La inteligencia artificial ya ha entrado de lleno en la atención al cliente, pero el cambio no se mide solo por cuánto acelera una respuesta o cuánto recorta un coste. Está transformando a la vez la forma de atender, la calidad que percibe el usuario, las exigencias de la regulación y el peso que sigue teniendo una persona cuando la gestión se complica o deja de ser rutinaria.La principal oportunidad está en pasar de una atención puramente reactiva a otra capaz de anticipar necesidades, detectar incidencias antes de que escalen y ordenar mejor la respuesta en cada momento. Ese giro puede recortar contactos innecesarios, elevar la resolución en la primera interacción y dar una experiencia más consistente, señala Beltrán García-Durán, managing director de Accenture Song.Juan Agustín Fraile Nieto, director del máster universitario de inteligencia artificial de la Universidad Alfonso X el Sabio, explica que los nuevos chatbots pueden entender y generar lenguaje de una forma mucho más cercana a cómo habla un usuario. McKinsey, en un artículo de marzo de 2025, situaba entre el 50% y el 60% las interacciones que seguían siendo transaccionales, un volumen que todavía deja mucho espacio para automatizar tareas simples dentro del servicio.Noticia relacionada general No No Especial Infraestructuras La infraestructura invisible: el negocio físico que sostiene la economía digital Laura SánchezEn la operación diaria, Aurelio García de Sola, sales director de Concentrix Spain, indica que la IA permite absorber más volumen, clasificar interacciones, priorizar casos y reducir tiempos cuando actúa como capa de soporte y orquestación. Integrar los datos en un único entorno operativo mejora la trazabilidad y acelera la resolución.Más allá del ahorroRelacionarse con estos sistemas no depende solo de que la tecnología funcione. El usuario tiene que sentir que sus datos están protegidos, que la respuesta es fiable y que la experiencia resuelve rápido y sin fricción. La herramienta tiene que servir para algo más que contestar, porque debe ser capaz de completar procesos y mantener siempre la opción de hablar con una persona, apunta Carlo Villegas, responsable de IA en Qaracter.Enrique Porta, socio de consumo y retail de KPMG en España, advierte de que la IA puede abrir otros problemas cuando se apoya en datos débiles o funciona con poca supervisión. Ahí aparecen riesgos de sesgos, de experiencias inconsistentes entre clientes y de una pérdida de control en recorridos donde la empresa deja de entender cómo se toman ciertas decisiones. Una atención inexacta o poco empática, remarca, puede erosionar el vínculo con la marca.El 52% de los consumidores había dejado de usar o comprar a una marca por una mala experiencia, según PwC y Oracle en un texto publicado a finales del año pasado. Ese dato ayuda a medir el coste real que puede tener está situación para la marca.Muchas compañías siguen trabajando con sistemas heredados y con datos repartidos en varios entornos, lo que dificulta que la IA tenga una visión completa del cliente. Oscar Vergé, chief AI deployment officer de Konecta, comenta que por eso la implantación exige bastante más que activar una herramienta. Obliga a unificar información, rediseñar procesos, formar equipos y dejar claro cuándo el usuario habla con una máquina y cuándo puede escalar a un agente humano.52% Lo que se pierde Es el porcentaje de consumidores que deja de usar o comprar una marca por una mala experiencia en la atención, según PwC y OracleCuando la gestión deja de ser rutinaria, el margen de la automatización se estrecha mucho. Ahí siguen pesando las excepciones, los conflictos, las reclamaciones relevantes, las decisiones sensibles o las situaciones de vulnerabilidad. En esos casos, la IA puede aportar contexto y datos para ordenar la gestión, pero la decisión final debe quedar en manos de una persona, sostiene Carla Taboada, directora corporativa de operaciones en Mapfre. En un entorno más automatizado, añade, esa atención humana gana peso en los momentos en los que la cercanía marca la diferencia.El margen se estrechaEl margen para automatizar ya no lo fijan solo las empresas. La Ley 10/2025 exige atención