En el nuevo episodio de Digital Talks by t2ó ONE, el podcast donde se analiza la transformación digital de los negocios desde múltiples perspectivas, se profundiza en cómo la Inteligencia Artificial está transformando los call centers al optimizar procesos, reducir tiempos de espera y automatizar tareas repetitivas, permitiendo que los agentes se enfoquen en interacciones más complejas. Aunque persisten desafíos como la integración tecnológica y el equilibrio entre eficiencia y empatía humana, soluciones como asistentes virtuales avanzados y análisis predictivo están impulsando el futuro del sector.
En esta ocasión, el protagonista de la charla es Fernando Asenjo, Co-Leader de Soluciones de IA Generativa en Allianz Technology. Fernando lidera proyectos globales centrados en inteligencia artificial conversacional y generativa, con un enfoque claro en hacer más eficientes los contact centers. Apasionado por la tecnología y su impacto en los negocios, Fernando se define como un “traductor” entre las necesidades del negocio y las soluciones tecnológicas, un perfil esencial en tiempos donde la transformación digital exige más que nunca una mirada estratégica e integradora. Además de su rol en la industria, es docente en escuelas de negocio y empresas, donde comparte su experiencia para ayudar a profesionales y organizaciones a maximizar el valor de las tecnologías emergentes.
Durante la conversación con Esther Checa, Global Head of Innovation en t2ó ONE, Fernando desgrana las distintas etapas que ha atravesado la adopción de la inteligencia artificial en los contact centers, como una palanca clave de valor, no sólo para mejorar procesos, sino para rediseñar por completo la experiencia del cliente.
De la automatización básica a la IA generativa: una evolución en tres etapas
Fernando explica que la implementación de la inteligencia artificial en los contact centers no es nueva, pero sí ha evolucionado de forma significativa en los últimos años. «En un inicio, trabajábamos con sistemas automatizados muy básicos: respuestas grabadas, menús numéricos, y chatbots con árboles de decisión muy limitados», señala. Esta primera etapa, aunque útil, no ofrecía una experiencia fluida al usuario. De hecho, como comenta, en muchos estudios del sector Retail, los chatbots solían estar mal valorados por los consumidores.
Con la llegada del procesamiento de lenguaje natural (PLN) y el machine learning, se abre una segunda etapa mucho más sofisticada. Aquí aparecen los primeros voicebots con capacidad de mantener diálogos abiertos, más humanos. «Este avance nos permitió automatizar tareas más complejas, como la autenticación de usuarios o la gestión de incidencias fuera del horario de oficina, y con ello, liberar tiempo a los agentes humanos para que pudieran centrarse en funciones de mayor valor», afirma Asenjo.
Sin embargo, el gran salto llega con la irrupción de la inteligencia artificial generativa. «Si antes los asistentes seguían flujos de conversación predefinidos, ahora son capaces de generar respuestas en tiempo real, aprender del contexto, recordar interacciones previas y adaptar el tono al usuario. Esto permite alcanzar un nivel de hiperpersonalización que antes era impensable», explica.
Hacia una experiencia de cliente realmente personalizada
Uno de los puntos más interesantes del episodio es cómo Fernando expone el valor real de la personalización habilitada por la IA generativa. «Hoy una IA puede dirigirse al cliente por su nombre, recordar lo que habló con él la semana pasada y ajustar su tono en función del contexto. Todo esto en tiempo real, consultando datos del CRM y recomendando productos o servicios alineados con su historial de comportamiento», asegura.
La personalización va más allá de las recomendaciones. En algunos casos, se está rediseñando por completo la forma en la que los agentes trabajan. «En muchas visitas recientes a contact centers he visto cómo se están actualizando los front ends que usan los agentes para integrar IA generativa. Antes necesitaban abrir múltiples pantallas para manejar una conversación; ahora, con la ayuda de la IA, acceden a toda la información relevante desde una sola interfaz», comenta.
Esto no sólo mejora la eficiencia interna, sino que se traduce directamente en una atención más ágil, coherente y satisfactoria para el cliente.
¿Qué se puede automatizar realmente? ¿Y qué sigue siendo terreno humano?
Llegados a este punto, Esther plantea una cuestión clave: ¿qué tareas pueden automatizarse totalmente mediante IA y cuáles requieren aún intervención humana? Fernando lo describe como un edificio de varios pisos:
- Primer piso: Automatización de tareas básicas y repetitivas, como la clasificación de llamadas o respuestas a preguntas frecuentes.
- Segundo piso: Procesos algo más elaborados como la autenticación del cliente. “Esto ahorra muchísimo tiempo al agente, que puede centrarse en tareas más importantes”, apunta.
- Tercer piso: Acciones transaccionales más complejas, como la gestión de pagos, altas de productos o bots proactivos que lanzan acciones al final del funnel.
- La azotea: Casos avanzados donde la IA generativa entra en juego. Por ejemplo, bots que generan resúmenes automáticos de las llamadas para ser enviados al cliente, reduciendo considerablemente el trabajo de documentación de los agentes.
Pero Fernando es claro: “Antes de subir a la azotea, hay que construir bien los cimientos. No podemos pretender lanzar proyectos de IA generativa sin tener resuelto lo básico”.
Retos y oportunidades: los contact centers del futuro
La conversación cierra con una reflexión sobre el futuro. La previsión de Gartner, que estima que el 75% de las interacciones en contact centers serán gestionadas por IA en 2025, es ambiciosa, pero no imposible. La clave, según Fernando, está en avanzar con realismo: «La automatización debe ir acompañada de una estrategia clara, madurez tecnológica y una buena gestión del cambio».
El impacto de la IA no se limita al ámbito de los contact centers. Está transformando también el marketing personalizado, la gestión de stock en tienda, la predicción de demanda o la optimización de campañas omnicanal. Todo ello configura un nuevo panorama, donde los datos no sólo se analizan, sino que se utilizan en tiempo real para tomar decisiones inteligentes.
