Copilot o Agente de IA: ¿Quién será más relevante para la Experiencia de Cliente?

¿Qué es un agente de IA?

Un agente de inteligencia artificial es un software diseñado para realizar una tarea o un conjunto de tareas de forma autónoma. Su capacidad de acción depende de la información que se le proporciona, ya que la utiliza como base para llevar a cabo su labor. Además, aplica técnicas avanzadas de inteligencia artificial, como el aprendizaje automático, para aprender del entorno e interactuar de manera inteligente con usuarios y sistemas.

El paso del Copilot al agente de IA

Como se ha mencionado, los Copilots como Microsoft Copilot 365, el asistente de inteligencia artificial de Microsoft, han sido un gran avance al proporcionar a los usuarios un asistente capaz de facilitar múltiples tareas, desde la redacción automática de correos, hasta la generación de contenido para presentaciones o el resumen de reuniones y la definición de los pasos a seguir. Estas capacidades han ayudado a mejorar la eficiencia en la gestión diaria de tareas.

Por ejemplo, entre los principales beneficios de Microsoft 365 Copilot se encuentra la optimización del tiempo y el aumento de la productividad, reduciendo el tiempo dedicado a actividades rutinarias.

Sin embargo, los agentes de inteligencia artificial representan una evolución más allá de esta asistencia puntual. Estos agentes son capaces de ejecutar acciones de forma completamente autónoma y pueden ser entrenados para, a partir de la información que se les proporciona, adoptar roles específicos dentro de una organización, convirtiéndose en expertos en áreas concretas con mínima intervención humana. Esta capacidad los diferencia significativamente del Copilot, ya que no solo asisten, sino que transaccionan y actúan por sí mismos.

Aplicaciones de los agentes de IA en la empresa

Los agentes de IA se pueden utilizar en prácticamente todas las áreas de la empresa. Pueden desempeñar un rol clave en soporte de TI, gestión comercial, apoyo en la gestión del talento y otras funciones, lo que los convierte en herramientas de gran versatilidad para mejorar los procesos internos.

Una característica especialmente relevante de estos agentes es su accesibilidad. Gracias a las plataformas de Low Code, ahora es posible crear y desplegar estos agentes de manera ágil, sin necesidad de contar con grandes conocimientos técnicos. Esto facilita que las empresas puedan personalizar y ajustar sus agentes a necesidades específicas sin depender de equipos de desarrollo altamente especializados.

Principales diferencias entre el Copilot y el agente de IA para la experiencia al cliente

• Autonomía y proactividad: Los agentes de IA ejecutan tareas sin necesidad de una gran intervención humana, anticipando posibles requerimientos o problemas y tomando las acciones pertinentes en consecuencia. En cambio, los Copilots ofrecen sugerencias, pero es el usuario quien debe realizar la acción final.
• Capacidad: Los agentes de IA tienen un mayor grado de comprensión de la información que reciben y pueden ejecutar múltiples pasos de forma autónoma. A diferencia de los Copilots, que se limitan a realizar tareas específicas y predefinidas, los agentes pueden encargarse de tareas más complejas. Además, estas capacidades les permiten interactuar con un lenguaje más natural y contextual, mejorando la comunicación con los usuarios.
• Integración con herramientas empresariales: Los agentes de IA se integran de manera más profunda en sistemas empresariales como el ERP o el CRM, adaptándose a procesos de trabajo complejos y aprendiendo de ellos. Esto les permite realizar tareas automáticas y mejorar la gestión empresarial, optimizando operaciones y flujos de trabajo.

Los agentes de IA como potenciador de la experiencia de cliente

La llamada cuarta revolución industrial o digitalización empresarial ha traído consigo una serie de herramientas que han transformado los negocios, otorgándoles capacidades nunca vistas. Soluciones empresariales como los CRM para la gestión comercial, los ERP para centralizar las operaciones o las Customer Data Platforms (CDP) para estrategias de marketing digital, han revolucionado el entorno empresarial.

Con la introducción de los Copilots, se ha optimizado el uso de estas herramientas mediante la automatización de tareas y la oferta de recomendaciones personalizadas para la toma de decisiones, mejorando las interacciones. Sin embargo, con los agentes de IA, damos un paso más allá, ya que no solo tendremos asistentes que automatizan procesos, sino que estos agentes ejecutan acciones y toman decisiones basadas en reglas, promts o flujos de trabajo, entre otros, aprendiendo continuamente de los datos obtenidos para perfeccionar su desempeño.

Las tareas que actualmente realizan los Copilots o chatbots, pronto serán llevadas a cabo por los agentes de IA de manera tan fluida que el usuario podría no percibir que está interactuando con una inteligencia artificial. Imagina, por ejemplo, un agente de IA que resuelve incidencias de tus clientes, realiza seguimientos basados en sus interacciones, gestiona pedidos en función de los niveles de stock, o crea y lanza campañas de marketing, ajustando el contenido, los canales y los mensajes según el perfil de cada cliente.

Piensa cómo será el futuro del servicio de atención al cliente: disponible 24 horas al día, 7 días a la semana, sin las fricciones que encontramos en los asistentes actuales. Los agentes de IA, basados en procesamiento del lenguaje natural (NLP), serán capaces de entender las necesidades del cliente y comunicarse de manera fluida, realizando tareas como la creación de incidencias, la gestión de pedidos o la coordinación de servicios de entrega, todo ello de manera autónoma.

Como puedes ver, estamos ante una verdadera revolución en la experiencia al cliente.

La importancia del factor humano en los agentes de IA

La sinergia entre la inteligencia artificial y el conocimiento humano será clave para maximizar el potencial de los agentes de IA en la experiencia al cliente. Aunque estos agentes trabajarán por sí mismos, el factor humano seguirá siendo crucial, especialmente durante el proceso de desarrollo de los agentes, ya que sus acciones no dependen únicamente de la IA generativa, sino de los datos que manejan y la información que les proporcionemos.

Será vital capacitar a los equipos para el entrenamiento de estos agentes inteligentes, suministrándoles información valiosa y pertinente que les permita aprender de forma precisa. También cabe destacar que el factor humano será imprescindible en la supervisión y revisión de su comportamiento.

De esta manera, los agentes de IA podrán adaptarse mejor a las necesidades de los clientes, las mejores prácticas y los procedimientos de la empresa, entre otras cuestiones clave, según el rol que se les asigne. La calidad de la información será determinante para la capacidad y eficiencia en la toma de decisiones de estas herramientas.