IA conversacional en 2026: 7 plataformas para crear agentes

Para elegir una plataforma de IA conversacional, empieza por quién se hará cargo del agente después del lanzamiento: Cognigy para un centro de contacto consolidado, Rasa para un equipo que controla su propio código y Google Conversational Agents para un equipo de ingeniería en la nube. Las 7 plataformas deben dar una respuesta concreta a la misma pregunta: ¿qué ocurre cuando el agente debe dejar de actuar y una persona tiene que tomar el relevo?

Los precios, los criterios de facturación y las funciones de los productos se contrastaron con las páginas vigentes de cada proveedor el 27 de octubre de 2026. Esta comparativa analiza funciones publicadas y requisitos de implementación; no es una prueba práctica de fiabilidad. Las recomendaciones se refieren a plataformas para crear agentes de atención al cliente e incluyen el trabajo que debe aportar tu organización.

Si tienes un equipo de soporte pequeño y poca capacidad de desarrollo, empieza por Voiceflow para diseñar conversaciones de forma colaborativa, o por Botpress para un proyecto centrado en chat con un precio de entrada público. En una organización que trabaja principalmente con Microsoft, conviene evaluar primero Microsoft Copilot Studio. Kore.ai es la alternativa empresarial cuando el proyecto abarca la automatización de la atención, la asistencia al personal y la gestión de la calidad del servicio.

Plataformas de IA conversacional: comparativa rápida

Los precios de entrada que aparecen a continuación corresponden a distintas unidades de trabajo. Una solicitud, un Copilot Credit y una conversación no son equivalentes, y una licencia gratuita no cubre todos los servicios necesarios para operar un agente.

La entrada de Google corresponde a las tarifas de Conversational Agents Flows/Playbooks. La antigua URL de presentación del producto ahora dirige a Customer Experience Agent Studio, que tiene su propia página de producto y precios. No atribuyas el precio anunciado de uno a la implementación del otro.

¿Qué es una plataforma de IA conversacional?

Una plataforma de inteligencia artificial conversacional es el software con el que se diseñan, despliegan y operan conversaciones con clientes capaces de responder preguntas, seguir procesos de negocio y hacer llamadas a sistemas conectados. La plataforma aporta el entorno de trabajo del agente; tu empresa aporta el conocimiento, los permisos, las políticas y el destino de las derivaciones.

Una plataforma útil combina un modelo de lenguaje de gran tamaño, o LLM, que interpreta y genera lenguaje, con flujos guiados para los pasos que deben ejecutarse en un orden definido. Esos flujos importan cuando un cliente cambia una dirección, reclama un cargo o solicita información de su cuenta. La conversación natural le ayuda a explicar lo que necesita. La lógica explícita determina si la acción solicitada está permitida.

Piensa en una consulta sobre un pedido. El agente necesita información de entrega aprobada, una forma de identificar al cliente, una conexión con el sistema de pedidos, una regla sobre qué puede modificar y una vía para contactar con una persona si hace falta una excepción. Una respuesta fluida, por sí sola, no completa ese recorrido.

Por eso, los criterios de compra van más allá de la ventana de chat:

• Diseño de conversaciones: instrucciones para el LLM junto con flujos predecibles, condiciones y respuestas alternativas.
• Canales: chat web, mensajería y voz, con las funciones necesarias verificadas en cada canal.
• Acciones y conocimiento: conexiones con documentos aprobados y sistemas de negocio, con los permisos adecuados.
• Transferencia a una persona: una vía operativa hacia un sistema de soporte atendido por personal, que conserve el contexto relevante.
• Analítica y evaluación: datos sobre dónde fallaron las conversaciones, qué acciones se ejecutaron y qué cambió después de una publicación.
• Controles de seguridad: límites al acceso a la información, el uso de herramientas, el contenido y la publicación, además de reglas de negocio fuera del prompt.

Si buscas asistentes listos para usar, consulta la comparativa de los mejores chatbots con IA. Para agentes ya preparados que funcionan dentro de una mesa de ayuda existente, consulta la comparativa de herramientas de IA para atención al cliente. Aquí la decisión es cómo crear y mantener tu propio sistema de conversación de cara al cliente.

IA conversacional e IA generativa: ¿en qué se diferencian?

La IA conversacional describe la interacción: un sistema que entiende y responde dentro de una conversación. La IA generativa describe una capacidad que muchos de esos sistemas utilizan: producir lenguaje u otros contenidos. Un agente conversacional puede combinar respuestas generadas con respuestas fijas y lógica de negocio determinista.

Para quien dirige un equipo de soporte, la distinción útil es práctica. Deja que el modelo entienda «el paquete llegó a mi dirección anterior». Deja que un flujo con autenticación decida si todavía se puede cambiar la dirección. La capacidad del modelo para interpretar el significado no debe convertirse en permiso para modificar cualquier cuenta que pueda mencionar.

Tres tipos de plataforma: ¿quién asume el trabajo?

Las plataformas empresariales para centros de contacto organizan la creación de agentes en torno a la operación del servicio. Aquí encajan Cognigy y Kore.ai. Evalúalas cuando el enrutamiento, la telefonía, los equipos humanos y la supervisión operativa sean centrales en la compra. Un centro de contacto es la organización y el software que atienden las llamadas y los mensajes de clientes; la plataforma de IA puede conectarse a él sin sustituirlo.

Los frameworks para desarrolladores y los editores alojados dejan más decisiones de diseño en tus manos. Rasa es la opción orientada al código. Voiceflow y Botpress son los editores visuales alojados de este grupo. Cada uno plantea un equilibrio distinto entre el control de la infraestructura, la edición visual y el desarrollo de integraciones a medida.

Las herramientas de creación de los proveedores de nube encajan en organizaciones que ya pueden operar servicios en la nube. Las opciones aquí son Google Conversational Agents y Microsoft Copilot Studio. Las decisiones previas sobre identidad, integración y administración pueden pesar más que pequeñas diferencias en el editor de conversaciones.

