La inteligencia artificial (IA) está generando mejoras notables en el servicio al cliente. El desafío, sin embargo, es que muchas organizaciones aún no saben cómo aprovecharla de manera práctica. El entusiasmo es real y los usos diarios son variados. No obstante, el verdadero valor empresarial todavía tarda en llegar a muchas compañías.
Para usar la IA de manera efectiva, es necesario comprender mejor los mecanismos detrás de ella. Este artículo explora lo que los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs) y el Aprendizaje Automático (ML) pueden lograr en el servicio al cliente.
¿Qué son los LLMs y el ML — y cómo funcionan?
Los Modelos de Lenguaje de Gran Escala y los algoritmos de Aprendizaje Automático están transformando el servicio al cliente. Se están convirtiendo en herramientas esenciales para las empresas. Estas herramientas les ayudan a mantenerse competitivas, brindar soporte rápido, ahorrar tiempo y mantener un alto rendimiento.
¿Qué son los Modelos de Lenguaje de Gran Escala?
Los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs) son un tipo poderoso de inteligencia artificial (IA) diseñados para comprender y generar lenguaje humano. Son modelos de aprendizaje automático que procesan el lenguaje natural (Procesamiento de Lenguaje Natural – PLN).
Los LLMs comprenden textos, los analizan, generan respuestas coherentes o realizan tareas relacionadas con el lenguaje. Redes neuronales similares al cerebro humano hacen esto posible. El proceso de entrenamiento requiere enormes cantidades de texto para que el modelo aprenda y establezca conexiones.
Existen muchos tipos de modelos, diferenciados según la forma en que se entrenan.
Dato curioso #1: Para leer la cantidad de texto usada en el entrenamiento de GPT-3, una persona tendría que leer sin parar durante unos 2.600 años.
Dato curioso #2: Un modelo de lenguaje de gran escala realiza millones de cálculos. Si un humano pudiera hacer mil millones de operaciones por segundo, aún necesitaría más de 100 millones de años.
Cuando se trata de manejar texto, los LLMs pueden:
- Generar texto
- Crear resúmenes
- Continuar o expandir texto
- Traducir idiomas
- Reformular oraciones
- Clasificar datos
- Categorizar temas
- Detectar sentimientos (Análisis de Sentimientos)
- Detectar fraudes
También funcionan como chatbots, responden preguntas e incluso pueden realizar tareas básicas de programación.
Estas capacidades hacen que los LLMs sean cada vez más populares en el mundo empresarial. Respaldan el servicio al cliente con chatbots, análisis de sentimientos, traducciones, resúmenes y entrega de información.
Lo que los diferencía: En 2017, los desarrolladores introdujeron los modelos transformer. Esto fue un cambio radical porque permite a los LLMs decidir qué información es más importante en una secuencia, además de procesar datos de PLN mucho más rápido.
Uso en los negocios: Además de entrenar su propio LLM, las empresas pueden obtener licencias. Esto significa que el LLM puede ofrecer resultados listos para usar de inmediato.
Las empresas también pueden mejorar un modelo preentrenado agregando datos especializados. Esto ayuda al modelo a adaptarse a tareas, industrias o estilos de lenguaje específicos, logrando resultados más precisos y con mayor conciencia del contexto.
¿Qué es el Aprendizaje Automático?
El Aprendizaje Automático (ML) es la base de los Modelos de Lenguaje de Gran Escala. Los programas basados en ML aprenden de datos de ejemplo en lugar de ser programados con reglas estrictas. Estos modelos aprenden a reconocer patrones y aplicarlos a nuevos datos sin necesidad de instrucciones adicionales.
Después de la fase inicial de aprendizaje, el modelo se ajusta. Se utiliza el reinforcement learning (aprendizaje por refuerzo). Esto consiste en enseñar al modelo cuál es la mejor opción entre varias alternativas. Con el tiempo, el algoritmo aprende a tomar mejores decisiones.