personalizada, trazabilidad de las interacciones y plazos de respuesta más estrictos. En ese contexto, la atención tiene que poder escalar a una persona cuando hay reclamaciones, incidencias complejas, vulnerabilidad o decisiones sensibles, sostiene García de Sola, de Concentrix Spain.Llevar esa lógica al terreno operativo obliga a dejar rastro de qué pregunta el cliente, qué responde la IA, cuánto tarda la gestión y cómo se mide la calidad de la respuesta. En los sistemas más avanzados sigue habiendo, explica Villegas, de Qaracter, ambigüedad sobre cómo cumplir todo eso en la práctica sin frenar la innovación. La atención tenderá a integrarse en entornos conversacionales en los que el usuario plantee una necesidad y el sistema organice la resolución de principio a fin. El giro afecta al canal y al tipo de interacción y desplaza el recorrido desde la navegación por opciones hacia una lógica basada en intenciones, un salto que exige integrar sistemas y rediseñar procesos para que la respuesta no se rompa, señala García-Durán, de Accenture Song.El agente cambia de sitioLa transformación no apunta a la desaparición del agente. La automatización absorbe tareas repetitivas y desplaza el valor hacia funciones en las que pesan más el criterio y la empatía, mientras el empleo evoluciona hacia un modelo en el que la tecnología y el factor humano trabajan juntos, explica Fraile Nieto, de la Universidad Alfonso X el Sabio.Dentro de la operación, ese desplazamiento ya empieza a tomar forma en trabajos más centrados en interacciones complejas, empáticas y de alto impacto. Las herramientas de IA pasan a sugerir respuestas, automatizar procesos y localizar información en tiempo real y, comenta Vergé, de Konecta, con ellas aparecen perfiles encargados de supervisar entornos híbridos y coordinar el trabajo entre personas y sistemas.Hidalgo, director de inteligencia artificial de Adigital, sostiene que las regiones más expuestas a servicios externalizados no tienen por qué salir perjudicadas si trabajan desde ahora en recualificación y en capacidades como la supervisión de sistemas, la resolución de casos complejos, el análisis de datos o el diseño de experiencias de cliente.La integración de la IA exige una base robusta de datos, una gobernanza sólida, un diseño centrado en las personas y una supervisión adecuada, porque tiene que apoyarse en la experiencia y el talento de la organización, remarca Porta, de KPMG en España.Cuanto más peso gana la automatización, más visible puede hacerse el valor diferencial de la atención humana. La cercanía, la calidad, la empatía y la confianza siguen siendo decisivas para construir relaciones más sólidas y duraderas con el cliente, sobre todo en los momentos clave del recorrido, sostiene Taboada, de Mapfre. La inteligencia artificial ya ha entrado de lleno en la atención al cliente, pero el cambio no se mide solo por cuánto acelera una respuesta o cuánto recorta un coste. Está transformando a la vez la forma de atender, la calidad que percibe el usuario, las exigencias de la regulación y el peso que sigue teniendo una persona cuando la gestión se complica o deja de ser rutinaria.La principal oportunidad está en pasar de una atención puramente reactiva a otra capaz de anticipar necesidades, detectar incidencias antes de que escalen y ordenar mejor la respuesta en cada momento. Ese giro puede recortar contactos innecesarios, elevar la resolución en la primera interacción y dar una experiencia más consistente, señala Beltrán García-Durán, managing director de Accenture Song.Juan Agustín Fraile Nieto, director del máster universitario de inteligencia artificial de la Universidad Alfonso X el Sabio, explica que los nuevos chatbots pueden entender y generar lenguaje de una forma mucho más cercana a cómo habla un usuario. McKinsey, en un artículo de marzo de 2025, situaba entre el 50% y el 60% las interacciones que seguían siendo transaccionales, un volumen que todavía deja mucho espacio para automatizar tareas simples dentro del servicio.Noticia relacionada general No No Especial Infraestructuras La infraestructura invisible: el negocio físico que sostiene la economía digital Laura SánchezEn la operación