¿Qué hace que una plataforma de IA conversacional sea empresarial?

La prueba útil es comprobar si puedes asignar responsables para todo el recorrido del cliente. Alguien debe aprobar los cambios, mantener las integraciones, dotar de personal las colas de derivación e investigar los fallos. Comprar un producto con etiqueta empresarial no asigna esas tareas.

En una operación de soporte multinacional, pregunta quién puede publicar un cambio en la política de reembolsos, cómo se elige una cola regional y qué ocurre si la plataforma receptora no está disponible. Las mismas preguntas importan en una empresa pequeña, aunque una herramienta más ligera puede ser suficiente. La complejidad organizativa orienta mejor la elección que el número de empleados por sí solo.

Cómo seleccionamos las plataformas

Las recomendaciones se basan en la información publicada sobre la creación de agentes que combinan LLM y flujos, la transferencia de conversaciones a personas, los límites a las acciones, la operación de los canales necesarios y la unidad de facturación. Para esta comparativa se revisaron las páginas de precios, producto o documentación de cada plataforma.

La tasa de contención de ningún proveedor se toma como previsión para tu negocio. La contención significa que una conversación se mantuvo dentro de la automatización; no demuestra que se haya resuelto el problema del cliente. Para una solicitud delicada, transferirla correctamente a una persona puede ser el resultado adecuado.

El eje más importante de esta comparativa es quién se responsabiliza de la transferencia. Cognigy documenta conectores y nodos de derivación. Google documenta una señal que tu integración debe gestionar. Rasa documenta un patrón que debes implementar. Voiceflow distingue la conexión para respuestas humanas en directo de la creación de tickets. Botpress documenta un cambio de destino para los espacios de trabajo nuevos. Estos detalles determinan el trabajo que queda oculto tras una casilla genérica de «admite transferencia a una persona».

Proveedores de IA conversacional: qué incluye la selección

Estos siete proveedores cubren las plataformas de servicio empresariales, el control por parte de desarrolladores y la creación en la nube, sin ampliar la lista a asistentes personales, avatares de video ni agentes preconfigurados para mesas de ayuda. El orden empieza por la opción más adecuada de cada uno de los tres tipos y continúa con alternativas que destacan para un modelo operativo concreto.

Las valoraciones de encaje que siguen son recomendaciones editoriales. Las integraciones documentadas justifican la inclusión en la lista; solo un piloto en el canal que realmente usarás puede demostrar si el recorrido completo funciona para tus clientes.

Comparativa de las siete plataformas

1. Cognigy: para centros de contacto consolidados

Cognigy, comercializada como NiCE Cognigy, es una plataforma empresarial para crear agentes de atención al cliente en torno a un centro de contacto existente. Es la primera opción de esta comparativa para una organización cuyo reto es coordinar voz, chat, sistemas conectados y derivaciones a personas. La plataforma publicada combina razonamiento con LLM, pasos deterministas, evaluaciones, supervisión operativa y analítica de conversaciones. La condición de compra es concreta: la operación de servicio debe tener suficiente entidad para aprovechar esa amplitud.

Ideal para: organizaciones de soporte consolidadas con un responsable del centro de contacto y un equipo de implementación.
Lo más destacado: creación de agentes conectada con la transferencia a personas y la operación continua del servicio.
Precio: solo bajo cotización; no se verificó una tarifa pública numérica en la página actual de la plataforma.
Prueba gratuita: ofrece una demo; confirma con el proveedor la disponibilidad y las condiciones de prueba.

Cómo funciona la transferencia a una persona

Cognigy documenta Handover Providers, que conectan el agente con un centro de contacto compatible. Un nodo Handover to Human Agent inicia la derivación dentro de un flujo. Para ello hacen falta tanto el conector adecuado como un endpoint compatible con la transferencia, es decir, la conexión real del canal. Voice Gateway y Webchat figuran entre los endpoints admitidos. La documentación también incluye nodos para comprobar la disponibilidad de personas, consultar el estado de la transferencia y cerrarla. Documentación de transferencias de Cognigy

Para el equipo de atención de una aerolínea, una demostración útil sería una reserva afectada por una incidencia que llega a la cola correcta, atendida por personal, con el contexto previo del pasajero. Pide al implementador que muestre la pantalla del agente receptor. Después, deja la cola fuera de servicio. Una transferencia sin contratiempos demuestra menos que una respuesta clara ante el fallo que permita recuperarse.

El producto Live Agent de Cognigy proporciona un espacio de trabajo humano para conversaciones digitales, con contexto del cliente y métricas operativas. Define ese alcance por separado de la conexión de la IA con el centro de contacto que ya utilizas. Que la familia de productos incluya un espacio de trabajo para personas no determina qué componentes incluye tu cotización. Cognigy Live Agent

Cómo limitar las acciones del agente

Cognigy describe herramientas con parámetros y condiciones de ejecución definidos, además de la posibilidad de alternar entre interacciones dirigidas por el LLM y flujos estructurados. Su plataforma de agentes también incluye moderación de contenido y filtros para prevenir intentos de eludir las restricciones, o jailbreaks. Úsalos como capas separadas: el filtrado de contenido aborda lo que dice el modelo, mientras que las condiciones de ejecución determinan si una acción puede realizarse. Controles para agentes de Cognigy

En la reserva afectada por una incidencia, el modelo puede interpretar las preferencias del cliente mientras una regla comprueba si la tarifa permite el cambio antes de modificar el pasaje. La prueba de aceptación debería intentar un cambio prohibido mediante lenguaje persuasivo. El resultado exigido es el rechazo de la acción o una derivación, con un registro comprensible del motivo.

Veredicto: elige Cognigy cuando conservar la operación del centro de contacto existente importe más que conseguir la herramienta de creación más ligera posible. Descártala si solo necesitas resolver unas pocas preguntas frecuentes en la web y no hay nadie a cargo de la implementación o de la operación del servicio.

