Autor: Txema Fernández | Client Success Manager

En muchas empresas, la automatización de procesos se presenta como la solución mágica para mejorar la eficiencia y reducir los costes operativos. Sin embargo, cuando no se planifica adecuadamente o se pasa por alto ciertos aspectos críticos, el resultado puede ser todo lo contrario. Este mes en «El Confesionario», hablaremos de reflexiones sobre un caso en el que un proyecto de automatización de atención al cliente resultó en un caos, dejando a la empresa con más problemas que soluciones.

El contexto: Un chatbot mal configurado

Una gran compañía de comercio electrónico decidió implementar un chatbot automatizado para mejorar su servicio de atención al cliente y gestionar las consultas recurrentes de sus usuarios. El objetivo era reducir la carga de trabajo del equipo humano de atención al cliente, permitiendo que los agentes se centraran en cuestiones más complejas mientras el chatbot resolvía las consultas más sencillas.

El chatbot estaba basado en inteligencia artificial y prometía responder preguntas sobre envíos, devoluciones y estado de productos. Además, se integró con el sistema de CRM de la empresa para personalizar las respuestas según el historial del cliente. Hasta aquí, todo sonaba perfecto. Pero, desde el momento en que el chatbot se lanzó, empezaron los problemas.

¿Qué salió mal?

1. Falta de comprensión de las consultas: El chatbot estaba basado en un modelo de procesamiento del lenguaje natural (NLP) que no había sido entrenado adecuadamente para manejar las variantes de las consultas de los clientes. Esto resultó en una alta tasa de respuestas incorrectas o confusas. Por ejemplo, cuando un cliente preguntaba «¿Dónde está mi paquete?», el chatbot respondía con información sobre cómo devolver un producto, ya que no diferenciaba entre las distintas frases relacionadas con envíos.
2. Falta de rutas de escape hacia agentes humanos: Uno de los mayores errores fue que el sistema no contaba con una ruta clara para escalar las consultas a un agente humano cuando el chatbot no era capaz de resolverlas. Los clientes frustrados no podían contactar fácilmente con una persona real, lo que generó un aumento considerable en las quejas.
3. Integración fallida con sistemas de back-end: Aunque el chatbot estaba integrado con el sistema CRM, la conexión no fue lo suficientemente robusta. Cuando el chatbot trataba de recuperar información de pedidos, los tiempos de respuesta eran lentos, y en muchos casos, las respuestas estaban desactualizadas o incompletas. Los clientes recibían datos incorrectos, lo que llevó a una experiencia negativa generalizada.
4. Entrenamiento insuficiente del chatbot: Los desarrolladores no tuvieron en cuenta las variaciones lingüísticas de los clientes. El chatbot solo reconocía un conjunto muy limitado de palabras clave, por lo que no comprendía las frases más coloquiales o aquellas que usaban sinónimos. Como resultado, muchas consultas comunes quedaron sin resolver.
5. Sobreestimación de las capacidades de la IA: El equipo de gestión creyó que la IA podría manejar el 90% de las consultas, pero no realizaron pruebas suficientes en un entorno controlado antes del lanzamiento. El sistema no estaba lo suficientemente maduro para tomar decisiones precisas en situaciones complejas o cuando las preguntas de los clientes no seguían patrones predefinidos.

Las consecuencias

Este intento de automatización rápidamente generó insatisfacción entre los clientes, quienes sentían que sus problemas no estaban siendo atendidos correctamente. La empresa experimentó un aumento de las quejas en redes sociales, lo que afectó negativamente a su reputación. Además, el volumen de consultas que no se resolvían aumentó el estrés en los agentes humanos, que recibían clientes cada vez más frustrados.

Para agravar la situación, el departamento de atención al cliente tuvo que interrumpir el uso del chatbot después de solo unas semanas, volviendo a un sistema completamente manual hasta que se resolvieran los problemas.

Lecciones aprendidas

Este fracaso en la implementación de la automatización ofrece valiosas lecciones para cualquier empresa que esté considerando un proyecto similar:

1. No subestimar la importancia del entrenamiento de IA: Un chatbot solo es tan bueno como los datos con los que ha sido entrenado. Es fundamental utilizar un amplio conjunto de datos de prueba que reflejen las variaciones en el lenguaje de los usuarios. Las frases coloquiales, los sinónimos y las diferentes formas de expresar lo mismo deben ser considerados para evitar confusiones.
2. Probar exhaustivamente antes del lanzamiento: Nunca es buena idea lanzar una solución de IA a gran escala sin realizar pruebas extensivas en entornos controlados. La IA debe ser sometida a una variedad de situaciones para asegurar que funciona correctamente en todos los escenarios previstos. Las pruebas en beta con un pequeño grupo de usuarios reales pueden ayudar a detectar errores antes del despliegue completo.
3. Garantizar una vía rápida hacia la intervención humana: La automatización inteligente no significa eliminar completamente el contacto humano. En cualquier sistema automatizado debe haber una opción clara para que los clientes puedan escapar a un agente humano cuando sea necesario. Esto asegura que los clientes no queden atrapados en un ciclo de respuestas automáticas ineficaces.
4. Integración robusta con sistemas existentes: La integración de los chatbots o cualquier otra herramienta de automatización debe ser lo suficientemente fuerte como para acceder a información actualizada en tiempo real. Si la conexión entre el chatbot y el sistema de back-end no es fiable, se corre el riesgo de ofrecer información incorrecta, lo que puede erosionar rápidamente la confianza de los usuarios.
5. Establecer expectativas realistas sobre las capacidades de la IA: La inteligencia artificial no es infalible. Es importante gestionar las expectativas tanto dentro de la empresa como entre los clientes sobre lo que la IA puede y no puede hacer. Implementar IA de manera gradual, dejando a los humanos en el circuito para las tareas más complejas, es una estrategia más prudente.

El desenlace

Después de varias semanas de caos, la empresa decidió pausar el chatbot y volver a los sistemas de atención al cliente manuales mientras realizaban mejoras en el modelo de IA. Finalmente, tras varios meses de ajustes y una mejor integración con los sistemas de back-end, el chatbot fue relanzado con una funcionalidad mucho más sólida y confiable. Esta vez, se implementó una mejor capacidad para escalar a agentes humanos cuando fuera necesario, y se realizó un entrenamiento exhaustivo del chatbot en diversos lenguajes y contextos.

El error original sirvió como una valiosa lección sobre los peligros de precipitarse con la automatización sin una planificación adecuada, y mostró a la empresa que la automatización debe ser vista como una herramienta de apoyo, no como una solución absoluta a todos los problemas.