Cada vez que hablamos de inteligencia artificial en experiencia de cliente (CX) reaparece la misma pregunta: ¿qué ocurre en el trabajo cuando la inteligencia artificial deja de solo contestar y pasa realmente a entender y actuar? Basta con imaginar un entorno donde las personas que atienden ya no necesitan memorizar guiones ni navegar por innumerables pantallas para ofrecer la ayuda que precisan los clientes de una compañía.
Si nos centramos en operaciones reales, ya llevamos un tiempo viendo cómo la IA funciona como asistente interno, es decir, como un copiloto que ayuda a que los agentes humanos resuelvan las tareas mucho más rápido, aumentando así sus capacidades. En este caso, la IA actúa de forma interna y el cliente sigue hablando con una persona.
Pero ¿qué sucede cuando el primer punto de contacto es a través de un bot que solo responde siguiendo unos patrones prefijados, pero no se adapta a la conversación? Que los clientes en muchas ocasiones se frustran y siguen percibiendo este contacto como una experiencia muy robótica. Necesitan sentir que, al otro lado, hay alguien con capacidad empática que entiende su problema o consulta, y que va a ser capaz de encontrar la respuesta que necesitan.
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La tecnología sin el aporte humano pierde su propósito
Hoy podemos decir que la tecnología ha dado un salto cualitativo hacia modelos de Agentic AI. En poco más de un año hemos pasado de bots con respuestas acotadas a agentes capaces de interactuar con el cliente de forma autónoma, con voces y formas de expresión prácticamente humanas. Allí donde el proceso está bien definido y el contexto es claro, los agentes IA asumen el control, comprenden la conversación y actúan, liberando a los equipos humanos de gran parte del trabajo repetitivo.
La tecnología ha dado un salto cualitativo hacia modelos de Agentic AI
Sin embargo, según el informe State of AI Business del MIT, el 95% de los proyectos de agentes IA no están generando retorno directo. Las razones son variadas, aunque nuestra experiencia nos ha permitido identificar patrones claros. Por un lado, muchos proyectos nacen tech first y no business first: se prioriza la tecnología antes que el proceso de negocio. A esto se suma una integración insuficiente entre agente virtual y humano: o el bot no transfiere cuando debe, o los equipos no cuentan con mecanismos mínimos de intervención, como funciones de whisper, para corregir la actividad en tiempo real.
Otro error habitual es pensar en automatizar un porcentaje fijo del contacto, en lugar de diseñar un modelo híbrido que optimice el proceso completo. Finalmente, quienes intentan desarrollar la solución de forma totalmente interna, sin un proveedor especializado, duplican la probabilidad de fracaso.
La IA solo funciona cuando se implementa con una visión integral que conecte tecnología, procesos y personas
Todos estos factores llevan a una misma conclusión: la IA solo funciona cuando se implementa con una visión integral que conecte tecnología, procesos y personas.
La ejecución del proyecto de IA es tan decisiva como la tecnología
Poder orquestar y adaptar la tecnología al proceso es la clave. Y eso requiere dos elementos imprescindibles: un software flexible que permita modelar la operación y un equipo de implementadores que sepa lo que está haciendo porque, al final, la tecnología no se despliega sola. El éxito depende del conocimiento institucional que el equipo implementador construye junto al cliente: entender los matices del negocio, entrenar al agente IA y mantenerlo sincronizado con la operación real.
Puedes tener el mejor software del mercado, pero si no sabes implementarlo, acabarás formando parte del 95% de los pilotos fallidos
En un contact center donde los agentes IA se implantan de forma adecuada, el trabajo de las personas cambia. El agente humano deja de ser un ejecutor de pasos y se convierte en gestor de situaciones sensibles, reclamaciones complejas u oportunidades comerciales que requieren habilidades que ninguna IA puede suplir. A su alrededor emergen nuevos roles: entrenadores de agentes IA, especialistas en bases de conocimiento, supervisores de calidad conversacional o analistas que detectan patrones de mejora.
Nada de esto sería posible si los agentes IA funcionaran en modo “piloto automático”. Los proyectos que consolidan resultados son los que incorporan colaboración continua entre tecnología y equipo humano. Y aunque el cliente no perciba esa coordinación interna, está presente en cada capa de la operación.
Las soluciones de agentes de IA maduras incorporan mecanismos para que esta supervisión sea algo natural en la operación. En nuestro caso, Inagent ya cuenta con funciones permiten ajustar la conversación sobre la marcha como son las alertas basadas en análisis sentimental o el whisper o susurro, con el que un supervisor puede guiar al agente IA sin que el usuario lo note. Además, la opción de transferir automáticamente a un humano cuando la interacción se alarga o el sentimiento del usuario es negativo garantiza que la experiencia no se deteriore.
Cuando combinamos todo esto aparece un modelo híbrido de operación que, en nuestra experiencia, es el que mejor funciona. Un modelo en el que agentes IA atienden una parte relevante del volumen de contactos y resuelven, de principio a fin, muchos de los casos que antes se gestionaban de manera manual. Cuando el diseño del modelo híbrido es el adecuado, los agentes no sienten que “pierden” relevancia, sino que por fin pueden dedicar su tiempo a aquello donde aportan un valor estratégico.
La diferencia entre comprar producto y solución
Esta visión híbrida también cambia la manera en la que las empresas deberían decidir qué tecnología incorporar. Aquí reside una de las decisiones estratégicas más importantes: comprar tecnología no es lo mismo que comprar una solución. Cuando se compra un producto, se adquieren funcionalidades, pero cuando se compra una solución, lo que se adquiere es resultado: un modelo operativo que combina tecnología, know-how, acompañamiento y evolución continua. Y esta diferencia lo es todo en proyectos de IA.
La gran cuestión no es qué va a pasar con la IA, sino qué tipo de trabajo queremos que hagan las personas en un entorno donde la automatización es ya una realidad
Al fin y al cabo, la gran cuestión no es qué va a pasar con la IA, sino qué tipo de trabajo queremos que hagan las personas en un entorno donde la automatización es ya una realidad. La IA, por sí sola, no decide qué es un servicio justo, qué tono es el adecuado o cuándo es mejor dar un paso atrás y dejar que sea un humano quien cierre la conversación. Todo eso sigue siendo responsabilidad del criterio humano. La tecnología puede aportar velocidad, consistencia y capacidad de escala; pero somos nosotros, las personas detrás de cada organización, quienes marcamos la dirección, los límites y el propósito.
