (IA) que se centra en permitir que las máquinas comprendan, procesen y respondan al lenguaje humano de forma que imite una conversación natural. Para lograrlo, utiliza tecnologías como el procesamiento del lenguaje natural (PLN), el aprendizaje automático (AA) y la generación de lenguaje natural (GNL).

Las plataformas de IA conversacional facilitan a los usuarios el acceso a información, la compra de productos o servicios y la solicitud de asistencia posventa, entre otras cosas. De la misma manera, los colaboradores dentro de una empresa también se benefician, al utilizar la IA para resolver problemas, aplicar procedimientos o acceder rápidamente a datos relevantes.

Estas plataformas funcionan como verdaderos laboratorios, donde los flujos de conversación pueden ser probados por un grupo de personas antes de ser lanzados al público. El feedback recopilado permite ajustar los datos y mejorar las herramientas para ofrecer resultados más precisos.

La demanda cada vez mayor y la reducción de los costos de desarrollo de chatbots influyen en el crecimiento de la industria de IA conversacional. Según datos de Grand View Research, después de que el tamaño de su mercado global se estime en USD 11.58 mil millones en 2024, se proyecta que alcance los USD 41.39 mil millones para 2030. Estas cifras suponen una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 23,7%.

¿Qué hacen las plataformas de IA conversacional?

Estas plataformas utilizan inteligencia artificial para facilitar la interacción entre personas y máquinas, imitando comportamientos humanos. Las empresas las integran en sus sitios web, redes sociales, sistemas de mensajería instantánea o incluso en SMS. Así, ofrecen atención rápida y personalizada, y ayudan tanto a sus clientes actuales como a sus empleados.

Se pueden crear soluciones diversas:

• Preguntas frecuentes automatizadas que resuelven las dudas más comunes.
• Chatbots para interacción sencilla.
• Asistentes virtuales, tanto en línea como por teléfono.
• Asistentes de voz avanzados, como los que usamos en dispositivos móviles o en casa.

Las ventajas de las plataformas de IA conversacional

Los beneficios de estas plataformas son amplios y se reflejan tanto en las empresas que las adoptan como en los usuarios finales, ya sean clientes, colaboradores o proveedores.

Principales ventajas:

• Atención al cliente rápida: Los tiempos de espera disminuyen y las respuestas son precisas. Si es necesario, un operador humano puede intervenir sin que el usuario tenga que repetir la información brindada a la IA.
• Recopilación de datos valiosos: Para resolver dudas o solicitar presupuestos, los usuarios aportan información que la empresa puede utilizar para mejorar sus servicios.
• Impulso del liderazgo comercial: La IA puede identificar clientes con mayor intención de compra y priorizar el seguimiento, facilitando el trabajo del equipo de ventas.
• Fidelización: La satisfacción del cliente aumenta cuando recibe atención personalizada o servicios continuos. Esto mejora la lealtad hacia la marca.
• Reducción de costes: Al automatizar tareas repetitivas y optimizar procesos internos y externos, las empresas logran disminuir gastos. Según un informe de Juniper, la IA conversacional permitirá un ahorro global de 11 mil millones de dólares en los sectores de ventas, finanzas y salud durante 2023.

Ante todos estos beneficios, queda claro que la IA conversacional ya no es una opción secundaria. Las empresas y organizaciones tienen múltiples razones para adoptarla y aprovechar sus ventajas en distintos ámbitos.

Los casos de uso de una plataforma de IA conversacional en las empresas

Amazon permite hacer pedidos dialogando con Alexa, una interfaz que también facilita la automatización, gestión y modificación de pedidos cíclicos, como los de quienes compran con frecuencia determinada. De forma similar, pedir una pizza con los ingredientes deseados, indicando la dirección y el horario de entrega, es una de las tareas clásicas que se le puede asignar a una IA conversacional.

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En el sector financiero, la IA conversacional ayuda a los clientes a realizar operaciones bancarias, bloquear tarjetas de pago y consultar saldos o movimientos de sus cuentas.

