Descripción del flujo de trabajo: Legacy - Chatbot con integración antigua de LiveAgent

Este flujo de trabajo automatiza el soporte al cliente combinando un chatbot impulsado por IA con integración a la plataforma LiveAgent. El chatbot utiliza una base de conocimientos interna para responder a las consultas de los clientes. Si la IA no puede resolver el problema del cliente, la conversación se transfiere sin inconvenientes a un agente humano a través de LiveAgent. A continuación se presenta una descripción estructurada del flujo de trabajo, sus componentes y sus posibles beneficios para la escalabilidad y automatización.

Descripción general de los pasos del flujo de trabajo

1. Inicialización del chat y mensaje de bienvenida

   • Cuando un usuario abre el chat, se activa un nodo desencadenador.
   • El sistema muestra un mensaje de bienvenida, explicando que el bot puede responder preguntas usando la base de conocimientos interna y, si es necesario, conectar al cliente con un agente en vivo.

2. Entrada del usuario y gestión de mensajes

   • El chat captura la entrada del usuario y rastrea el historial de la conversación.
   • Todos los mensajes y archivos enviados por el usuario se procesan y almacenan para respuestas contextuales.

3. Recuperación de información de la base de conocimientos

   • El bot consulta fuentes internas de conocimiento (a través del Document Retriever) para encontrar respuestas relevantes a la consulta del usuario.
   • Si se encuentra información relevante, el bot proporciona una respuesta directamente de la base de conocimientos.

4. IA como especialista de soporte

   • Un agente de IA actúa como especialista técnico de soporte, siguiendo un mensaje de sistema detallado:
     • Saluda a los usuarios en su idioma.
     • Busca responder preguntas usando la base de conocimientos.
     • Solicita aclaraciones si la pregunta es poco clara.
     • Si la IA no encuentra una respuesta relevante y la pregunta es sobre el software:
       • Para consultas en inglés: Ofrece conectar con un agente humano en vivo.
       • Para otros idiomas: Pregunta si el usuario desea hablar con un agente que hable inglés y ofrece la conexión tras la confirmación.
     • Siempre responde en el idioma del usuario.

5. Escalado a un agente humano

   • Si la IA no puede resolver el problema, o el usuario lo solicita, el flujo de trabajo puede escalar la conversación a un agente de soporte real usando LiveAgent.
   • La transición incluye el contexto del chat actual, asegurando una transferencia fluida.

6. Salida para el usuario

   • Todas las respuestas, ya sean del chatbot o de un agente en vivo, se muestran al usuario en la interfaz del chat.

Componentes clave y sus funciones

Diagrama del flujo de trabajo

Aquí tienes un flujo simplificado del proceso descrito:

1. El usuario abre el chat
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2. Se muestra el mensaje de bienvenida
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3. El usuario envía una pregunta
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4. El agente de IA utiliza el historial de chat y la base de conocimientos para responder
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5. Si no se encuentra respuesta
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6. La IA ofrece conectar al usuario con un agente humano (LiveAgent)
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7. El agente humano toma el control, si es necesario

Beneficios para la automatización y la escalabilidad

• Soporte instantáneo 24/7: El chatbot de IA proporciona respuestas inmediatas a preguntas frecuentes, reduciendo tiempos de espera y mejorando la satisfacción del cliente.
• Escalado eficiente a humanos: Solo las consultas complejas o no resueltas se derivan a agentes humanos, optimizando la carga de trabajo y mejorando la eficiencia.
• Respuestas contextuales: El uso del historial de chat y la recuperación de conocimiento asegura respuestas personalizadas y relevantes.
• Soporte multilingüe: La IA gestiona saludos y respuestas en el idioma del usuario y maneja transiciones de idioma para la transferencia a humanos.
• Reducción de costos de capacitación: La IA actúa como primer nivel de soporte, permitiendo que los agentes humanos se concentren en problemas más complejos.
• Transferencia fluida: La integración con LiveAgent asegura que, cuando se requiere escalado, la transición sea suave e incluya todo el contexto relevante.

Casos de uso

• Soporte al cliente para SaaS: Para empresas de software que buscan ofrecer soporte escalable y automatizado con respaldo humano.
• Mesas de ayuda de e-commerce: Para responder al instante consultas sobre productos, pedidos o devoluciones, derivando solo los casos complejos o sensibles.
• Soporte técnico: Para organizaciones que necesitan brindar orientación técnica tanto desde una base de conocimientos como de expertos en vivo.

Este flujo de trabajo es especialmente útil para organizaciones que buscan automatizar tareas rutinarias de soporte, escalar sus operaciones de soporte de manera eficiente y mantener una atención al cliente de alta calidad con mínimos retrasos.