IA generativa en WhatsApp: el nuevo copilot de los vendedores en tienda

Revolución en los puntos de venta del sector Retail

La IA generativa ya está revolucionando los puntos de venta físicos en el sector Retail. Un ejemplo claro es la colaboración entre Gi BPO , la firma de Gi Group Holding, especializada en ofrecer soluciones de outsourcing avanzado y externalización, y Enreach, que ha hecho posible el despliegue de una solución inteligente para reforzar el proceso de venta de una gran empresa tecnológica.

Hablamos con Alberto Pastor, Operations Director de Gi BPO; Gustavo Higuera, Outsourcing Division Manager Field & Marketing en Gi Group; y Luis A. González, Head of CCaaS Sales en Enreach, para entender cómo han logrado implementar esta tecnología en más de 100 puntos de venta repartidos por toda España.

1. ¿Cómo surgió la colaboración entre Gi BPO y Enreach?

AP: La relación con Enreach nace de algo que forma parte de nuestro ADN: la obsesión por dar respuesta a todas las necesidades de nuestros clientes con soluciones que realmente les aporten valor.
En un momento tan desafiante como el actual, apostamos por adelantarnos. Hace algo más de un año y medio empezamos a buscar una solución omnicanal que incorporara inteligencia artificial (IA). En aquel entonces, esta tecnología acababa de aterrizar y muchas de las soluciones disponibles eran aún experimentales o estaban por pulir.
Hasta que vimos la propuesta de Enreach. Por un lado, su plataforma multicanal, Omnichannel Contact Center, nos ofrecía la herramienta adecuada para gestionar distintos canales. Por otro, DialoX, su constructor de bots con IA, nos permitía crear todo tipo de flujos para automatizar respuestas y procesos sin necesidad de código, sino a través de módulos Drag & Drop.

Con el acompañamiento de sus expertos, desarrollamos un agent copilot para uno de nuestros clientes del sector fintech. Esta entidad financiera necesitaba la figura de un supervisor virtual que ayudara a los agentes a resolver dudas complejas desde la propia herramienta de contact center.

Tras el éxito de la implementación, tuvimos claro que teníamos entre manos una solución potente, adaptable y escalable, capaz de responder a cualquier necesidad, de cualquier cliente, en cualquier sector.

2. ¿Cómo empezó el caso de éxito en el sector retail?

GH: Como empiezan todos nuestros proyectos: a raíz de la necesidad de un cliente. Una importante empresa tecnológica del sector retail nos planteó cómo podíamos mejorar su proceso de venta en sus puntos de venta físicos.

El desafío estaba en encontrar una forma de apoyar a distintos GPVs (Gestores de Punto de Venta), repartidos por todo el país, para que pudieran ofrecer una mejor experiencia de cliente.

Al analizar el recorrido del consumidor dentro de la tienda, detectamos un punto de fricción común: debido a las numerosas especificaciones técnicas de los productos, los vendedores no siempre podían recordarlas de memoria. A menudo tenían que buscar apoyo en otros compañeros o consultar documentación técnica.

Ahí vimos claro que un copilot podía consultar esa información por ellos y ofrecerles una respuesta rápida y precisa, sin interrumpir el ritmo de la venta.

3. ¿Qué impacto ha tenido este copilot en el día a día de los vendedores?

GH: Una vez tuvimos claro cómo íbamos a resolver ese punto de fricción, tuvimos que pensar en cómo adaptarnos a la tecnología de la que disponían los GPVs.

Normalmente, es personal que no está fijo en un punto de información con un ordenador, sino que se mueve por la tienda reponiendo productos y atendiendo a los clientes.

Para adaptarnos a esa movilidad, optamos por un canal cómodo de manejar desde un dispositivo móvil. Cada GPV tiene su propio teléfono, que utiliza para comunicarse internamente con el equipo. Así que, indudablemente, decidimos integrar el copilot en WhatsApp.

4. ¿Cómo realizan las preguntas al bot por WhatsApp?

GH: Igual que con cualquier otro contacto. El bot es un usuario más de WhatsApp: los vendedores abren la conversación que tienen con el copilot, escriben lo que necesitan saber y reciben una respuesta inmediata.

Lo que hace el bot por detrás es identificar en qué base de conocimiento está esa información, interpretar el contenido y fabricar su propia respuesta con IA generativa. Es decir, no se limita a copiar fragmentos o a responder con la misma frase —“he encontrado esta respuesta”—, sino que va variando dependiendo del contexto: “según lo que acabo de leer…” o “en el manual dice…”. De este modo, la experiencia de usuario es mucho más natural y humana.

5. ¿Cómo aseguráis la calidad y precisión de las respuestas que ofrece la IA?

