Experta en experiencia del cliente y robótica nos cuenta cómo elegir qué flujos de trabajo de experiencia del cliente renovar con IA

Jesica Chavez es la directora ejecutiva de Robo Success, una agencia boutique que ayuda a empresas de robótica y tecnología a crecer mientras mejoran sus operaciones de experiencia del cliente. Antes de esto, ocupó cargos como directora de Atención al Cliente y vicepresidenta de Operaciones de Experiencia del Cliente en diversas organizaciones de robótica.

Nos reunimos con Jesica mientras nos explicaba sus flujos de trabajo y compartía sus consejos para otros líderes de experiencia del cliente que están adoptando la IA en sus organizaciones.

Práctica, receptiva y orientada a resultados

Soy Jesica Chavez, directora ejecutiva de Robo Success. Durante más de 20 años, he liderado iniciativas de experiencia del cliente y he ayudado a organizaciones a crear funciones de experiencia del cliente que favorecen un crecimiento sostenible.

Robo Success es una agencia boutique centrada en el crecimiento que ayuda a empresas de robótica y tecnología a lograr mejores resultados mediante estrategias alineadas con sus objetivos de crecimiento. Nos centramos en empresas emergentes y empresas en expansión que están desarrollando o reforzando sus capacidades de experiencia del cliente.

Entendemos los retos únicos a los que se enfrentan las empresas emergentes al establecer sus departamentos de experiencia del cliente, y adoptamos una perspectiva más amplia: la experiencia del cliente es una parte esencial de la prestación de una experiencia general excepcional. Nuestro objetivo es que cada interacción sea práctica, receptiva y esté orientada a resultados — desde la primera conversación hasta el éxito a largo plazo.

Cómo se puede utilizar la IA para agilizar la creación de contenido del Centro de ayuda

Durante el último año, utilizamos la IA para agilizar la creación de contenido del Centro de ayuda — una parte fundamental de la ampliación de la atención al cliente a medida que crece una empresa.

Scribe es una herramienta de IA que nos ayuda a convertir flujos de trabajo de producto repetibles en guías claras, paso a paso, con capturas de pantalla de forma automática. Loom nos permite crear explicaciones breves y personalizadas en vídeo para temas más visuales o complejos — y su conjunto de herramientas de IA ayuda con la edición y la creación de metadatos. Utilizamos mensajes, terminología y plantillas establecidos para garantizar que ambos formatos reflejen la voz de marca de la empresa y comuniquen la información de forma coherente.

A continuación, utilizamos este contenido aprobado para proporcionar información a los asistentes conversacionales basados en IA, dando a los clientes acceso a orientación y asistencia coherentes y acordes con la marca siempre que las necesiten, las 24 horas del día, los 7 días de la semana. Esto crea una experiencia de autoservicio más fluida, reduce las fricciones y las solicitudes de asistencia repetidas, y garantiza que los clientes reciban la misma información clara en todos los canales.

Como resultado, redujimos el tiempo que antes dedicábamos a producir artículos y vídeos instructivos. Por ejemplo, un artículo que antes tardaba más de dos horas, además de un ciclo de revisión, ahora se completa en aproximadamente diez minutos. Y al utilizar contenido aprobado para proporcionar información a los asistentes conversacionales basados en IA, el tiempo de asistencia por chat de nivel 1 se ha reducido un 30%.

Ahora redirigimos esa capacidad a mejorar la estrategia general de experiencia del cliente, identificar antes las necesidades de los clientes y ayudar a los equipos a pasar de una asistencia reactiva a una proactiva.

Un flujo de trabajo real de contenido para el Centro de ayuda

Este flujo de trabajo de experiencia del cliente basado en IA comienza cuando una nueva función del producto se completa y se publica en Jira. Esto activa una notificación de Slack y crea automáticamente una tarea en Jira para que el equipo de asistencia prepare contenido dirigido a los clientes.