Empieza la evaluación por una transferencia

Este es un piloto propuesto a partir de los controles documentados de Cognigy, no una prueba realizada para este artículo.

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   Configura el servicio receptor

   En Deploy > Handover Providers, configura la conexión con el centro de contacto. Confirma que el endpoint elegido admite transferencias antes de diseñar el resto del recorrido.

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   Define expresamente la derivación

   Añade un nodo Handover to Human Agent al flujo de prueba. Como primer disparador, utiliza una petición directa del cliente para hablar con una persona: así será fácil reproducir la transferencia.

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   Comprueba la disponibilidad y el estado

   Usa los controles documentados de disponibilidad y estado para distinguir una conversación que espera en cola de otra que ya ha aceptado una persona. Especifica qué ve el cliente cuando nadie puede atenderla.

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   Verifica la conversación con la persona

   Pide a un compañero que reciba la derivación y responda desde el sistema de soporte. Comprueba la entrega del contexto, las respuestas del cliente y el comportamiento al cerrar. Repite la prueba con el servicio receptor fuera de línea antes de ampliar el piloto.

2. Rasa: para equipos que controlan su propio código

Rasa es la opción orientada a desarrolladores cuando el comportamiento de la conversación forma parte del producto y quieres controlar expresamente su implementación. Su enfoque CALM, siglas de Conversational AI with Language Models, separa la interpretación del lenguaje de los flujos de negocio estructurados. Por eso resulta atractivo para un equipo de producto con ingenieros de backend y políticas más específicas que «responde a partir de estos documentos». Esa misma responsabilidad hace que sea un mal atajo para un responsable de soporte sin apoyo técnico.

Ideal para: equipos técnicos de producto que puedan mantener las integraciones, el despliegue y la lógica de conversación.
Lo más destacado: CALM separa la interpretación del modelo del flujo que ejecuta la tarea.
Precio: Developer Edition gratuita permite un bot por empresa y hasta 1,000 conversaciones externas/mes; Enterprise solo se ofrece bajo cotización.
Prueba gratuita: hay una licencia gratuita para uso local o en producción dentro de sus límites.

Qué aporta el framework

En CALM, el LLM interpreta un mensaje y produce comandos. Un gestor de diálogo los utiliza para avanzar por los flujos, invocar una integración de backend o gestionar cambios en la conversación. Las respuestas usan plantillas de forma predeterminada, con un componente opcional de reformulación. Esa separación ofrece a los desarrolladores un lugar donde expresar directamente los pasos del negocio. Documentación de Rasa CALM

Imagina un negocio de suscripciones que gestiona cambios de entrega. Un cliente puede interrumpir un cambio de dirección para preguntar por la fecha de entrega y después retomar la solicitud original. El trabajo de diseño consiste en admitir esa flexibilidad sin que la actualización real de la cuenta deje de pasar por las mismas comprobaciones que utiliza el resto del producto. Una respuesta libre no debería saltarse esas comprobaciones sin que se note.

La documentación actual de Rasa distingue Rasa Pro y Studio del nuevo orquestador Mantle y de una interfaz de creación de agentes en acceso anticipado. Esta recomendación se refiere específicamente al enfoque Pro/CALM documentado. Pregunta qué entorno de ejecución e interfaz utiliza la implementación propuesta; no des por hecho que todas las funciones bajo el nombre Rasa pertenecen a la misma versión o licencia. Alcance de la documentación de Rasa

Cómo funcionan la transferencia y los límites a las acciones

El comportamiento predeterminado de transferencia a una persona en Rasa informa al usuario de que el asistente no puede ayudarle. Para que la transferencia funcione, debes sobrescribir pattern_human_handoff e implementar una acción personalizada. Es una diferencia sustancial: el framework aporta el patrón de conversación, mientras que tu aplicación debe conectarlo con el servicio receptor. Patrón de transferencia a una persona de Rasa

La implementación debería transmitir la identidad del cliente y el historial relevante, pausar las respuestas automáticas y recuperarse si el servicio de soporte rechaza la transferencia. Asigna un ingeniero responsable de esa integración. Decir «la transferencia está en el flujo» no basta como prueba de aceptación.

Rasa también admite flow guards, condiciones que controlan si un flujo puede iniciarse. Sin embargo, su documentación señala excepciones relacionadas con flujos enlazados, flujos llamados y disparadores de comprensión del lenguaje natural (NLU). Trata los guards como controles de conversación y vuelve a exigir autorización en la acción del backend. Para consultar información de una cuenta, el servidor debe verificar el acceso sin importar qué ruta de conversación condujo hasta él. Excepciones de los flow guards de Rasa

Qué trabajo sigue siendo responsabilidad tuya

La página de precios de Rasa incluye opciones de despliegue autogestionado y de servicio gestionado. También identifica el conector de voz AudioCodes como una compra adicional. Conviene, por tanto, definir por separado el despliegue, el uso del modelo y la telefonía, al margen de la licencia. La edición gratuita sirve para validar una arquitectura; no significa que todas sus dependencias operativas sean gratuitas.

Veredicto: elige Rasa cuando tus desarrolladores quieran asumir un flujo de atención al cliente como software que van a mantener. Elige un editor alojado cuando lo más urgente sea que el equipo de soporte pueda lanzar y ajustar un agente de alcance limitado con menos trabajo de infraestructura.

3. Google Conversational Agents: para equipos de ingeniería en la nube

Google Conversational Agents es una herramienta de creación en la nube que combina Flows deterministas, también conocidos como Dialogflow CX, con Playbooks generativos. Elígela cuando los desarrolladores puedan hacerse cargo de la aplicación de atención al cliente y quieran combinar procesos guiados con conversaciones mediante modelos de lenguaje. Resulta especialmente útil si quieres decidir qué partes del recorrido se generan y cuáles siguen pasos explícitos. Su principal limitación es que el motor del agente no se convierte automáticamente en un sistema completo de atención humana.

