TL; DR: La IA ayuda a identificar las necesidades de los clientes mediante tres capacidades interconectadas: clasificación basada en PLN y análisis de sentimientos de grandes volúmenes de comentarios, modelos de lenguaje grandes y optimizados que identifican necesidades primarias y secundarias con mayor precisión que los analistas expertos (un estudio de 2025 del MIT Sloan reveló que los modelos optimizados detectaron el 100 % de las necesidades primarias de los clientes frente al 87.5 % de los analistas humanos), y Generación Aumentada por Recuperación (RAG), que proporciona a la IA acceso a documentos adicionales cuando los datos de entrenamiento son insuficientes. Lo interesante reside en el siguiente nivel: la combinación de IA con agentes y avatares de IA abre posibilidades para los profesionales de marketing y ventas de IA entrenados específicamente para analizar necesidades. Este artículo explora las capacidades y limitaciones de la IA en el análisis de las necesidades de los clientes, así como el papel que aún desempeñan los humanos en este proceso.
Hablar de cómo las herramientas modernas de IA están diseñadas para liberar a las personas del trabajo rutinario se ha convertido en un cliché. Los ejemplos suelen incluir la clasificación de correos electrónicos y mensajes, el resaltado de fragmentos de texto clave, la personalización de mensajes estándar, la creación de "pirámides de proveedores", la monitorización del rendimiento en tiempo real, etc. Seamos sinceros: todo esto se ha vuelto banal.
Resulta mucho más interesante analizar las tareas que pertenecen a la categoría condicional de "rutina creativa". El nombre puede sonar paradójico, pero describe la situación a la perfección. Analizar lo que los clientes realmente desean es precisamente una de esas tareas. Es una de las más valiosas en el mundo empresarial, ya que requiere comprensión de la naturaleza humana, experiencia, intuición y excelentes habilidades interpersonales. También implica una enorme cantidad de trabajo analítico, agotador y tedioso, que consiste en estudiar miles (o incluso decenas de miles) de entrevistas con clientes, conversaciones de ventas, reseñas, opiniones, comentarios y solicitudes. Es evidente hasta qué punto el éxito de un producto o servicio depende de la calidad de este trabajo: de si alcanzará su objetivo o simplemente quedará en el olvido.
¿Quién dijo qué y cómo lo dijo?
A primera vista, ¿qué puede ofrecer la inteligencia artificial en un asunto tan profundamente humano? Afortunadamente, bastante. Por ejemplo, una clasificación increíblemente precisa. La inteligencia artificial moderna Herramientas de análisis de IA Las herramientas que utilizan el procesamiento del lenguaje natural (PLN) pueden clasificar y organizar miles de reseñas, comentarios, solicitudes de soporte y otras opiniones de clientes por temas.
El resultado: datos clasificados en categorías con el nivel de detalle exacto que necesita un especialista en marketing: desde el simple “el 70 % de los clientes están bastante satisfechos con el servicio, el 30 % están bastante insatisfechos” hasta “clientes que se quejan de una configuración complicada: 21 %”, “clientes que quieren comprar el producto en rojo: 17 %”, “líderes empresariales interesados en el servicio: 6 %”, “hombres que rechazaron la garantía adicional: 55 %”, y así sucesivamente.
La IA se ayuda, entre otras cosas, con el análisis de sentimientos para realizar esta compleja clasificación. Esta herramienta determina la carga emocional del texto y puede dividir los mensajes en grupos "positivos" y "negativos", o utilizar categorías más específicas: "alegría", "irritación", "enojo", "decepción", "satisfacción", "indiferencia", entre otras.
¿Es necesario mencionar que la IA puede hacer todo esto mientras monitorea la llegada de nueva información en tiempo real? Probablemente no, pero lo aclaramos por si acaso.
¿Qué se esconde tras las palabras?
Incluso el sistema de clasificación más inteligente, que además "lee" las emociones, no responde a la pregunta principal: "¿Qué quiere realmente el cliente?". El problema radica en que las palabras del cliente a menudo no reflejan sus deseos. No porque intenten engañar a nadie, sino simplemente porque así funciona la naturaleza humana.
He aquí el ejemplo más sencillo: la solicitud «Comprar una caña de pescar». La IA la clasificará en la carpeta «Clientes que quieren comprar una caña de pescar». Pero en realidad, la persona no quiere la caña en sí. ¡Quiere pescar! O, en términos más generales, ir a pescar. O quizás quiera hacer un regalo. En cualquier caso, la probabilidad de que realmente quiera la caña de pescar como objeto en sí es extremadamente baja.
El trabajo del especialista en marketing consiste en comprender, calcular y percibir las verdaderas motivaciones que se esconden tras las palabras del cliente. Y esas motivaciones suelen ser mucho más complejas que en el ejemplo anterior.
Si trabajas a la antigua usanza, tienes que leer y analizar los mensajes de los clientes manualmente, incluso si la IA ya los ha clasificado cuidadosamente. Y, de nuevo, es una tarea rutinaria. Sería fantástico que la inteligencia artificial pudiera ir más allá de la simple clasificación y comprender realmente lo que se esconde tras los deseos del cliente. Y (¡ojalá!) ya ha aprendido a hacerlo.
