REVISTA INNOVACIÓN Y SOFTWARE VOL 4 Nº 2 Septiembre - Febrero 2023 ISSN Nº 2708-0935
RECIBIDO 22/05/2023 ● ACEPTADO 23/09/2023 ● PUBLICADO 30/09/2023
RESUMEN
La Inteligencia Artificial (IA) está ganando una importancia creciente en el sector del servicio al
cliente, permitiendo automatizar procesos y mejorar la eficacia de las interacciones con los
clientes. Esta revisión sistemática tiene como objetivo explorar de cómo se está utilizando la IA
en el servicio de atención al cliente, identificar las limitaciones y ventajas de la implementación
de la IA y analizar cómo influyen en la satisfacción del cliente, la recolección de literatura y
selección se utilizó las pautas de la metodología PRISMA. A medida que la IA se ha convertido en
una tecnología cada vez más relevante en el ámbito del servicio al cliente, es esencial examinar
de manera sistemática su influencia en este contexto específico. Se encontró en que sectores se
está utilizando más la IA en la atención al cliente y se presentarán las perspectivas futuras de
esta tecnología en el servicio al cliente. Se pudo concluir que los chatbots son una de las
aplicaciones más utilizadas en la atención al cliente para brindar respuestas rápidas y efectivas a
las consultas de los usuarios. Sin embargo, es importante considerar los beneficios y limitaciones
de esta tecnología, así como la importancia de la interacción humana en la satisfacción del cliente.
Rojas Ahumada Kenner
Universidad Nacional de Trujillo.Perú.
karojasa@unitru.edu.pe
https://orcid.org/0000-0001-6336-9321
t533300120@unitru.edu.pe
https://orcid.org/0000-0001-8656-0399
amendozad@unitru.edu.pe
https://orcid.org/0000-0002-0469-915X
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Palabras claves:
Atención al cliente, Gestión de servicios, Inteligencia artificial, Satisfacción del
cliente, PRISMA.
ABSTRACT
Artificial Intelligence (AI) is gaining more and more importance in the customer service industry,
making it possible to automate processes and improve the effectiveness of customer interactions.
This systematic review aims to analyze the use of artificial intelligence in customer service,
identify the limitations and advantages of the implementation of AI and analyze how they
influence customer satisfaction, the collection of literature and selection was used. the guidelines
of the PRISMA methodology. As AI has become an increasingly relevant technology in the field of
customer service, it is essential to systematically examine its influence in this specific context. It
was found in which sectors AI is being used more in customer service and the future perspectives
of this technology in customer service will be presented. It was possible to conclude that chatbots
are one of the most used applications in customer service to provide quick and effective responses
to user queries. However, it is important to consider the benefits and limitations of this
technology, as well as the importance of human interaction in customer satisfaction.
Keywords:
Customer service, Service management, Artificial intelligence, Customer satisfaction,
PRISMA.
INTRODUCCIÓN
La inteligencia artificial (IA) se puede definir como un modelo de procedimiento que permite a los
sistemas informáticos y máquinas imitar la capacidad de la inteligencia humana, procesando y
transformando datos en información [3], implicando la visión artificial, procesamiento de lenguaje
natural y sistemas expertos, con el objetivo de tomar decisiones, resolver problemas y
comprender la comunicación humana [11]. En los últimos años, la aplicación de la inteligencia
artificial en la mejora del servicio al cliente ha experimentado un crecimiento significativo. Este
hecho se debe a que los avances en IA tienen la capacidad de mejorar la experiencia del cliente
al incrementar el conocimiento de las compañías acerca de las preferencias y patrones de compra
de esos clientes (Evans, 2019) [3]. En este contexto, la realización de una revisión sistemática
se convierte en una herramienta valiosa para detectar los últimos avances en esta área y analizar
su impacto en la experiencia del cliente. Por ende, el objetivo principal de este estudio es generar
un análisis de la aplicación de la inteligencia artificial en la mejora del servicio al cliente. A través
de la revisión de los artículos más recientes se pretende responder a la pregunta central del
trabajo: ¿Cuáles son los principales avances de la inteligencia artificial en la mejora de la atención
al cliente? Asimismo, se plantearon otras preguntas de investigación, como ¿Cuáles son las
aplicaciones más efectivas de la inteligencia artificial en la atención al cliente?, ¿En qué sectores
se está implementando este tipo de tecnología?, ¿Cuáles son las limitaciones principales? y
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¿Cuáles son los resultados con respecto a la satisfacción del cliente al ser atendidos por una
tecnología que utiliza inteligencia artificial?