diaria, Aurelio García de Sola, sales director de Concentrix Spain, indica que la IA permite absorber más volumen, clasificar interacciones, priorizar casos y reducir tiempos cuando actúa como capa de soporte y orquestación. Integrar los datos en un único entorno operativo mejora la trazabilidad y acelera la resolución.Más allá del ahorroRelacionarse con estos sistemas no depende solo de que la tecnología funcione. El usuario tiene que sentir que sus datos están protegidos, que la respuesta es fiable y que la experiencia resuelve rápido y sin fricción. La herramienta tiene que servir para algo más que contestar, porque debe ser capaz de completar procesos y mantener siempre la opción de hablar con una persona, apunta Carlo Villegas, responsable de IA en Qaracter.Enrique Porta, socio de consumo y retail de KPMG en España, advierte de que la IA puede abrir otros problemas cuando se apoya en datos débiles o funciona con poca supervisión. Ahí aparecen riesgos de sesgos, de experiencias inconsistentes entre clientes y de una pérdida de control en recorridos donde la empresa deja de entender cómo se toman ciertas decisiones. Una atención inexacta o poco empática, remarca, puede erosionar el vínculo con la marca.El 52% de los consumidores había dejado de usar o comprar a una marca por una mala experiencia, según PwC y Oracle en un texto publicado a finales del año pasado. Ese dato ayuda a medir el coste real que puede tener está situación para la marca.Muchas compañías siguen trabajando con sistemas heredados y con datos repartidos en varios entornos, lo que dificulta que la IA tenga una visión completa del cliente. Oscar Vergé, chief AI deployment officer de Konecta, comenta que por eso la implantación exige bastante más que activar una herramienta. Obliga a unificar información, rediseñar procesos, formar equipos y dejar claro cuándo el usuario habla con una máquina y cuándo puede escalar a un agente humano.52% Lo que se pierde Es el porcentaje de consumidores que deja de usar o comprar una marca por una mala experiencia en la atención, según PwC y OracleCuando la gestión deja de ser rutinaria, el margen de la automatización se estrecha mucho. Ahí siguen pesando las excepciones, los conflictos, las reclamaciones relevantes, las decisiones sensibles o las situaciones de vulnerabilidad. En esos casos, la IA puede aportar contexto y datos para ordenar la gestión, pero la decisión final debe quedar en manos de una persona, sostiene Carla Taboada, directora corporativa de operaciones en Mapfre. En un entorno más automatizado, añade, esa atención humana gana peso en los momentos en los que la cercanía marca la diferencia.El margen se estrechaEl margen para automatizar ya no lo fijan solo las empresas. La Ley 10/2025 exige atención personalizada, trazabilidad de las interacciones y plazos de respuesta más estrictos. En ese contexto, la atención tiene que poder escalar a una persona cuando hay reclamaciones, incidencias complejas, vulnerabilidad o decisiones sensibles, sostiene García de Sola, de Concentrix Spain.Llevar esa lógica al terreno operativo obliga a dejar rastro de qué pregunta el cliente, qué responde la IA, cuánto tarda la gestión y cómo se mide la calidad de la respuesta. En los sistemas más avanzados sigue habiendo, explica Villegas, de Qaracter, ambigüedad sobre cómo cumplir todo eso en la práctica sin frenar la innovación. La atención tenderá a integrarse en entornos conversacionales en los que el usuario plantee una necesidad y el sistema organice la resolución de principio a fin. El giro afecta al canal y al tipo de interacción y desplaza el recorrido desde la navegación por opciones hacia una lógica basada en intenciones, un salto que exige integrar sistemas y rediseñar procesos para que la respuesta no se rompa, señala García-Durán, de Accenture Song.El agente cambia de sitioLa transformación no apunta a la desaparición del agente. La automatización absorbe tareas repetitivas y desplaza el valor hacia funciones en las que pesan más el criterio y la empatía, mientras el empleo evoluciona hacia un modelo en el que la tecnología y el factor humano trabajan juntos, explica Fraile Nieto, de la Universidad Alfonso