Conversaciones inteligentes: Deja de hacer que los clientes se repitan

Most customer support teams already know where conversations break down. And the data says it, too: Sinch’s 2025 State of customer communications report found that 81% of consumers react negatively when they’re forced to repeat themselves during a support conversation. 

Este problema aparece en todos los sectores, canales y casos de uso, y no es bueno para nadie. Los clientes pierden la paciencia y la confianza, mientras que los equipos de asistencia tienen que hacer malabarismos con el trabajo manual y recuperar el contexto que debería haber seguido la conversación automáticamente.

Al mismo tiempo, la inversión empresarial en automatización se está acelerando y el 97 % de las empresas ya invierten en IA para mejorar la comunicación con los clientes. Sin embargo, el problema no es la falta de tecnología, sino que muchos sistemas siguen tratando cada mensaje como un evento aislado, en lugar de como parte de una conversación continua.

Esto supone una gran oportunidad para que las empresas mantengan conversaciones más inteligentes que conserven el contexto, faciliten la vida de los equipos de agentes y hagan más fácil que la gente obtenga ayuda sin repetirse ni empezar de nuevo. Cuando se mantienen conversaciones de este tipo, los equipos de asistencia dedican menos tiempo a arreglar interacciones sin sentido y más a resolver de verdad los problemas.

La mayoría de los equipos de asistencia siguen siendo reactivos por defecto. Entra un ticket, responde un agente y el ciclo se repite. Funciona durante un tiempo, pero puede empezar a fallar a medida que aumenta el volumen de solicitudes de asistencia o los problemas se vuelven más complejos. Las conversaciones se traspasan, el contexto se pierde y los clientes van pasando de agente en agente. El resultado es una experiencia de asistencia más lenta, en la que los clientes se ven obligados a repetir las cosas, y lo que podría haber sido una resolución rápida empieza a minar la confianza.

Un enfoque más inteligente cambiaría la forma en que los equipos trabajan con las conversaciones y utilizaría la IA para mejorar proactivamente el flujo de las comunicaciones con los clientes. Imagina cómo podría ser:

• Comprender el significado real. Saber al instante si un cliente está contento, frustrado o listo para pasar a otro nivel, y poder dirigir las conversaciones a la persona o proceso adecuados.
• Automatización inteligente. En lugar de confiar en la detección básica de palabras clave, esto significaría apoyar escenarios reales de asistencia a través de texto, voz o imágenes.
• Built-in compliance and security. Clear guardrails around data handling and customer privacy can ensure every interaction is compliant and create a safer environment for your support teams. 

En Sinch, le llamamos Conversaciones Inteligentes. Integrado en la API de conversación de Sinch, Conversaciones Inteligentes es un conjunto de funciones que proporciona a los equipos de asistencia más estructura y visibilidad de lo que ocurre en las conversaciones con los clientes, ayudándoles a mantener la coherencia en todos los canales y a escalar la asistencia de forma más eficaz.

Conversaciones Inteligentes funciona como una capa de inteligencia dentro de la API de conversación de Sinch. Reúne seis capacidades de IA que ayudan a los equipos de asistencia a comprender y gestionar las conversaciones con los clientes sin añadir complejidad.

En Conversaciones inteligentes podrás encontrar:

• Comprensión del Lenguaje Natural (NLU): Detecta la intención de la consulta de un cliente, para que las distintas formas de pedir lo mismo puedan tratarse de forma coherente.
• Análisis de sentimientos: Reconoce las emociones del cliente (por ejemplo, si una conversación es positiva, negativa o neutra) en más de 100 idiomas para que tus agentes de atención al cliente puedan responder de la forma adecuada.
• Transcripción de voz a texto: Convierte notas de voz de clientes y archivos de audio de cualquier canal (como WhatsApp o Messenger) en texto escrito en el que se pueden hacer búsquedas.
• Enmascaramiento de Información Personalmente Identificable (IPI): Detecta y oculta automáticamente los datos confidenciales de los clientes antes de que lleguen a los agentes o a los registros.
• Verificador de contenido ofensivo: Notifica el lenguaje abusivo o inapropiado para ayudar a proteger a los equipos de asistencia.
• Motor de comprensión de imágenes: Extrae texto de imágenes y documentos para que las solicitudes puedan avanzar sin necesidad de introducir datos manualmente.

«A escala, incluso las pequeñas interrupciones en una conversación generan mucho trabajo extra. Cuando no se traslada el contexto, los agentes acaban haciendo trabajo de recuperación en lugar de asistencia».

Michael Ohlsson Gerente de producto en Sinch

Conversaciones Inteligentes demuestra su valor en los momentos que suelen ralentizar a los equipos de asistencia o frustrar a los clientes. En la práctica podría ser algo así.

María está hablando con su banco para resolver un problema de facturación. Cuando la conversación pasa a requerir una verificación, ella pega en el chat el número completo de su tarjeta de crédito en lugar de los datos de identidad que se le solicitaron.

En una configuración tradicional, ese mensaje llegaría al agente y se almacenaría en los registros, creando un problema de cumplimiento instantáneo.

Con Conversaciones Inteligentes, los datos confidenciales se detectan y enmascaran automáticamente antes de que nadie los vea. El agente continúa la conversación con naturalidad y pide la información correcta, mientras que los datos de María permanecen protegidos.

Lo que podría haberse convertido en un incidente de seguridad en realidad nunca llega a ocurrir, ya que se ha gestionado de forma discreta y correcta en segundo plano.