La aplicación de la inteligencia artificial en la atención al cliente proporciona ventajas tanto para
las compañías como para los clientes. Las empresas pueden optimizar sus servicios y brindar una
experiencia de usuario mejorada a través de la automatización del proceso y operaciones de alta
frecuencia y eficiencia [11]. Además, la IA puede resolver problemas que el tradicional servicio
al cliente tiene dificultades para resolver [5]. así como también puede personalizar los servicios
y las recomendaciones de productos al procesar las compras y preferencias anteriores de los
clientes, lo cual mejora notablemente la experiencia del usuario [3]. En el futuro, la investigación
en la aplicación de servicio al cliente inteligente podría resultar en una nueva revolución para la
industria en términos de soporte activo, servicio personalizado y alta confiabilidad [5].
Sin embargo, también es esencial considerar las posibles limitaciones de la aplicación de la
inteligencia artificial en la atención al cliente, como la falta de capacidad para manejar situaciones
complejas y para comprender el lenguaje natural en su totalidad [28]. Por tanto, el presente
estudio no solo busca identificar los avances más recientes en la aplicación de la IA en la atención
al cliente, sino también analizar los posibles retos y limitaciones asociados a su implementación,
buscando así ser de gran utilidad para las empresas que desean mejorar su experiencia de
atención al cliente y aprovechar las oportunidades que ofrece la IA en este ámbito.
Materiales y métodos o Metodología computacional
La presente revisión sistemática, fue realizada gracias a las pautas establecidas de la Metodología
PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) (Urrútia & Bonfill,
2010) [20], para garantizar la elección de calidad de la literatura y que esté alineada a nuestro
tema planteado.
La exploración de artículos para escogerlos se realizó en cinco bases de datos accesibles en la
web, en este caso fueron SCOPUS, SCIENCEDIRECT, ACADEMIC GOOGLE, SCIELO, DIALNET y
RESEARCHGATE. La pregunta que se planteó para orientar el proceso de búsqueda fue la
siguiente: ¿Cuáles son los principales avances de la inteligencia artificial en la mejora de la
atención al cliente? Durante el proceso de búsqueda se plantearon cuatro preguntas más, que
resultaron ser interesantes para realizar esta revisión sistemática las preguntas son las
siguientes: ¿Cuáles son las aplicaciones más efectivas de la inteligencia artificial en la atención al
cliente? ¿En qué sectores se está implementando este tipo de tecnología? ¿Cuáles son las
limitaciones principales? ¿Cuáles son los resultados con respecto a la satisfacción del cliente al
ser atendidos por una tecnología que utiliza inteligencia artificial?
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Proceso de recolección de información
Para iniciar el proceso de búsqueda de literatura concerniente a este tema, se utilizó una
combinación y términos relacionados con Innovación, servicio al cliente, mejora de la atención al
cliente e inteligencia artificial.
Para la búsqueda de artículos en inglés se utilizaron como base de datos principales a SCOPUS Y
SCIENCEDIRECT. En la primera base de datos mencionada se emplaaron los siguientes términos
con el operador booleano AND, de la siguiente manera: TITLE-ABS-KEY (artificial AND intelligence
AND service AND management AND service AND management ) AND ( LIMIT-TO ( PUBYEAR
, 2023 ) OR LIMIT-TO ( PUBYEAR , 2022 ) OR LIMIT-TO ( PUBYEAR , 2021 ) OR LIMIT-TO
( PUBYEAR , 2020 ) OR LIMIT-TO ( PUBYEAR , 2019 ) ).
En el caso de SCIENCEDIRECT se utilizó la siguiente combinación: artificial
intelligence AND customer service AND Customer Satisfaction AND service AND management
TITLE-ABS-KEY ( intelligence AND artificial ) ) AND ( LIMIT-TO ( PUBYEAR , 2023 ) OR LIMIT-
TO ( PUBYEAR , 2022 ) OR LIMIT-TO ( PUBYEAR , 2021 ) OR LIMIT-TO ( PUBYEAR , 2020
) OR LIMIT-TO ( PUBYEAR , 2019 ) )
Posteriormente se procedió a buscar artículos publicados en español, idioma nativo de los autores.
