En este análisis examino la propuesta de valor de Fin, el agente de soporte de Intercom, y su modelo de precios híbrido basado en resoluciones + asientos.

Después de analizar a Fin, entiendo por qué Intercom continúa liderando el software de servicio al cliente y soporte conversacional.

Estas son las cuatro capas que hacen que su agente genere un valor REAL en el mercado:

Entrenamiento · Test · Despliegue · Análisis.

1. Entrenamiento

Es la capa en la que se entrena al agente, proporcionándole el conocimiento y el contexto de negocio necesarios, además de definir su comportamiento.

Permite cargar y sincronizar contenido desde distintas fuentes, e integrarse con herramientas como Zendesk, Notion, Guru, Confluence, Salesforce, entre otras.

Además, en esta capa se define:

• El estilo de comunicación del agente

• Reglas de actuación

• Casos y escenarios donde se requiere intervención humana

Principales funcionalidades

1. Contenido (Knowledge Base)

Gestión de la base de conocimiento con artículos, documentación e integraciones. Esta información será utilizada para entrenar al agente con el contexto del negocio.

2. Guidance

Permite personalizar cómo responde Fin: tono, estilo, y estructura de la comunicación.

3. Attributes

Fin puede ser entrenado para detectar atributos en cada conversación (tipo de problema, urgencia, sentimiento, etc.). Estos atributos facilitan un routing inteligente y el escalado al equipo correspondiente.

4. Escalation

Definición de reglas para que Fin escale las conversaciones al equipo cuando sea necesario. Este escalado al equipo humano puede realizarse mediante reglas determinísticas basadas en atributos y datos del cliente, o en los escenarios definidos.

2. Test

Esta capa permite validar el comportamiento del agente antes de desplegarlo en producción, con el objetivo principal de generar confianza en la calidad de respuesta del agente.

Fin permite simular preguntas reales de clientes y evaluar:

• precisión de respuesta

• contenido utilizado en su respuesta

• guidance aplicado

• tono y consistencia

Principales funcionalidades

• Generación automática de preguntas basadas en conversaciones históricas o carga manual.

• Acceso al detalle de cada respuesta: qué contenido usó y por qué.

• Evaluación de respuestas con rating: Good / Acceptable / Poor, indicando razones y sugerencias para mejorar las respuestas.

• Posibilidad de añadir notas que se guardan para mejorar el proceso de entrenamiento.

• Test por escenarios y temas específicos: onboarding, top support questions, issues técnicos, clientes premium, etc.

• Test segmentado por tipo de usuario (Lead, Cliente) o región (US, UK, Europa), para validar la consistencia de las respuestas (contenido, tono, etc).

Ejemplo de un conjunto de preguntas a evaluar:

3. Despliegue

Fin puede desplegarse en múltiples canales :

1. Chat

Fin atiende clientes en tiempo real, responde y escala cuando es necesario.
Soporta canales como web chat, WhatsApp, SMS, Facebook/Instagram, Messenger y Slack.

2. Email

Interpreta correos entrantes, responde usando el contenido utilizado en el proceso de entrenamiento y escala al equipo los casos de mayor complejidad.

3. Phone

4. Análisis

Capa diseñada para medir y optimizar la performance del agente.

Permite visualizar métricas como:

• resolution rate

• involvement rate

• customer experience score

• topic trends

• gaps de conocimiento

Principales funcionalidades

1. Get Started

Esta vista es muy interesante, ya que es la primera pantalla que ve el usuario al seleccionar el agente Fin. En ella se muestran datos sobre el principal problema que resuelve FIN, recomendaciones sobre por dónde empezar y acceso directo al comportamiento del agente.

2. Performance

Dashboard con KPIs y sugerencias de acciones para mejorar respuestas del agente.

3. AI Insights & Conversation Topics

Ofrece una visión unificada del soporte atendido por Fin y por humanos, detectando patrones en los topics de las preguntas, recomendaciones y oportunidades de mejora.

4. Unresolved Questions

Identifica preguntas no resueltas y explica por qué Fin no pudo responder.
Muy útil para detectar content gaps y mejorar la knowledge base.

Para finalizar, quiero compartir su modelo de precios.

Modelo de precios de Fin AI Agent

Actualmente Fin ofrece un modelo híbrido, dependiendo de si se usa Intercom o no:

1. Precio por resolución

Aplicado a empresas que usan otras plataformas (Zendesk, Salesforce, Hubspot, etc.).
Se cobra 0,99$ por conversación resuelta.

2. Modelo híbrido (resolución + asiento) para usuarios de Intercom Suite

Para clientes de Intercom y Fin, el precio combina:

• 0,99$ por resolución

• 29$ por asiento / mes

¿Qué considera Fin una resolución?

Fin marca una conversación como resuelta, y por tanto te cobra 0,99$ cuando:

• el cliente confirma explícitamente que el problema está resuelto (“gracias, perfecto”), o

• el cliente abandona la conversación sin pedir más ayuda (assumed resolution)

En mi opinión, el modelo basado en “resolución” no está muy aterrizado todavía, ya que es difícil definir con claridad cuándo una conversación realmente se considera resuelta, especialmente en casos donde el cliente abandona sin confirmar explícitamente.

Además, este modelo de “resolución” también dificulta al cliente poder estimar el coste mensual del servicio.

Los modelos de precios están cambiando rápidamente (ver el caso de Salesforce, que volvió al modelo por asiento tras probar el de resolución), por lo que será interesante ver cómo evoluciona este enfoque. Lo seguiremos de cerca.