El equipo de asistencia utiliza Scribe para crear una guía paso a paso con capturas de pantalla y Loom para producir un vídeo explicativo. Claude y Zapier respaldan el flujo de trabajo, coordinando agentes y automatizando el movimiento de información entre sistemas. Antes de publicar cualquier contenido, una persona lo revisa para confirmar que es preciso, útil y coherente con la voz de marca.

Una vez aprobado, publicamos la guía escrita en el Centro de ayuda, publicamos el vídeo en YouTube e incorporamos ambos recursos al asistente conversacional basado en IA. Esto permite que el asistente conversacional proporcione a los clientes orientación coherente y actualizada las 24 horas del día, los 7 días de la semana, en cuanto una función está disponible.

También compartimos el mismo contenido aprobado con el equipo de mercadotecnia para que pueda crear anuncios de funciones y comunicaciones para los clientes. Esto mantiene a los equipos de Asistencia, Experiencia del Cliente, Producto y Mercadotecnia alineados en torno a un mensaje preciso y coherente.

Por qué las personas son responsables de la estrategia y las relaciones

Además, utilizamos la IA para fundamentar y ampliar actividades repetibles de experiencia del cliente, como analizar temas recurrentes de asistencia, identificar carencias de contenido y dotar a los asistentes conversacionales de información aprobada y coherente con la marca. La IA también nos ayuda a personalizar la orientación en función de las necesidades habituales de los clientes y a poner de relieve problemas que pueden requerir atención.

Las decisiones que requieren criterio siguen siendo explícitamente humanas. Esto incluye establecer las prioridades de CX, diseñar los recorridos del cliente, gestionar las escalaciones delicadas o la recuperación del servicio, y realizar recomendaciones estratégicas a la dirección. La IA puede identificar patrones y acelerar la ejecución, pero las personas aportan la empatía, el contexto empresarial y la responsabilidad necesarios para tomar las decisiones adecuadas para los clientes y la empresa.

Nuestro enfoque consiste en utilizar la IA para reducir el esfuerzo manual y mejorar la capacidad de respuesta, manteniendo al mismo tiempo la responsabilidad humana sobre la estrategia, las relaciones y los momentos de mayor impacto para el cliente.

Por qué la asistencia automatizada falla a veces y cómo evitarlo

Cuando utilizamos inicialmente la IA para responder directamente a los tickets de atención al cliente, resolvía o hacía avanzar la mayoría de las solicitudes, pero en ocasiones las respuestas no abordaban las necesidades del cliente. Aunque la IA ayudara a diez clientes, un solo cliente frustrado ya era demasiado, especialmente cuando la interacción requería contexto, empatía o una respuesta más matizada.

Esto podría llevar a pensar que una experiencia del cliente de alta calidad siempre requiere la intervención de una persona. Esa fue mi suposición inicial. Sin embargo, hemos aprendido que los clientes no necesariamente necesitan ni quieren hablar con una persona para cada pregunta: necesitan ayuda oportuna, precisa y fácil de entender.

Como resultado, cambiamos nuestro enfoque. Ahora la IA apoya el proceso redactando respuestas, resumiendo información e identificando recursos relevantes, pero en los casos más complejos o delicados una persona revisa las respuestas antes de enviarlas. Además, revisamos periódicamente las respuestas menos delicadas que nuestro chatbot envía automáticamente.

También es importante señalar que la IA solo es tan fiable como la información que la sustenta, por lo que un contenido de origen obsoleto o incompleto puede dar lugar a respuestas poco claras o imprecisas. Abordamos esta situación utilizando únicamente contenido aprobado, siendo más disciplinados a la hora de mantener actualizada nuestra base de conocimientos y conservando vías claras para recibir asistencia humana.

Cómo elegir dónde aplicar la IA en CX

Jesica comparte

Especialmente en robótica, cada recorrido del cliente es muy diferente… Por eso, mi consejo es empezar con una métrica prioritaria e identificar un área específica en la que la IA pueda marcar una diferencia significativa.