En este caso, se realizó una búsqueda exhaustiva en ACADEMIC GOOGLE, utilizando la siguiente
oración en el buscador : “ El impacto de la inteligencia artificial en el servicio al cliente” y además
limitando que los artículos mostrados sean desde el año 2019. De igual manera se realizó en
SCIELO Y DIALNET.
Criterios de exclusión y de inclusión
Después de la búsqueda inicial, se realizó una serie de criterios de inclusión para poder diferenciar
a los artículos más relevantes para esta investigación. Estos criterios fueron: (1) Artículos
publicados entre los años 2019 y 2023.(2)Estudios que investigaron el uso, impacto de la
inteligencia artificial, en diferentes sectores con la banca, comercio electrónico, atención médica,
turismo, hotelería.(3)Los estudios que utilizaron medidas objetivas y subjetivas para evaluar la
efectividad de la inteligencia artificial para mejorar la atención al cliente.(4) Estudios que
utilizaron métodos experimentales, cuasiexperimentales o de observación para evaluar el impacto
de la aplicación de la inteligencia artificial en la mejora de la atención al cliente.
Por parte de los criterios de exclusión fueron las siguientes:(1) Artículos que no estaban
disponibles en línea o no estaban completamente disponibles. (2) Los estudios no utilizaron
objetivos o medidas para medir la eficacia de la inteligencia artificial para mejorar de la
experiencia del cliente. (3) La investigación se centra en el desarrollo de herramientas de
inteligencia artificial más que en su eficacia para mejorar la experiencia del cliente.
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Se extrajeron documentos clave de los estudios incluidos en la revisión y se llevo a cabo una
evaluación de la calidad metodológica de cada estudio. Se utilizaron técnicas de síntesis narrativa
para resumir y analizar los resultados de los estudios incluidos en la revisión. En primera instancia
se seleccionaron 85 artículos, de las cinco bases de datos mencionadas. En la Figura 1 se puede
visualizar en porcentaje, que tanta información se recolectó en primera instancia de las bases de
datos. En la Tabla 1 muestra la cantidad exacta de artículos escogidos por base de datos.
Figura 1. Porcentaje de artículos recolectados por base de datos. Elaboración propia
Tabla 1. Cantidad de artículos seleccionados por base de datos, sin criterios de inclusión y exclusión.
Elaboración propia.
4%
29%
1%
1%
28%
37%
CANTIDAD DE ARTICULOS POR BUSCADOR
Dialnet
Google academico
Researchgate
Scielo
Science Direct
SCOPUS
Buscadores
Cantidad
Dialnet
3
Google académico
25
Researchgate
1
Scielo
1
Science Direct
24
SCOPUS
31
Total general
85
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En la Tabla 1 se puede observar que Scopus, ScienceDirect y Google Académico se encontró la
mayoría de artículos que hablan del tema de esta revisión sistemática. En la Figura 2, se muestra
como fue el flujo de identificar los artículos más relevantes para este trabajo. De un total de 85
artículos seleccionados inicialmente, se redujeron a 30. Durante el proceso de selección, se
consideraron los criterios de inclusión y exclusión anteriormente mencionados.
Figura 2. Flujograma de discriminación de artículos encontrados. PRISMA. Elaboración propia.
Resultados y discusión
Algunos de los artículos más relevantes se muestran resumidos en la siguiente Tabla 2.
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Tabla 2. Datos resaltantes de los estudios obtenidos para la revisión. Elaboración Propia.
N°
Título
Base de
datos
Pais
Año
Objetivos/Resultados
1
Impact of artificial intelligence
assimilation on firm performance:
The mediating effects of
organizational agility and
customer agility
Science
Direct
Paises
Bajos
2022
Se descubrió que las familias en
esta muestra se distinguen
principalmente por sus
habilidades de alfabetización en
Internet, la frecuencia de uso de
VA, la confianza en la tecnología
y el grado preferido de
mediación de medios de los
padres.
2
The dark side of artificial
intelligence in service: The
“watching-eye” effect and privacy
concerns
Science
Direct
China
2023
Características de diseño de los
dispositivos de IA, en lugar de la
mera existencia de los
dispositivos de IA, pueden
causar problemas éticos como la
invasión de la privacidad.