David va a abrir una nueva cuenta de viajes compartidos. Para verificar su identidad, se le pide que envíe una foto de su carné de conducir directamente al chat.

En cuanto sube la imagen, el motor de comprensión de imágenes de Conversaciones inteligentes valida que se trata de un permiso de conducir y extrae los campos de datos relevantes. No hay introducción manual de datos ni preguntas de seguimiento, y cuando un agente humano se hace cargo del chat, ya tiene la información verificada que necesita para ayudar a David a avanzar.

Desde la perspectiva de David, la incorporación es rápida y sencilla. Desde la de los equipos de soporte y operaciones, el proceso avanza sin trabajo adicional.

Sam abre un chat de ayuda después de quedarse sin internet. Envía un único mensaje explicando lo que necesita, y solicita abrir una incidencia y hablar con alguien para que le compensen el corte con crédito en su factura.

La comprensión del lenguaje natural analiza el mensaje e identifica que la intención principal es informar sobre un problema de servicio. En función de esa intención, la conversación se dirige al flujo de asistencia adecuado, mientras se conserva el contexto adicional sobre la facturación.

A partir de ahí, el chatbot puede guiar a Sam a la hora de informar sobre la avería y mostrarle el siguiente paso relevante, como ponerle en contacto con el departamento de facturación una vez solucionado el problema de servicio.

Sam obtiene ayuda más rápidamente, y la conversación sigue avanzando sin confusiones ni traspasos innecesarios.

Cuando las conversaciones son mejores, el impacto se nota en las cifras que ya registran los equipos de asistencia. Nos referimos a todo esto:

• El tiempo medio operativo (TMO) suele ser uno de los primeros lugares donde los equipos notan un cambio. Cuando las conversaciones llegan con una intención más clara y un mejor contexto, los equipos de agentes dedican menos tiempo a averiguar qué pasa. Las transcripciones de voz y los datos extraídos de documentos eliminan la necesidad de pausas para revisar sistemas separados.
• La resolución en el primer contacto (FCR) mejora si las conversaciones dejan de pasarse entre varios equipos. El recorrido y los pasos siguientes son más claros, lo que se traduce en menos traspasos y seguimientos innecesarios que solo sirven para terminar lo que debería haberse resuelto la primera vez.
• Y la satisfacción del cliente (CSAT) suele ir a la par. Cuando los clientes no tienen que repetir las cosas ni corregir malentendidos, la experiencia resulta más tranquila y se ve que hay una intención.

Desde el punto de vista operativo, los equipos también ven cambios en el reprocesamiento manual. La comprensión de imágenes reduce los errores de introducción de datos, y la máscara PII evita el trabajo de limpieza después de que los datos confidenciales ya hayan sido expuestos.

Y así también se reducen los riesgos de incumplimiento. Menos puntos de datos expuestos equivalen a menos infracciones potenciales y menos dependencia de los equipos de agentes para gestionar correctamente la información confidencial bajo presión.

«Gran parte del riesgo de incumplimiento durante la asistencia proviene de conversaciones que se salen del camino habitual. Digamos que si le colocamos unos guardarraíles a la interacción, ese riesgo disminuye sin ralentizar a nadie».

Michael Ohlsson Gerente de producto en Sinch

Con el tiempo, estos cambios se van notando. Los agentes dedican más tiempo a resolver problemas y menos a reparar conversaciones. Las operaciones de asistencia son más fáciles de escalar porque cada interacción requiere menos trabajo de recuperación.

Así es el impacto medible cuando las conversaciones empiezan a funcionar como los clientes esperan.

Conversaciones Inteligentes se ha creado para resolver los problemas a los que se enfrentan hoy en día los equipos de asistencia, sin obligar a reconstruir por completo los sistemas existentes ni ralentizar a los equipos durante el proceso.

Funciona como una capa de inteligencia que se asienta sobre la API de conversación de Sinch. Los clientes que ya tienen la API de conversación pueden habilitar Conversaciones inteligentes como un producto adicional directamente en el Panel de Control de Sinch Build tras aceptar las condiciones del servicio, habilitar las funciones pertinentes y configurar un webhook para empezar a trabajar con funciones específicas de IA. Es necesario tener una integración con una solución de centro de contacto.

O, si prefieres ayudar por el camino, tenemos una opción más guiada, que comienza con una conversación con nuestro equipo sobre los puntos en los que ahora mismo te falla la asistencia, ya sea la protección de los datos confidenciales de los clientes, la reducción de la carga de trabajo de los agentes o una comprensión más clara de la intención del cliente. A partir de ahí, se pueden configurar las capacidades de Conversaciones inteligentes que necesites para que tus desarrolladores puedan empezar a utilizarlas inmediatamente dentro de los flujos de comunicación existentes.

De cualquier forma, el resultado es el mismo: los equipos de asistencia pasan menos tiempo gestionando conversaciones interrumpidas y los clientes pueden dejar por fin de repetirse.

Ponte en contacto con nuestro equipo a través del siguiente formulario para hablar de tu caso de uso y de los siguientes pasos.

Autor/a: Megan Libby Megan es responsable de Marketing de contenidos sénior en Sinch, donde dirige iniciativas relacionadas con liderazgo de opinión y contenidos sobre SMS/MMS, RCS y otros temas de mensajería omnicanal.

Coautor/a: Monika Telksnyté Monika is a Sr. Product Marketing Manager at Sinch driving innovation in Messaging products, with a focus on WhatsApp and next-generation customer communication.