Ejemplo simple: Un programa inicialmente no sabe cómo es un gato. Aprende a partir de miles de imágenes y después puede reconocer un gato sin que alguien le diga cómo luce.
Ejemplo avanzado: El análisis de sentimientos. Un modelo aprende cómo se expresan diferentes emociones a partir de datos de ejemplo y luego puede detectar el sentimiento de un cliente. Esto da a los agentes de soporte una orientación rápida, lo que les permite profundizar en los casos críticos y responder de manera adecuada.
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Contexto: LLMs y ML están en auge
La inteligencia artificial sigue ganando fuerza. El desafío no está en comprender su potencial, sino en convertir ese potencial en resultados de negocio tangibles. Sin embargo, muchos equipos aún tienen dificultades para aplicar herramientas como ChatGPT de forma significativa y adaptada al negocio.
Nuestro informe “The State of SMB IT for 2026” muestra que 71% de las pequeñas y medianas empresas (PyMEs) consideran que la IA es importante para el éxito en ITSM (Gestión de Servicios de TI). Sin embargo, la mayoría apenas está comenzando a adoptarla. Para las PyMEs, la IA no es tanto una fuerza disruptiva como un refuerzo de los flujos de trabajo existentes.
Según el informe, la adopción de sistemas de IA está directamente relacionada con la madurez en ITSM. Sin un buen sistema de ITSM o ITAM, la IA tiene usos limitados, reduciéndose básicamente a chatbots, clasificación de tickets o creación de artículos para la base de conocimiento.
La IA, los LLMs y el ML ya están marcando la diferencia en la gestión de servicios, generando ganancias claras de eficiencia.
En resumen: Estas tecnologías actualmente apoyan los procesos manuales en lugar de reemplazarlos por completo.
Rol en el Servicio al Cliente
Los Modelos de Lenguaje de Gran Escala son una combinación excelente para el servicio al cliente. Dicho de forma simple: pueden optimizar significativamente la atención.
Los clientes reciben respuestas rápidas y útiles. Los agentes ahorran tiempo y esfuerzo. Las empresas disfrutan de procesos más ágiles, empleados más productivos y clientes más satisfechos.
Ejemplo de uso
Imagina a un cliente que reporta problemas tras la implementación de un software. El agente asignado puede:
- Resumir rápidamente interacciones previas de tickets usando IA.
- Detectar el estado de ánimo del cliente con análisis de sentimientos.
- Recibir en segundos una respuesta sugerida que sólo necesita revisar.
En estos casos, el ahorro de tiempo es enorme y los resultados, gracias a la combinación de herramientas de IA, suelen ser muy efectivos.
Incluso sin intervención del agente, los LLMs ya desempeñan un papel clave respondiendo consultas de forma inmediata. Pueden ofrecer servicio 24/7. Esto reduce la carga de trabajo del personal y automatiza tareas rutinarias. Chatbots y bases de conocimiento impulsadas por IA son ejemplos claros de esto.
Avance mediante el Aprendizaje Automático
El Aprendizaje Automático no sólo representa el potencial de los LLMs, sino que impulsa su evolución constante.
Las respuestas generadas por LLMs pueden comenzar con preguntas sencillas (nivel 0 o nivel 1 de atención). Sin embargo, sus capacidades mejoran con el tiempo. Eventualmente, pueden manejar problemas complejos y alcanzar el nivel de trabajadores experimentados.
Consejos para usar LLMs y ML
No cabe duda: los LLMs y el ML están creciendo rápidamente. Están obteniendo excelentes resultados y probablemente superarán nuestras expectativas en el futuro.
Por eso, la pregunta no es si usarlos, sino cómo. En otras palabras, aprovechar al máximo los LLMs y el ML es crucial tanto ahora como en el futuro.
Aprovecha los beneficios
El potencial de la IA es vasto, poderoso y variado. Sólo necesitas conocerlo y saber cómo aplicarlo.
