another identifica cinco claves para mejorar la experiencia con IA conversacional

La inteligencia artificial conversacional se ha convertido en uno de los primeros puntos de contacto entre las marcas y sus consumidores. Sin embargo, responder más rápido no necesariamente significa ofrecer una mejor experiencia. Entender la intención del usuario, mantener la personalidad de la marca y reconocer cuándo debe intervenir una persona son algunos de los factores que pueden determinar si un chatbot se convierte en una herramienta de relación y crecimiento o en una nueva fuente de fricción.

De acuerdo con el 2026 Consumer Experience Trends Report de Qualtrics, casi uno de cada cinco consumidores que recurrió a IA para servicio al cliente afirmó no haber obtenido ningún beneficio, una tasa de fracaso casi cuatro veces mayor que en otros usos de esta tecnología.

Ante este escenario, el reto para las marcas no está únicamente en automatizar más conversaciones, sino en conseguir que la tecnología comprenda mejor al usuario, represente de manera consistente a la marca y reconozca sus propios límites.

Desde esta perspectiva, Teresa Velasco Basurto, Social Media Director de la agencia de comunicación estratégica another, identifica cinco claves para replantear el conversational marketing.

1. Entender la intención antes de responder
Una misma pregunta puede tener intenciones diferentes. “¿Cuándo llega?” puede ser una consulta previa a una compra o una señal de frustración porque un pedido no llegó.

Una investigación de mercado de Qualtrics sobre el futuro del servicio al cliente encontró que la comprensión es una de las dimensiones más relacionadas con la resolución de problemas y, al mismo tiempo, una de las áreas en las que los agentes de IA obtienen menores calificaciones.

Por ello, una estrategia conversacional debe interpretar el contexto, la intención y las señales de frustración antes de seleccionar una respuesta. La métrica tampoco debería limitarse al número de conversaciones que el bot logra contener, sino considerar cuánto comprendió y si realmente resolvió la necesidad.

2. Mantener la voz de la marca
La personalidad de una marca no debería desaparecer cuando comienza una interacción automatizada. El usuario puede pasar de una campaña cálida, ingeniosa o aspiracional a una conversación rígida que parece pertenecer a otra compañía.

La voz debe mantenerse entre canales, pero también adaptarse al contexto: recomendar un producto, resolver una queja o reconocer un error requieren diferentes formas de comunicación.

“Durante años las marcas estudiaron lo que las personas publicaban sobre ellas para entender reputación, tendencias y necesidades. Ahora tienen millones de conversaciones directas que pueden revelar, en tiempo real, qué preguntas se repiten, qué objeciones frenan una compra o qué parte de una promesa no está siendo entendida”, señaló Velasco Basurto.

Para la ejecutiva, el siguiente paso del conversational marketing será convertir esas conversaciones en inteligencia para tomar mejores decisiones de contenido, producto y experiencia.

3. Personalizar para reducir esfuerzos
La personalización también plantea un desafío para las marcas, particularmente en Latinoamérica. Según el reporte 2025 Consumer Trends, 73% de los consumidores de la región quiere experiencias personalizadas, mientras 71% manifiesta una alta preocupación por la privacidad de sus datos personales. Además, 47% prioriza la empatía en sus interacciones, 14 puntos porcentuales por encima del promedio global.

La oportunidad está en utilizar el historial, las preferencias y el contexto para eliminar fricciones, sin convertir el conocimiento sobre el consumidor en una demostración invasiva de datos.

Recordar un pedido para evitar que el usuario tenga que proporcionar nuevamente su número puede aportar valor; introducir información personal que no contribuye a resolver la consulta puede generar el efecto contrario.

4. Diseñar la intervención humana desde el inicio
Transferir una conversación a una persona no necesariamente representa un fracaso de la automatización. En determinadas situaciones, puede ser precisamente lo que permite proteger la experiencia del consumidor.

Una encuesta de Gartner realizada con 3.566 clientes B2B y B2C encontró que 87% considera esencial poder acceder a un agente humano cuando una compañía utiliza GenAI en servicio al cliente. Además, solo 27% afirmó que volvería a probar un chatbot después de una experiencia negativa.

Situaciones de frustración reiterada, asuntos sensibles, excepciones, una intención clara de compra o una solicitud explícita de ayuda deberían contemplar un escalamiento sencillo. El contexto de la conversación también debe acompañar al usuario para evitar que tenga que explicar nuevamente su problema.

5. Medir qué sucede después de la conversación
Que un chat termine no significa necesariamente que la necesidad del consumidor haya sido resuelta. El resultado puede aparecer después, en forma de una compra, un abandono, una segunda consulta, un cambio de canal o incluso la pérdida de un cliente.

Según la Customer Experience Survey de PwC, realizada con 5.511 consumidores, 29% afirmó haber dejado de comprar o utilizar una marca debido a una mala experiencia de cliente. El estudio también encontró que 86% considera la interacción humana moderada o muy importante dentro de su experiencia con las marcas.

Por ello, además del tiempo de respuesta, el volumen de conversaciones automatizadas o la tasa de contención, las marcas deberían observar qué ocurrió después: si el consumidor compró, abandonó, regresó, repitió la consulta o necesitó recurrir a otro canal.

“La gran ventaja competitiva no va a ser tener el bot que más conversaciones resuelva sin intervención humana. Eso puede ser eficiencia, pero no necesariamente crecimiento”, afirmó Velasco Basurto.

En su opinión, las marcas más avanzadas serán aquellas capaces de conectar lo que ocurre dentro de una conversación con lo que sucede después: si cambió una percepción, desapareció una objeción, avanzó una compra o se fortaleció una relación.

La IA permite mantener conversaciones a una escala que hace pocos años parecía difícil de alcanzar. Para las marcas, la ventaja no necesariamente estará en automatizar más, sino en escuchar mejor a través de la tecnología y convertir cada interacción en conocimiento para la siguiente.