Si el 2024 fue el año de la inteligencia artificial, el 2025 parece que lo es aún más. Pocos son los sectores que no la han implementado de alguna manera en sus procesos, transformando así la manera en que interactuamos con la tecnología y con el mundo que nos rodea. En este contexto, la IA conversacional, que empezó siendo una herramienta limitada a la atención al cliente ha alcanzado un punto de inflexión, evolucionando hasta convertirse en un motor de cambio transversal en áreas tan diversas como el marketing, las ventas o los departamentos de IT.
Y es que, esta expansión no solo refleja su creciente sofisticación técnica, sino también su potencial para redefinir sectores enteros de la economía y nuestra vida cotidiana. Si observamos las cifras, según el estudio de IDC sobre IA conversacional, en 2023, a nivel global este mercado emergente ya estaba valorado en 5.800 millones de dólares, y todo parece apuntar a un crecimiento vertiginoso que lo llevará a alcanzar los 31.900 millones en 2028. Pero más allá de este dato, la verdadera cuestión es cómo esta tecnología, cada vez más omnipresente, impactará nuestras sociedades, desde la privacidad y el empleo hasta la forma en que entendemos la comunicación humana. España, como parte de este panorama global, no puede permitirse ignorar las oportunidades y desafíos que plantea esta revolución tecnológica.
Cabe aclarar que no estamos hablando de los chatbots rudimentarios o los a menudo frustrantes sistemas IVR (respuestas de voz interactivas) que pueden venirnos a la cabeza en primera instancia. La nueva generación de IA conversacional es capaz de interpretar el tono y el sentimiento de una conversación, recurrir a datos históricos de un usuario para proporcionar un contexto más preciso y responder a consultas cada vez más complejas… siempre y cuando se implemente correctamente.
Existe una falsa creencia de que la IA es una especie de solución mágica que se escala por sí sola y simplemente basta con integrarla en tu ecosistema tecnológico
Además, existe una falsa creencia de que la IA es una especie de solución mágica que se escala por sí sola y simplemente basta con integrarla en tu ecosistema tecnológico. Pero nada más lejos de la realidad, el éxito o el estancamiento de la IA conversacional depende de una arquitectura invisible pero crucial: flujos de datos en tiempo real, infraestructuras flexibles y un ciclo continuo de repetición. A medida que las empresas implementan esta tecnología para mejorar la interacción con sus clientes, será esa base tecnológica la que determine su capacidad para escalar de manera significativa.
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Garantizar flujos de datos en tiempo real para decisiones instantáneas
Cuando la IA funciona como debería, sus respuestas son instantáneas, precisas y personalizadas para el usuario final. Sin embargo, detrás de esa aparente simplicidad se esconde una estructura compleja. Cada vez que un agente de IA recibe una consulta, extrae información de múltiples fuentes como un CRM, almacenes de datos o perfiles de clientes, está analizando al mismo tiempo datos históricos (como registros de soporte previos o historiales de compra) junto con el texto o audio entrante para formular la mejor respuesta posible.
De esta manera, la gestión de datos estructurados y no estructurados añade otra capa de complejidad. Un ejemplo claro es el manejo de llamadas telefónicas, que requieren un intercambio rápido y fluido. ¿Quién no ha confundido un silencio prolongado con una desconexión durante una llamada? No es precisamente una experiencia agradable, especialmente en el ámbito de la atención al cliente.
Concretamente, en el caso de las llamadas, donde el audio es un dato no estructurado, un agente de IA debe realizar varias tareas simultáneamente: convertir el audio en texto (teniendo en cuenta diferentes acentos y patrones de habla), analizar ese texto en tiempo real y volver a transformar las respuestas generadas en texto a audio con una entonación natural, todo ello en cuestión de milisegundos.
Los flujos de datos en tiempo real son esenciales para lograr respuestas de baja latencia
En este proceso, los flujos de datos en tiempo real son esenciales para lograr respuestas de baja latencia. También permiten que el agente de IA enriquezca el perfil del usuario durante la conversación, lo que abre la puerta a una personalización sorprendentemente precisa. Por ejemplo, si un cliente está reprogramando un vuelo, el agente puede acceder simultáneamente a su estado de viajero frecuente y ofrecerle un ascenso de categoría.
Prepararse para el futuro con arquitecturas flexibles
Mientras las organizaciones debaten entre modelos extensos de lenguaje (LLMs, por sus siglas en inglés) y las decisiones de construir o comprar soluciones, a menudo pasan por alto un componente crucial: cómo integrar la IA conversacional en todo el ecosistema empresarial. Y es que incluso los modelos de lenguaje más avanzados tienen limitaciones si quedan atrapados en silos técnicos, lo que deja a los agentes de IA atascados en bucles de respuestas estáticas y superficiales.
La precisión de la IA conversacional depende de su acceso en tiempo real a datos de múltiples fuentes
Sabemos que la precisión de la IA conversacional depende de su acceso en tiempo real a datos de múltiples fuentes. Pero también requiere una integración fluida con distintos canales y sistemas de trabajo (como ERP o CRM). El problema es la constante evolución del ecosistema tecnológico, donde muchas empresas se enfrentan a una mezcla compleja de sistemas heredados y soluciones basadas en la nube, o luchan por mantener integraciones personalizadas.
La forma de prepararse para el futuro no consiste en perseguir el modelo de lenguaje más reciente, sino apostar por la adaptabilidad. Para escalar la IA conversacional, las empresas deben centrarse en construir una arquitectura flexible y componible, utilizando APIs estandarizadas y webhooks. De este modo, podrán actualizar componentes sin problemas y sin interrumpir el acceso de la IA a las fuentes de datos y sistemas.
Analizar y repetir
Aunque la IA ha avanzado a pasos agigantados en su capacidad para comprender y simular el lenguaje humano, cada canal de comunicación tiene sus particularidades: el ritmo, el estilo y hasta detalles como la puntuación o expresiones simples pueden marcar la diferencia entre una interacción fluida y una que parezca artificial. Por este motivo, es imprescindible que cada interacción se convierta en una oportunidad de aprendizaje.
Es imprescindible que cada interacción se convierta en una oportunidad de aprendizaje
Este ciclo continuo de corrección y mejora es lo que permitirá que la IA aprenda más rápido y con mayor precisión. Con el tiempo, estos sistemas deberían ser capaces de anticiparse a los problemas antes de que ocurran, detectando las señales más sutiles de una conversación y ajustándose a ellas. La clave está en entender que cada interacción, incluso las fallidas, puede convertirse en un paso hacia una tecnología más humana y eficaz.
La orquestación de datos en tiempo real, las integraciones fluidas y los ciclos continuos de aprendizaje son piezas fundamentales para escalar la inteligencia y las capacidades de esta tecnología. El mayor obstáculo para las empresas puede ser la base que no construyeron a tiempo.
