Expertos en IA responden: 5 consejos y errores que debes evitar al lanzar tu primer agente de IA para CX

Lanzar tu primer agente de IA para atender a tus clientes puede dar un poco de miedo. Al final, va a interactuar con clientes reales, representar a tu marca y, dependiendo del caso de uso, realizar acciones dentro de tus procesos de ventas, marketing o atención al cliente.

Un agente de IA para CX evalúa la experiencia del cliente. Es un software que puede gestionar conversaciones por su cuenta. Responde preguntas y, cuando está configurado para hacerlo, también puede realizar acciones como consultar el estado de un pedido o agendar una cita. Cuando una solicitud está fuera de lo que puede resolver, transfiere la conversación a una persona.

Para muchas empresas B2C (Business-to-Consumer, de negocio a consumidor), la pregunta ya no es si la IA puede atender conversaciones con clientes. La verdadera pregunta es por dónde empezar, qué tanto control darle al agente y cómo saber si realmente está ayudando a tus clientes.

Esto es importante porque la mayoría de los problemas no aparecen durante una demostración. Surgen después del lanzamiento, cuando los clientes hacen preguntas inesperadas, la información disponible no es suficiente o el agente llega al límite de lo que está preparado para hacer.

La buena noticia es que no necesitas un gran equipo de IA para reducir estos riesgos. Necesitas un caso de uso bien definido, información confiable, límites bien definidos y una forma práctica de probar el desempeño del agente. En la mayoría de los casos, ponerlo en marcha y hacer los ajustes necesarios puede tomar desde unas semanas hasta un par de meses, en lugar de requerir varios trimestres de desarrollo o contratar a un especialista en ciencia de datos dedicado.

En este artículo, Leo Choi, nuestro Director de Ingeniería, y Aaron Lai, nuestro Gerente de Ingeniería Senior de IA, comparten 5 preguntas que debes responder antes de lanzar tu primer agente de IA para CX, basadas en experiencias reales de implementaciones con empresas B2C.

1. ¿Qué tanto debería hacer tu primer agente de IA?

Todo suele empezar en la primera reunión de planeación.

El equipo de ventas quiere que el agente califique todo tipo de clientes potenciales. Soporte quiere que responda todas las preguntas del centro de ayuda. Marketing quiere que recomiende productos, recupere carritos abandonados y promocione las ofertas vigentes.

Al terminar la reunión, se espera que la primera versión del agente cubra buena parte del recorrido del cliente.

El error: intentar lanzar un agente que haga todo al mismo tiempo.

Un alcance demasiado amplio hace que el agente sea difícil de probar. Hay demasiadas preguntas que podrían hacer los clientes, flujos que revisar y posibles resultados que evaluar.

También hace más difícil identificar qué salió mal. Si el agente da una respuesta incorrecta, tu equipo puede no saber si el problema está en la base de conocimiento, las instrucciones, el flujo de trabajo o en el alcance que se definió desde el principio.

La solución: empieza con una sola tarea específica y de alto volumen que tu equipo ya conozca bien.

Algunos buenos casos de uso para empezar son:

• Consultar el estado de un pedido.

• Calificar un cliente potencial que llega por primera vez.

• Agendar una cita.

• Responder un conjunto definido de preguntas frecuentes.

• Recopilar información del cliente antes de que una persona le dé seguimiento.

Elige una tarea con reglas claras y un resultado fácil de comprobar. Tu equipo debería poder revisar la conversación y saber rápidamente si el agente la atendió correctamente.

Cuando el agente resuelva esa primera tarea de forma consistente, puedes ampliar poco a poco lo que puede hacer.

“El factor que más influye en que un primer agente funcione a largo plazo es qué tan específico fue su alcance desde el principio. Lo ideal es empezar con una sola tarea que el equipo ya conozca bien, de modo que puedas revisar una conversación y saber de inmediato si el agente lo hizo bien. Eso es lo que te permite mejorarlo. Cuando intentas que atienda toda la bandeja de entrada desde el primer día, es difícil detectar dónde está fallando y el proyecto termina estancándose”.

Aaron Lai, Gerente de Ingeniería Senior, IA

SACES, una empresa de servicios para el hogar de Singapur, siguió este enfoque al asignar a los agentes de IA de SleekFlow una sola tarea de alto volumen: atender los clientes potenciales que llegan.

Actualmente, la empresa convierte al 75% de sus clientes potenciales calificados.

2. ¿Cómo lograr que tu agente de IA responda bien?