Las empresas que trabajan con reservas, como las de viajes, gastronomía, entretenimiento o alojamiento, pueden integrar IA conversacional en sus procesos de compra. Esto permite que los usuarios reserven servicios de forma ágil, ya sea escribiendo o mencionando sus preferencias.

Cualquier acción se puede integrar con una IA conversacional, pero no todo depende de la tecnología. Por ejemplo, una compañía de seguros puede utilizar un bot que formule presupuestos a los clientes a través de preguntas simples. Por otro lado, un centro de salud podría usar IA para realizar diagnósticos preliminares y derivar pacientes a especialistas, aunque estas tareas siguen siendo responsabilidad del personal humano por razones éticas y legales.

Asistencia virtual: interacción intuitiva con los clientes

El uso de asistentes virtuales es transversal: cualquier empresa puede implementarlo para mejorar su atención. Un bot puede hacer preguntas específicas para satisfacer solicitudes o derivar al usuario al área correspondiente, permitiendo que un operador humano continúe el proceso sin que el cliente tenga que repetir todo desde el principio. Además, los datos que los usuarios proporcionan pueden transformarse en activos empresariales, útiles para asistencia, marketing o ventas.

De acuerdo con una encuesta realizada por Tidio, el 60% de las empresas B2B usa chatbots, y el 42% de las B2C emplea software de chatbot. Además, se espera que el número de empresas que utilizan chatbots de IA aumente un 34% en 2025.

Por otro lado, con respecto a los consumidores, la encuesta reveló que cerca del 82% de los encuestados hablaría con un chatbot si hubiera que esperar a hablar con un representante humano. Solo el 18% de las personas está dispuesto a esperar 15 minutos para hacer una pregunta de soporte a un agente en vivo.

IA conversacional como herramienta empresarial

La IA conversacional tiene el potencial de automatizar múltiples tareas dentro de las empresas, siempre que dispongan de los datos necesarios para entrenar sus sistemas. En organizaciones grandes, los procedimientos internos suelen ser documentados y compartidos entre colaboradores. Por ejemplo, si un empleado resuelve un problema operativo, esa experiencia se puede registrar para que otros la consulten mediante la IA conversacional.

Cuanto mayor sea la base de datos disponible, más eficiente será el entrenamiento de la IA para realizar distintas tareas. Esto también impacta en la calidad de la atención, tanto antes como después de la venta: los bots no improvisan, responden en función de los datos y el entrenamiento que reciben.

A continuación, un resumen de las aplicaciones de la IA conversacional en diversos sectores, según DigitalVital:

Sector	Aplicaciones
Servicio al cliente	– Gestión de consultas y tareas de soporte mediante chatbots y asistentes virtuales. – Respuestas instantáneas y atención simultánea a múltiples usuarios. – Soporte personalizado mediante integración con sistemas CRM. – Recomendaciones basadas en historial de compras.
Cuidado de la salud	– Asistentes virtuales para consultas médicas, programación de citas y recordatorios de medicación. – Apoyo a la telemedicina con recopilación de síntomas e historial médico. – Monitoreo remoto de pacientes con alertas en tiempo real.
Finanzas	– Asesoramiento financiero personalizado y atención al cliente automatizada. – Gestión de tareas como consultas de saldo, transferencias y verificación de transacciones. – Detección y prevención de fraudes mediante análisis de patrones y alertas de anomalías.
Educación	– Experiencias de aprendizaje personalizadas adaptadas al ritmo y estilo de los estudiantes. – Automatización de tareas administrativas como calificaciones y asistencia. – Apoyo en proyectos grupales mediante asistencia instantánea.
Comercio electrónico	– Chatbots que brindan recomendaciones de productos, guían la compra y responden consultas. – Análisis de comportamiento del cliente para optimizar marketing y fidelización. – Personalización de ofertas y mejora en tasas de conversión. – Chatbots que brindan recomendaciones de productos, guían la compra y responden consultas. – Análisis de comportamiento del cliente para optimizar marketing y fidelización. – Personalización de ofertas y mejora en tasas de conversión.

