La situación de la IA conversacional en soporte

Stripe es sinónimo de un soporte excelente, que a menudo va más allá para sorprender y agradar. Sin embargo, un gran soporte es mucho más que las notas escritas a mano y los tótems impresos en 3D que vemos en Twitter. Más de una década de ingeniería humana y de software ha permitido a Stripe crear un servicio de atención al cliente que presta apoyo a millones de empresas cada año. Me incorporé a Stripe en 2015, cuando la empresa acababa de superar las 200 personas y todo el equipo de soporte cabía alrededor de una mesa de sala de reuniones.

Fui una de las primeras contrataciones en Dublín, una de las primeras bases de la cobertura de soporte global de Stripe. Durante mis cinco años allí, Stripe reorganizó el equipo de soporte por especialidades, introdujo proveedores externos como soporte de nivel 1, amplió los canales, añadió idiomas y, finalmente, planes de soporte de pago. Tras ayudar a diseñar y probar estos programas de soporte en evolución, pude ver de primera mano la complejidad de escalar la atención al cliente; una complejidad que la IA conversacional podría haber simplificado.

Conversational AI

Conversational AI has three elements. These three elements work together seamlessly: Speech-to-Text captures the user’s intent, Language Models interpret and generate intelligent responses, and Text-to-Speech transforms those responses into natural conversation.

• Speech to Text: The AI ears convert a user’s spoken natural language into text, with high accuracy.
• Language Models: The AI brain processes this text and understands the context to generate intelligent responses.
• Text to Speech: The voice transforms text responses into natural-sounding speech.
• Turn Taking:A dedicated service monitors for interuptions and ensures the conversation is natural and feels human.

Cuando me incorporé a Stripe, mi trabajo consistía en asimilar todo lo posible sobre el producto. Como parte de mi formación, acompañaba a agentes con más experiencia y aprendía de un sinfín de interacciones de soporte anteriores, un enfoque parecido a cómo aprendería un agente de IA.

La IA destaca en el reconocimiento de patrones, y gran parte del soporte consiste precisamente en eso. Todo empieza con un usuario que explica su problema. El agente de soporte procesa esa información, intenta relacionarla con sus conocimientos previos y ofrece una respuesta al usuario. Sin embargo, el soporte es más que recitar una base de conocimiento; una excelente atención al cliente requiere empatía, creatividad y colaborar con el usuario para resolver su problema. Por desgracia, la mayoría de las interacciones de soporte dejan mucho que desear.

La situación actual del soporte

El soporte es un punto de contacto importante, pero a menudo resulta frustrante. Piensa en la última vez que tuviste que llamar a una aerolínea. Esperas durante horas y, cuando por fin consigues hablar con alguien, te dicen que tu problema corresponde a otro departamento y el ciclo de Sísifo continúa.

El problema no afecta solo a clientes. Ofrecer una gran experiencia de soporte es difícil, y aún más a escala. En nuestro mundo de bits centrado en el software, el soporte está condicionado en gran medida por los átomos. Imagina que de la noche a la mañana recibes una gran afluencia de clientes: puedes poner en marcha una instancia de AWS para mantener tu sitio disponible, pero no puedes pulsar un interruptor y activar el soporte.

Escalar una función de soporte requiere tiempo y dinero. En Norteamérica, encontrar, formar e incorporar a un agente de soporte cuesta unos 12.000 $. Incluido ese desembolso inicial, el coste medio de un agente de soporte ronda los 30-40 $ por hora. Algunas empresas optan por externalizar sus agentes de soporte, con tarifas de entre 8 y 30 $ por hora. Puede parecer atractivo a primera vista, pero ese bajo precio implica una menor capacidad de controlar la responsabilidad, los procesos y la calidad del soporte.

Pero ¿y si pudieras poner en marcha el soporte en minutos y escalarlo sin límites? ¿Y si pudieras ofrecer soporte de alta calidad a bajo coste? Esa es la promesa de la IA conversacional, y tras haber trabajado durante años en soporte, creo que supone un cambio radical.

Alexis es un ejemplo de agente de IA de ElevenLabs. Se creó como agente de soporte dentro de la documentación de ElevenLabs y ahora atiende más de cien llamadas al día.

Imagina que Alexis fuera humano. Para empezar, no creo que muchos agentes de soporte humanos pudieran gestionar 100 llamadas al día. Con un agente muy eficiente y llamadas sencillas, podrían atender unas 60, y probablemente más cerca de 40 en el caso de un agente menos cualificado o consultas más complejas. Así que tendrías que contratar al menos a dos agentes y probablemente pagar algunas horas extra.

Si los agentes estuvieran en Norteamérica, el coste de que gestionaran 100 llamadas sería de al menos 700 $, unos 1719 $ de media, y podría llegar a 4094 $. Es mucho, así que quizá decidieras externalizarlo. Costaría entre 128 y 480 $, con una media de 288 $; mucho más barato a primera vista, pero hay costes ocultos en la incorporación y supervisión de estas empresas de externalización, además de riesgos para la marca y la reputación si no cumplen tus estándares.

El coste de operar un agente de soporte con IA puede ser de solo 0,015 $ por minuto para el componente de audio. El LLM puede costar desde menos de un céntimo hasta un par de céntimos por minuto, según el modelo que elijas y el tamaño de tu base de conocimiento. En total, serían unos 13-18 $ por cien llamadas. Eso supone más de 110 veces menos que el coste medio de un agente interno y 18 veces menos que el de uno externalizado. Como experiencia de soporte objetiva, creo que Alexis está muy bien. A ese precio, es increíble.

