7 habilidades de atención al cliente que necesitan todos los agentes humanos y de IA (con ejemplos)

Cada conversación de soporte puede ganar o perder un cliente. Lo bien que el agente de IA o humano al otro lado de la interacción escucha y resuelve el problema determina el rumbo de la llamada. De forma aislada, una conversación puede no parecer gran cosa. Pero, sumadas todas las llamadas y chats, determinan si una empresa conserva a sus clientes o tiene que reemplazarlos constantemente.

Según un estudio de Zendesk, más del 50 % de clientes se pasó a la competencia tras una sola mala experiencia. Esto demuestra la importancia de las habilidades de atención al cliente, incluso cuando la IA sigue transformando las operaciones de CX. Organizaciones que mejoran continuamente las capacidades de su equipo de CX tienen una ventaja competitiva a medida que aumentan las expectativas de clientes.

Esta guía explora las principales habilidades de atención al cliente, por qué son importantes para las empresas, cómo mejorarlas y cómo la IA complementa a los equipos de CX.

Resumen

• Las habilidades de atención al cliente ayudan a las empresas a resolver problemas de clientes, generar confianza y reducir la pérdida de clientes.
• Por lo general, los equipos de CX aplican habilidades técnicas e interpersonales de atención al cliente, como la comunicación, la resolución de problemas y la resolución de conflictos.
• Tanto los agentes humanos como los de IA pueden aplicar habilidades de atención al cliente mediante una implementación planificada, evaluación de conversaciones y mejoras para optimizar la experiencia del cliente.
• Aunque los agentes de IA pueden ayudar a resolver conflictos, una transferencia fluida a agentes humanos es esencial para reducir la tensión.
• Al implementar agentes de IA para atención al cliente, evalúa las métricas de conversación durante la formación y después de la implementación para impulsar la mejora continua.

¿Qué son las habilidades de atención al cliente?

Las habilidades de atención al cliente son las capacidades interpersonales y técnicas que ayudan a un equipo de soporte a comprender las necesidades de clientes y resolver sus problemas de forma eficaz. Estas habilidades se clasifican, en general, en habilidades interpersonales, como la comunicación, la paciencia, la empatía y la adaptabilidad, y habilidades técnicas, como el conocimiento del producto o la gestión de incidencias.

Exploraremos siete de estas habilidades con más detalle: comunicación, resolución de problemas, resolución de conflictos, empatía, adaptabilidad, personalización y conocimiento del producto. También veremos cómo se aplica cada una a los agentes humanos y de IA de atención al cliente.

Explicación de las habilidades de atención al cliente

Las habilidades de atención al cliente son prácticas que ayudan a los equipos de experiencia del cliente a escuchar activamente, comprender, responder, resolver y hacer seguimiento de los problemas de clientes. Estas habilidades se basan en prácticas de distintas disciplinas, como la comunicación, la resolución de problemas, la empatía y la resolución de conflictos. Dotar a tu equipo de las habilidades adecuadas garantiza una experiencia de cliente coherente y positiva en todos los puntos de contacto.

Tradicionalmente, los equipos de soporte desarrollan habilidades de atención al cliente mediante formación tanto en habilidades interpersonales como técnicas. Por ejemplo, aprenden a hacer pausas y escuchar, detectar la frustración de clientes y usar un lenguaje respetuoso para rebajar la tensión. Además, los equipos de CX deben conocer herramientas como CRM y ERP para mostrar información durante las conversaciones. Cada vez más, el personal de CX necesita un alto nivel de alfabetización tecnológica para trabajar con agentes de IA, obtener información relevante y acelerar la resolución de problemas de clientes.

De hecho, la gran mayoría de equipos de atención al cliente ya utiliza agentes de IA para agilizar los flujos de trabajo de experiencia del cliente. Según Gartner, al menos el 70 % de clientes iniciará su experiencia como cliente mediante una interfaz de IA en 2028.

Mejorar las capacidades del equipo de CX sigue siendo importante, pero diseñar agentes de soporte de IA en torno a procedimientos operativos estándar de marca, barreras de seguridad, integraciones con bases de conocimiento y herramientas de terceros es fundamental para liberar el potencial de las operaciones de CX impulsadas por IA.

Por qué las habilidades de atención al cliente mejoran las experiencias

Una atención al cliente eficaz acelera la resolución de problemas, lo que fomenta la fidelidad a la marca, la retención y los ingresos a largo plazo. En lugar de esperar a que las incidencias escalen, los equipos de CX investigan de forma proactiva los casos comunicados por clientes. Escuchan activamente y dan espacio a clientes para compartir sus opiniones antes de ayudar a resolver problemas o consultas.