LG: Como ha comentado Gustavo, IA generativa decide cómo responder al usuario. Por “naturaleza” esta tecnología tiene la capacidad de detectar cuál es la forma más efectiva de transmitir la información.

¿Cómo es eso posible? Porque es capaz de analizar al usuario, intenta copiar su manera de hablar y ve cómo debe comunicarse de forma más efectiva para que éste entienda el mensaje.

Eso no significa que las respuestas sean menos fiables ni que corran el riesgo de ser inventadas. La IA está conectada únicamente a las bases de conocimiento dentro de DialoX, y no puede acceder a internet ni a fuentes externas.

Así, nos aseguramos de que la información sea siempre segura, precisa y libre de errores o alucinaciones.

6. ¿Cómo fue escalar esta solución a 100 GVP en tiendas distintas?

GH: Una vez tienes la lógica creada, sólo es cuestión de conectar más dispositivos. Es así de sencillo.

Ahora bien, el verdadero desafío está en diseñar un flujo que sea realmente efectivo y, sobre todo, en construir unas buenas bases de conocimiento. No basta con copiar y pegar la información de todos los manuales en un único apartado: es fundamental estructurar el contenido por temas para evitar confusiones en las respuestas del bot.

7. ¿Cómo planteáis el proceso de mejora de las bases de conocimiento?

AP: Nuestra experiencia nos dice que el mejor feedback para seguir mejorando el rendimiento del copilot viene directamente del usuario final —en este caso, de los GPVs.

No hay nadie mejor que ellos, que utilizan la herramienta a diario, para decirnos qué documentación hay que actualizar o qué dudas no han sido resueltas con total precisión.

Además, desde el panel de analítica de DialoX podemos hacer un seguimiento muy completo que nos permite ver, por un lado, cuántas dudas se han resuelto (a nivel cuantitativo), y por otro, filtrar aquellas que han generado un sentimiento negativo (a nivel cualitativo), es decir, que no han dado exactamente la respuesta esperada.

Lo bueno es que tenemos visibilidad completa de lo que está ocurriendo con la IA y podemos trabajar en su mejora continua.

8. ¿Cómo ha sido la respuesta del cliente final?

GH: El feedback ha sido muy positivo. Aunque todos podemos entender que un vendedor no pueda saberse de memoria todas las especificaciones técnicas de un producto, eso no deja de ser un punto de tensión para el consumidor.

Ese momento de espera, en el que el vendedor tiene que buscar la información en un ordenador o buscar a otro compañero para que le ayude, es justo lo que hemos conseguido eliminar con esta implementación.

Y eso se nota: el cliente llega a caja mucho más convencido… y mucho más satisfecho.

9. ¿Qué aprendizajes os lleváis de este proyecto?

GH: Lo primero que confirmamos es que la IA generativa tiene muchas capacidades asombrosas, pero para que funcione de verdad, hace falta entender muy bien el contexto en el que se va a aplicar.
En este proyecto hemos aprendido lo valioso que es conocer un sector de cerca para poder identificar esos puntos de fricción. Escuchar al equipo de tienda, entender cómo trabajan, cómo se comunican y qué barreras encuentran ha sido clave para construir algo que realmente mejora su día a día.

AP: También hemos aprendido lo importante que es contar con una solución sólida desde la que construir flujos de forma ágil, integrarla en distintos canales sin complicaciones y medir el rendimiento de la IA generativa para mejorarla continuamente.

Cuando uno piensa en IA generativa, tiende a imaginar que, una vez está todo automatizado, el trabajo ha terminado. Pero es justo al revés: la IA necesita ese input humano para poder llegar a ofrecer una experiencia verdaderamente humana.

10. ¿Cuáles son los planes de futuro?

AP: Así como primero ayudamos a nuestro cliente del sector fintech y ahora estamos contribuyendo a la industria rRetail, sentimos que la siguiente oportunidad puede venir desde cualquier lugar. Y no lo decimos desde la incertidumbre, sino desde la convicción de que, con nuestro equipo humano y la tecnología de Enreach, seremos capaces de dar respuesta a cualquier reto que nos planteen nuestros clientes.

LG: Desde Enreach, nuestros planes de futuro son seguir sumando y contribuyendo a las empresas, tanto dentro como fuera de nuestro core tecnológico.

Nos llena de orgullo pensar que nuestras soluciones ayudan a millones de personas: desde los profesionales de Gi BPO que están a la vanguardia de la IA generativa, hasta los vendedores que pueden hacer mejor su trabajo, y también al cliente final que disfruta de una mejor experiencia.

Mientras sigamos teniendo ese impacto, sabemos que vamos por un buen camino.

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