La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una pieza central de la narrativa corporativa sobre la experiencia del cliente (CX, por sus siglas en inglés). En teoría, ofrece la promesa de interacciones más rápidas, personalizadas y eficientes; en la práctica, los resultados son mucho menos concluyentes.
Según un informe elaborado por Longitude, filial del Financial Times, para Verizon, basado en encuestas a 5.000 consumidores y 500 ejecutivos en siete países, las empresas aseguran estar viendo beneficios claros. El 72 por ciento de los directivos afirma que sus métricas de CX han mejorado en los últimos dos años y un 52 por ciento atribuye ese progreso directamente a la IA. De igual manera, dos tercios reconocen avances en lealtad de clientes y un 60 por ciento señala a la tecnología como factor clave.
Sin embargo, la percepción de los consumidores dista de ser tan entusiasta. Apenas el 60 por ciento declara estar satisfecho con interacciones automatizadas, frente a un contundente 88 por ciento que prefiere la mediación humana, dice el informe. En otras palabras, el optimismo de la cúpula empresarial se fundamenta más en expectativas y métricas internas que en un cambio perceptible para quienes, en última instancia, deberían ser los beneficiarios de esta transformación: los clientes.
La personalización es quizás el terreno donde esta brecha se vuelve más evidente. El informe muestra que el 71 por ciento de las empresas ya utiliza la IA para afinar ofertas y contenidos, y el 44 por ciento asegura haber obtenido beneficios concretos. No obstante, desde el lado del consumidor, los resultados son decepcionantes ya que más usuarios dicen que la personalización deterioró su experiencia —30 por ciento— que los que percibieron mejoras —26 por ciento—. La mayoría, un 44 por ciento, no notó ningún cambio.
El principal obstáculo para avanzar en este terreno son los datos. Dos tercios de los ejecutivos citan las restricciones de privacidad como un límite insalvable y casi la mitad reconoce deficiencias en la calidad de los datos que utilizan. Para operadores de telecomunicaciones, que se encuentran entre los mayores custodios de datos sensibles, este dilema es particularmente agudo porque mejorar la personalización implica inevitablemente un debate sobre privacidad, seguridad y confianza.
Los casos de uso más extendidos se concentran en atención al cliente y análisis de datos. Según el estudio, el 75 por ciento de las empresas emplea la IA para reforzar el soporte, mientras un 69 por ciento la utiliza en procesos de recopilación y análisis de información. Los beneficios, al menos en el plano interno, son tangibles. Exelon, una utility estadounidense, utiliza la IA generativa (GenAI) para asistir a sus agentes en llamadas, ofreciendo información contextual en tiempo real y resúmenes automáticos. Esto, según su vicepresidente de experiencia de cliente, Morlon Bell-Izzard, libera a los agentes de tareas repetitivas y permite interacciones más fluidas.
En el sector asegurador, Prudential Financial asegura haber reducido en un 75 por ciento el tiempo que antes dedicaba a preparar borradores de contenido o a sintetizar estudios de clientes, procesos que pasaron de tres semanas a tres minutos. Estas cifras ilustran la magnitud del salto productivo que la tecnología puede aportar a las organizaciones.
Sin embargo, los consumidores no comparten el entusiasmo. La principal fuente de frustración, citada por el 47 por ciento, es la imposibilidad de acceder a un humano cuando la situación lo requiere. Esta queja es reconocida por las propias compañías, lo que refleja que, aun conscientes del problema, no logran resolverlo.
Sherman, fundadora de Doing CX Right, destaca otro punto de fricción: la incoherencia entre los canales. Con frecuencia, un chatbot recopila información inicial, pero al transferir la llamada a un agente humano el cliente debe repetirla, revelando una integración deficiente entre los sistemas de IA y el servicio humano. Esta fragmentación genera desconfianza y erosiona la paciencia del cliente.