Chatbots: automatización de la atención al cliente

Hoy en día, la automatización de la atención al cliente es casi una norma. Los chatbots en los sitios web se volvieron comunes, aunque no todos son lo suficientemente sofisticados como para resolver todas las consultas. Sin embargo, transmiten una sensación de disponibilidad constante.

Estos bots están activos las 24 horas, los 365 días del año. Si no pueden resolver una solicitud en el momento, la derivan a un operador humano para dar continuidad al proceso. Así, el servicio es más fluido y mejora la experiencia del cliente, consolidándose como un componente clave para la evolución del soporte al cliente.

Asistentes de voz: interfaces naturales e intuitivas

La experiencia de usuario es el eje tanto de las aplicaciones como de la web. Utilizar la voz para interactuar con servicios refleja dos principios que heredamos de los smartphones: manos libres y acceso en cualquier momento y lugar.

Los voicebots permiten expresar pensamientos en tiempo real, lo que aporta espontaneidad a la interacción. Esta comodidad explica por qué los asistentes de voz son y serán cada vez más relevantes.

Integración con servicios externos: gestión eficiente de datos

Las plataformas de IA conversacional se integran fácilmente con los sistemas internos de las empresas o con servicios externos, como aplicaciones de mensajería, redes sociales o plataformas CRM (Gestión de Relaciones con Clientes).

Toda la información recopilada por estos sistemas se almacena en bases de datos centralizadas, lo que permite a las empresas mejorar su capacidad de análisis. Así, comprenden mejor los hábitos y preferencias de los clientes para ofrecer experiencias personalizadas.

Por ejemplo, si un usuario pregunta por un producto específico, la IA puede sugerirle ofertas relacionadas con ese artículo o servicios similares, replicando la lógica de las recomendaciones en plataformas de comercio electrónico.

Procesamiento del lenguaje natural (PNL): Entender el lenguaje natural

Tal como indica la National Library of Medicine, el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) estudia cómo las computadoras comprenden, procesan y manipulan el lenguaje humano. Se enmarca en los campos de la informática, la lingüística y la inteligencia artificial, y puede abarcar varios aspectos. Entre ellos se encuentran la interpretación del significado semántico del lenguaje, la traducción entre idiomas humanos o el reconocimiento de patrones en ellos.

La comprensión del lenguaje natural permite, entre otras cosas, extraer mayor valor de los datos. Las palabras utilizadas se convierten en herramientas de análisis, lo cual no es un cambio menor. Incluso en los chats de voz, las palabras quedan y se pueden analizar como cualquier otro dato no estructurado.

La evolución del PLN se puede clasificar en tres paradigmas principales. Según California Learning Resource Network (CLRN), estos son:

1. PLN basado en reglas: Los primeros enfoques de PLN se apoyaban en conjuntos de reglas lingüísticas diseñadas de forma manual para interpretar estructuras gramaticales y significados. Aunque eran útiles para tareas puntuales, estos sistemas eran poco flexibles, difíciles de mantener y no respondían bien a la complejidad y ambigüedad del lenguaje humano.
2. PLN estadístico: Con el tiempo, el campo avanzó hacia modelos estadísticos entrenados con grandes volúmenes de texto. Distintas herramientas y gramáticas probabilísticas hicieron posible un análisis más dinámico y fiable. Este enfoque mejoró notablemente tareas como el etiquetado gramatical, la detección de entidades y la traducción automática.
3. PLN con aprendizaje profundo: En los últimos años, el aprendizaje profundo transformó el PLN. Las redes neuronales y los modelos basados en transformadores permitieron grandes avances. Modelos preentrenados como BERT, GPT o RoBERTa destacan por su capacidad para entender el contexto y adaptarse a múltiples tareas, como responder preguntas, generar texto o resumir contenido.

Comparación de ocho plataformas de IA conversacional

IBM Watson Assistant

Esta plataforma permite crear bots que asisten a los clientes tanto en la web como en dispositivos móviles. Además, conecta los diferentes canales para que los datos recopilados no se pierdan, evitando que los usuarios tengan que repetir sus necesidades varias veces. Watson Assistant es una solución integral.