Ideal para: equipos de ingeniería en la nube que crean recorridos de atención a medida por chat y voz.
Lo más destacado: Flows y Playbooks ofrecen distintas formas de control dentro de una conversación.
Precio: el chat con Flows cuesta $0.007/solicitud; con Playbooks, $0.012/solicitud; la voz parte de $0.001/segundo de audio en Flows, con reglas de facturación diferentes para Playbooks y los diseños híbridos.
Prueba gratuita: ofrece créditos de Flows y Playbooks para usuarios nuevos.

Distingue bien los productos

La página de presentación actual dirige a CX Agent Studio, dentro de Gemini Enterprise for Customer Experience. La página de precios de Flows/Playbooks sigue siendo una tabla de tarifas publicada por separado. Esta sección evalúa el sistema Conversational Agents documentado; no utiliza su precio por solicitud como estimación para CX Agent Studio. Página actual de CX Agent Studio

La distinción importa al negociar la compra. Pide al proveedor o al implementador que identifique en la propuesta la consola, el entorno de ejecución y la unidad de consumo facturable. «IA conversacional de Google» es una descripción demasiado amplia para conciliar una factura o reproducir una demostración de funciones.

Un Playbook puede proporcionar información, consultar servicios externos o ceder el control a un flujo o a otro playbook. Una tienda podría utilizar generación de lenguaje para entender un problema de entrega ambiguo y después pasar a un proceso guiado de comprobación de identidad y pedido. Sitúa el límite en torno a la acción de negocio, en vez de intentar que cada turno siga por completo un guion o sea totalmente generativo. Google Playbooks

Cómo funcionan la transferencia y los límites a las acciones

La respuesta live agent handoff de Google indica al sistema que hace la llamada que la conversación debe pasar a una persona. La documentación aclara que esta señal no cambia el estado de la sesión; tu sistema o integración debe realizar la transferencia. La ejecución de una transferencia de llamada telefónica es un mecanismo aparte, con soporte en Phone Gateway y restricciones específicas de cada integración. Documentación de ejecución de respuestas y acciones de Google

En un agente web, esto significa que un desarrollador debe conectar la derivación con la cola real del personal y controlar los mensajes posteriores. De lo contrario, un evento de analítica puede indicar «transferencia» mientras el cliente sigue sin tener una persona con quien hablar. Exige que el piloto muestre a la vez las pantallas del cliente y del operador.

La configuración de agentes de Google incluye frases prohibidas, filtros de seguridad del contenido y una comprobación opcional de seguridad de prompts. Son controles útiles, pero la comprobación documentada intenta detectar entradas maliciosas; no garantiza que sea imposible desviar al agente de sus instrucciones. Mantén las operaciones sensibles en funciones de backend con autorización y decide expresamente a qué herramientas puede acceder cada playbook. Configuración de agentes de Google

La limitación de voz que conviene comprobar al principio

La documentación de Playbooks indica que no admiten DTMF, los tonos que se producen al pulsar las teclas de un teléfono. Si tus clientes deben introducir un número de cuenta con el teclado o usarlo como alternativa a la voz, verifica el diseño de los flujos y de la telefonía antes de elegir la ruta de conversación. El habla natural y la entrada por teclado son requisitos distintos.

Veredicto: elige Google cuando el equipo de nube vaya a asumir la aplicación que rodea al agente, la integración y el análisis de la facturación. Descártalo como atajo hacia un servicio de soporte completo con atención humana. La plataforma resulta atractiva precisamente cuando quieres tomar esas decisiones de diseño y puedes mantenerlas.

4. Microsoft Copilot Studio: para organizaciones que ya operan con Microsoft

Microsoft Copilot Studio es una herramienta de creación de agentes con poco código que encaja en organizaciones que ya administran sistemas empresariales de Microsoft y Power Platform. Conviene evaluarla primero cuando quienes gestionan el acceso a datos y las integraciones ya trabajan en ese entorno. Para atención al cliente, evalúa el producto independiente y sus integraciones con sistemas de atención. El acceso a agentes internos de Microsoft 365 y la publicación de un agente para clientes externos son decisiones de compra distintas.

Ideal para: operaciones centradas en Microsoft con un administrador y un destino definido para la atención al cliente.
Lo más destacado: creación de agentes bajo el modelo de administración de Power Platform que ya utiliza la organización.
Precio: el pago por uso parte de $0.01 por Copilot Credit, requiere una suscripción a Azure y factura el consumo real de créditos.
Prueba gratuita: disponible, pero las licencias de prueba no permiten publicar.

Atender a clientes externos cambia el alcance

La página de precios de Microsoft separa las funciones incluidas en Microsoft 365 Copilot de Copilot Studio independiente para canales externos. Por ello, un agente de cara al cliente puede necesitar una licencia distinta de la de un asistente interno que usan los compañeros en el trabajo. Antes de dar por hecho que una suscripción existente cubre el presupuesto, hay que describir el público, los canales y los servicios conectados que realmente se utilizarán. Alcance del producto y las licencias de Copilot Studio

Los Copilot Credits son una unidad de consumo. Cada tipo de acción y respuesta consume cantidades distintas, de modo que un crédito no equivale a un cliente, una conversación ni una incidencia resuelta. Pide una estimación basada en el recorrido propuesto, incluidas las acciones de integración, en lugar de multiplicar el tráfico por una supuesta tarifa de un crédito.

Cómo funcionan la transferencia y los límites a las acciones

Para la atención al cliente, Microsoft documenta agentes generativos basados en fuentes como sitios web de la empresa, archivos y bases de conocimiento, con transferencia a sistemas de atención. Entre los destinos mencionados están Dynamics 365 Customer Service, ServiceNow, Salesforce, LivePerson y Genesys. Las funciones documentadas de transferencia de clientes corresponden al standard harness, el entorno de ejecución de estos agentes. Atención al cliente y transferencias

Para un equipo que ya recibe casos de clientes en Dynamics, el piloto más directo es una consulta habitual que se deriva al flujo de servicio existente. Verifica qué información de identidad y contexto recibe el representante. No deduzcas que todos los canales o entornos de ejecución alternativos heredan el mismo comportamiento de transferencia.