3
Key technologies of artificial
intelligence in electric power
customer service
Science
Direct
China
2021
Aplicar el modelo al servicio al
cliente inteligente de energía
eléctrica, verificamos a través de
una comparación experimental
que el modelo de fusión
propuesto mejora el rendimiento
del reconocimiento de
intenciones.
4
Artificial intelligence service
recovery: The role of empathic
response in hospitality customers’
continuous usage intention
Science
Direct
China
2022
Varias ideas sobre las
implicaciones gerenciales para
las empresas sobre cómo
emplear la inteligencia artificial
para facilitar la participación del
cliente.
5
Reshaping the contexts of online
customer engagement behavior
via artificial intelligence: A
conceptual framework
Science
Direct
Finlandia
2021
El desarrollo futuro de la teoría
del sistema de inteligencia
artificial debe basarse en el
concepto de sistema de
información.
6
Voice artificial intelligence service
failure and customer complaint
behavior: The mediation effect of
customer emotion
Science
Direct
China
2023
Los hallazgos ofrecen
información sobre la interacción
entre la IA y la voz humana al
revelar que el rendimiento de las
IA de voz puede influir en los
resultados del comportamiento
del consumidor.
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7
Chatbots in customer service:
Their relevance and impact on
service quality
Science
Direct
Portugal
2022
Se conoce su efecto positivo en
la calidad del servicio, que es el
servicio efectivo de los bots de
chat, así como la capacidad de
los bots de chat en el servicio al
cliente.
8
Artificial intelligence-driven music
biometrics influencing customers’
retail buying behavior
Science
Direct
Finlandia
2021
Presenta de manera organizada
el impacto de la música en las
respuestas cognitivas y
emocionales de los clientes y
cómo éstas afectan las
intenciones de comportamiento.
9
Exploring the influence of artificial
intelligence technology on
consumer repurchase intention:
The mediation and moderation
approach
Science
Direct
Pakistan
2023
Los hallazgos de este estudio
revelaron que la tecnología de
inteligencia artificial influye
positivamente en la participación
del consumidor en las redes
sociales y en la mejora de la
tasa de conversión.
10
Robots, inteligencia artificial y
realidad virtual: una
aproximación en el sector del
turismo
Google
academico
España
2019
Cómo usar robots, big data,
realidad virtual e inteligencia
artificial en el ámbito del turismo
en un amplio sentido.
11
Investigating the customer trust
in artificial intelligence: The role
of anthropomorphism, empathy
response, and interaction
SCOPUS
Vietnam
2023
En general, los documentos
sugieren que mejorar la calidad
de la comunicación y la
respuesta empática de la IA es
esencial para ganar la confianza
del cliente y fomentar la
adopción de la tecnología.
12
Increasing customer service
efficiency through artificial
intelligence chatbot
SCOPUS
Brazil
2022
Los chatbots de IA reducen las
colas de los centros de llamadas
y permiten que los asistentes
humanos se centren en
problemas más complejos.
Además, los chatbots de IA son
ágiles, accesibles y están
disponibles las 24 horas del día,
los 7 días de la semana. El
estudio también destaca la
importancia de la innovación en
procesos empresariales
impulsada por la IA y cómo los
chatbots de IA pueden reducir los
costos del servicio al cliente.
13
Human-Computer Interaction in
Customer Service: The Experience
SCOPUS
Alemania
2022
El artículo resume la
investigación actual sobre la
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with AI Chatbots—A Systematic
Literature Review
experiencia del cliente con
chatbots de IA y brinda
recomendaciones para las
empresas que utilizan esta
tecnología en su servicio al
cliente.
14
Customer satisfaction in service
delivery with artificial intelligence:
A meta-analytic study
SCOPUS
Brazil
2022
En general, el estudio
proporciona una visión general
práctica que puede ser utilizada
por investigadores y
profesionales del servicio para
comprender la complejidad
tecnológica involucrada en la
satisfacción del cliente que
consume servicios con soporte de
IA.
15
Conversational natural language
processing for automated
customer support services
SCOPUS
India
2023
El estudio presentó dos modelos
de aprendizaje automático,
recuperación de información y
secuencia a secuencia, para
mejorar los servicios de atención
al cliente mediante el uso de
chatbots. Los experimentos
evaluaron los servicios al cliente
a través de la traducción
automática y el resumen de texto
en términos de superposición de
palabras y similitudes entre las
respuestas de los chatbots y las
respuestas humanas a las
consultas de los clientes.