Lo mismo se aplica a los agentes de IA para atención al cliente. Aunque se basan en IA generativa, aprendizaje automático y otras tecnologías de software, debes diseñarlos en torno a flujos de trabajo, principios y políticas que generen confianza. Ya sea IA, personas o ambos, tu objetivo es resolver los problemas de clientes y hacer que se sientan escuchados.

Al integrar IA en los flujos de trabajo de CX, Jannes Koopmann, responsable sénior de negocio de IA en 3Shape, destacó la importancia de un tono empático y una sensación humana. Mientras su empresa modernizaba la atención al cliente con agentes de IA, Jannes quería asegurar que clientes se sintieran comprendidos durante todo el proceso.

Las 7 habilidades de atención al cliente que necesitan todos los agentes humanos y de IA

Una buena atención al cliente exige que tanto las personas como sus equivalentes de IA dominen distintas habilidades. Estas son las habilidades necesarias para atención al cliente, con ejemplos de cómo las aplican agentes humanos y de IA.

Habilidades de comunicación: escucha activamente y habla con claridad

Una comunicación clara evita confusiones, que hacen que clientes abandonen llamadas o mensajes cuando buscan ayuda. Las habilidades de comunicación requieren escucha activa, respuestas concisas y una comunicación escrita y verbal clara.

Los agentes humanos desarrollan habilidades de comunicación escuchando lo que dicen clientes y eligiendo palabras adecuadas al responder. Evitan la jerga para ganar claridad y siempre explican los términos técnicos, ya sea por correo electrónico, en una llamada o por mensaje.

Los agentes de IA, especialmente los basados en LLM, destacan en las respuestas conversacionales. Sin embargo, necesitan directrices específicas para respetar los turnos de palabra y gestionar interrupciones. Por ejemplo, cuando un cliente hace una pausa a mitad de una frase, un agente de voz debe responder dentro de un intervalo concreto para sonar natural. Al mismo tiempo, no debe hablar por encima de quien llama ni dar respuestas que no vengan al caso.

Tanto los agentes humanos como los de IA pueden comunicarse mejor cuando comparten el contexto de la conversación de forma eficaz. Esto significa que la IA y el equipo de CX deben tener acceso en tiempo real a análisis de conversaciones para responder con precisión.

Ejemplo: un agente humano dice: «Déjame confirmar que lo he entendido bien: tu pedido se envió el lunes, pero nunca llegó». Un agente de voz de IA repite el detalle clave de la misma forma y espera a que el cliente lo confirme antes de continuar.

Habilidades de resolución de problemas: encuentra antes la solución adecuada

Clientes esperan que el equipo de soporte resuelva sus problemas rápidamente, ya sea humano o de IA. Resolver los puntos de dolor de clientes es una función esencial de los agentes de CX, y un servicio de alta calidad constante ayuda a generar confianza en tu marca.

El personal de soporte humano puede acelerar la resolución de problemas diagnosticando las incidencias de forma sistemática. Esto incluye registrar los problemas del cliente, confirmar detalles para evitar malentendidos y recurrir al conocimiento del producto para ofrecer una solución. Si no hay una solución disponible de inmediato, el agente humano comunica al cliente los siguientes pasos.

Los agentes de IA comparten principios similares de resolución de problemas, pero aprovechan las capacidades de razonamiento y predicción del LLM para resolver incidencias. A partir de los datos y el contexto disponibles del cliente, la IA evalúa posibles vías de resolución y elige la que tiene la mayor puntuación de confianza. Después, enumera los pasos que el cliente puede seguir para resolver el problema.

Ejemplo: un cliente informa de que ha fallado un pago con tarjeta. Un agente humano consulta la cuenta, confirma los datos de la tarjeta y guía al cliente para solucionarlo. Un agente de IA lee los mismos datos de la cuenta mediante una herramienta conectada, elige la causa más probable y comparte los pasos para resolverlo.

Habilidades de resolución de conflictos: reduce la tensión en conversaciones difíciles

A pesar de los esfuerzos, pueden surgir conflictos al conversar con clientes. Dotar a los agentes de soporte humanos y de IA de habilidades de resolución de conflictos ayuda a eliminar puntos de fricción, ofrecer medidas correctivas y mantener la profesionalidad durante todo el intercambio.