Su interfaz es intuitiva y, gracias a un conjunto de API abiertas, se integra fácilmente en los sistemas que las empresas ya utilizan. Una de las funciones más destacadas es la desambiguación: los bots pueden resolver dudas semánticas y léxicas formulando preguntas que identifican mejor la solicitud del cliente.

El asistente también incluye reconocimiento de voz, permitiendo a los usuarios interactuar sin necesidad de escribir. Entre los idiomas reconocidos están los principales de Occidente, además del italiano, japonés y chino (en sus versiones tradicional y simplificada).

Los datos generados son exclusivos de la empresa que los utiliza, lo que facilita la realización de análisis predictivos. Watson ofrece una versión Lite gratuita, ideal para explorar el potencial de la plataforma, aunque está limitada y más orientada a organizaciones pequeñas. Por 140 dólares mensuales, el plan Plus permite trabajar con cargas multicanal, ofrece mayor flexibilidad y la posibilidad de exportar registros de chat. Esto es útil tanto para controlar la calidad del servicio como para empresas con herramientas avanzadas de análisis de datos.

Google Dialogflow

El enfoque de Google Dialogflow se basa en dos conceptos clave: agente e intención. El agente es el bot en sí, mientras que las intenciones representan los objetivos que el usuario busca alcanzar. Cada bot necesita varias intenciones definidas, según la información o respuestas que se deban ofrecer. Dialogflow selecciona la mejor intención según lo que escriba el usuario.

Esta plataforma es multicanal y multilingüe (incluyendo italiano), y permite la conversión de texto a voz y viceversa. Ofrece escenarios predefinidos que simplifican la creación de bots, permitiendo desarrollar aplicaciones de audio y texto, desde chatbots convencionales hasta soluciones integradas en dispositivos IoT.

Dialogflow utiliza dos interfaces principales. La primera, Dialogflow Essentials, está orientada a la formación del bot, donde se cargan frases y respuestas clave. Es fácil de usar, con una interfaz similar a las clásicas de Google. La segunda, Dialogflow Customer Experience, es más avanzada y está pensada para organizaciones que necesitan bots sofisticados, brindando una vista completa del flujo de información y los factores que afectan su funcionamiento.

La plataforma incluye varias API, y su código se puede descargar desde GitHub. La versión de prueba es gratuita, aunque limitada, y las versiones avanzadas tienen un costo que varía según el uso.

Conversica

Conversica está orientada principalmente al marketing y las ventas, con más de una década de experiencia que respalda su IA conversacional. A esta trayectoria se suma una gran base de datos disponible para la formación de bots, además de los datos propios de las empresas que adoptan esta solución.

El objetivo de Conversica es crear experiencias personalizadas que generen relaciones de calidad y listas de potenciales clientes. Su interfaz es fácil de usar y ofrece estadísticas claras y accesibles, facilitando una interpretación rápida de los datos relevantes.

La plataforma se integra con varias herramientas empresariales, como Salesforce, Oracle y Microsoft Dynamics 365. Los precios no son públicos; se brindan al solicitar una demostración o información personalizada.

Tidio

Tidio es una solución orientada al comercio electrónico, enfocada en brindar asistencia a quienes compran en línea. Se integra con múltiples plataformas y complementos, desde WordPress hasta Magento. La instalación es rápida y sencilla (nos tomó alrededor de un minuto).

Ofrece funcionalidades como soporte multicanal y personalización de los chatbots. La versión gratuita tiene límites en la cantidad de chats en vivo y bots disponibles. Los precios varían según la cantidad de operadores y las conversaciones manejadas, desde 15,83 euros al mes por operador hasta 240,83 euros mensuales para opciones más avanzadas sin tantas restricciones.

Gaia

Gaia tiene algo increíble. Es una solución proporcionada por Eosphera y, seamos claros, el hecho de que la empresa sea de Treviso no influye en la eficacia del producto, que parece no conocer límites. Llama, recopila documentos, chatea, redacta correos electrónicos, concierta citas y se adapta a todos los canales, ajustándose sin esfuerzo a diferentes sectores económicos.

