¿Preparados para reimaginar la atención al cliente? La IA agéntica ya está aquí

 La IA agéntica está transformando la experiencia del cliente. Sus primeras aplicaciones ya muestran mejoras significativas en la rapidez del servicio, la calidad de las interacciones y la conexión emocional con la marca. 

Pero el camino hacia el éxito viene acompañado de retos. ¿Cómo puede asegurarse de que sus operaciones están preparadas? ¿Cuál es la mejor estrategia digital cuando la tecnología parece estar en constante cambio? ¿Y cómo se abordan los problemas normativos y de privacidad? A partir de ahora, nuestra nueva serie de blogs abordará estas y otras cuestiones y compartirá experiencias reales sobre el terreno. 

Te damos la bienvenida al mundo de la inteligencia artificial. 

Para muchos, la GenAI forma parte de la vida cotidiana. Soluciones como ChatGPT, Claude, Gemini y, más recientemente, DeepSeek están dando forma a la manera en que las personas trabajan e interactúan en línea. Ahora nos encontramos en los inicios de una nueva era de «IA agéntica». 

En esencia, un agente de IA es una entidad que opera en una «arquitectura cognitiva»: orquestación (instrucciones) con modelos y métodos (herramientas, entradas, contexto), permitiendo que las aplicaciones y soluciones aborden necesidades empresariales definidas (metas, objetivos). 

Los agentes de IA pueden ejecutar flujos de trabajo (desde simples y específicos hasta complejos o indefinidos) e impulsar la toma de decisiones de forma autónoma. Aprenden continuamente de las interacciones, los procesos y otros agentes, adaptando sus comportamientos en consecuencia. 

La IA agéntica es un nuevo paradigma importante para cualquier empresa que busque transformar o mejorar la atención al cliente con eficiencia y escalabilidad. Gartner predice que, en los próximos cuatro años, al menos el 15% de las decisiones laborales diarias serán tomadas de forma autónoma por agentes de IA, lo que supone un aumento significativo desde el casi 0% actual.

Sin embargo, cualquier empresa basada en la IA debe tener a las personas en su centro. Esto se debe a que, aunque la tecnología es enormemente potente, el éxito a largo plazo depende de la calidad de la experiencia de las personas. La IA agéntica no es una excepción. Un enfoque multiagente híbrido consiste en integrar a la perfección la inteligencia artificial y la humana para que los clientes obtengan lo mejor de ambos mundos. Los agentes de IA potencian a los agentes humanos, complementando su talento y adaptándose dinámicamente a las necesidades cambiantes de los clientes en línea con la marca.

En términos generales, ¿Qué aspecto tiene un enfoque multiagente híbrido en las operaciones con clientes?: 

1. La IA como asistente virtual de los agentes humanos de atención al cliente/experiencia. Los agentes humanos reciben asistencia en tiempo real y herramientas de toma de decisiones predictivas para mejorar su rendimiento y productividad. Como parte de un motor de experiencia inteligente, estas herramientas permiten mejorar y personalizar las experiencias de los clientes en todos los canales. Los potentes análisis conversacionales extraen nueva información procesable de cada interacción con el cliente que los agentes humanos pueden utilizar sin problemas para tomar decisiones e impulsar los resultados deseados e incluso pueden beneficiarse de una asistencia y formación personalizadas continuas. 
2. Agentes virtuales de servicio inteligente. Los agentes virtuales de voz y chat pueden integrarse totalmente para lograr una interacción multicanal con el cliente personalizada y sin fricciones. Las necesidades de los clientes pueden satisfacerse de forma rápida, fluida y eficiente, liberando tiempo de los agentes humanos. Para garantizar la calidad y las experiencias humanas, los mecanismos predefinidos garantizan la validación y revisión continuas de los resultados («humano como supervisor») y el reenrutamiento a un humano para gestionar decisiones específicas o escaladas («humano en el bucle»).
3. Automatización de procesos de back-office. La automatización inteligente optimiza las operaciones de atención al cliente y transforma las tareas administrativas. Se pueden automatizar flujos de trabajo específicos para aumentar la velocidad y la eficiencia, al tiempo que se reducen costes y se eliminan errores. Esto suele centrarse en capacidades y procesos muy específicos, lo que impulsa el auge de los agentes verticales de IA. 

