Iván Milans del Bosch (Recordia): «La voz debe entenderse como una capa estratégica de confianza, inteligencia y eficiencia»

Manuela Vázquez: Antes de abordar como Recordia está ayudando a sus clientes a explorar la aplicación de agentes inteligentes de voz a la gestión de deuda, detengámonos un momento en conocer las principales líneas de actuación de la compañía en el mercado en estos momentos?

Iván Milans del Bosch: Actualmente, la estrategia pasa por ayudar a las organizaciones a transformar la voz en un activo estratégico para el negocio, especialmente en entornos donde la experiencia de cliente, el cumplimiento normativo y la inteligencia conversacional ya no pueden tratarse por separado.

Estamos viendo cómo el contact center y los entornos de atención evolucionan desde modelos centrados únicamente en la operación hacia modelos donde cada conversación debe aportar trazabilidad, seguridad y conocimiento accionable. Ahí es donde estamos focalizando nuestra propuesta: combinar grabación compliant, inteligencia conversacional, automatización y biometría de voz dentro de una misma estrategia de gestión del canal voz.

En sectores como banca, seguros, utilities o telecomunicaciones, la voz sigue siendo el canal donde ocurren muchas interacciones críticas. Por eso creemos que el reto ya no es solo grabar conversaciones, sino convertirlas en evidencia regulatoria, fuente de insights y herramienta de mejora continua para negocio y experiencia de cliente.

Además, estamos apostando fuertemente por la integración de inteligencia artificial aplicada a casos de uso reales: generación automática de resúmenes, análisis de calidad, detección de riesgos conversacionales, autenticación biométrica por voz y agentes inteligentes capaces de automatizar procesos sin perder naturalidad en la interacción. Una parte importante de nuestra estrategia es la integración con plataformas como Microsoft Teams, donde muchas organizaciones están trasladando conversaciones sensibles que también requieren cumplimiento, trazabilidad y custodia certificada, especialmente en el sector de recobros.

En definitiva, nuestra visión es clara: la voz ya no debe entenderse únicamente como un canal de atención, sino como una capa estratégica de confianza, inteligencia y eficiencia para las organizaciones.

Manuela Vázquez: En lo que respecta a los agentes inteligentes de voz con los que trabaja Recordia, ¿qué elementos reúnen para convertirse en una solución de éxito?

Iván Milans del Bosch: El primer elemento es que no son simples bots de voz con un guion cerrado. Nuestros agentes inteligentes están diseñados para conversar, entender la intención del interlocutor, gestionar objeciones y actuar dentro de unas reglas de negocio definidas.

La clave está en combinar inteligencia conversacional con control operativo. Un agente de IA puede ser muy avanzado técnicamente, pero si no respeta los límites comerciales, legales y reputacionales de la empresa, no sirve para un entorno real. Por eso trabajamos mucho en la definición del caso de uso, los flujos de conversación, los criterios de escalado, la integración con CRM y la medición de KPIs.

Otro elemento fundamental es la capacidad de adaptación. En un proyecto real aparecen diferentes acentos, formas de responder, idiomas, monedas, normativas locales y situaciones personales muy distintas. El éxito está en que el agente pueda operar en ese contexto sin perder consistencia ni control.

Y, por último, está la medición. Estos proyectos tienen que demostrar impacto: contactabilidad, recuperación, coste por gestión, satisfacción, tiempos, escalabilidad. Si no se puede medir, no se puede optimizar.

Manuela Vázquez: Creo que habéis implementado recientemente uno de estos agentes inteligentes de voz para la recuperación de deuda, ¿qué KPIs principales se mejoraron y en qué porcentaje?

Iván Milans del Bosch: Sí, recientemente hemos trabajado en un caso de éxito con una compañía internacional del sector educativo online, con operaciones en LATAM y un volumen importante de clientes con facturación recurrente.

El proyecto se centró en automatizar parte del proceso de recuperación de deuda temprana. Los resultados fueron muy significativos. La tasa de recobro pasó de un 7,5% a un 37,68%. La tasa de contactabilidad aumentó un 50%. También se produjo una mejora en la satisfacción del cliente, que pasó del 40% al 65%, y el ticket medio recobrado aumentó un 23%.

Para nosotros, lo relevante no es solo que mejorasen los indicadores, sino que se consiguió en un entorno real, con integración con telefonía, ERP y CRM, y con una operación diseñada para escalar después a otros países de LATAM.

Manuela Vázquez: ¿De qué parte de la gestión de deuda se encarga el agente de IA en este caso concreto?

Iván Milans del Bosch: En este caso concreto, el agente se encarga principalmente del primer nivel de recobro, especialmente en deuda temprana. Es decir, gestiona contactos iniciales, explica la situación, valida la disposición del cliente, clasifica objeciones, propone alternativas dentro de las reglas comerciales definidas y busca cerrar un acuerdo o compromiso de pago.

