Hoy en día, la experiencia del cliente no es solo algo extra, es el lugar donde se gana o se pierde la lealtad. Pero llevar un servicio excelente a escala tiene varios retos: altos costos, procesos manuales y la locura de tener que manejar un montón de información. Es ahí donde la inteligencia artificial generativa, como la que ofrece Tess AI, va mucho más allá de ser solo un chatbot y se convierte en una plataforma para crear soluciones de negocio realmente sofisticadas.
La primera solución resuelve uno de los grandes cuellos de botella: tener que dar soporte al instante, con precisión y en varios idiomas, las 24 horas del día. La idea es crear un agente de IA que sea la primera línea, resolviendo la mayoría de las dudas y dejando los casos que necesitan empatía y solucionar problemas más difíciles para el equipo humano.
¿Cómo se arma esto? Todo empieza en el "Agent Studio", donde se crea el agente.
No es solo ponerle un comando cualquiera, es todo un trabajo de redacción de prompts: se define su personalidad (servicial, experto, directo), lo que puede hacer y hasta dónde puede llegar.
Después, al agente se le "enseña" alimentándolo con bases de conocimiento. No es solo un simple FAQ; le puedes sumar manuales técnicos, políticas comerciales, transcripciones de capacitaciones y toda la documentación que es como el cerebro de tu operación. Lo más importante: hay que refinarlo siempre, haciéndolo pasar por pruebas exigentes en diferentes idiomas para que no solo traduzca, sino que mantenga el contexto en la conversación.
Por ejemplo, si un cliente empieza en inglés y cambia a portugués, el agente debe seguir la conversación sin reiniciar, demostrando una comprensión coherente. Al final, la solución se publica, ya sea como un asistente incrustado en el sitio o por medio de un enlace directo, con sus configuraciones bloqueadas para asegurar una experiencia de usuario consistente y controlada.
La pregunta "¿qué cliente necesita más de mi atención hoy?" es un reto constante. Esta estrategia transforma esa decisión, que muchas veces es reactiva y basada en la intuición, en un proceso proactivo y guiado por datos.
Definiendo la Lógica del Negocio: El primer paso es crear un agente especialista en CRM y gestión, programado para pensar como un director de éxito del cliente. Luego, se definen los pilares estratégicos para la priorización, que pueden incluir:
Valor Financiero: Ingreso recurrente (MRR/ARR) o valor total del contrato.
Tiempo de Relación: Clientes más antiguos pueden tener prioridades diferentes a los nuevos.
Gravedad del Caso: Un puntaje asignado por el agente que indica la urgencia de un problema.
Salud de la Relación: Un análisis cualitativo del historial de interacciones.
Automatización en Acción: El gran salto de productividad viene de la automatización. Un flujo de trabajo (usando herramientas como Zapier o n8n) se configura para monitorear una fuente de datos no estructurados, como una carpeta donde se guardan las transcripciones de las reuniones diarias del equipo. Cuando aparece un nuevo archivo, la automatización envía la transcripción al agente en Tess AI. El agente, a su vez, lee la conversación, extrae la información relevante (nombre del cliente, problema discutido, acciones a tomar), la estructura y actualiza una hoja de gestión centralizada. El resultado es un panel dinámico que asigna un "score de priorización" y sugiere las próximas acciones, transformando las conversaciones humanas en inteligencia de negocio accionable y optimizando el enfoque del equipo.
Este es el caso de uso más avanzado, un verdadero cambio de juego para startups y pymes que necesitan procesos sólidos pero no tienen presupuesto para un CRM de primer nivel. La idea es replicar las funcionalidades de un sistema de gestión completo usando Tess AI como cerebro, una hoja de cálculo como base de datos y Google Tasks como ejecutor.
La IA como Arquitecta de Procesos y Código: La implementación pasa por fases, con la IA jugando distintos papeles:
Consultora de Negocios: Primero, le pides a la IA que dibuje una jornada del cliente completa y detallada, con fases claras como Onboarding (Implantación) y Ongoing (Acompañamiento), y todas las tareas y hitos de cada etapa.
Arquitecta de Datos: Con la jornada definida, le pides a la IA que cree el esquema de una hoja de cálculo compleja que sirva como tu base de datos, con pestañas para cada fase y columnas para cada información relevante del cliente y su avance.
Ingeniera de Software: Aquí sucede la magia. Le pides a Tess AI que escriba un código en Google Apps Script. Este script hace de puente inteligente entre tu hoja y Google Tasks. Está programado para monitorear cambios en la hoja, como cuando marcas una tarea como "concluída".
Analista de Calidad (QA): Incluso si el código inicial tiene algunos errores (bugs), la misma IA puede ayudarte a depurarlo. Copias el error, lo pegas de vuelta en el chat y pides la corrección, democratizando así la creación de software.
El Resultado Final: Un sistema de gestión de tareas totalmente automatizado. Cuando un agente mueve a un cliente a la siguiente etapa en la hoja, el script automáticamente crea la tarea correspondiente en Google Tasks y la asigna al responsable. Es un ecosistema de productividad personalizado, hecho a la medida para las necesidades de tu negocio, a un costo casi nulo.
Estas tres estrategias muestran un cambio fundamental en cómo interactuamos con la tecnología. La inteligencia artificial deja de ser una herramienta pasiva para convertirse en una socia activa en el desarrollo de soluciones. Permite que cualquier profesional se convierta en un "arquitecto de sistemas", diseñando, construyendo y mejorando los flujos de trabajo que controlan la operación. El enfoque del trabajo humano pasa de la ejecución repetitiva al diseño estratégico, la supervisión y la mejora continua, abriendo un nuevo horizonte de eficiencia e innovación en la gestión de clientes.