Cuando un agente da una respuesta incorrecta, es fácil pensar que el modelo de IA no es lo suficientemente bueno.

Pero el problema puede estar en la información que utiliza.

Tu base de conocimiento puede tener archivos PDF desactualizados, políticas contradictorias o información de productos que nadie ha revisado en meses. Además, datos importantes pueden estar repartidos entre tu sitio web, documentos internos y el conocimiento de distintos integrantes del equipo.

La base de conocimiento es la información aprobada que el agente puede consultar para responder a los clientes. Puede incluir preguntas frecuentes, información de productos, detalles de entrega, políticas de servicio y lineamientos internos.

El error: enfocarte en el modelo de IA y pasar por alto la calidad de la información y las instrucciones que le das al agente.

En una plataforma administrada, normalmente tu equipo no elige ni ajusta el modelo de IA. Lo que sí puedes controlar es qué información puede consultar el agente y cómo debe responder en distintas situaciones.

La solución: revisa la base de conocimiento y el playbook antes de dedicar tiempo a configuraciones más avanzadas.

Empieza con dos preguntas:

• ¿La información es correcta y está actualizada? Elimina archivos desactualizados, información duplicada y políticas contradictorias.

• ¿Las instrucciones son claras? Indícale al agente qué debe hacer con reglas breves y específicas.

El playbook es el conjunto de instrucciones que guía el comportamiento del agente. Puede indicar qué preguntas puede responder, qué flujo debe seguir y en qué momento debe transferir la conversación a una persona.

Tener instrucciones más largas no siempre significa tener mejores resultados. Una regla importante que está escondida al final de una lista extensa puede pasar desapercibida.

Mantén las reglas y restricciones más importantes en una sección breve y claramente identificada. No las mezcles con saludos, indicaciones sobre el tono u otros detalles opcionales de la conversación.

“Casi nunca el problema está en el modelo cuando un agente da una mala respuesta. Normalmente está en la base de conocimiento: la información está desordenada o se contradice. En lugar de perder tiempo buscando otro modelo, desarrollamos herramientas para encontrar esos problemas, corregirlos y probar los cambios antes de ponerlos en producción”.

Leo Choi, Director de Ingeniería, SleekFlow

3. ¿Qué no debería hacer tu agente de IA por su cuenta?

Una demo puede hacer que tu agente de IA se vea listo para atender clientes reales. Todo sale bien: las preguntas son predecibles, la información está en orden y alguien de tu equipo está pendiente de lo que pasa.

El problema es que las conversaciones reales no funcionan así. Un cliente puede dar información incompleta, preguntar algo que está fuera del alcance del agente o pedirle que haga algo que no debería decidir por su cuenta.

El error: lanzar el agente sin dejar claro qué puede y qué no puede hacer.

El problema puede hacerse evidente hasta que el agente procesa un reembolso que no debía aprobar, modifica una reservación de forma incorrecta o transfiere a un cliente molesto sin proporcionar suficiente contexto a la persona que lo atiende.

La solución: define las condiciones para transferir o detener una conversación antes de poner el agente en marcha.

Decide qué situaciones deben hacer que el agente transfiera la conversación a una persona. Por ejemplo:

• El cliente pide hablar con una persona.

• El agente no tiene suficiente confianza en su respuesta.

• La solicitud está fuera del alcance que tiene autorizado.

• El cliente está molesto o se trata de un asunto sensible.

• La acción implica un reembolso, una reservación, una cancelación u otra decisión difícil de revertir.

También debes definir qué acciones siempre requieren la aprobación de una persona.

Cuando se haga la transferencia, la persona debe recibir todo el historial de la conversación y la información que el agente ya recopiló. El cliente no debería tener que explicar el problema nuevamente cuando una persona toma el control.

“Lo que más insistimos es en definir desde el principio qué no puede hacer el agente por su cuenta. Todo lo que sea difícil de revertir, como un reembolso o una reservación, debe mantener a una persona involucrada. Los equipos que pasan esto por alto suelen descubrir el problema de la peor manera: cuando el agente ya hizo algo que no pueden deshacer”.

Aaron Lai, Gerente Senior de Ingeniería, IA, SleekFlow

“Cuando un gran modelo de lenguaje trabaja por su cuenta, tiende a completar la tarea a toda costa. Después de cierto punto, esto puede jugar en contra, porque actúa en lugar de reconocer que no sabe la respuesta. Por eso incluimos una salida de emergencia. El agente evalúa qué tan riesgosa es cada solicitud y si el playbook tiene un flujo para atenderla. Cuando no está seguro, transfiere la conversación en lugar de adivinar. Puede parecer menos impresionante que dejarlo actuar en todo, pero es lo que hace que sea seguro ponerlo frente a clientes reales”.