La IA conversacional en acción

En el mundo, en gran medida analógico, de la cadena de suministro, Traba actúa como puente tecnológico para conectar talento, ayudando a empresas industriales a contratar y gestionar a sus trabajadores. Aunque Traba ofrece apps y paneles de control, la comunicación telefónica sigue siendo un vínculo crucial para una plantilla acostumbrada a las hojas de horas en papel y los tablones de anuncios de corcho. 

Traba analizó en qué llamadas telefónicas invertía más tiempo su equipo de operaciones y detectó dos áreas predominantes: atender consultas de soporte o repasar listas de comprobación de planificación. Para el CTO Akshay Buddiga, la automatización era la respuesta evidente, pero el momento también importa. «Cuando identificamos un proceso que queremos hacer más eficiente, preferimos integrar la automatización pronto en lugar de intentar adaptar soluciones más adelante».

Traba se centra al máximo en la rentabilidad unitaria y en mantenerse a la vanguardia de la innovación tecnológica, así que trasladar estas llamadas a la IA conversacional resultaba atractivo por varios motivos. Con la rapidez y el coste en mente, el equipo buscó soluciones. Pero la experiencia de usuario también era clave. Como señaló el ingeniero de software Joseph Besgen: «Queríamos que sonara como una conversación, no como escuchar una grabación». La demo de ElevenLabs sonaba tan real que, durante las pruebas, el padre de un empleado de Traba no pudo distinguir si era IA o alguien del equipo de su hijo. 

Aunque coordinar a miles de trabajadores de la industria ligera conlleva una complejidad inherente, no debería ser tan difícil concertar una (1) cita médica. Pero ¿has intentado llamar a tu médico últimamente? Es frustrante para pacientes y un uso ineficiente del tiempo del personal sanitario. En colaboración con ElevenLabs, los asistentes de EliseAI están cubriendo el vacío en la administración sanitaria, gestionando desde la programación de citas hasta la facturación. Un hospital ya tiene el 86 % de sus llamadas atendidas íntegramente por agentes de IA. Esto no solo reduce en un 66 % el coste por llamada, sino que también mejora la eficiencia del personal administrativo. EliseAI también ha ampliado el acceso a la atención sanitaria para comunidades que no hablan inglés. 

El futuro

Al analizar el crecimiento de la IA conversacional por sectores, surgen algunas tendencias interesantes. EdTech fue el primer sector que vimos adoptar la IA conversacional, ya que las empresas por fin podían ofrecer tutorías personalizadas individuales y aprendizaje de idiomas a un precio asequible. Las aplicaciones de atención al cliente llegaron poco después, pues las interacciones de soporte son especialmente adecuadas al ser ejercicios de reconocimiento de patrones: la respuesta existe en una base de conocimiento y el agente de IA trata de relacionarla con la pregunta del usuario. También observamos un aumento de las aplicaciones verticales integrales, especialmente en sectores como la logística y la sanidad; por ejemplo, Traba y EliseAI. De nuevo, son ámbitos repetitivos y predecibles, por lo que un agente de IA puede gestionarlos fácilmente.

La IA conversacional lleva el soporte del mundo de los átomos al de los bits. Ahora, el soporte puede ser una mejor experiencia para las empresas y sus clientes. Como tu proveedor de servicios en la nube, tu equipo de soporte con IA puede escalar según sea necesario. Tus clientes no tendrán que esperar nunca en línea y tú te ahorrarás el quebradero de cabeza operativo de poner en marcha centros de soporte en todo el mundo.

Durante el último año, los agentes de voz han demostrado ser buenos conversando y recuperando información, pero creo que esto no ha hecho más que empezar. En 2025, creo que los agentes de voz con IA serán el protocolo estándar para la programación de reuniones entrantes y los problemas de soporte de tipo «especialista de producto». Aunque puedan limitarse a llamadas de recuperación de información, reducirán considerablemente el volumen de soporte y liberarán a los equipos humanos para que realicen trabajos de mayor valor.

Para 2026, habremos pasado de recuperar información a realizar acciones. El agente de voz con IA estándar hará llamadas a la API y se conectará con apps de terceros. Realizará de forma habitual acciones como reservar reuniones y emitir reembolsos.

En 2027, veo a los agentes de voz con IA evolucionando del soporte al éxito del cliente. Creo que un agente de IA gestionará operaciones de venta completas, posiblemente tanto del lado del comprador como del vendedor. Para muchos, esto parece la última frontera, pero creo que no ha hecho más que empezar. Las tareas profundamente contextuales y creativas, que antes creíamos exclusivamente humanas, pasarán cada vez más al ámbito de la IA.

El soporte dejará de ser un centro de costes: primero neutralizará gastos y, con el tiempo, se convertirá en un centro de beneficios para la empresa. Los agentes de voz con IA contactarán de forma proactiva con clientes, reduciendo la pérdida de clientes y aumentando su LTV. La IA conversacional ofrece muchas de las ventajas del soporte humano, pero también cuenta con una memoria perfecta, decenas de idiomas y disponibilidad 24/7. El futuro está llegando y, en muchos sentidos, ya está aquí. Imagina un soporte instantáneo, empático y eficaz, siempre. Pronto casi te apetecerá llamar a una aerolínea, solo por diversión.