Durant anys, moltes empreses van creure que simplement oferir un "xat" era suficient per atendre els clients. A la pràctica, el que existia era una FAQ amb una interfície conversacional, repetitiva i limitada. L'usuari escrivia una pregunta i sempre rebia la mateixa resposta, independentment del context. Sense corba d'aprenentatge, sense adaptació, sense fluïdesa.
Aquesta és la lògica que hi ha darrere dels bots tradicionals, basats en fluxos predefinits. Operen dins de menús rígids i blocs de text inflexibles. Són fàcils de desplegar i ràpids de posar en marxa, però encara més ràpids per generar frustració. Al cap i a la fi, una simple desviació de la ruta planificada és suficient perquè l'usuari es trobi amb respostes genèriques o, pitjor encara, amb el temut missatge d'error: "Ho sento, no ho he entès".
Amb l'arribada dels Models de Llenguatge a Gran Escala (LLM), aquest paradigma ha canviat. En lloc de seguir camins fixos, la IA ha començat a processar el llenguatge natural en temps real. Això significa que entén les variacions d'intenció, adapta la seva resposta al context i manté la coherència fins i tot quan l'usuari decideix canviar de tema o tornar a etapes anteriors de la conversa.
No cal reiniciar el flux. No hi ha pèrdua de dades. No es bloqueja la primera excepció. Amb cada interacció, el model reorganitza la informació i manté el diàleg viu, fluid i intel·ligent.
Aquesta capacitat es tradueix en tres punts clau: mateixes dades d'entrada, múltiples resultats possibles; mateix objectiu empresarial, múltiples estratègies lingüístiques; i mateixa capacitat d'atenció, la qual cosa resulta en menys fricció i més conversió.
La diferència en la pràctica
En àrees crítiques com l'atenció al client, els cobraments i les vendes, aquest canvi és crucial. La diferència entre tancar un acord o perdre el moment adequat rau en la capacitat de la IA per mantenir el seu raonament sense interrompre el flux.
Imagineu-vos un client que pregunta sobre un pagament a terminis. En un chatbot tradicional, qualsevol canvi de valor obliga l'usuari a reiniciar el procés. Un sistema LLM (Loadable Lifetime Management), però, entén el canvi, ajusta l'oferta i continua la negociació. Cada minut estalviat augmenta les possibilitats de tancar l'acord.
A més, mentre que els fluxos fixos semblen mecànics i repetitius, els models avançats ofereixen respostes úniques a cada conversa. L'usuari no sent que estigui escoltant un guió, sinó que participa en un diàleg real. Tot i que els números i la informació es mantenen coherents, la manera de comunicar-se varia. Aquesta humanització del discurs és el que diferencia la IA de la simple automatització.
La veritat és que moltes empreses encara operen amb "menús" disfressats d'IA. Tanmateix, els consumidors s'adonen ràpidament quan estan parlant amb alguna cosa que simplement repeteix respostes preprogramades. En canvi, les interaccions basades en LLM ofereixen dinamisme, flexibilitat i resultats de conversió mesurables.
El que el mercat ha d'entendre és simple: el servei al client ja no pot ser repetitiu; ha de ser intel·ligent.
Això significa abandonar la lògica de les "dreceres ràpides" que només serveix per donar una aparença d'innovació però no genera valor real. El consumidor actual ja sap quan es troba davant d'una interacció rígida i ja no accepta perdre el temps navegant per menús interminables. Espera fluïdesa, claredat i, sobretot, respostes que tinguin sentit en el seu context específic.
Les empreses que encara insisteixen a operar amb chatbots estàtics, basats en fluxos fixos, no només estan endarrerides tecnològicament: també estan perdent oportunitats de negoci. Cada client frustrat és una negociació interrompuda, un pagament perdut, una venda retardada. D'altra banda, les que adopten els LLM transformen cada interacció en una oportunitat per establir una bona relació, reduir la fricció i augmentar la conversió en temps real.
En definitiva, no es tracta només d'adoptar tecnologia més moderna. Es tracta de decidir si l'empresa vol oferir una experiència que respecti el temps i la intel·ligència del client. I en aquest punt, no hi ha terme mitjà: o bé el servei d'atenció al client evoluciona cap a converses intel·ligents, o bé es quedarà encallat en un passat de respostes repetitives i resultats limitats.
La pregunta continua sent: el vostre servei d'atenció al client ha anat més enllà del flux de treball o encara està encallat en els menús?
Danielle Francis és la directora d'operacions de Fintalk, una empresa líder en IA conversacional al Brasil. Correu electrònic: finatalk@nbpress.com.br