Leo Choi, Director de Ingeniería, SleekFlow

Para fundadores y líderes de área, esta es la parte práctica de la gobernanza de IA: decidir a qué información puede acceder el agente, qué acciones puede realizar y en qué situaciones debe intervenir una persona.

Elétron Seguros, una insurtech brasileña que atiende a más de 7,500 empresas de energía solar registradas, utiliza su agente de IA para WhatsApp, Aurora, con más de 100 reglas de control configuradas.

Aurora resuelve alrededor del 80% de las conversaciones. El resto se transfiere a una persona junto con el historial completo de la conversación.

4. ¿Cómo deberías poner en marcha tu agente de IA?

Una vez que el agente de IA está listo, puede ser tentador activarlo para todos tus clientes de inmediato.

Y sí, hacerlo así te permite obtener muchos datos desde el principio. El problema es que cualquier error también llega a todos tus clientes de golpe.

El error: lanzar el agente para el 100% de las conversaciones desde el primer día.

Un error que afecta a 10 conversaciones de prueba se puede corregir fácilmente. Pero el mismo problema en miles de conversaciones reales, puede afectar la confianza de tus clientes y generar más trabajo para tu equipo.

La solución: prueba situaciones reales primero y aumenta el volumen de conversaciones poco a poco.

Empieza probando distintos escenarios en un entorno de pruebas.

No te limites a preguntas sencillas y bien redactadas. Incluye casos como:

• Mensajes con errores de escritura o información incompleta.

• Clientes que cambian de opinión a mitad de la conversación.

• Solicitudes que están fuera del alcance del agente.

• Clientes molestos o confundidos.

• Situaciones en las que el agente debería transferir la conversación a una persona.

Cuando termines las pruebas, activa el agente para una parte pequeña de tus conversaciones reales.

Revisa las conversaciones con atención antes de aumentar el tráfico. Cuando una respuesta parezca incorrecta, revisa su traza de ejecución.

La traza de ejecución es un registro paso a paso que muestra cómo el agente llegó a una respuesta y qué acciones intentó realizar. Es uno de los términos que conviene conocer desde el principio, y nuestro glosario de IA agéntica explica este y otros conceptos. Una traza puede ayudar a tu equipo a identificar si el problema estuvo en una instrucción, una fuente de información o un flujo de trabajo.

“Nunca activamos un agente para todo el tráfico desde el primer día. Primero lo ponemos frente a una pequeña parte de las conversaciones y revisamos las trazas. Cuando una respuesta parece rara, puedes abrir la traza y ver exactamente qué pasos siguió, incluso en qué momento no pudo completar algo. Ahí suele estar el problema real, y nunca lo detectarías solo con los números generales”.

Aaron Lai, Gerente Senior de Ingeniería, IA, SleekFlow

The Flash Pack, una empresa de viajes con sede en Londres, logró escalar su atención por WhatsApp a más de 4,000 visitantes diarios con agentes de IA.

Implementar el agente por etapas le da a tu equipo tiempo para corregir los primeros problemas antes de aumentar el número de clientes que interactúan con él. Cuenta con que las primeras semanas impliquen ajustes y correcciones; no esperes que todo salga perfecto desde el primer día. Incluso los resultados de los clientes que mencionamos en este artículo se lograron después de varias rondas de ajustes, no desde el primer día.

5. ¿Cómo saber si tu agente de IA realmente está funcionando?

Un mes después del lanzamiento, tu panel puede mostrar que el agente está atendiendo una gran parte de las conversaciones sin necesidad de que intervenga una persona.

Pero eso no necesariamente significa que tus clientes estén obteniendo lo que necesitan.

Las tasas de desviación y contención miden cuántas conversaciones no llegaron a un agente humano. No te dicen si el cliente recibió una respuesta útil o logró completar lo que necesitaba.

Por ejemplo, un cliente que abandona la conversación a la mitad puede contabilizarse igual que uno que recibe la respuesta correcta y resuelve su solicitud.

El error: tomar una tasa alta de desviación o contención como prueba de que el agente está funcionando bien.

