La derivación humana de un chatbot permite que una persona continúe una conversación cuando el asistente no puede resolverla o el cliente prefiere hablar con el equipo. Para que funcione, hay que definir cuándo se activa, quién recibe la consulta y cómo sabe el usuario qué va a ocurrir después.
El punto de partida es sencillo: escribe qué significa «pasar con una persona» en tu empresa. Puede ser continuar el chat en directo, registrar una solicitud de respuesta o facilitar un canal de contacto. Cada opción crea una expectativa diferente.
Establece motivos concretos para derivar
Incluye la petición expresa del usuario entre las reglas de atención. Evita obligarle a repetir el problema varias veces para acceder al equipo.
Otros motivos pueden ser una condición que necesita aprobación, una incidencia que requiere consultar información privada o una pregunta que sigue sin aclararse después de un intento razonable. Define estos casos a partir de las conversaciones que recibe tu negocio.
No utilices únicamente una supuesta puntuación de confianza del modelo como criterio. Una respuesta puede sonar convincente y estar fuera del alcance permitido. Las reglas deben considerar el tema, las acciones solicitadas y la información disponible.
Distingue el aviso de la transferencia real
Mostrar «te paso con un compañero» no garantiza que alguien haya recibido la conversación. La solución debe conectar el chat con el destino previsto y comprobar el resultado.
La documentación de derivación de Copilot Studio distingue la conexión con una plataforma de atención de un mensaje que ofrece enlaces o instrucciones de contacto. También contempla compartir historial y variables con el equipo. Esta diferencia ayuda a concretar qué debe incluir la implantación, independientemente de la herramienta elegida.
Si solo se ha creado una solicitud, comunica ese estado. Reserva mensajes como «una persona se ha incorporado» para cuando la incorporación se haya confirmado.
Entrega un resumen que permita continuar
La persona que recibe el caso necesita entender por qué llega y qué queda pendiente. Define un resumen breve con estos elementos:
- Qué quiere conseguir el cliente.
- Qué información relevante ha aportado.
- Qué se ha explicado o intentado hasta ese momento.
- Qué decisión o comprobación requiere intervención.
Conserva la diferencia entre lo que afirma el usuario y lo que el sistema ha verificado. Si un resumen dice «pago confirmado» cuando el cliente solo escribió «ya he pagado», puede inducir al equipo a actuar sobre un dato incorrecto. Incluye únicamente la información necesaria y dirige el caso a personas con acceso adecuado.
Prepara la atención fuera de horario
Ejemplo ficticio: una empresa de servicios recibe por la noche una consulta sobre un proyecto que necesita presupuesto. El chatbot puede explicar el alcance general y ofrecer registrar la petición, indicando el horario de atención y el siguiente paso acordado.
No debe anunciar una espera en directo si no hay personal disponible. Tampoco prometer un plazo de respuesta que la empresa no pueda sostener. Si falla el envío de la solicitud, ofrece una alternativa visible y aclara que el registro no se ha completado.
Revisa dónde se interrumpe el relevo
Comprueba solicitudes de derivación, casos recibidos por el equipo y conversaciones efectivamente retomadas. Una diferencia entre esos datos puede revelar un problema de conexión, asignación o disponibilidad.
Revisa también si el cliente tiene que repetir todo al llegar a una persona. Esa repetición permite detectar un contexto insuficiente, aunque la transferencia técnica haya funcionado.
En FEBEN diseñamos asistentes de IA conectados con una forma de atención viable. El objetivo es que la consulta llegue al lugar adecuado y el cliente sepa cómo continuar.