X el Sabio.Dentro de la operación, ese desplazamiento ya empieza a tomar forma en trabajos más centrados en interacciones complejas, empáticas y de alto impacto. Las herramientas de IA pasan a sugerir respuestas, automatizar procesos y localizar información en tiempo real y, comenta Vergé, de Konecta, con ellas aparecen perfiles encargados de supervisar entornos híbridos y coordinar el trabajo entre personas y sistemas.Hidalgo, director de inteligencia artificial de Adigital, sostiene que las regiones más expuestas a servicios externalizados no tienen por qué salir perjudicadas si trabajan desde ahora en recualificación y en capacidades como la supervisión de sistemas, la resolución de casos complejos, el análisis de datos o el diseño de experiencias de cliente.La integración de la IA exige una base robusta de datos, una gobernanza sólida, un diseño centrado en las personas y una supervisión adecuada, porque tiene que apoyarse en la experiencia y el talento de la organización, remarca Porta, de KPMG en España.Cuanto más peso gana la automatización, más visible puede hacerse el valor diferencial de la atención humana. La cercanía, la calidad, la empatía y la confianza siguen siendo decisivas para construir relaciones más sólidas y duraderas con el cliente, sobre todo en los momentos clave del recorrido, sostiene Taboada, de Mapfre.
La inteligencia artificial ya ha entrado de lleno en la atención al cliente, pero el cambio no se mide solo por cuánto acelera una respuesta o cuánto recorta un coste. Está transformando a la vez la forma de atender, la calidad que percibe el … usuario, las exigencias de la regulación y el peso que sigue teniendo una persona cuando la gestión se complica o deja de ser rutinaria.
La principal oportunidad está en pasar de una atención puramente reactiva a otra capaz de anticipar necesidades, detectar incidencias antes de que escalen y ordenar mejor la respuesta en cada momento. Ese giro puede recortar contactos innecesarios, elevar la resolución en la primera interacción y dar una experiencia más consistente, señala Beltrán García-Durán, managing director de Accenture Song.
Juan Agustín Fraile Nieto, director del máster universitario de inteligencia artificial de la Universidad Alfonso X el Sabio, explica que los nuevos chatbots pueden entender y generar lenguaje de una forma mucho más cercana a cómo habla un usuario. McKinsey, en un artículo de marzo de 2025, situaba entre el 50% y el 60% las interacciones que seguían siendo transaccionales, un volumen que todavía deja mucho espacio para automatizar tareas simples dentro del servicio.
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Especial Infraestructuras
Laura Sánchez
En la operación diaria, Aurelio García de Sola, sales director de Concentrix Spain, indica que la IA permite absorber más volumen, clasificar interacciones, priorizar casos y reducir tiempos cuando actúa como capa de soporte y orquestación. Integrar los datos en un único entorno operativo mejora la trazabilidad y acelera la resolución.
Más allá del ahorro
Relacionarse con estos sistemas no depende solo de que la tecnología funcione. El usuario tiene que sentir que sus datos están protegidos, que la respuesta es fiable y que la experiencia resuelve rápido y sin fricción. La herramienta tiene que servir para algo más que contestar, porque debe ser capaz de completar procesos y mantener siempre la opción de hablar con una persona, apunta Carlo Villegas, responsable de IA en Qaracter.
Enrique Porta, socio de consumo y retail de KPMG en España, advierte de que la IA puede abrir otros problemas cuando se apoya en datos débiles o funciona con poca supervisión. Ahí aparecen riesgos de sesgos, de experiencias inconsistentes entre clientes y de una pérdida de control en recorridos donde la empresa deja de entender cómo se toman ciertas decisiones. Una atención inexacta o poco empática, remarca, puede erosionar el vínculo con la marca.
El 52% de los consumidores había dejado de usar o comprar a una marca por una mala experiencia, según PwC y Oracle en un texto publicado a finales del año pasado. Ese dato ayuda a medir el coste real que puede tener está situación para la marca.