Las políticas de datos de Copilot Studio pueden bloquear conectores utilizados como herramientas, restringir conexiones HTTP a servicios web, exigir autenticación y limitar los canales de publicación. Los administradores también pueden restringir los disparadores por eventos. Son puntos de control útiles porque regulan el acceso a los sistemas, no solo el tono del agente. Políticas de datos de Microsoft

Una primera revisión práctica consiste en identificar qué sistemas conectados pueden modificar registros de clientes. Da al agente únicamente las operaciones que requiere su tarea. Después, confirma que la restricción del administrador bloquea la acción no deseada en el entorno desplegado, incluso cuando un usuario la pide con claridad.

La voz necesita su propia prueba de aceptación

Microsoft documenta agentes de voz básicos y en tiempo real, junto con entrada de voz, entrada por teclado, variables de contexto y transferencia de llamadas. El canal de voz requiere un número de teléfono, y Azure Communication Services ofrece una vía para obtenerlo o conectar uno existente. Valídalo como una implementación de canal separada, sin darlo por resuelto porque funcione el agente web. Descripción general de voz en Copilot Studio

Veredicto: elige Copilot Studio cuando la administración de Microsoft que ya existe reduzca la carga operativa. Descártalo si el único argumento es «ya pagamos Microsoft», sin comprobar la publicación externa, los sistemas receptores de soporte y el consumo.

5. Voiceflow: para equipos pequeños de producto o experiencia del cliente

Voiceflow es una herramienta alojada para equipos que quieren diseñar juntos conversaciones con clientes mediante playbooks, flujos visuales y herramientas de integración. Es el mejor punto de partida de esta comparativa para un equipo pequeño de producto o experiencia del cliente (CX) que cuente con alguien capaz de resolver las conexiones técnicas. Elígela cuando operadores de soporte y diseñadores necesiten revisar la conversación con frecuencia. El límite importante es que la plataforma de soporte receptora sigue controlando la cola del personal.

Ideal para: equipos pequeños multidisciplinarios que crean recorridos a medida por chat y voz.
Lo más destacado: playbooks en lenguaje natural junto con flujos visuales deterministas.
Precio: solo bajo cotización para empresas; la facturación combina una cuota del plan, complementos opcionales y consumo por créditos.
Prueba gratuita: la oferta pública para agencias y socios anuncia una prueba sin tarjeta de crédito; confirma qué opción corresponde a tu empresa.

Qué puede diseñar el equipo en conjunto

Voiceflow describe playbooks escritos como instrucciones en lenguaje natural, flujos visuales y extensiones para desarrolladores mediante funciones, API (conexiones con otro software) y herramientas de Model Context Protocol (MCP). MCP es un estándar para poner herramientas a disposición de un agente. La plataforma también admite teléfono, chat web y SMS, aunque conviene verificar las funciones de cada canal por separado. Información de producto de Voiceflow

En una tienda con suscripciones, el equipo de soporte podría definir cómo explica el agente las excepciones de entrega mientras un ingeniero aporta una consulta de pedidos con autorización. El flujo debería hacer visible para ambos el punto de derivación. Esto resulta valioso cuando un cambio de política exige cambiar la conversación, pero no justifica dar a todos los editores permiso para modificar el acceso al backend.

La página pública de precios de Voiceflow ahora remite a cotizaciones para empresas. No uses importes antiguos de suscripción como base de compra. Pide que la misma propuesta detalle la cuota del plan, el consumo incluido, el tratamiento de los excesos y el acceso necesario a las integraciones. Es más fácil evaluar una herramienta alojada cuando la cotización describe el canal real y la conexión de soporte que vas a utilizar.

Cómo funcionan la transferencia y los límites a las acciones

Voiceflow documenta conexiones nativas para transferencias en directo con Genesys, UJET, Kustomer, Dixa y Zendesk. Otros sistemas de soporte pueden usar Custom Handoff a través de un servicio que alojes tú. Esa vía necesita un desarrollador y acceso a la función correspondiente. El sistema de soporte controla la disponibilidad y la asignación; tu flujo de Voiceflow controla cuándo se deriva la conversación y qué ocurre si falla. Descripción general de transferencias de Voiceflow

La distinción es especialmente útil para un equipo pequeño: crear un ticket no equivale a transmitir al cliente las respuestas de una persona en directo. Si prometes «una persona se unirá a este chat», demuestra cómo llegan sus respuestas antes de comprar. Si prometes «nos pondremos en contacto más adelante», indícalo expresamente en la conversación.

El contexto de la transferencia puede ser la transcripción completa, una variable personalizada o ninguno. Un valor de contexto personalizado no genera un resumen automáticamente; debes preparar el contenido que quieras transmitir. Configura tanto la ruta de retorno como la de fallo y prueba el canal publicado además del editor. Configuración de transferencias de Voiceflow

Para llamadas telefónicas, Voiceflow identifica un paso separado, Call forward, que transfiere a un número de teléfono o una dirección SIP, un destino de telefonía por internet. No supongas que la conexión de transferencia digital y la transferencia telefónica se implementan de la misma forma.

Voiceflow combina instrucciones globales y controles de seguridad con flujos deterministas, evaluaciones y entornos alojados desde desarrollo hasta producción. Usa el flujo para los pasos de negocio obligatorios y restringe la acción del backend de forma independiente. Un playbook bien redactado puede describir cuándo corresponde un reembolso; el servicio que lo ejecuta debe seguir decidiendo si ese cliente y ese pedido cumplen los requisitos.

Veredicto: elige Voiceflow cuando el diseño colaborativo de conversaciones sea el cuello de botella. Prefiere otra opción si el requisito decisivo es un entorno de ejecución totalmente alojado por ti o una tarifa empresarial pública que puedas consultar antes de hablar con ventas.