16
La usabilidad percibida de los
Chatbots sobre la atención al
cliente en las organizaciones
Dialnet
Perú
2021
Realiza un análisis actualizado del
uso de chatbots para la atención
al cliente en las organizaciones.
Además, se resaltan puntos de
relevancia y se examinan algunas
implicaciones tanto para la
investigación como para la
práctica.
Con la ayuda de la Tabla 2 podemos sacar los siguientes datos para esta revisión sistemática, ya
que en esta mejor especificado los artículos que se utilizaran, se podrá verificar de qué base datos
se obtuvieron los artículos más relevantes, de que año son y de qué país provienen.
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Figura 3. Cantidad de estudios incluidos por Base de Datos para la revisión sistemática. Elaboración propia.
Tabla 3. Cantidad de estudios incluidos por Base de Datos para la revisión sistemática. Elaboración propia.
Base de datos
Cantidad de Artículos
Dialnet
1
Google académico
5
Science Direct
16
SCOPUS
8
Suma total
30
En la Figura 3 se observa que hay más artículos de la base de datos de ScienceDirect que pasaron
por los criterios de inclusión, siendo 16, como se ve más detalladamente en la Tabla 3. Y siendo
Scopus la base de datos con más artículos, con un total de 8. El que menos aportó es Dialnet con
un solo artículo.
1
5
16
8
0 5 10 15 20
Dialnet
Google academico
Science Direct
SCOPUS
Cantidad de Articulos
Base de datos
Cantidad de Articulos frente a Base de
datos
Dialnet
Google academico
Science Direct
SCOPUS
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Figura 4. Cantidad de artículos incluidos por año para la revisión sistemática. Elaboración propia.
En la Figura 4 se observa que hay más artículos que los artículos del año 2022 son los que más
ayudarán para esta investigación, hay en total 12 artículos de ese año, esto demuestra que las
conclusiones que se mostrarán más adelante, estarán basadas en artículos publicados
recientemente.
Figura 5. Mapa de la cantidad de estudios incluidos por país para la revisión sistemática. Elaboración propia.
12
4
12
10
0
2
4
6
8
10
12
14
2019 2020 2021 2022 2023
Articulos por año
Año
Artículos publicados por Año
Series1
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En la Figura 5 se muestra de que país hay más artículos seleccionados, aquí se obtuvo que China
tiene la mayor cantidad de artículos 7 en total (Azul oscuro), países como Alemania, Portugal,
Ecuador (Celeste); tienen solo 1 articulo para nuestro interés.
Inteligencia Artificial
La inteligencia artificial se puede definir como definirse generalmente como la capacidad de
procesar y transformar datos en información para informar un comportamiento dirigido a
objetivos ( Paschen, Kietzmann y Kietzmann, 2019 )[3].Más específicamente, la IA se refiere a
"agentes computacionales que actúan de manera inteligente" ( Poole y Mackworth, 2010 , p.
3)[3]. Está diseñado para simular el potencial de la energía humana en lugar de su energía real,
mientras exceden su capacidad de precisión ( Dwivedi et al., 2019)[3]. Esto se logra mediante el
modelado de la inteligencia biológica y natural utilizando un conjunto de modelos algorítmicos
[5]. La Inteligencia Artificial en los últimos tiempos, ha cambiado el panorama empresarial.
Rodrigo Perez-Vega, Valtteri Kaartemo, Cristiana R. Lages, Niloofar Borghei Razavi, Jaakko
Männistö, (2021) nos dicen, que, con la capacidad de automatizar tareas, analizar e interpretar
grandes cantidades de datos y tomar decisiones complejas con estos datos, la IA puede ayudar
a las empresas a mejorar las operaciones, disminuir costos y elevar la satisfacción del cliente [3
Las empresas están cada vez más adoptando las tecnologías de inteligencia artificial respaldadas
por el análisis de datos como respuesta a las presiones de márgenes sostenidas, los ciclos de
estrategia más cortos y las mayores expectativas de los clientes.
Estas definiciones nos llevan a decir que la inteligencia artificial es una tecnología cada vez más
importante en el mundo empresarial y está cambiando la forma en que las empresas operan y
compiten. La IA se utiliza para agilizar el cumplimiento de tareas, analizar grandes cantidades de
datos y tomar decisiones complejas, lo que puede mejorar la eficiencia operativa, disminuir los
costos y aumentar la satisfacción del cliente.