Al resolver un conflicto, los agentes humanos mantienen la calma, siguen los procedimientos de resolución de conflictos y conservan la objetividad. Reconocen la frustración del cliente y avanzan gradualmente hacia un entendimiento común. El objetivo es reconstruir la confianza mediante acciones concretas y garantizar una resolución rápida.

Por su parte, la IA ayuda a reducir la tensión en conflictos proporcionando una vía de escalado clara. Utiliza la comprensión del lenguaje natural (NLU) para identificar cuándo un cliente se siente frustrado, angustiado o enfadado. Después, transfiere la conversación con calma y rapidez a un agente humano. Del mismo modo, un agente puede transferir la llamada a un equipo de soporte en directo si el cliente lo solicita expresamente.

Ejemplo: un cliente dice: «Es la tercera vez que llamo por esto». Un agente humano responde: «Siento que aún no se haya resuelto. Me haré cargo a partir de ahora y te diré exactamente qué ocurrirá después». Un agente de IA que detecta la misma frustración ofrece transferir la conversación a un agente humano y transmite el historial de la conversación mediante una transferencia contextual.

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Empatía en atención al cliente: haz que clientes se sientan escuchados

La empatía es una forma de inteligencia emocional que permite a los agentes humanos conectar con los sentimientos del cliente. Es una de las habilidades de atención al cliente más importantes porque demostrar empatía crea cercanía y un entendimiento compartido con el cliente.

Los agentes humanos demuestran empatía reconociendo los sentimientos de clientes en lugar de interrumpir con una respuesta. Con solo decir «Entiendo que estés molesto y estoy listo para ayudarte», haces que el cliente se sienta escuchado y respetado. Y eso abre la puerta a nuevas conversaciones.

La IA no puede sentir emociones de verdad como las personas. Sin embargo, puede identificar patrones que indican frustración en la voz o la respuesta escrita de un cliente. En función del sentimiento que detecte, la IA puede imitar el tono empático y la elección de palabras que usan las personas para mostrar empatía.

Ejemplo: tanto un agente de IA como uno humano que detectan frustración pueden reconocerla directamente diciendo: «Parece frustrante y quiero ayudarte a solucionarlo».

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Adaptabilidad: gestiona solicitudes en varios canales

Clientes contactan con empresas por distintos canales, como correo electrónico, chat, voz y mensajes de texto. La adaptabilidad permite al equipo de CX mantener mensajes coherentes, especialmente cuando un mismo caso requiere varias conversaciones.

Los agentes humanos están formados para desenvolverse bien en distintas plataformas. Cada plataforma tiene su propio estilo de interacción, directrices y matices. Por ejemplo, los correos electrónicos permiten revisar el texto para mantener la profesionalidad. Sin embargo, una llamada es más improvisada y requiere que el agente reaccione a nueva información en el momento.

Los agentes de IA pueden conservar el contexto entre temas y conversaciones. Una vez configurados, los equipos pueden implementar agentes en distintos canales. Al consultar el contexto histórico, los agentes de IA pueden interactuar con clientes en el tono, formato y estilo que prefieran.

Ejemplo: en el chat, un agente humano envía un breve resumen escrito que el cliente puede consultar después. En una llamada, el mismo agente habla más despacio y confirma los detalles en voz alta. Un agente de IA sigue la misma regla: envía respuestas de texto concisas en el chat y turnos de voz naturales en llamadas.

Personalización: ofrece respuestas adaptadas

Cuando clientes contactan, esperan que los agentes de soporte sepan quiénes son y conozcan los detalles de su caso sin que tengan que repetirse ante cada nuevo agente con el que hablan.

Los agentes humanos personalizan las respuestas de forma manual. Por ejemplo, al responder a un ticket, revisan las compras anteriores del cliente y preguntan brevemente si quedó satisfecho con lo que compró. Aunque es un gesto sencillo, clientes se sienten valorados porque tu equipo recuerda quiénes son y qué prefieren.

Los agentes de IA pueden personalizar las respuestas de forma más eficiente. En lugar de consultar registros manualmente, se conectan a un CRM de terceros y recuperan datos históricos al atender a clientes. Además, un agente de IA puede recopilar datos de forma proactiva en tiempo real y usarlos para hacer recomendaciones de productos personalizadas.

Ejemplo: en lugar de preguntar «¿Qué pediste?», un agente humano dice: «Veo que compraste el plan Pro el mes pasado. ¿Te pones en contacto con nosotros por eso?». Un agente de IA conectado a un CRM puede iniciar la conversación con el mismo contexto.​

Conocimiento del producto: responde a preguntas con confianza

Clientes esperan que los agentes de soporte conozcan los productos, servicios y políticas de la empresa. Por eso, los equipos de CX que responden consultas deben mantenerse al día para ofrecer respuestas seguras y precisas.