Estas métricas pueden ayudarte a entender el volumen de conversaciones, pero no deberían ser la única forma de evaluar el desempeño del agente.

La solución: mide si el cliente realmente logró lo que necesitaba.

Empieza con tres aspectos:

• Tasa de tareas completadas: ¿El cliente logró completar la tarea que buscaba, como consultar el estado de un pedido, enviar sus datos o agendar una reunión?

• Calidad de la resolución: ¿La respuesta o acción fue correcta, completa y estuvo de acuerdo con tus políticas?

• Calidad de la transferencia: ¿La conversación se transfirió a una persona en el momento adecuado y con suficiente contexto para continuar la atención?

“La tasa de desviación solo te dice cuántas conversaciones no llegaron a una persona. No te dice si el cliente obtuvo lo que buscaba. Nosotros revisamos si la tarea realmente se completó: si se consultó el pedido o se procesó el reembolso. Si no puedes señalar una tarea terminada, lo único que realmente mediste es que la conversación terminó”.

Leo Choi, Director de Ingeniería, SleekFlow

La métrica adecuada dependerá de la tarea que hayas asignado al agente.

Por ejemplo:

Colégio Cognos, una escuela de Brasil, utiliza AgentFlow para agendar visitas a sus instalaciones y dar seguimiento por WhatsApp a familias interesadas. La institución reportó un aumento del 150% en las visitas confirmadas.

ETS Global, una organización de soluciones educativas y de talento, trasladó la generación de clientes potenciales del correo electrónico a WhatsApp mediante un agente entrenado con sus propios materiales. Reportó un aumento del 63% en la interacción.

Ambas empresas midieron un resultado directamente relacionado con la tarea que su agente debía completar.

¿Qué debes tener listo antes de lanzar tu primer agente de IA?

Tu primer agente de IA para CX no necesita responder todas las preguntas de tus clientes ni gestionar todo su recorrido.

Necesita una tarea clara, información confiable y reglas que tu equipo pueda revisar.

Antes de ponerlo en marcha, asegúrate de haber respondido estas cinco preguntas:

• ¿El primer caso de uso del agente es lo suficientemente específico como para probarlo?

• ¿Su base de conocimiento está actualizada y es consistente?

• ¿Qué acciones requieren la intervención de una persona?

• ¿Cómo vas a probar el agente y aumentar su uso gradualmente?

• ¿Qué resultado para el cliente o para el negocio vas a medir?

“Cuando un primer agente de IA no funciona, rara vez es la tecnología la que falla. Normalmente, el alcance es demasiado amplio, la base de conocimiento es insuficiente o nadie ha definido qué debe pasar cuando el agente llega a sus límites. Y eso me parece alentador, porque son decisiones que cualquier empresa puede tomar. Tu equipo no tiene que convertirse en especialista en IA para hacerlo bien. Sobre todo, necesita ser disciplinado con respecto a cuánto debe hacer el agente al principio”.

Henson Tsai, Fundador y CEO de SleekFlow

Este enfoque en los resultados del negocio es cada vez más importante a medida que las empresas pasan de experimentar con IA a implementarla de verdad.

Una investigación de MIT NANDA de 2025, reportada por Fortune, encontró que sólo alrededor del 5% de los proyectos piloto de IA generativa empresarial que estudió lograron acelerar rápidamente sus ingresos. La mayoría mostró poco o ningún impacto medible en sus resultados financieros.

Eso no necesariamente significa que la tecnología haya fallado. Significa que muchas empresas todavía no habían convertido sus proyectos piloto en resultados de negocio medibles.

La lección para tu primer agente de IA para CX es sencilla: define qué resultado debe generar antes de ponerlo en marcha. Puede ser conseguir clientes potenciales mejor calificados, agendar citas más rápido, completar pedidos o resolver solicitudes de soporte de forma más efectiva.

AgentFlow facilita este proceso, desde probar un agente de IA antes de ponerlo en marcha hasta revisar como llegó a una respuesta y aumentar gradualmente el número de clientes que interactúan con él. También se encarga de administrar y actualizar el modelo de IA que utiliza el agente, para que tu equipo pueda enfocarse en la información, las reglas y los resultados, en lugar de tener que gestionar el modelo.

Las empresas que están avanzando más rápido no son necesariamente las que tienen los mayores presupuestos para IA. Son las que definieron un resultado claro, empezaron con un alcance específico y midieron si el agente realmente logró completar la tarea. Esa es una decisión que puedes tomar desde ahora, con el equipo que ya tienes.

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