La IA y la automatización pueden reforzar la experiencia del cliente de muchas maneras, pero los líderes deben evaluar primero qué es lo más importante para su empresa y cómo afectarán los cambios a sus métricas clave.

Especialmente en robótica, cada recorrido del cliente es muy diferente. El mayor error que he observado es tratar la experiencia del cliente en robótica exactamente igual que la de SaaS. La robótica suele implicar productos físicos, implementación, formación, cambios operativos y asistencia continua en entornos reales. Estos momentos requieren un nivel diferente de contexto, coordinación y educación del cliente.

Por eso, mi consejo es empezar con una métrica prioritaria —como el cumplimiento del SLA, el CSAT, el valor del ciclo de vida del cliente (CLV) o el tiempo de resolución de las solicitudes— e identificar un área específica en la que la IA pueda marcar una diferencia significativa. Por ejemplo, si el objetivo es responder más rápido, la IA puede ayudar a mejorar el contenido de autoservicio y automatizar la asistencia de Nivel 1. Si la prioridad es el CSAT, utilizar la IA para identificar los puntos de fricción recurrentes y mejorar el recorrido del cliente puede ser más valioso.

La clave es comenzar con un caso de uso concreto, medir su impacto e iterar. La IA debe respaldar un resultado claro para el cliente y la empresa, no implementarse simplemente porque está disponible.

Por qué la adopción de la IA puede ser más difícil de lo que esperan los líderes de CX

¡Uf! Ojalá hubiera sabido cuánto tiempo requiere una adopción exitosa de la IA para iterar, aprender, probar y evaluar diferentes modelos.

El lanzamiento del proyecto piloto solo fue el principio; el verdadero trabajo consistió en perfeccionar las instrucciones, mejorar la base de conocimientos, revisar los resultados y aprender dónde podía aportar valor la IA sin comprometer la experiencia del cliente.

Y luego está el aspecto relacionado con el equipo. La adopción de la IA no es solo una decisión tecnológica, sino también una decisión sobre las personas. Los equipos pueden sentirse ilusionados ante la posibilidad de ahorrar tiempo, pero también pueden sentir incertidumbre sobre cómo cambiarán sus funciones, si pueden confiar en los resultados o si la IA sustituirá su experiencia.

Los líderes deben involucrar a los equipos desde el principio, explicar el propósito de la IA, ofrecer formación y dejar claro que la IA está ahí para apoyar su trabajo, no para reemplazarlo.

Después, deben establecer procesos claros y objetivos bien definidos. Si el equipo no puede explicar claramente cómo gestiona los problemas de los clientes, quién es responsable de la base de conocimientos de los clientes o qué resultados intenta mejorar, es probable que la IA genere confusión en lugar de valor. La IA necesita flujos de trabajo estructurados, información precisa y un propósito medible.

Cuatro consejos para los líderes de CX que implementan IA en sus flujos de trabajo

Mi consejo para los líderes de CX es el siguiente:

• Adopten la IA y trátenla como un potenciador, no como un sustituto de la comprensión de los clientes.
• Empiecen por tareas repetitivas y de gran volumen, como la creación de contenidos, la gestión del conocimiento y la orientación básica para la asistencia, donde la IA puede mejorar la velocidad y la coherencia sin comprometer la confianza.
• Mantengan a las personas responsables de la estrategia, las decisiones complejas, las escalaciones delicadas y la recuperación del servicio.
• Y midan algo más que la eficiencia. Supervise la precisión, la percepción de los clientes, la calidad de la resolución y los patrones de escalación. Una mala interacción puede contrarrestar muchas interacciones automatizadas satisfactorias si perjudica la confianza del cliente.

Sigue la conversación

Puedes seguir el trabajo de Jesica Chavez en LinkedIn.

¡Habrá más entrevistas a expertos en The CX Lead!