Servicio al cliente
El servicio al cliente hace referencia al conjunto de actividades, técnicas y estrategias que las
empresas utilizan para atender a las necesidades de sus demandantes, tratando de cumplir
expectativas. Así, el objetivo principal del servicio al cliente es satisfacer las necesidades de estos,
hacerlos fieles y mantenerlos a largo plazo.
Según Kotler y Armstrong (2018), "el servicio al cliente es la capacidad de la empresa para
proporcionar el servicio esperado por el cliente, satisfacer sus necesidades y superar sus
expectativas"[4]. Asimismo, Parasuraman, Zeithaml y Berry (1985) definieron el servicio al
cliente como "el conjunto de actividades diseñadas para mejorar el nivel de satisfacción del
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cliente, incluyendo la atención al cliente, la resolución de problemas y el seguimiento de los
clientes después de la venta” [4].
Asistentes virtuales
Los asistentes virtuales son definidos como aplicaciones capaces de comprender los comandos de
voz y realizar tareas para los usuarios, son cada vez más accesibles en todo el mundo. (Rebeca
Wald, Jessica T.Piotrowski,Theo Araújo,Johanna MF van Oosten, 2022 )[1].
Además, podemos decir que los asistentes virtuales son programas informáticos diseñados para
interactuar con los usuarios y ayudarles en diversas tareas, como responder preguntas, realizar
reservas, proporcionar información, hacer recomendaciones y más [2]. Estos programas emplean
tecnología de procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático para entender el
lenguaje humano y dar respuestas precisas y útiles.
Los asistentes virtuales pueden ser un asistente de voz, asistente de texto, Asistentes
especializados (programas diseñados para ayudar en tareas específicas, como la programación
de citas médicas o la gestión de proyectos), Asistentes inteligentes (Son programas que utilizan
inteligencia artificial y aprendizaje automático para ofrecer una experiencia de usuario más
personalizada y eficiente.).
Mejora de la satisfacción del cliente a ser atendido por IA
Se sabe que el servicio al cliente tradicional suele tener muchas más dificultades que resolver,
por lo que se plantea la aplicación de la inteligencia artificial con la finalidad de proporcionar una
mejor experiencia de usuario para los clientes. Según [5] con la continua investigación y análisis
de la tecnología de servicio al cliente ocasionará una revolución en la industria de servicio al
cliente con mejores servicios personalizados, soporte activo y alta confiabilidad de apoyo.
La IA puede tener un efecto positivo en la satisfacción del cliente, pero su éxito de su
implementación depende de factores como el tipo de servicio, el nivel de interacción humana y
el valor percibido del servicio [26]. Esta ha sido implementada en varios sectores. Uno de ellos
llega a ser el sector hotelero que según [14] permite una respuesta automática más personalizada
para los clientes, por lo que muchos hoteles están optando por utilizar máquinas para brindar sus
servicios, generando un impacto directo en la satisfacción de los huéspedes, ya que puede
mejorar la velocidad y personalización del servicio. Por otro lado, se encuentra el sector
financiero, [11] nos dice que con la aplicación y el poder de IA y ML, las empresas financieras
pueden optimizar y brindar mejores servicios a clientes y usuarios. La tecnología está
automatizando el proceso y ofreciendo operaciones de alta frecuencia y eficiencia.
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Calidad de servicios habilitados para IA
Hace referencia a la capacidad de los tipos de inteligencia artificial, como lo son los robots, y
siendo el más conocido aplicado a la atención al cliente, el chatbot, el cual según [27] proporciona
un servicio de alta calidad al usuario, teniendo un impacto significativo en la satisfacción y lealtad
del usuario. Se destaca su influencia favorable en la calidad del servicio, convirtiéndose en un
objetivo funcional importante para los chatbots y mostrando su potencial en el ámbito de la
atención al cliente [13].
Discusión
La Inteligencia Artificial se está implementando de manera más masiva en los últimos tiempos,
para optimizar los diferentes procesos que tienen las empresas. En los últimos tiempos, se han
experimentado progresos significativos en el ámbito de los sistemas que cuentan con la
Inteligencia Artificial como su componente central, que les han permitido superar el rendimiento
humano en tareas específicas (Silver et al., 2017, He et al. , 2015)[1].