Uno de los principales avances es la integración de aplicaciones de IA agéntica muy específicas y conscientes del contexto. Esto es posible gracias a los Small Language Models (SLM), descritos por HFS Research como modelos especializados diseñados para tareas específicas estrechamente definidas. Estos modelos pueden entrenarse y ajustarse a determinados ámbitos o retos contextuales, como la terminología especializada, la fluctuación de la demanda o la resolución de problemas complejos.

Una ventaja clave de los SLM es que pueden funcionar en entornos tecnológicos menos potentes, lo que permite una implantación más cercana a los clientes (por ejemplo, en dispositivos periféricos o servidores locales), donde la capacidad de respuesta y la eficiencia son fundamentales. Además, los SLM pueden ser mucho más rentables que otras soluciones de IA, lo que ayuda a reducir los costes de implantación de la IA, aunque la formación y la puesta a punto pueden requerir una inversión considerable.

Con una mejora continua basada en datos, un ecosistema multiagente híbrido impulsará mejoras continuas en el servicio y la satisfacción del cliente, además de velocidad, precisión y eficiencia operativas. 

Algunas soluciones incluso permiten a los equipos de negocio y operaciones configurar e implementar de forma independiente las experiencias de los clientes impulsadas por la IA. Esto puede reducir significativamente los costes y los plazos de implantación, al tiempo que sirve para democratizar las tecnologías de IA, ofreciendo a los propietarios de las empresas más claridad y control. 

Aunque muchas organizaciones aún se encuentran en las primeras fases de implantación de la IA agéntica, ya estamos observando resultados notables en las empresas con las que trabajamos, como por ejemplo: 

• Recortes significativos en el tiempo de puesta en marcha de los agentes y aumentos típicos de productividad de alrededor del 10%. 
• Agentes virtuales que gestionan el 50% de los pedidos minoristas con tasas de éxito superiores a las de los humanos 
• Transformación de la tramitación de reclamaciones, alcanzando comúnmente tiempos de gestión hasta un 30% más rápidos, una reducción de errores del 90%, un 49% de ahorro de costes en la recuperación de deudas, y la lista continúa. 

Sin embargo, aunque los beneficios de la IA agéntica son evidentes, existen retos que cualquier líder empresarial o tecnológico debe tener en cuenta: 

1. Fusionar a la perfección lo mejor de la tecnología y el talento humano.
2. Prepararse para las operaciones de nueva generación, formar a los empleados e integrar el nuevo modelo operativo.
3. Garantizar la preparación, disponibilidad y calidad del conocimiento y los datos de la organización.
4. Garantizar que todos los resultados de la IA estén alineados con el posicionamiento y el valor de la marca.
5. Impulsar el valor inicial al tiempo que se evoluciona, escala y adapta continuamente la IA.

Para abordar cada uno de estos retos, es crucial contar con una hoja de ruta  bien definida de IA centrada en el ser humano. A partir de aquí, una estrategia multiagente híbrida en evolución ofrecerá una ruta escalable y preparada para el futuro para cuidar de los clientes y mantener a la organización a la vanguardia de la revolución de la IA empresarial.

En nuestros próximos blogs, seguiremos explorando cómo convertir los principios centrados en el ser humano en acción, desbloqueando un valor aún mayor para su empresa. ¡Mantente al tanto!

-
Con la colaboración de Luigi Esposito, Head of AI Deployment for EMEA and English-Speaking Market (ESM), y Diana Catalina Velasquez, Head of AI Deployment for LATAM.