La IA lleva tiempo transformando los contact centers. Lo que antes eran procesos largos, repetitivos y poco personalizados, ahora pueden convertirse en interacciones fluidas, eficientes y ajustadas a las expectativas del cliente. La IA (y más concretamente la generativa) ha abierto la puerta a nuevas posibilidades en automatización, atención proactiva y análisis del rendimiento.
Pero este avance, como casi todos los grandes saltos tecnológicos, viene con letra pequeña.
La pregunta ya no es si vamos a usar IA en la atención al cliente. La pregunta es cómo lo vamos a hacer. Porque si queremos que la inteligencia artificial funcione de verdad (de forma sostenible, responsable y humana), no basta con enfocarnos en lo que puede hacer. Tenemos que preguntarnos también lo que debe hacer.
Del potencial al compromiso: ética y transparencia como ejes clave
A día de hoy, el uso ético de la IA ya no es opcional. No se trata de una moda ni de un argumento de marketing. Se ha convertido en un criterio de peso a la hora de elegir un proveedor tecnológico. Y con razón.
La gestión responsable de los datos, la explicabilidad de las decisiones automatizadas, la mitigación de sesgos o el equilibrio entre automatización y supervisión humana son asuntos demasiado serios como para dejarlos en manos de una IA que opera como una caja negra. En Enghouse Interactive, somos plenamente conscientes de ello. Por eso, nuestras soluciones de IA para contact center no solo buscan eficiencia, sino confianza.
Nuestra postura es clara: nunca utilizamos datos de clientes para entrenar nuestros modelos de IA. Apostamos por un enfoque que respeta la privacidad, que cumple estrictamente con regulaciones como el RGPD y que integra mecanismos de control para evitar cualquier desvío ético. Porque los datos no son nuestros, son de los clientes. Y tratarlos con responsabilidad no debería ser una excepción, sino la norma.
Menos hype, más supervisión humana
La automatización está bien. De hecho, en muchos casos, es imprescindible. Pero en Enghouse creemos que la automatización no debería sustituir al juicio humano, sino reforzarlo.
Por eso desarrollamos herramientas como AI Insights, que no dependen de grandes volúmenes de datos sesgados, sino que se entrenan con el conocimiento experto de profesionales humanos. Este enfoque evita “alucinaciones” del sistema, garantiza resultados más precisos y permite categorizar las interacciones de forma relevante para cada sector. Es IA con criterio. IA con contexto.
También lo aplicamos en soluciones como nuestro sistema de evaluación automatizada de agentes, que analiza el 100 % de las interacciones (voz, chat, email…) y genera informes con explicaciones claras, basadas en evidencia, sobre el rendimiento de cada agente. Una herramienta que ahorra tiempo, sí, pero sobre todo, que ofrece transparencia.
Y lo más importante: mantenemos siempre a las personas en el centro. Nuestro motor de IA, EnghouseAI, por ejemplo, no responde directamente a los clientes. Ayuda a los agentes a personalizar las respuestas, adaptándolas al contexto de cada conversación. No sustituye, acompaña. No automatiza por completo, potencia lo mejor de cada profesional.
¿Estamos preparados para la responsabilidad que exige la IA?
La velocidad con la que se está implantando la IA en el sector de CX genera una falsa sensación de madurez. Pero lo cierto es que muchos sistemas aún presentan fallos: decisiones inexplicables, sesgos latentes, y en algunos casos, vulneraciones graves de privacidad. Aquí es donde entra en juego la necesidad de una supervisión continua.
En Enghouse no vemos la IA como algo que se “lanza y se olvida”. Nuestros modelos están pensados para evolucionar, adaptarse a nuevos escenarios y corregir desviaciones. Lo hacemos alineados con marcos como las directrices de IA del Consejo de Europa o la Ley de Inteligencia Artificial de la Unión Europea, y con un objetivo claro: construir soluciones que sean útiles, seguras y sostenibles en el tiempo.
También animamos a nuestros clientes a evaluar no solo a sus agentes humanos, sino también a sus agentes virtuales, para que ambos mantengan los mismos estándares de calidad. Porque automatizar no significa bajar el listón. Significa subirlo, con más criterio y con mejores herramientas.
Conclusión: la diferencia entre tener IA y tener una buena IA
Muchas empresas hablan de IA. Pocas se preocupan por aplicar IA con ética, transparencia y responsabilidad. En Enghouse Interactive, lo tenemos claro: no solo queremos ser parte del cambio. Queremos que el cambio sea para bien.
Y eso empieza por construir soluciones que respeten los datos, que expliquen sus decisiones y que entiendan que la tecnología más avanzada no vale nada si no mejora realmente la experiencia de las personas (clientes y agentes) que la usan a diario.
En un momento en el que la confianza se ha convertido en un valor escaso, nosotros creemos que se puede recuperar. Con inteligencia, sí. Pero también con ética.
(Ben Levy, presidente de Enghouse Interactive)
