La tecnología puede abrir la puerta, pero la continuidad es la que hace crecer la relación

Cuando un proyecto de IA empieza a funcionar de verdad, la relación con el cliente entra en una fase distinta. Al principio todo gira alrededor de ponerlo en marcha, resolver integraciones y comprobar que cumple lo esperado. Después, cuando ya forma parte del día a día, empiezan a aparecer otras preguntas.

A veces son muy concretas: “¿esto también podría ayudarnos aquí?” o “¿qué hacemos con este otro proceso?”. Y para mí, esas preguntas tienen mucho valor, porque aparecen cuando ya conocemos mejor al cliente, entendemos cómo trabaja y hemos construido una forma de avanzar juntos.

En Inconcert estamos convencidos de que crecer con un cliente exige seguir cerca después del lanzamiento. Acompañar, revisar, escuchar y entender cómo evoluciona su negocio. Muchas veces, el siguiente proyecto empieza precisamente ahí: en todo lo que aprendes cuando el primero ya está funcionando.

Primero el problema, después la tecnología

Con el tiempo aprendes que detectar una oportunidad y saber si merece la pena abordarla son dos cosas distintas. Muchas necesidades pueden parecer interesantes a primera vista, pero lo importante es entender qué impacto tienen realmente en el proceso y qué cambiaría si se resolvieran de otra manera.

Por eso prefiero conocer bien el problema antes de pensar en posibles soluciones. Es algo que estamos viendo ahora en un proyecto que desarrollamos para un cliente telco en España. Nos planteamos algo muy básico, pero muy importante: qué ocurre desde que entra una llamada hasta que llega al equipo correcto.

Con esa idea, hemos implementado un asistente de voz que atiende las llamadas, identifica si se trata de un posible nuevo cliente, alguien que ya tiene una gestión en marcha o una persona que necesita soporte, y conecta cada caso con el área correspondiente. Además, deja recogido el contexto de la conversación para que el profesional que continúa la gestión sepa qué ha pasado y pueda seguir desde ahí.

También hemos pensado en situaciones habituales que pueden complicar la atención al cliente, como las llamadas que llegan fuera del horario comercial. En esos casos, el asistente puede ofrecer una devolución de llamada, recoger los datos necesarios y dejar el contacto preparado para que el equipo comercial lo retome después.

Aunque pueda parecer un proceso sencillo, detrás hay muchas situaciones diferentes que debemos tener en cuenta. Por eso dedicamos tanto esfuerzo a conocer el proceso y entender cómo se atiende cada caso. Cuando tienes todo eso claro, es mucho más fácil aprovechar la tecnología para que el proceso sea más rápido, esté mejor organizado y resulte más cómodo tanto para el cliente como para el equipo.

Empezar por algo concreto ayuda a avanzar mejor

Yo suelo preferir empezar por un proceso bien delimitado. Puede parecer menos ambicioso, pero normalmente permite aprender mucho más rápido qué funciona, qué falta y qué valor real está aportando la IA en el día a día.

Es el mismo enfoque que estamos siguiendo en España con un retailer de moda multimarca. En una de sus firmas, hemos empezado por una necesidad muy habitual: las llamadas de clientes que quieren conocer el estado de sus pedidos online. El asistente identifica el pedido, consulta en tiempo real en qué punto se encuentra y, si hay algún problema, abre un caso para que pueda hacerse un seguimiento. Cuando la consulta necesita otro tipo de atención, se encarga de pasarla al equipo correspondiente.

Trabajar sobre algo tan concreto nos ayuda a comprobar desde el principio cómo funciona la IA en el día a día y qué utilidad tiene para el cliente. Además, vamos descubriendo qué consultas puede resolver el asistente por sí solo, en cuáles es mejor que participe una persona y qué debemos mejorar. Con esa experiencia, tenemos una idea mucho más clara de cómo seguir avanzando y qué otros procesos tendría sentido incorporar.

A partir de ahí, es mucho más fácil avanzar. Ya hay una experiencia compartida y más contexto para decidir juntos cuál es el siguiente punto en el que merece la pena trabajar.

Acompañar bien importa tanto como implantar

El acompañamiento empieza mucho antes de poner el agente en marcha. Primero hay que sentarse con el cliente: entender sus reglas, qué decisiones puede asumir la IA, qué información necesita y cuándo debe intervenir una persona.

Y todo ese conocimiento que se construye al principio no debería desaparecer después del lanzamiento. Si el ingeniero que ha participado en su definición y puesta en marcha sigue cerca durante esas primeras semanas, conoce el contexto y puede entender mucho mejor los ajustes que van apareciendo.

Por eso procuramos que haya continuidad durante todo el recorrido. Después del lanzamiento seguimos dedicando tiempo cada mes a revisar con el cliente cómo está funcionando el agente, qué conviene ajustar y qué estamos aprendiendo de su uso.

Esas revisiones también ayudan a que el proyecto vaya evolucionando a medida que cambian las necesidades del negocio.

"Cuando un primer proceso funciona, la confianza y el conocimiento acumulado hacen posible detectar mejor nuevas oportunidades. Esa experiencia compartida ayuda a poner el foco donde realmente tiene sentido".

La IA libera tiempo y cambia prioridades

Hay un aspecto que me parece especialmente importante y del que no siempre hablamos lo suficiente: qué pasa con las personas cuando la tecnología empieza a asumir una parte del trabajo. Porque en cuanto un agente IA se hace cargo de tareas repetitivas, cambia también la forma en la que se organiza el equipo.

En ese momento aparecen preguntas como: qué tareas pueden dejar de ocupar tanto tiempo, dónde puede aportar más una persona y qué situaciones siguen necesitando criterio, empatía o capacidad de negociación.

Yo veo la IA, sobre todo, como una forma de liberar tiempo dentro de los equipos. Si se encarga de una parte del trabajo más repetitivo, el equipo puede centrarse en lo que realmente necesita criterio, experiencia o sensibilidad.

Las mejores oportunidades aparecen cuando conoces bien el contexto

Después de muchos años trabajando en proyectos, servicio, Customer Success y operaciones, hay una cosa que tengo muy clara: la cercanía cambia mucho la relación con el cliente. Cuando lo conoces bien, entiendes mejor sus ritmos, sus prioridades y muchas de esas cosas que difícilmente aparecen en un briefing o en una primera reunión.

Esta cercanía también ayuda a detectar antes cuándo algo empieza a moverse dentro del negocio. Y con esa idea hemos reforzado este año nuestra estructura de Revenue, con KAM locales, Customer Solutions, implants y equipos especializados que nos permiten estar cerca de lo que ocurre en el día a día.

A veces, esa relación ayuda a dar respuesta a una necesidad puntual. Otras, hace que aparezcan conversaciones que seis meses antes ni siquiera estaban sobre la mesa, y te da una lectura mucho más clara de lo que está cambiando en el negocio.

Creo que esa idea resume bastante bien cómo entiendo Revenue: el siguiente proyecto se gana cuando el anterior ha generado suficiente confianza como para que el cliente quiera seguir avanzando contigo.

Eso implica estar presente también cuando las cosas van bien: escuchar, entender qué está cambiando y darse cuenta de cuándo aparece una nueva necesidad. En algunos clientes el primer paso puede estar en atención, en otros en ventas, recobro o back office.

Al final, todo se resume en estar presente y conocer bien el contexto. Esa cercanía permite hablar con más confianza y tomar decisiones mucho más conectadas con lo que el negocio necesita de verdad.

(Sergi Figueras, Chief Revenue Officer de Inconcert)