6. Botpress: para proyectos pequeños centrados en chat

Botpress es una plataforma alojada para crear agentes con un Studio visual, herramientas de integración y un producto de atención humana llamado Botpress Desk. Es un punto de partida práctico para una operación pequeña que quiera crear un agente de chat a medida e inspeccionar cómo elige sus acciones. Sus precios actuales permiten identificar la compra inicial con más facilidad que las opciones que solo cotizan a medida. Encaja peor como opción predeterminada para un proyecto centrado en telefonía, porque la comparativa pública de planes sitúa el canal de voz en Enterprise.

Ideal para: equipos pequeños que crean agentes web o de mensajería y tienen apoyo técnico disponible.
Lo más destacado: flujos visuales con nodos autónomos configurables y uso de herramientas que se puede inspeccionar.
Precio: Free incluye 100 conversaciones; Plus parte de $150/mes con facturación anual e incluye 250 conversaciones/mes, con cuotas de uso y reglas de recargas de pago.
Prueba gratuita: hay un plan Free; no admite recargas ni excesos de uso.

La unidad de facturación actual importa

Botpress ahora publica planes basados en conversaciones. Su página de precios cuenta tanto las conversaciones atendidas solo por IA como las que incluyen ayuda humana, una vez que el cliente envía al menos dos mensajes en un mes de facturación. Una conversación que continúa de un mes a otro puede contar en ambos. Por tanto, derivarla a una persona no hace que deje de computar automáticamente.

La página también describe paquetes automáticos de conversaciones de pago e indica que no se puede desactivar la recarga automática de conversaciones. El uso de IA tiene su propia cuota y su propio mecanismo de recarga. Antes de conectar un sitio web público, pide al responsable del presupuesto que revise esas reglas. Un precio de entrada bajo solo sirve si quien opera el sistema entiende qué ocurre cuando aumenta el tráfico.

El piloto adecuado para un equipo pequeño es un agente de alcance limitado que consulte el estado de pedidos o dé soporte sobre un producto, con una vía explícita de derivación. Debe utilizar el canal web real y las fuentes de conocimiento reales. Una conversación llamativa en la vista previa no demuestra que los compañeros de soporte puedan recibir un caso en directo ni que el modelo de consumo encaje con tu patrón de tráfico.

Cómo funcionan la transferencia y los límites a las acciones

Para los espacios de trabajo nuevos, la documentación de Botpress dirige Human Handoff a Botpress Desk. Los espacios existentes pueden continuar con la integración anterior Human-in-the-Loop, que tiene su propia configuración y requisito de plan. Confirma qué vía corresponde a tu cuenta antes de seguir una guía antigua. Documentación de transferencia a personas de Botpress

Al evaluar la compra, hay que demostrar el caso completo: un cliente pide ayuda, el caso aparece en el espacio de trabajo humano previsto, un representante responde y la automatización se reanuda o termina según el comportamiento elegido. No des por hecho que la acción «Resume Chatbot» de la documentación anterior describe todos los flujos nuevos de Desk.

Un Autonomous Node permite que el modelo elija respuestas y herramientas; un nodo estándar ejecuta sus tarjetas en secuencia. Puedes configurar las herramientas, las bases de conocimiento, los flujos y las condiciones de salida del nodo autónomo. El acceso a variables debe concederse de forma explícita, con un ajuste separado para la escritura. La ventana Inspect permite ver las herramientas disponibles y las iteraciones de ejecución. Autonomous Node de Botpress

Estos ajustes ofrecen puntos de control útiles. Para consultar un pedido, expón la operación de consulta y solo las variables necesarias. No expongas una herramienta general de modificación de registros de clientes solo porque el agente podría encontrarla útil. Sitúa la validación obligatoria en una ruta estructurada y en el servicio de backend que realiza el cambio.

Hasta dónde llega la recomendación para equipos pequeños

La ubicación del canal de voz en la tabla pública de planes marca un límite relevante. Un equipo pequeño que elija Botpress para un agente web no debería suponer que el mismo plan de entrada cubre sus futuros agentes telefónicos. Si la atención por teléfono es el requisito principal, empieza por una plataforma y una cotización que la incluyan expresamente; después consulta la comparativa de plataformas de agentes de voz para una selección más especializada.

Veredicto: elige Botpress para un proyecto de chat acotado cuando quieras condiciones de entrada públicas y controles de flujo visibles. No lo elijas suponiendo que será una opción barata centrada en voz, y revisa las recargas automáticas antes de exponer el agente a un tráfico impredecible.

7. Kore.ai: para una transformación más amplia del servicio

Kore.ai es la alternativa empresarial cuando el proyecto incluye agentes de atención al cliente, asistencia al personal y gestión de la calidad del servicio. Su oferta actual AI for Service abarca agentes de voz y digitales, Agent Assistance, Quality Management y un centro de contacto nativo de IA. Inclúyela en la selección cuando convenga evaluar juntas la implementación de estas funciones. No compres un programa de mayor alcance solo para responder a un conjunto reducido de preguntas en una web.

Ideal para: empresas que coordinan la automatización de la atención, la asistencia al personal y las operaciones de calidad.
Lo más destacado: permite evaluar conjuntamente la automatización del servicio y la operación humana.
Precio: solo bajo cotización; no se verificó un precio público numérico en la página actual de AI for Service.
Prueba gratuita: ofrece una demo; no se confirmaron condiciones públicas de una prueba de autoservicio.

Por qué puede importar un alcance mayor

Imagina una organización de servicio con consultas habituales, excepciones difíciles y un equipo de calidad separado que revisa cómo se gestionan ambas. Comprar una herramienta para crear agentes solo resuelve una parte de ese flujo. La decisión más amplia es si la automatización y las personas pueden trabajar con políticas coherentes y responsabilidades claras cuando algo sale mal.

La página de servicio de Kore.ai describe transferencias con contexto detallado, conexiones de backend, playbooks de asistencia al personal y criterios de evaluación personalizados. También describe la aplicación de políticas en un motor externo al LLM y el seguimiento de las acciones del agente. Son funciones publicadas por el proveedor que hay que verificar en una demostración, no garantías de comportamiento correcto medidas de forma independiente.