Los agentes humanos se mantienen al día revisando las últimas actualizaciones de productos y servicios. Tienen en cuenta los cambios en políticas, documentación y precios que puedan afectar a clientes.

Los agentes de IA funcionan de forma parecida, pero utilizan herramientas como un sistema de generación aumentada por recuperación (RAG) e integraciones de terceros para ofrecer respuestas precisas y útiles. Por ejemplo, un chatbot basado en LLM no entiende de forma inherente un producto concreto que menciona el cliente. En lugar de adivinar, recupera información de la base de conocimiento interna de tu organización para generar una respuesta.

Ejemplo: cuando un cliente pregunta si una política de reembolso cubre artículos rebajados, un agente humano bien informado responde según la política vigente. Un agente de IA recupera la política más reciente de la base de conocimiento y responde basándose en ella.

Agentes humanos frente a agentes de IA: habilidades de atención al cliente de un vistazo

La siguiente tabla resume cómo aplican agentes humanos y de IA cada una de las siete habilidades.

Los agentes humanos destacan donde el criterio es esencial, mientras que los agentes de IA destacan donde más importan la velocidad y el cumplimiento coherente de políticas.

Cómo implementar habilidades de atención al cliente para humanos e IA

Las organizaciones necesitan un flujo de trabajo colaborativo con límites operativos claros al integrar habilidades de atención al cliente en una operación de CX asistida por IA. Estos pasos te ayudan a crear un flujo de trabajo de IA para atención al cliente que demuestre las habilidades que hemos compartido.

1. Define los objetivos de CX

Empieza con un alcance reducido y céntrate en una consulta frecuente. Esto da a tu equipo suficiente margen para crear, probar y perfeccionar el flujo de trabajo de CX con agentes sin alterar las operaciones de soporte existentes. Debes identificar cómo quieres que responda tu equipo de CX, qué tono de voz utiliza, qué flujos de trabajo habituales sigue, cuáles son los tiempos de respuesta ideales y todos los demás factores que contribuyen a una interacción satisfactoria.

2. Elige una plataforma de IA con agentes para CX

Las plataformas de IA conversacional para operaciones de CX incluyen distintas funciones. Elige una que permita un comportamiento flexible de los agentes para resolver problemas, al tiempo que aplica barreras de seguridad y directrices de marca. Evalúa cada opción según estos criterios:

• Cobertura de habilidades: admite las habilidades de esta guía, incluidos los turnos de palabra, la detección de sentimiento y la transferencia a una persona.
• Acceso a conocimiento y herramientas: se conecta a tu base de conocimiento y CRM para que el agente pueda responder con precisión y personalizar las respuestas.
• Barreras de seguridad y control de marca: aplica barreras de seguridad y directrices de marca en cada conversación.
• Cobertura de canales: funciona en canales de voz y texto para que clientes reciban un servicio coherente.
• Pruebas y evaluación: ofrece un entorno de pruebas para conversaciones simuladas y realiza un seguimiento de métricas como CSAT y la tasa de resolución tras el lanzamiento.

Por ejemplo, ElevenAgents es una plataforma de IA con agentes que permite a los equipos de CX ofrecer mejores experiencias mediante principios de atención al cliente contrastados. No sustituye las buenas habilidades de atención al cliente, ni pretende hacerlo. En cambio, ElevenAgents te permite escalar las buenas prácticas de atención al cliente en varios canales sin sobrecargar a los equipos humanos.

3. Diseña el flujo de trabajo del agente de IA para atención al cliente

Determina los puntos de contacto con clientes en los que un agente de IA resultará útil. Después, configura el agente con las habilidades adecuadas mediante prompts de sistema, integración de herramientas y una base de conocimiento interna.

La inteligencia artificial puede ayudar a tus agentes de atención al cliente proporcionándoles contexto durante una llamada o mostrando información útil para orientar una interacción hacia un resultado satisfactorio.

Como alternativa, puedes definir puntos de contacto completos en los que una IA pueda tomar la iniciativa y reducir la carga de los agentes de soporte humanos. Las llamadas rutinarias o de baja prioridad son una buena opción para automatizar, ya que los casos sensibles pueden escalarse mientras los agentes de IA cubren por completo los patrones de llamadas más comunes.