Ejemplos clave de cómo los LLMs pueden mejorar el servicio al cliente:
#1 Usa las capacidades de los LLMs estratégicamente para la automatización
Muchos usuarios aplican los LLMs de manera fragmentada, sólo para apoyar procesos manuales. En realidad, pueden asumir tareas completas que antes eran manuales: generar respuestas, manejar conversaciones de soporte enteras e incluso automatizar documentación o creación de FAQs.
#2 Mejora la precisión y la calidad
Los LLMs no sólo comprenden el lenguaje, también lo generan con gran exactitud. Esto permite producir correos electrónicos bien redactados, reportes claros, resúmenes concisos, reescrituras y traducciones confiables.
#3 Encuentra soluciones creativas y nuevas ideas
Gracias a su enorme volumen de datos de entrenamiento, los LLMs pueden conectar conocimientos de diferentes áreas y generar soluciones innovadoras que difícilmente surgirían de manera tradicional.
Superando los retos
Aunque las ventajas son mayores que los problemas, existen algunos desafíos. Cuanto antes los usuarios los comprendan, mejor podrán gestionarlos.
Retos comunes:
- Confiar en la precisión de los resultados.
- Dificultad para validar decisiones o recomendaciones de la IA.
- Enfrentar sesgos y discriminación.
- Proteger datos sensibles.
- Manejar incertidumbres legales y éticas.
Ejemplos concretos:
#1 Enfrentar “alucinaciones”
En ocasiones, la IA genera información que parece correcta, pero no lo es. Esto ocurre porque las predicciones se basan en probabilidad (la palabra más probable), no en verificación de hechos.
Solución: proporcionar contexto relevante (documentos, datos específicos) ayuda a obtener resultados más precisos.
#2 Identificar sesgos
Los LLMs pueden reproducir estereotipos sociales (ej.: médicos hombres, enfermeras mujeres). También pueden reflejar sesgos lingüísticos o geográficos.
Solución: usar datos de entrenamiento diversos y ajustar modelos para reducir sesgos.
#3 Proteger datos sensibles
Los LLMs deben cumplir con normativas de protección de datos como el GDPR. Los usuarios deben evitar compartir información personal o confidencial salvo que estén seguros de cómo se manejará.
LLMs y Aprendizaje Automático en OTRS
Los clientes de hoy esperan experiencias de servicio excepcionales: rápidas, confiables, completas y actualizadas. En ITSM, esto implica manejar grandes volúmenes de tickets sin reducir la calidad ni la satisfacción.
Los servicios de IA de OTRS llevan los LLMs y el ML al siguiente nivel:
Clasificación de tickets y descripción de servicios.
Respuestas generadas por IA.
Análisis de sentimientos.
Traducciones en tiempo real.
Resúmenes automáticos.
Estos servicios aumentan la eficiencia y la calidad de la atención, ayudan al crecimiento del negocio y ofrecen una ventaja competitiva clara.
Conclusión
Los Modelos de Lenguaje de Gran Escala y el Aprendizaje Automático son cada vez más importantes en el servicio al cliente. Ya sea para automatización, estandarización o personalización, mejoran significativamente la eficiencia, la experiencia del cliente y la satisfacción.
No se trata sólo de ahorrar tiempo en tareas rutinarias, sino también de garantizar calidad. Los LLMs ofrecen nuevos conocimientos, soluciones efectivas y análisis de sentimientos, construyendo una base sólida para un mejor servicio.
En el futuro, el factor diferenciador será cómo las empresas usen los LLMs:
- Como herramientas de apoyo: utilizadas ocasionalmente para acelerar procesos manuales.
- Como tecnología disruptiva: para reemplazar procesos manuales por completo.
La primera opción mantiene el enfoque en el trabajo manual; la segunda está impulsada por la tecnología. La realidad es que las empresas que usan LLMs sólo de forma ocasional apenas están empezando a descubrir su verdadero potencial en el servicio al cliente.
