Pandora, la marca de joyería más grande del mundo, está reestructurando su área de ventas digital con agentes de inteligencia artificial que van mucho más allá de una simple respuesta de voz. La empresa busca trasladar a su canal online la experiencia de una hora, cargada de historias, que suelen vivir sus clientes en las boutiques físicas.
Los primeros resultados de esta estrategia muestran señales alentadoras. La satisfacción del cliente mejoró, se duplicó la redirección de llamadas y el equipo ahora considera a la inteligencia artificial conversacional como una herramienta central de ventas, y no como un ensayo paralelo.
Experiencias que importan
David Walmsley, director digital y de tecnología de Pandora, detalló en el evento Dreamforce 2025 las tres prioridades que guían este nuevo programa. En primer lugar, diseñar joyas que la gente realmente quiera. En segundo, venderlas con inteligencia y empatía. Y por último, consolidar un modelo operativo eficiente. La inteligencia artificial atraviesa los tres objetivos.
Aunque la compañía ya venía utilizando diferentes formas de inteligencia artificial en su infraestructura tecnológica desde hace años, el gran cambio llegó con la incorporación de un agente de servicio conversacional que reemplazó al chatbot anterior del sitio web.
"Lo implementamos en un mercado y vimos que la satisfacción, medida por el puntaje de rendimiento neto (NPS), aumentó ocho puntos [en comparación con el chatbot anterior]", contó Walmsley. "La tasa de desvío se duplicó. El aumento no solo se debe a respuestas más directas y relevantes, sino también al tono, la capacidad de abordar una amplia gama de temas y la reducción de callejones sin salida. En otras palabras, simplemente es mucho más amable con el tema".
El impulso de la empresa se apoyó en un proceso ágil para desarrollar los nuevos agentes conversacionales. Walmsley recordó un momento clave durante la primera semana de enero, cuando su equipo priorizó la velocidad en la implementación de la tecnología. La integración inmediata con el producto Salesforce Agentforce, recién lanzado, sorprendió a un equipo con experiencia, acostumbrado a ciclos de desarrollo mucho más extensos.
Para lograr resultados precisos, la calidad de los datos es clave. Walmsley destacó que existen 270 "definiciones de inventario" distintas dentro de la estructura de Pandora. Ese nivel de desorden frena cualquier proceso. Frente a esto, el equipo optó por una limpieza progresiva de los datos, ajustándolos mientras se usan. Walmsley prefiere avanzar de esa forma antes que quedarse esperando una perfección que, según él, nunca llega.
La elección de herramientas muestra un criterio práctico. Pandora trabaja con soluciones de SAP, Microsoft y Salesforce, aunque aloja sus agentes internos en las plataformas que ya utiliza su personal, lo que en su caso suele ser Teams. Walmsley les pidió a los socios tecnológicos que definieran con claridad los límites de cada plataforma para que los compradores pudieran planificar sin superposiciones en las hojas de ruta. Esa claridad, admitió, todavía está en construcción.
Convertir historias de productos en contexto de máquina
A diferencia de otros productos que resultan más fáciles de comprar online, elegir una joya no se resuelve con búsquedas ni filtros. Pandora vende algo más que piezas: vende significado a escala de encanto. Por eso, el agente necesita captar historias y conectarlas con un catálogo ya existente.
Walmsley lo explica con claridad. Un cliente dice: "A mi esposa le encanta el windsurf". El modelo debe convertir ese dato personal en motivos, estados de ánimo y propuestas relevantes. Que los sistemas de comercio con inteligencia artificial hagan bien ese trabajo es clave. Por ejemplo, en un primer intento, el agente mostró un amuleto con forma de perro porque asoció el windsurf con actividades de ocio. En otra situación, sugirió un elefante al relacionarlo con Tailandia, lo que funcionó bien, pero luego confundió la bandera de Gales con una ballena.
Para corregir esos errores de interpretación, el equipo ahora alimenta al agente con materiales de diseño más completos, no solo con texto sacado de la web. Ese nivel de detalle resulta esencial para el comercio. Cuanto mejor entienda el agente conceptos como "atardecer", "playa" o "primer viaje al extranjero", más fácil será crear una pulsera que se sienta personal y no fabricada por una máquina.
El punto de referencia de Walmsley es el trabajo de un asistente humano, que formula dos o tres preguntas concretas, sigue un hilo y arma un conjunto de piezas que encaja con la historia de quien va a recibir la joya. El agente online debe hacer lo mismo, sin perder el hilo ni la paciencia.