Por ejemplo, Nana se centró en mejorar el prompt de sistema del agente de IA para que pueda conversar con empatía y mantener el tono de marca durante las llamadas de clientes.

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4. Prueba antes de implementar

Recuerda simular en un entorno de pruebas los cambios que hagas en el agente de IA. Pon a prueba el agente con distintos escenarios y observa cómo responde. En concreto, simula casos límite, incluidos los que requieren transferencia a una persona debido a un cambio de sentimiento a mitad de conversación.

Cómo mejorar las habilidades de atención al cliente mediante práctica y feedback

Las habilidades de atención al cliente se pueden enseñar y mejorar con el tiempo. Puedes formar a agentes humanos y de IA, y después evaluar cómo trabajan en la práctica y en entornos reales.

Los agentes humanos asisten a cursos, mejoran sus capacidades de forma constante, aprenden más sobre los productos con los que ayudan y revisan los comentarios de clientes para abordar carencias del servicio y mejorar su atención. También necesitan apoyo, alineación y mensajes coherentes por parte de la dirección para atender a clientes con confianza. En cierta medida, este marco de aprendizaje también se aplica a los agentes de IA.

La formación en habilidades de atención al cliente funciona mejor cuando se vincula a resultados medibles. Haz seguimiento del CSAT, la resolución en el primer contacto y el tiempo medio de gestión, e incorpora las puntuaciones de control de calidad de conversaciones revisadas. Las simulaciones y la escucha de llamadas convierten después esas puntuaciones en objetivos concretos de formación.

Los agentes de IA aprenden de directrices de políticas, plantillas de ejemplo, historiales de conversaciones y los materiales a los que se exponen en distintos canales. Todo el proceso se realiza en un entorno con supervisión humana, en el que un agente humano establece las métricas de IA conversacional con las que se evalúa al agente.

Por ejemplo, mides la tasa de contención, el CSAT y la tasa de resolución del agente de IA para determinar si puede resolver casos con confianza sin intervención humana. Después, revisas las políticas, los prompts de IA y las herramientas de terceros que permiten al agente operar con mayor eficacia.

En ElevenLabs utilizamos un marco de pruebas específico que evalúa las capacidades de resolución de problemas de los agentes de IA. El marco investiga carencias de servicio en conversaciones existentes y las utiliza como casos de prueba para perfeccionar los agentes.

​Habilidades técnicas frente a habilidades interpersonales en atención al cliente: qué necesitan los equipos

Las habilidades técnicas permiten al equipo de CX resolver problemas de forma eficiente y eficaz. Por ejemplo, el conocimiento del producto, la gestión de incidencias y las aplicaciones CRM son habilidades técnicas en atención al cliente. Son fundamentales para mejorar las tasas de resolución de problemas.

Por su parte, las habilidades interpersonales mejoran la satisfacción de clientes durante las interacciones. Por ejemplo, los agentes con habilidades interpersonales como la empatía, la escucha activa y la paciencia ofrecen una experiencia de cliente agradable.

Tanto las habilidades técnicas como las interpersonales son esenciales para mejorar la experiencia del cliente. Al utilizar agentes de IA, el equipo de CX puede delegar tareas en las partes mejor preparadas para gestionarlas.

Como los agentes de IA destacan al seguir políticas, pueden automatizar habilidades técnicas como recuperar registros de clientes, procesar reembolsos o diagnosticar problemas técnicos.

Por su parte, los agentes humanos se encargan de las habilidades interpersonales porque son empáticos por naturaleza y entienden los matices. Aunque los agentes de IA pueden detectar sentimientos y seguir reglas conversacionales, los agentes humanos mantienen el criterio final al aplicar habilidades interpersonales en atención al cliente.

Empieza a usar ElevenAgents para atención al cliente

Dotar a personas y agentes de IA de habilidades de atención al cliente te permite gestionar las solicitudes de clientes con mayor confianza. Al entrar en la era de los agentes, los clientes se ganan con la colaboración entre agentes de IA y humanos.

ElevenLabs te ayuda a implementar agentes de IA para atención al cliente con habilidades que mejoran la satisfacción de clientes por texto, voz y correo electrónico. Con ElevenAgents, puedes crear agentes de IA, diseñar flujos de trabajo de CX, conectarte a una base de conocimiento, realizar evaluaciones y mucho más antes de implementarlos.

Utiliza el mismo panel para aplicar barreras de seguridad, analizar transcripciones y supervisar el rendimiento de los agentes a lo largo del tiempo.

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Preguntas frecuentes sobre las habilidades de atención al cliente