No se trata simplemente de llamar y recordar una deuda. El agente sigue una negociación estructurada, interpreta las respuestas del usuario y aplica unas reglas de insistencia y desbloqueo progresivo de descuentos, siempre dentro de los límites definidos por el cliente.

Además, registra automáticamente la información relevante en el CRM, lo que permite que el equipo humano tenga trazabilidad completa y pueda intervenir cuando el caso lo requiera. Esto libera al equipo de una parte muy repetitiva y de alto volumen, permitiéndole centrarse en casos más complejos, sensibles o de mayor valor.

Manuela Vázquez: ¿Cómo se llevó a cabo la implantación de este caso concreto?, ¿qué pasos seguisteis antes de la implantación para conseguir los resultados esperados?

Iván Milans del Bosch: La implantación se abordó de forma progresiva, no como un despliegue masivo desde el primer día. Primero trabajamos con el cliente para entender el proceso real de recobro: tipología de deuda, perfiles de usuarios, reglas comerciales, objeciones habituales, criterios de escalado, tono de comunicación y límites de negociación.

Después se diseñó el flujo conversacional y se configuró el agente para operar alineado con esas reglas. En recobro, esto es especialmente importante, porque no puedes permitir improvisaciones ni mensajes inconsistentes. El discurso debe ser claro, respetuoso, homogéneo y conforme a las políticas del cliente.

La validación inicial se hizo en México, con una campaña real de 2.000 deudores durante un mes. El objetivo era medir impacto real en contactabilidad y recuperación antes de escalar. Durante esa fase también se integró la solución con los sistemas existentes del cliente.

Una vez validado el modelo, el proyecto se expandió a más regiones de LATAM, incorporando los retos propios de una operación regional: múltiples países, distintos acentos, operación multidioma, negociación en diferentes monedas y adaptación a particularidades locales.

Manuela Vázquez: ¿Cómo está preparado este agente de IA para trabajar en unión con un agente humano y no presentar demasiados problemas a la hora de integrarse con otras tecnologías del contact center?

Iván Milans del Bosch: El agente está pensado para integrarse dentro de la operación existente, no para funcionar como una isla. En este caso, se conectó con la telefonía, el ERP y el CRM del cliente, de forma que cada interacción quedaba registrada y podía alimentar el proceso operativo posterior.

La colaboración con el agente humano se basa en una lógica muy clara: el agente inteligente gestiona volumen, repetición y primera interacción; y el agente humano interviene cuando hay complejidad, excepciones, sensibilidad o necesidad de negociación avanzada.

Esto permite una operación híbrida mucho más eficiente. El agente de IA no compite con el equipo humano, sino que le descarga de tareas repetitivas y le entrega información más estructurada: motivo de impago, objeción detectada, compromiso adquirido, estado de la conversación y próximos pasos.

Desde el punto de vista tecnológico, la integración es clave. Si el agente conversa, pero no actualiza el CRM, no escala, si no respeta las reglas comerciales, genera riesgo. Y si no deja trazabilidad, no aporta control. Por eso nuestra aproximación combina conversación, automatización, integración y analítica desde el inicio del proyecto.

Manuela Vázquez: ¿Cuáles son las barreras principales a las que se enfrentan este tipo de agentes inteligentes en las empresas a la hora de aplicarse a determinados casos de uso?

Iván Milans del Bosch: La primera barrera suele ser pensar que un agente inteligente es solo una tecnología. En realidad, es un proyecto de transformación operativa. Para que funcione, hay que conocer muy bien el proceso, los datos disponibles, las reglas de negocio, los sistemas implicados y los puntos donde debe intervenir una persona.

La segunda barrera es la confianza. Muchas empresas se preguntan si el agente va a hablar correctamente, si va a cumplir las políticas internas, si cumplirá con las normativas internacionales, si sabrá gestionar objeciones o si puede afectar a la experiencia del cliente. Esa preocupación es legítima. Por eso con nuestros Agentes Inteligentes defendemos modelos controlados, medibles, con despliegues progresivos y que cumplan con las regulaciones internacionales como la AI Act.

También hay barreras de integración. En muchos contact centers conviven CRM, ERP, plataformas de telefonía, herramientas de reporting y procesos manuales. Si el agente no se integra bien con ese ecosistema, el valor se queda a medias.

Y, por último, está la elección del caso de uso. No todos los procesos deben automatizarse de la misma manera. Los casos más adecuados son aquellos con alto volumen, reglas claras, impacto económico medible y posibilidad de escalar. El recobro temprano es un buen ejemplo: hay volumen, hay repetición, hay necesidad de consistencia y hay KPIs muy claros para demostrar resultados.