En este contexto empresarial, los chatbots y voicebots cobran protagonismo, ya que pueden recopilar datos en tiempo real y organizarlos por sede, departamento u oficina. Gaia es un jugador que no tiene nada que envidiar a las soluciones más reconocidas del mercado.

Las políticas de precios están reservadas para quienes lo soliciten, pero es posible pedir una prueba gratuita.

Estudio de comunicación 2.0

Ahora, ante una solución italiana rica y completa, proponemos una alternativa internacional: la plataforma de Onereach.ai, una empresa de Colorado que se especializa en hiperautomatización. Esta herramienta permite a sus usuarios crear aplicaciones multicanal, tanto para IA conversacional como para la automatización de flujos empresariales.

Al igual que las soluciones mencionadas anteriormente, es una plataforma de bajo código, lo que la hace accesible para aquellos sin conocimientos de programación. Permite diseñar flujos y rutas de información, cuenta con API para cualquier canal o plataforma y también se integra con servicios de voz y chat.

En este caso, también estamos hablando de una solución que compite con las de los gigantes de la IA conversacional. Sin embargo, los costos se revelan solo a quienes los solicitan expresamente.

Kore.ai

Continuamos con las soluciones de empresas cuyos nombres tal vez no sean tan conocidos por el público en general, pero de las que seguramente escucharemos mucho en el futuro. Kore.ai ofrece un conjunto de automatización multisectorial y multitarea, además de IA conversacional en su sentido más estricto. La creación de bots es rápida y sencilla, como demuestran los seminarios web y guías publicados por la empresa, que explican en detalle cómo integrar los servicios que ofrece Google DialogFlow, heredando de este modo cierta lógica y facilidad en la configuración.

Cresta

Cresta es una herramienta interesante, aunque vale la pena mencionar que está entrenada únicamente en inglés. Este es un defecto, sin duda, pero poco tiene que ver con las cualidades intrínsecas del producto. Se trata de una IA conversacional diseñada principalmente para el servicio de atención al cliente y cuenta con dos méritos destacados.

El primero es que transmite al operador humano el historial de las conversaciones que el cliente mantuvo con los chatbots. El segundo, y de especial interés, es que la IA resalta el estado emocional del cliente final, lo que coloca al operador humano en las mejores condiciones para interactuar, permitiendo que elija los tonos y palabras más adecuados para no perder la confianza del usuario.

Nuevamente, los precios solo se comunican a quienes hacen una solicitud explícita, aunque existe la posibilidad de organizar una demostración.

¿Cómo evaluar la escalabilidad de una plataforma de IA conversacional antes de su implementación?

Es clave revisar si la plataforma admite cargas multicanal, procesamiento en tiempo real, integración con sistemas existentes y soporte para múltiples idiomas. También debe permitir escalado automático o bajo demanda en entornos cloud.

¿Qué criterios definen el retorno de inversión (ROI) en proyectos con IA conversacional?

El ROI se mide por la reducción en tiempos de atención, ahorro en recursos humanos, incremento en ventas asistidas y mejora en la retención de clientes. Es importante establecer KPIs antes de la implementación para evaluar impacto real.

¿Qué nivel de control sobre los datos ofrece una plataforma de IA conversacional alojada en la nube?

Depende del proveedor. Las soluciones empresariales suelen permitir configurar políticas de retención, cifrado, anonimización y cumplimiento con normativas como GDPR o HIPAA. Es fundamental revisar los SLA y contratos de privacidad.

¿Cómo afecta la precisión del reconocimiento de intención al rendimiento del canal digital de una empresa?

Una baja precisión puede generar frustración, pérdida de conversión y mayor carga para operadores humanos. Es clave entrenar el modelo con datos reales y mantener ciclos de mejora continua basados en feedback y análisis de logs.

¿Qué diferencia a una plataforma de IA conversacional low-code de una no-code en entornos B2B?

Las low-code permiten ajustes técnicos más avanzados con intervención mínima de desarrollo, ideales para integraciones complejas. Las no-code priorizan la simplicidad operativa y autonomía de equipos no técnicos, aunque con menos personalización.