La evolución de los asistentes virtuales y su impacto

¿Recuerdas cómo era interactuar con un chatbot hace apenas cinco años? Seguramente lo recuerdas como una experiencia frustrante e ineficiente. Aunque los primeros chatbots fueron diseñados para desahogar el trabajo de los equipos de atención al cliente, estaban basados en reglas y programados para seguir un guión establecido. Cualquier input fuera de guión ocasionaba un fallo en el sistema, y a su vez, frustración en el usuario y un aumento de llamadas en los call center. No existía una conversación y los agentes humanos seguían siendo indispensables para ofrecer un servicio de calidad y dar seguimiento personalizado a cada ticket.

El siguiente paso de los chatbots fue la aparición de la Programación Neurolingüística (PNL) y el aprendizaje automático, que sustituyó a los guiones rígidos y respuestas preestablecidas por la capacidad de entender la intención de los usuarios, detectar matices en el lenguaje y ofrecer respuestas más dinámicas. Así, el papel de los chatbots evolucionó a ser una herramienta interactiva y orientada a aportar valor al usuario. Sin embargo, su reputación anterior los precedía, la palabra chatbot seguía teniendo una connotación negativa y aún no se conseguía ofrecer una experiencia de usuario fluida, por lo que el volumen de llamadas en los call center continuaba siendo una preocupación para las empresas.

Pero en 2022 todo esto cambió. La forma de comunicarnos se consolidó en la era de la mensajería instantánea, la IA maduró y se lanzó al mercado ChatGPT, que hizo realidad la posibilidad de mantener una conversación fluida con un bot, dando inicio a la era conversacional y de los agentes de IA.

Ahora, los chatbots van mucho más allá de una interacción pregunta-respuesta porque han dejado de ser simplemente bots, convirtiéndose en agentes de IA entrenados con bases de conocimiento específicas de cada empresa, lo que permite controlar mucho mejor la experiencia y elevar la precisión en las respuestas. Además, los avances de la IA permiten al agente comprender el contexto de la interacción con un usuario, analizando el histórico de las conversaciones y aprendiendo de las consultas con otros usuarios con modelos de aprendizaje automático.

A unas semanas de concluir el año 2025, los agentes de IA han conseguido resolver problemas y gestionar tareas de forma autónoma, eliminando la dependencia al 100% de los agentes humanos. Sin embargo, en Blip, nuestra filosofía es la siguiente: dejar que todo lo que pueda hacer una máquina, lo haga una máquina para que las personas puedan dedicar su tiempo en aportar valor sin perder el toque humano.

Es decir, proporcionar al usuario el suficiente control de la conversación para resolver problemas sencillos de forma autónoma –como hacer preguntas, comprar y gestionar pedidos, o solicitar facturas–, pero siempre ofrecer la opción de poder conectar con un agente humano para resolver problemas más complejos, o que requieran de una atención más personalizada. La combinación de ambas es fundamental para desahogar la carga de trabajo de los empleados, y resultar en una experiencia altamente resolutiva y satisfactoria para los usuarios.

Los agentes de IA funcionan porque consiguen satisfacer una necesidad social humana básica: conversar. Y para los negocios, ha demostrado ser un elemento indispensable para gestionar la atención al cliente de una forma más eficiente y personalizada.

Por eso, desde Blip consideramos que cualquier empresa que no esté invirtiendo en implementar IA conversacional para sus negocios, está perdiendo una importante ventaja competitiva en un mundo en que las marcas ya no compiten por tener el mejor producto, sino en ofrecer la mejor experiencia de usuario.

(*) Jaime Navarro es director ejecutivo de Blip EMEA