Una hoja de ruta para el comercio con agentes
Los dos primeros agentes están orientados al servicio y las ventas, pero hay más desarrollos en camino. También hay planes para integrar varios agentes en una composición multiagente, que reúna tareas como fidelización, promociones y asistencia en flujos de trabajo, con capacidad para intercambiar información entre ellos. La clave está en que el agente no solo sugiera, sino que también pueda actuar. Por ejemplo, procesar un reembolso por un envío, modificar una promoción o recuperar la lista de deseos que un comprador armó en su casa para consultarla en una tienda usando su correo electrónico. Pandora todavía no llegó a ese punto, aunque el rumbo está claro. Walmsley lo define como "darle autonomía a los agentes", un paso que convierte al sistema en algo más que un asistente: lo transforma en un verdadero vendedor.
Para la mayoría de los operadores de comercio electrónico, seguir conectando canales es esencial. La mayoría de las compras comienza en el terreno digital. En el caso de Pandora, solo cerca del 22 % de las transacciones se concreta online, aunque muchas veces las plataformas digitales se usan para investigar antes de comprar. Llevar ese recorrido previo a la tienda, acortar la consulta y mantener la experiencia emocional, impulsa tanto las ventas como la fidelización.
Pandora no es la única que apuesta por incorporar agentes conversacionales en el proceso de compra. Walmart acaba de anunciar una alianza con OpenAI que les permite a los clientes y a los socios de Sam's Club comprar a través de ChatGPT usando el Pago Instantáneo. La idea es que puedan planificar comidas, reponer productos básicos y descubrir nuevas opciones mediante un chat que completa toda la operación. Esta movida amplía el repertorio de herramientas generativas de Walmart, que ya incluye búsquedas con inteligencia artificial, resúmenes de reseñas y comparaciones de productos.
Amazon, por su parte, lanzó Rufus, un asistente de compras conversacional que ya funciona en la app y en la versión de escritorio para usuarios en Estados Unidos. Está pensado para responder preguntas abiertas, comparar productos y reducir el tiempo de búsqueda a un solo hilo.
En Williams-Sonoma, Agentforce 360 de Salesforce respalda una implementación integral centrada en la cobertura de clientes y la eficiencia del servicio. Mientras tanto, la cadena francesa Carrefour probó Hopla, un asistente de compras basado en ChatGPT que guía a los usuarios según sus preferencias y sugiere ideas o listas de productos. También sumó asistentes internos a gran escala, con una estrategia doble que apunta tanto al comprador como al personal.
El asistente de inteligencia artificial de Klarna comenzó gestionando cerca de dos tercios de los chats de servicio y proyectaba un aumento importante en las ganancias. Sin embargo, un año después, la empresa decidió volver a priorizar el contacto humano. Argumentaron que, en ciertos casos, era necesario ofrecer una atención más precisa. La experiencia de Klarna expone tanto las posibilidades como los límites de incorporar inteligencia artificial en los procesos comerciales.
El consejo de Walmsley a los líderes tecnológicos: "Simplemente quítense el celofán"
Walmsley comparte algunas recomendaciones para quienes buscan implementar inteligencia artificial y comercio agenético en contextos reales. Sugiere vincular la IA con la estrategia que ya se tiene definida. En el caso de Pandora, esto se traduce en mejores opciones de producto, mayor volumen de ventas y un sistema operativo más eficiente.
Plantea comenzar con un agente de servicio capaz de reducir los puntos muertos y medir el impacto. Luego, propone impulsar conversaciones de venta apoyadas en la historia de la marca. Además, recomienda que los equipos técnicos les den a los modelos el mismo material que usan los diseñadores. Eso ofrece un contexto más rico y mejora las recomendaciones más allá de las palabras clave literales.
En cuanto al uso de agentes, Walmsley insiste en que deben actuar dentro de límites claros. Para el trabajo de ingeniería de datos, sugiere limpiar los datos desordenados al momento del envío. Esperar definiciones perfectas de inventario o identificaciones canónicas puede dejar el proyecto atrapado en la teoría. También aconseja incorporar al equipo directivo desde el inicio, para evitar que las decisiones sobre socios, plataformas o privacidad queden estancadas en un comité.
Walmsley, con una trayectoria en medios digitales interactivos que se remonta a los tiempos del CD-ROM, resume las lecciones que fue aprendiendo durante décadas con una frase sencilla: "simplemente quítate el celofán". Con eso se refiere, básicamente, a empezar. A poner manos a la obra y repetir la experiencia en situaciones reales, con clientes reales. No dejar la tecnología guardada en un estante.
"La prueba se hace haciendo", dice Walmsley.
Con información de Forbes US.