La última edición de Expo Relación Cliente volvió a reunir en Madrid a los principales actores del sector del Customer Engagement, una cita en la que la IA acaparó gran parte de las conversaciones, en un enorme despliegue de madurez tecnológica. Sin embargo, también quedó claro que el ritmo de adopción en las empresas sigue siendo muy desigual.
En varias ponencias se insistió en algo fundamental: antes de implementar IA, es recomendable aprovechar para revisar procesos y datos. Asimismo, se habló de la necesidad de justificar el ROI, casi siempre medido únicamente como reducción del TMO, sin incorporar la experiencia del cliente en la ecuación. Y también pudimos ver aplicaciones sencillas en alguna empresa que usa asistentes virtuales para tipificar interacciones y generar resúmenes automáticos de llamadas. Un ejemplo claro de cómo la inteligencia artificial puede eliminar tareas repetitivas y liberar tiempo para intervenciones humanas de mayor valor.
Los pilares: datos y procesos
Si algo quedó claro es que el viaje hacia la IA comienza mucho antes de elegir la tecnología. Hay dos pilares irrenunciables:
1. Datos fiables y accesibles: sin calidad, coherencia ni contexto, la inteligencia artificial no aporta valor.
2. Procesos de atención claros y revisados: automatizar sin repensar es replicar errores a mayor velocidad.
Con estas bases, tiene sentido analizar el recorrido del cliente, desde el primer contacto hasta la resolución completa, y decidir dónde la inteligencia artificial puede apoyar, acelerar o enriquecer la experiencia. ¿Cómo nos puede ayudar a lo largo del ciclo de atención?
En la interacción con el cliente, debemos buscar en el origen la respuesta imprescindible a dos preguntas: ¿quién me contacta? y ¿por qué? Con esa información, ya podemos orquestar y encaminar al cliente a través del journey adecuado:
• Autoservicio y bots conversacionales para identificar al cliente y el motivo de la interacción, derivando a servicio de autoprovisión, agente virtual, o agente humano.
• Asistentes para agentes que ofrecen sugerencias en tiempo real, recuperan información relevante, tipifican automáticamente o generan el resumen de la llamada. Imprescindible haber trabajado antes una base de datos de conocimiento que apoye al asistente con contenidos y en su aprendizaje.
• Automatización de back-office para tareas repetitivas como formularios, reclamaciones, validaciones o registro de notas.
• Analítica continua para detectar patrones, temas recurrentes, oportunidades de mejora y medir desempeño sin horas de revisión manual.
Es un recorrido gradual: primero automatizamos el registro; después asistimos la conversación; finalmente, guiamos decisiones.
El verdadero cambio: de lo programado a lo aprendido
Muchas de estas capacidades existían antes: IVRs de pregunta abierta, enrutamiento inteligente, speech analytics, etc. Entonces, ¿dónde está la diferencia?:
• Antes diseñábamos reglas. Ahora la inteligencia artificial aprende patrones.
• La automatización era estática. Ahora es adaptativa.
• La personalización era por segmentos. Ahora es individual y contextual.
En resumen: la inteligencia artificial de antes analizaba siguiendo patrones, la actual actúa.
Y ahora la gran pregunta ¿Por dónde empezar?
Si pensamos en una escala del 0 (inicio) al 10 (madurez plena), cada organización debe ubicarse honestamente. No todos los casos de uso aplican para todos, y no todo requiere inteligencia artificial. El enfoque debe ser gradual, medible y guiado por valor.
Y algo importante: no hay atajos. Las promesas de “transformación en un mes” solo conducen a frustración. Este viaje requiere criterio, experiencia y equipos capaces de aterrizar la operación real sobre una base tecnológica. Déjate acompañar por expertos en tecnología y en procesos, la fase de diseño es fundamental para el éxito de tu proyecto, y ese diseño debe ser realizado desde el entendimiento de la necesidad del Negocio y de la Operación, traduciendo después al lenguaje de la tecnología.
(Diego Segura, fundador de Cxone Consulting)