Una de estas tareas que busca agilizar es el servicio de atención al cliente. La IA posee la
capacidad de transformar radicalmente la manera en que las empresas se relacionan con sus
clientes. ( McLean & Osei-Frimpong, 2019 )[3].
Además, se puede afirmar que la Inteligencia Artificial, como tecnología revolucionaria para la
innovación de servicios, puede tomar decisiones y realizar acciones de forma independiente,
proporcionar un mejor contacto e interacción con los clientes y se basa en tecnologías, como la
computación cognitiva y el aprendizaje automático (Kuo et al., 2017, Murphy et al., 2017, Tung
& Au, 2018) [6].
En este punto, para responder a las preguntas que planteamos al inicio, recopilamos una serie
de datos gracias a nuestra recopilación de artículos. Donde para contestar a la pregunta: ¿Cuáles
son las aplicaciones más efectivas de la inteligencia artificial en la atención al cliente ?, obtuvimos
los siguientes datos.
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Figura 6. Tecnologías de Inteligencia artificial más usadas según bibliografía. Elaboración propia.
La Figura 6 , se puede observar que las tecnología más implementada en el servicio de atención
al cliente son los Chatbots con un tota , ya que estos pueden agilizar la atención y ser más
rápidos , a la par que pueden atender a varios clientes simultáneamente. La aplicación de chatbots
de inteligencia artificial (IA) puede mejorar significativamente la eficiencia del servicio al cliente
[23]. Los chatbots de IA reducen las colas de los centros de llamadas y permiten que los
asistentes humanos se centren en problemas más complejos. Además, los chatbots de IA son
ágiles, accesibles y están disponibles las 24 horas del día, los 7 días de la semana.[23].
Cabe destacar que los chatbots son un tipo de asistente virtual, pero lo consideramos aparte por
ser la tecnología más usada, entonces los asistentes virtuales, solo los asistentes de voz,
asistentes de texto, asistentes especializados: Son programas diseñados para ayudar en tareas
específicas, como la programación de citas médicas o la gestión de proyectos, etc.
Un punto importante e interesante es en el caso de Mecanismos biométricos de IA, que se basa
en la captura, por medio de cámaras, de imágenes mediante cámaras para analizar a los clientes
a la hora de que ellos ven un producto, y además está relacionado con la música, ya que con esto
hacía que la música que escuchaban los clientes dentro del establecimiento comercial, pueda
cambiar su comportamiento indirectamente. La biometría basada en IA, como el reconocimiento
facial y la música, sirve como trampolín para la innovación de creación de valor, que captura los
estados cognitivos y emocionales de los clientes y genera respuestas conductuales.[14].
Nuestra segunda pregunta es: ¿En qué sectores se está implementando este tipo de tecnología?,
para contestar esta pregunta obtuvimos los siguientes resultados.
0
2
4
6
8
10
12
14
Cantidad
Implementacion
Formas de implementación de la IA en la atención al cliente
Chatbots
Marco conceptual IA
Mecanismos biométricos de
IA
Robots Asistentes
Robots, RA
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La figura 7 nos muestra a los 3 principales sectores donde se está aplicando a la IA como aliado
para la atención al cliente son, Financiero (5), Turismo/Hotelería (4), Servicios Públicos (4) que
es como los clientes obtienen información como servicios de energía eléctrica o agua potable.
Estos 3 sectores se caracterizan por ser los más demandados, ya que los clientes requieren
continuamente información rápida.
La tercera pregunta fue ¿Cuáles son las limitaciones principales al integrar la IA en la atención al
cliente?, respondiendo a esto según la literatura nos explica que en algunos casos los asistentes
virtuales no están capacitados para responder preguntas, muy específicas de los clientes y estos
quieren dejar de usar el servicio. En ese caso , estudios sugieren que la necesidad de interacción
humana puede influir negativamente en la satisfacción del usuario con el uso de chatbots[15]Por
ejemplo, se ha demostrado que el efecto del antropomorfismo del chatbot en la adopción aumenta
a medida que aumenta la necesidad de interacción humana ( Sheehan et al., 2020)[15]. Esto
sugiere que los clientes con una gran necesidad de interacción humana pueden necesitar chatbots
más parecidos a una persona. Esto suele ser un reto más complejo para el desarrollo de estos.
Figura 7. Cantidad de Sectores donde se aplica más la IA en el servicio de atención al cliente según
bibliografía. Elaboración propia.