La razón útil para incluir Kore.ai es, por tanto, organizativa: la dirección de soporte, el responsable de integración y el responsable de calidad pueden evaluar un diseño de servicio común. Una demo atractiva del chatbot por sí sola no demuestra que la plataforma más amplia cubra las necesidades de cada uno.

Cómo funcionan la transferencia y los límites a las acciones

Kore.ai describe la transferencia a personas con contexto, pero hay que definir la implementación para el sistema receptor y los canales que realmente utilizarás. Pide al proveedor que demuestre cómo llega el conjunto de datos de contexto al escritorio del representante: solicitud del cliente, estado de identidad, acciones intentadas y motivo de la derivación. Después comprueba si la persona puede responder sin reabrir ni reconstruir el caso.

Valida por separado las transferencias de voz y las digitales. Una derivación correcta por chat no demuestra que la transferencia telefónica conserve el contexto previsto, y una llamada conectada no demuestra que el representante haya recibido el historial del cliente. Incluye ambas comprobaciones entre los requisitos de la demostración si vas a comprar los dos canales.

Para los límites a las acciones, pide al proveedor que demuestre una política aplicada fuera del modelo de lenguaje. Un ejemplo útil sería un cambio de servicio que exija una cuenta autenticada y una comprobación de elegibilidad aprobada. Haz que quien presenta la demo intente la misma acción prohibida por otra ruta de conversación. La evidencia que buscas es que la acción se rechace de manera consistente, con un registro que el equipo de operaciones pueda entender.

Cómo concretar la compra

La cotización debe identificar los componentes adquiridos, la unidad de consumo, los entornos incluidos, el trabajo de implementación y las responsabilidades de soporte. También debe especificar cómo se trata el volumen de voz y el digital. Sin ese alcance, «precio de Kore.ai» no es un importe comparable, y reutilizar una tarifa histórica de otro módulo resultaría engañoso.

Pregunta quién mantendrá la política después del lanzamiento. Si cada excepción exige volver a contratar al proveedor, puede ser aceptable en un programa de servicio con gestión estricta, pero debe ser una decisión operativa explícita. Si los operadores internos van a editar políticas, pide una demostración del proceso de revisión y publicación con los roles que tendrán.

Veredicto: elige Kore.ai cuando la organización compre un programa de operación del servicio además de una herramienta para crear agentes. Prioriza Cognigy en la selección inicial cuando la cuestión central sea incorporar agentes a un centro de contacto consolidado; deja que la demostración de los conectores, los controles y la operación reales decida entre ambas.

Ejemplos de IA conversacional que revelan las diferencias

Compara las plataformas con un recorrido de cliente que incluya una excepción. Las respuestas sencillas a preguntas frecuentes rara vez muestran si el sistema puede conservar la identidad, respetar las políticas e involucrar a una persona.

Un pedido llega dañado. El agente puede explicar la política y consultar el pedido. Si la excepción solicitada necesita aprobación humana, debe transferir la conversación con el contexto relevante y evitar afirmar que el reemplazo ya está autorizado. Evalúa si el representante receptor puede continuar la atención, además de la respuesta automática.

Un cliente pide información de otra cuenta. El resultado correcto depende de la autorización en el sistema conectado. Un prompt que diga «protege la privacidad» aporta una orientación útil, pero la consulta de la cuenta debe rechazar los accesos que el cliente no tenga autorizados. Intenta cambiar el identificador de la cuenta durante la conversación e inspecciona lo que devuelve el backend.

Una persona llama y pide atención humana cuando la cola está cerrada. Un diseño operativo necesita una alternativa honesta: un proceso real de devolución de llamadas, un ticket con una expectativa clara u otra vía atendida por personal. No debe anunciar una transferencia en directo que no pueda completar. La voz también necesita comprobaciones propias de interrupciones, requisitos de teclado y comportamiento de transferencia.

La analítica útil sigue esos recorridos. Mide si se completó la acción solicitada, si la persona aceptó la transferencia y si el cliente volvió a contactar con soporte por el mismo problema. Revisa las conversaciones fallidas y abandonadas además de las exitosas.

Las etiquetas de un proveedor como «resuelta» o «contenida» tienen definiciones que conviene examinar. El resultado de negocio que buscas puede ser un cambio de entrega permitido que se completa, una solicitud delicada que se deriva de forma segura o un cliente que recibe información correcta de que la acción solicitada no está disponible. Acuerda ese resultado antes de comparar paneles de control.

Qué plataforma de IA conversacional elegir para tu equipo

Si eres un desarrollador independiente o formas parte de un equipo pequeño de soporte que empieza por chat, evalúa primero Botpress. Ofrece condiciones de entrada públicas y una forma clara de examinar la relación entre nodos autónomos, herramientas y flujos estructurados. Cambia esa recomendación si el teléfono es el canal principal o si las recargas automáticas de consumo no encajan con tu proceso presupuestario.

Para un equipo pequeño de producto/CX con un diseñador, un operador y acceso a un ingeniero, evalúa primero Voiceflow. El motivo es el trabajo compartido de diseño de conversaciones. Pasa a considerar Rasa cuando controlar el entorno de ejecución y el código sea más importante que la comodidad de un editor visual alojado.

Para un equipo de producto con financiación y capacidad de ingeniería de backend, elige Rasa dentro de los frameworks para desarrolladores. Encaja en un negocio que trata al agente como software de producto que va a mantener. La condición que cambia la elección es la responsabilidad operativa: si nadie mantendrá el despliegue y las integraciones de transferencia, elige una opción alojada o define una implementación gestionada.

Para un equipo de ingeniería en la nube de una empresa mediana, elige Google Conversational Agents dentro de las herramientas de creación en la nube. Esto supone que el equipo quiere hacerse cargo de la aplicación que rodea al agente y puede implementar la transferencia. En una organización centrada en Microsoft, que ya administra Power Platform y dispone de un servicio receptor adecuado, elige Copilot Studio.

