¿CON QUÉ IA?
A quién le sirve. Empresas con atención por teléfono o chat y muchas consultas repetidas, en una versión pensada para una empresa mediana o pequeña a partir del caso de una gran compañía.
Qué hicieron
TELUS Digital cargó en BigQuery los datos de llamadas de chat, voz y vídeo. Sensitive Data Protection borró los datos privados y Gemini Enterprise Agent Platform analizó cada llamada para detectar el estado de ánimo y las causas de fondo. Esos hallazgos alimentaron unos guiones generativos que guían a Gemini Enterprise for CX. Los agentes conservan el contexto entre canales y dan recomendaciones en tiempo real al personal cuando una llamada pasa a una persona.
Cómo salió
El 30 % del tráfico del centro de contacto pasa ya por la automatización con IA y el tiempo medio de resolución bajó un 87 %. La empresa dice ahorrar 53,9 millones de dólares al año, y el análisis pasó de cubrir cerca del 1 % de las llamadas a las 22 millones.
Conviene saber
El montaje depende de unir primero en BigQuery los datos de canales separados. Todas las cifras salen del propio caso publicado por Google.
Qué necesitas
- Un historial de llamadas, chats o tickets, ya transcritos y con los datos personales borrados
- Un asistente de IA para analizar los motivos de consulta y redactar el agente
- Una herramienta de atención al cliente donde montarlo: en el caso, Gemini Enterprise for CX; si eres pequeño, el chatbot o la centralita con IA que uses
- Una persona o equipo que reciba los casos que el agente pase
- Alguien que revise qué datos se pueden analizar según la normativa de privacidad
Cómo hacerlo tú, paso a paso
- Reúne un historial reciente de llamadas, chats o tickets y borra nombres, teléfonos, direcciones y datos de pago.
- Pide a la IA que lo analice: motivos principales de consulta, estado de ánimo del cliente y causa de fondo de cada problema.
- Elige los dos o tres motivos más frecuentes y más sencillos de resolver.
- Pega el prompt de la ficha con tus notas de llamadas de ejemplo para redactar las instrucciones del agente, los casos que resuelve solo y cuándo pasa a una persona. Pide también situaciones de prueba.
- Monta el agente en tu herramienta de atención al cliente y pruébalo con esas situaciones.
- Haz que, al pasar un caso a una persona, deje un resumen y algunas recomendaciones para quien atiende.
- Mide con tu propia definición de «resuelta» y mejora cada semana.
Ayúdame a diseñar un agente de IA que resuelva de forma proactiva [tipo de llamadas de clientes, por ejemplo dudas de facturación o de averías] en [mi negocio]. Con las normas o las notas de llamadas de ejemplo que pego aquí: [pégalas], redacta las instrucciones del agente, los casos que puede resolver solo y cuándo debe pasar a una persona. Termina con 10 situaciones de prueba y las respuestas esperadas.
Consejos
- Borra los datos personales antes de analizar nada. En el caso, una herramienta de protección de datos limpió las llamadas primero.
- Empieza por los motivos de llamada más repetidos y sencillos. Los casos raros déjalos para personas.
- Todas las cifras del caso salen del propio texto de Google. Mide las tuyas y no des por buenas las ajenas.
Preguntas frecuentes
¿Hace falta BigQuery?
No, sirve para juntar datos de muchos canales a gran escala. Una empresa pequeña puede empezar con una hoja con los motivos de consulta de los últimos meses.
¿Es legal grabar y analizar llamadas con IA?
Hay que informar al cliente y respetar la protección de datos. Consúltalo con tu responsable legal antes de analizar grabaciones.
¿Qué pasa con las llamadas que acaban con una persona?
En el caso, el agente conserva el contexto y da al empleado recomendaciones en tiempo real. En pequeño, basta con que deje un resumen claro del caso.
Fuentes
En el directorio desde el 3 de octubre de 2026.
@SahilWagave en X
r/GeminiAI en Reddit