La inteligencia artificial ya no solo sirve para responder preguntas o generar textos. En el eCommerce, también empieza a ocupar un lugar más cercano a la operación: atender clientes, resolver dudas, dar seguimiento a compradores y, en algunos casos, participar directamente en el proceso de venta.
En este contexto aparece un concepto relativamente nuevo: AINS (AI-Native Service). Su propuesta parte de una idea sencilla, aunque cambia bastante la lógica con la que normalmente entendemos una herramienta de software: en lugar de contratar una plataforma para que el equipo la opere, se incorporan agentes de IA que ejecutan buena parte del trabajo, mientras especialistas humanos supervisan y optimizan su funcionamiento.
Para un eCommerce en México, el planteamiento resulta especialmente interesante en momentos de alta demanda, como Hot Sale o El Buen Fin, cuando responder a tiempo puede marcar la diferencia entre un carrito abandonado y una venta.
Durante años, el modelo SaaS (Software as a Service) se convirtió en una de las fórmulas habituales para digitalizar procesos. La empresa contrata una plataforma, paga por su uso y su propio equipo se encarga de configurarla, crear flujos, lanzar campañas y revisar sus resultados.
Eso significa que buena parte del trabajo sigue dependiendo de las personas que utilizan el software. Aunque la herramienta automatice determinadas tareas, alguien tiene que definir qué hacer, configurar las reglas y revisar si aquello está funcionando.
El modelo AINS (AI-Native Service) plantea otra aproximación.
Aquí los agentes de IA no se limitan a proporcionar una herramienta para que alguien más la opere. La idea es que sean ellos quienes ejecuten la operación, mientras un equipo de especialistas los supervisa y optimiza. La implementación, los flujos, los mensajes y las campañas también forman parte del servicio.
Hay otro cambio importante, el modelo busca vincular el costo con los resultados obtenidos, en lugar de cobrar únicamente por licencias o créditos de uso.
Dicho de forma sencilla, la diferencia está entre tener un software que el equipo debe operar y contar con un servicio que utiliza IA para ejecutar determinadas tareas de la operación comercial.
Pensemos en una situación bastante común.
Un cliente entra a una tienda online durante El Buen Fin, agrega varios productos al carrito y, por alguna razón, abandona la compra. Son las tres de la mañana y no hay ningún integrante del equipo de atención conectado.
En un modelo basado en agentes de IA, ese abandono no necesariamente significa que la conversación terminó.
El agente puede contactar al cliente por WhatsApp, resolver dudas relacionadas con el envío, proporcionar información disponible sobre la compra o responder preguntas sobre las condiciones de pago. Si el consumidor decide continuar, el agente puede acompañar el proceso hasta el cierre.
La misma lógica puede aplicarse a las preguntas que suelen multiplicarse durante temporadas de alta demanda: disponibilidad de productos, tallas, tiempos de entrega o condiciones de compra.
Esto es especialmente relevante en México, donde campañas como Hot Sale y El Buen Fin concentran grandes volúmenes de tráfico y consultas en periodos relativamente cortos. Para un eCommerce, tener capacidad de respuesta durante esas ventanas no solo implica atender más mensajes, sino intentar que las oportunidades de compra no se pierdan por falta de seguimiento.
Aquí conviene hacer una distinción.
No toda herramienta de inteligencia artificial utilizada en atención al cliente funciona necesariamente bajo este planteamiento. Un chatbot puede responder preguntas frecuentes siguiendo un conjunto de reglas o utilizando información previamente configurada. Un agente de IA, en cambio, busca tener un papel más activo dentro del proceso.
En el caso planteado por AINS, el agente puede conectarse con el catálogo de la tienda y trabajar con información real para responder a los clientes. También puede medirse a partir de indicadores relacionados directamente con el negocio, como la recuperación de carritos, el response rate o las ventas cerradas mediante el agente.
El objetivo, entonces, no es únicamente contestar más rápido. Es relacionar la actividad de la IA con lo que finalmente ocurre en el eCommerce.
Este tipo de funcionamiento puede integrarse con plataformas como Shopify, VTEX, Tiendanube o WooCommerce, de acuerdo con la propuesta de ChateCommerce.
La diferencia más importante está en quién se encarga de hacer el trabajo.
En un esquema SaaS tradicional, una empresa puede contratar una plataforma de atención o automatización y después necesitar que su equipo configure los flujos, prepare respuestas, lance campañas y revise constantemente qué está funcionando.
Con un modelo AINS, parte de esas tareas pasan al propio servicio y a los agentes de IA. Los especialistas supervisan su funcionamiento, ajustan los mensajes y revisan el impacto de las acciones.
Eso no significa que la empresa desaparezca de la ecuación.
El negocio continúa teniendo acceso a las conversaciones y a los resultados para tomar decisiones. La diferencia es que la ejecución cotidiana puede quedar en manos de los agentes, mientras las personas mantienen el control sobre las decisiones comerciales.
Para equipos pequeños o negocios que enfrentan picos importantes de demanda, esta distinción puede resultar relevante. No siempre se trata de incorporar otra herramienta al stack tecnológico, sino de preguntarse cuánto trabajo adicional tendrá que asumir el equipo para conseguir que esa herramienta realmente genere resultados.
Uno de los puntos que merece atención en este modelo es la participación humana.
Aunque el concepto parte de agentes de IA capaces de ejecutar tareas de ventas y atención, el planteamiento de AINS contempla la supervisión de especialistas. Esto permite que la inteligencia artificial no opere como una caja negra completamente desconectada del negocio.
La supervisión también tiene sentido desde una perspectiva práctica, los mensajes, flujos y campañas necesitan ajustarse a lo que ocurre en la tienda y a la respuesta de los consumidores.
En otras palabras, las automatizaciones no elimina la necesidad de estrategia. Cambia quién ejecuta buena parte de las tareas operativas.
El eCommerce mexicano tiene una característica que hace especialmente interesante este tipo de soluciones, la operación no termina cuando el consumidor entra a una página y agrega un producto al carrito.
Entre una visita y una venta pueden aparecer preguntas sobre métodos de pago, disponibilidad, entregas, promociones o características del producto. Y cada una de esas conversaciones representa una oportunidad, pero también una posible fuga.
Cuando el volumen de consultas crece, responder manualmente a cada consumidor se vuelve complicado. Contratar más personas puede ser una alternativa, pero también implica mayores recursos y una operación que debe mantenerse incluso fuera de los horarios habituales.
Los agentes de IA plantean otra posibilidad, mantener determinadas tareas funcionando durante las 24 horas y utilizar supervisión humana para optimizar el proceso.
Ese es, en esencia, el cambio que propone AINS, pasar de utilizar la IA únicamente como una herramienta dentro de la operación a convertirla en parte activa de la ejecución comercial; además te da la posibilidad de agendar una demostración, para saber si se ajusta a las necesidades de tu negocio.
Y aunque todavía es un modelo relativamente nuevo, su evolución abre una pregunta interesante para los ecommerce: ¿seguiremos contratando únicamente software para operar nuestros procesos o empezaremos a contratar servicios en los que la propia IA ejecute una parte de ellos?
Para las tiendas que buscan responder mejor a sus clientes y recuperar oportunidades de venta, esa diferencia puede terminar siendo más importante de lo que parece.
Imagen: GPT
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