1
5
1
4
2
1
4
Cantidad de sectores donde se utiliza IA
Educación Financiero Salud
Servicios públicos Telecomunicaciones Tiendas por departemento
Turismo/Hoteleria
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Y la última pregunta es: ¿Cuáles son los resultados con respecto a la satisfacción del cliente al
ser atendidos por una tecnología que utiliza inteligencia artificial? En general, los resultados
muestran que la satisfacción del cliente se basa principalmente en la calidad del servicio y el nivel
de personalización brindado. En la investigación (Xing'an Xu, Juan Liu, 2022), nos dice que para
llegar a retener al cliente es necesario darle en algunas ocasiones respuestas humorísticas y hace
que este sea más tolerante [12].
Otro estudio (Xingyang Lv , Yue Liub ,Jingjing Luo , Yuqing Liuc ,Chunxiao Li, 2021), se ha
comprobado que el diseño atractivo del asistente de inteligencia artificial influye de manera
positiva en la tolerancia del cliente hacia los fallos en el servicio. Se ha descubierto que hay dos
factores que actúan como mediadores en este efecto: la ternura percibida y las expectativas de
rendimiento. Sin embargo, la influencia de la ternura tiene un límite, que depende de la gravedad
de la falla y la presión temporal a la que se enfrenta el cliente.[8]. En algunos casos los clientes
se sienten desconfiados del uso de Inteligencia artificial para que los atiendan, como en la
investigación de (Yaou Hu, Hyounae Kelly Min, 2023), que pone la premisa que la mera existencia
de los dispositivos de IA, pueden causar problemas éticos como la invasión de la privacidad [2].
Es crucial resaltar que la satisfacción del cliente está ligada a la dificultad del problema que intenta
resolver. En ciertos casos, los clientes pueden experimentar desilusión o insatisfacción si la
tecnología de inteligencia artificial no puede proporcionar una solución efectiva a su situación. Por
consiguiente, la satisfacción del cliente con un servicio que involucra asistencia de inteligencia
artificial se basa en diversos elementos, como la calidad del servicio en sí, el nivel de experiencia
del usuario, la complejidad de los problemas presentados y las expectativas previas del cliente
en relación al servicio ofrecido.
Conclusiones
La inteligencia artificial en el servicio al cliente muestra que los chatbots se están convirtiendo en
una tecnología cada vez más utilizada para mejorar la eficiencia y reducir el costo del servicio al
cliente. En particular, los sectores de turismo/hotelería, finanzas y servicios públicos son las
aplicaciones más frecuentes de esta tecnología para la atención al cliente.
Sin embargo, se sabe que los chatbots tienen limitaciones. Por ejemplo, los asistentes virtuales
pueden no estar preparados para responder preguntas muy específicas de los clientes, lo que
puede llevar a la insatisfacción del cliente. Además, la experiencia del usuario es un factor clave
en la satisfacción del servicio, por lo que la interacción humana es fundamental para la
satisfacción del usuario. Además, descubrimos que la satisfacción del cliente con los servicios
impulsados por IA depende de varios factores, que influyen: Expectativas de la calidad del servicio
en sí, el nivel de experiencia del usuario, la complejidad del problema presentado e información
previa del cliente, relacionada con el servicio prestado.
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En síntesis, la IA tiene el potencial de ser una herramienta invaluable para elevar la calidad del
servicio al cliente, su impacto es muy bueno y a medida que pasan los años se van actualizando.
No obstante, resulta fundamental considerar que la tecnología no puede sustituir por completo la
interacción humana, y el servicio al cliente debe ser diseñado desde la perspectiva del usuario
con el fin de asegurar su satisfacción. Por lo tanto, al implementar la inteligencia artificial en el
servicio al cliente, se deben considerar tanto las ventajas como las limitaciones de la inteligencia
artificial para garantizar la satisfacción y lealtad del cliente.
Contribución de Autoría
Rojas Ahumada Kenner Alexander: Conceptualización, Investigación, Metodología,
Validación, Redacción - borrador original. López Zavaleta Verónica: Conceptualización,
Investigación, Metodología, Visualización, Escritura, revisión y edición. Alberto Carlos Mendoza
De Los Santos: Conceptualización, Metodología, Análisis formal, Supervisión, Curación de datos,
Redacción – borrador original.
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