Muchas compañías siguen trabajando con sistemas heredados y con datos repartidos en varios entornos, lo que dificulta que la IA tenga una visión completa del cliente. Oscar Vergé, chief AI deployment officer de Konecta, comenta que por eso la implantación exige bastante más que activar una herramienta. Obliga a unificar información, rediseñar procesos, formar equipos y dejar claro cuándo el usuario habla con una máquina y cuándo puede escalar a un agente humano.
52%
Lo que se pierde
Es el porcentaje de consumidores que deja de usar o comprar una marca por una mala experiencia en la atención, según PwC y Oracle
Cuando la gestión deja de ser rutinaria, el margen de la automatización se estrecha mucho. Ahí siguen pesando las excepciones, los conflictos, las reclamaciones relevantes, las decisiones sensibles o las situaciones de vulnerabilidad. En esos casos, la IA puede aportar contexto y datos para ordenar la gestión, pero la decisión final debe quedar en manos de una persona, sostiene Carla Taboada, directora corporativa de operaciones en Mapfre. En un entorno más automatizado, añade, esa atención humana gana peso en los momentos en los que la cercanía marca la diferencia.
El margen se estrecha
El margen para automatizar ya no lo fijan solo las empresas. La Ley 10/2025 exige atención personalizada, trazabilidad de las interacciones y plazos de respuesta más estrictos. En ese contexto, la atención tiene que poder escalar a una persona cuando hay reclamaciones, incidencias complejas, vulnerabilidad o decisiones sensibles, sostiene García de Sola, de Concentrix Spain.
Llevar esa lógica al terreno operativo obliga a dejar rastro de qué pregunta el cliente, qué responde la IA, cuánto tarda la gestión y cómo se mide la calidad de la respuesta. En los sistemas más avanzados sigue habiendo, explica Villegas, de Qaracter, ambigüedad sobre cómo cumplir todo eso en la práctica sin frenar la innovación. La atención tenderá a integrarse en entornos conversacionales en los que el usuario plantee una necesidad y el sistema organice la resolución de principio a fin. El giro afecta al canal y al tipo de interacción y desplaza el recorrido desde la navegación por opciones hacia una lógica basada en intenciones, un salto que exige integrar sistemas y rediseñar procesos para que la respuesta no se rompa, señala García-Durán, de Accenture Song.
El agente cambia de sitio
La transformación no apunta a la desaparición del agente. La automatización absorbe tareas repetitivas y desplaza el valor hacia funciones en las que pesan más el criterio y la empatía, mientras el empleo evoluciona hacia un modelo en el que la tecnología y el factor humano trabajan juntos, explica Fraile Nieto, de la Universidad Alfonso X el Sabio.
Dentro de la operación, ese desplazamiento ya empieza a tomar forma en trabajos más centrados en interacciones complejas, empáticas y de alto impacto. Las herramientas de IA pasan a sugerir respuestas, automatizar procesos y localizar información en tiempo real y, comenta Vergé, de Konecta, con ellas aparecen perfiles encargados de supervisar entornos híbridos y coordinar el trabajo entre personas y sistemas.
Hidalgo, director de inteligencia artificial de Adigital, sostiene que las regiones más expuestas a servicios externalizados no tienen por qué salir perjudicadas si trabajan desde ahora en recualificación y en capacidades como la supervisión de sistemas, la resolución de casos complejos, el análisis de datos o el diseño de experiencias de cliente.
La integración de la IA exige una base robusta de datos, una gobernanza sólida, un diseño centrado en las personas y una supervisión adecuada, porque tiene que apoyarse en la experiencia y el talento de la organización, remarca Porta, de KPMG en España.
Cuanto más peso gana la automatización, más visible puede hacerse el valor diferencial de la atención humana. La cercanía, la calidad, la empatía y la confianza siguen siendo decisivas para construir relaciones más sólidas y duraderas con el cliente, sobre todo en los momentos clave del recorrido, sostiene Taboada, de Mapfre.
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