Estamos hablando de soluciones de IA basadas en grandes modelos de lenguaje (LLM) que han sido sometidos a un ajuste fino, o, dicho de otro modo, a un ajuste fino supervisado. Además, fueron entrenados con ejemplos de entrevistas, reseñas y comentarios de clientes que ya habían sido analizados por especialistas humanos.
Por regla general, esto no requiere enormes cantidades de datos. En el Estudio del MIT Sloan de 2025Con aproximadamente mil ejemplos fue suficiente. El modelo analizó las opiniones de los compradores de tinte para madera e identificó el 100% de las necesidades primarias del cliente (ocho en total) y 30 necesidades secundarias. Los analistas profesionales identificaron el 87.5% de las necesidades primarias, omitiendo una de las ocho.
El modelo demostró la misma alta calidad de análisis en otras categorías de productos y servicios también.
Un ejemplo clásico: cuando un cliente se quejó de la batería de su smartphone, la IA concluyó correctamente que la necesidad real era un uso prolongado e ininterrumpido fuera de casa. Esta información amplía de inmediato las capacidades del vendedor, que ahora puede recomendar baterías externas portátiles y dispositivos similares.
Si el modelo carece de datos, la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) entra en acción: generación con recuperación aumentada. La IA accede a fuentes adicionales (sus documentos, sitios web, bases de conocimiento) y las utiliza en el proceso de análisis.
Profesionales del marketing y vendedores de IA
Parecería que el tema está zanjado. Pero decidimos ir un paso más allá y preguntar: ¿cómo se utilizará realmente la información sobre las necesidades de los clientes obtenida con la ayuda de la IA?
Hoy, la respuesta ya no es tan obvia como lo era hace tan solo cinco años. Dos tecnologías en rápido desarrollo (con el segmento de avatares de IA proyectado para alcanzar $ 5.93 2032 millones de dólares por) han aparecido que están directamente relacionados con nuestro tema:
- IA agente – lo que permite crear agentes de IA autónomos capaces de planificar y ejecutar acciones secuenciales complejas.
- Avatares de IA – “Humanos digitales” realistas que utilizan expresiones faciales, gestos, entonación y miran a las personas a los ojos sin provocar la reacción efecto del valle inquietante.
La combinación de estas dos tecnologías abre posibilidades asombrosas. Por ejemplo, Scoot Airlines, una filial de Singapore Airlines, ya utiliza realidad extendida (XR) e inteligencia artificial generativa en un simulador para entrenar a su tripulación de cabina. Los pasajeros digitales representan a niños caprichosos, personas que cambian de asiento sin permiso, pasajeros ebrios y otros clientes "difíciles".
Otro caso llamativo es Asociación de investigaciónque crea avatares de IA basados en historias reales de pacientes. Estos “pacientes digitales” informan a médicos e investigadores sobre sus problemas y experiencias cuando el contacto directo es imposible por algún motivo.
¿Puedes imaginar las oportunidades que la combinación de IA con agentes y avatares de IA abre para los negocios? La inteligencia artificial en forma humana suscita una respuesta mucho más fuerte de los clientes en lugar de un chatbot impersonal. ¿Por qué no usar datos precisos sobre las necesidades de los clientes para crear vendedores con IA?
Estas mismas tecnologías permiten entrenar a profesionales del marketing basados en inteligencia artificial, quienes entrevistarán a los clientes y recopilarán aún más datos para su análisis.
Análisis creativo y formación de expertos
¿Qué nos aportan, en definitiva, las tecnologías de IA modernas?
La inteligencia artificial puede clasificar minuciosamente las reseñas de los clientes según decenas de parámetros e identificar sus deseos y necesidades reales. Con base en estos datos, se pueden entrenar agentes de IA con una interfaz similar a la humana (avatares de IA), capaces tanto de vender productos y servicios como de comunicarse con los clientes para recopilar nuevos datos.
Surge una pregunta lógica: ¿dónde encaja el ser humano en este sistema? ¿Cómo encaja esto con el principio de participación humana en el proceso? ¿Los vendedores y los especialistas en marketing... perder sus trabajos ¿Bajo la presión de agentes de IA entrenados por ellos y vestidos con atractivos avatares de IA?
No te preocupes, no lo harán.
A los profesionales del marketing les queda la parte más interesante: el análisis creativo de los datos después del procesamiento por IA. No importa cuán precisa y rápida sea la inteligencia artificial, una verdadera profundo conocimiento de las personas El nivel de los profesionales del marketing más experimentados aún es inalcanzable. Todavía no se ha llegado al nivel de formular tácticas y estrategias de marketing. Gran parte de este proceso depende de fenómenos difíciles de algoritmizar.
Los profesionales del marketing son los expertos que deben seleccionar datos de calidad para el ajuste fino y el entrenamiento controlado. Dado lo rápido que cambia todo, estos sistemas de IA necesitan ser reentrenados y actualizados periódicamente.
En cuanto a los vendedores, también les va bien. Siempre habrá clientes con necesidades complejas e interesantes que solo un vendedor experimentado y con inteligencia biológica puede comprender realmente.
Por lo tanto, por mucho que la IA nos ayude, siempre habrá mucho trabajo bajo el principio de "personas para personas".
Y aquí, tal vez, pongamos fin a esto.