Para un centro de contacto consolidado, evalúa primero Cognigy dentro de las plataformas empresariales. La prioridad es la derivación, la integración de canales y la operación continua del servicio. Incorpora Kore.ai a la evaluación final cuando el proyecto también abarque la asistencia al personal y los procesos de gestión de calidad. Ganará el proveedor que demuestre el recorrido completo y defina con mayor claridad quién se responsabiliza de la implementación.

Estas recomendaciones responden al perfil del equipo, no a un mínimo de empleados. Un equipo técnico pequeño puede operar un framework sofisticado, mientras que una empresa grande puede seguir sin tener un responsable asignado para una integración sencilla.

Cuándo conviene descartar cada opción

Evita Cognigy o Kore.ai para un proyecto acotado de preguntas frecuentes sin responsable de implementación. Su amplitud resulta útil cuando hay operaciones de servicio que coordinar. Un despliegue pequeño no debería asumir sin motivo la carga de compra y mantenimiento de un programa mayor.

Evita Rasa si «es gratis» es todo el argumento de compra. La licencia gratuita no asigna a nadie la tarea de crear la conexión con el soporte humano, mantener las acciones u operar el entorno de ejecución.

Evita Google Conversational Agents si esperas que la propia respuesta de transferencia conecte con un representante. Su documentación asigna ese trabajo a la integración.

Evita Botpress si lo das por hecho como paquete telefónico de bajo costo, y evita Copilot Studio si supones que viene incluido en cualquier suscripción de Microsoft. El canal necesario y el alcance de atención a clientes externos deben corresponder al producto contratado.

Evita una propuesta de Voiceflow que presente la creación de tickets como una transferencia en directo. Ambas pueden ser útiles; lo que prometas al cliente debe coincidir con lo que entregue la integración.

Cómo evaluar un chatbot para empresas antes de comprar la plataforma

Empieza por un recorrido de cliente acotado y un equipo humano receptor. El objetivo del piloto es descubrir quién responde por cada fallo, no producir una transcripción impecable para una demo.

Escribe las acciones permitidas antes de conectar el modelo a los sistemas de negocio. Para una consulta de pedido, la primera versión podría leer el estado y explicar la política, mientras una persona aprueba las excepciones. Dar menos autoridad al agente al principio facilita la revisión de los criterios de aceptación.

La inyección de prompts es un intento de desviar al modelo mediante las entradas que encuentra. Los mensajes de clientes, los documentos y los resultados de herramientas pueden complicar la separación entre información e instrucciones. La guía sobre inyección de prompts explica por qué la aplicación conectada debe restringir lo que el modelo puede hacer, incluso cuando siga una instrucción equivocada.

Una lista útil de criterios de aceptación del piloto es breve:

1. Valida la ruta útil. El agente responde a partir de la fuente prevista o completa la acción permitida, y el sistema de negocio registra el resultado.
2. Valida la ruta prohibida. Una solicitud no autorizada no puede cambiar datos ni exponer información de otro cliente.
3. Valida la ruta humana. Una persona recibe la conversación, el contexto y las respuestas del cliente en el sistema de soporte previsto.
4. Valida la respuesta ante fallos. Una cola no disponible, una herramienta averiada o una fuente ausente dan lugar a un mensaje claro de recuperación y un siguiente paso viable para la operación.
5. Valida las responsabilidades. Una persona identificada puede revisar registros, cambiar la política pertinente, publicar una actualización aprobada y recuperarse de un cambio incorrecto mediante el proceso de despliegue elegido.

Pide a cada proveedor seleccionado que cotice el mismo recorrido e identifique su unidad facturable. Mantén visibles, cuando correspondan, los servicios de implementación, la telefonía, el uso del modelo y los cargos de la plataforma de soporte. Una plataforma aparentemente barata puede exigir más trabajo a tu personal; una cotización más alta también puede incluir trabajo que no necesitas. Ninguna de esas conclusiones se puede sacar solo del precio anunciado.

Para empezar el lunes: pide a los responsables de soporte e integración que redacten juntos un escenario de derivación, lo ejecuten con el candidato más sólido del tipo de plataforma elegido y observen cómo un compañero recibe el caso real. Hazlo antes de ampliar la autoridad del agente.

Preguntas frecuentes

¿Cómo crear un chatbot con IA desde cero?

Empieza por una tarea de atención al cliente definida, fuentes de conocimiento aprobadas y una lista explícita de acciones que el agente puede realizar. Elige el entorno de ejecución de la conversación, conecta un canal real, implementa operaciones autorizadas en el backend y una alternativa de atención humana, y evalúa tanto los recorridos exitosos como los fallidos. El modelo de lenguaje aporta parte de la conversación; la plataforma y tu aplicación aportan la estructura operativa que la hace funcionar.

¿Cómo crear tu propio chatbot con IA gratis?

Rasa ofrece una licencia gratuita para desarrolladores con límites, y Botpress tiene un plan Free limitado. Pueden servir para una evaluación inicial, pero sus límites y dependencias son distintos. Comprueba el uso del modelo, el alojamiento, la telefonía y el sistema receptor de soporte antes de calificar de gratuito el despliegue completo. La prueba de Microsoft Copilot Studio sirve para evaluar y no permite publicar.

¿Qué ventajas ofrecen los chatbots con IA?

Pueden facilitar el acceso a información habitual, recopilar datos antes de que intervenga una persona y ejecutar tareas permitidas de forma consistente. El beneficio depende del conocimiento, las integraciones y el proceso de servicio que los respaldan. Mide en tu propio piloto la finalización de tareas, el esfuerzo del cliente y los contactos repetidos, en lugar de suponer que la tasa de automatización de un proveedor se trasladará a tu negocio.

Si necesitas ayuda para convertir ese piloto acotado en un sistema operativo de soporte al cliente, consulta el servicio de implementación de IA para atención al cliente.