La tecnología tampoco escapa a limitaciones técnicas. Chatbots lentos o con lenguaje torpe multiplican la frustración, algo que, según John Aylward, exdirector de marketing de grandes cadenas minoristas, deriva de la baja calidad en la implementación de estas soluciones. Donde la IA funciona bien, los consumidores piden más, pero “son muy pocas las marcas que logran hacerlo bien”, admite. La evolución hacia sistemas de voz asistidos por IA, con procesamiento de lenguaje natural y analítica en tiempo real, podría mitigar parte de estas deficiencias y acercar la experiencia a lo que los usuarios esperan.
Más allá de la interacción puntual, el desafío de fondo para las compañías es de naturaleza estructural. El 46 por ciento de los ejecutivos identifica la baja calidad de los datos como un freno crítico, mientras el 41 por ciento prioriza la contratación de expertos en IA y un 30 por ciento la formación de su plantilla actual.
La escasez de competencias especializadas se ha vuelto un problema estratégico y el auge de la GenAI ha elevado el listón de complejidad en el manejo de herramientas, forzando a las organizaciones a rediseñar sus programas de capacitación. En este punto, operadores de telecomunicaciones enfrentan un doble reto que son adaptar a su personal interno y, al mismo tiempo, apoyar a sus clientes empresariales en la adopción de soluciones de IA para sus propios procesos.
El informe también subraya una cuestión metodológica de primer orden: que no es otro que medir el verdadero impacto de la IA. Más de la mitad de las empresas encuestadas admite que simplemente ha adaptado métricas existentes de CX para intentar capturar la contribución de la tecnología, mientras un tercio reconoce que necesita crear indicadores nuevos.
La consecuencia es que gran parte de los supuestos beneficios descansan sobre percepciones subjetivas y proxies poco precisos, como la reducción en los tiempos de gestión de llamadas. Para un sector intensivo en capital como las telecomunicaciones, donde justificar las inversiones requiere métricas sólidas de retorno, esta ambigüedad puede convertirse en un obstáculo para la toma de decisiones.
El debate sobre la sustitución del factor humano es otro eje relevante. Apenas un 26 por ciento de los ejecutivos encuestados afirma que su compañía conservará siempre la participación humana en CX, pero la mayoría opta por un modelo híbrido. El 44 por ciento declara que sus inversiones se dividirán equitativamente entre mejoras impulsadas por IA y mejoras basadas en capital humano.
En retail, el sesgo hacia la automatización es mayor, con un 52 por ciento de directivos inclinados a priorizar la inversión tecnológica. En sectores como utilities, en cambio, predomina la convicción de que la empatía humana sigue siendo insustituible.
La conclusión del estudio es clara y las empresas están lejos de descifrar el código para que la IA revolucione la experiencia del cliente. Aunque los casos de uso se multiplican y los indicadores internos muestran progresos, la percepción del consumidor es más cautelosa y en ocasiones negativa.
Persisten las tensiones entre eficiencia y empatía, personalización y privacidad, automatización y confianza. Para los operadores de telecomunicaciones, que combinan una relación directa con millones de usuarios finales y un rol estratégico como proveedores de infraestructura digital, estas tensiones no son marginales ya que constituyen un campo de batalla competitivo.
El informe sugiere varias líneas de acción. Primero, facilitar la integración fluida entre humanos y máquinas, de modo que la IA complemente y no entorpezca la labor de los agentes. Segundo, explotar el poder predictivo de la IA para anticipar problemas antes de que se conviertan en reclamaciones, algo que ya aplican empresas como Exelon en el ámbito de las facturas energéticas. Tercero, apostar por la transparencia en el uso de datos para que los consumidores acepten una mayor personalización sin que ello erosione su confianza. Y, por último, desarrollar nuevas métricas que permitan cuantificar con rigor el retorno de estas inversiones.
En definitiva, la IA se perfila como un catalizador de eficiencia y productividad en la experiencia del cliente, pero no como un sustituto inmediato del componente humano. La próxima etapa dependerá de la capacidad de las organizaciones para gestionar esta convivencia entre automatización y empatía, tecnología y confianza.
Para las telecomunicaciones, un sector habituado a equilibrar inversiones masivas en red con la presión constante de fidelizar clientes, el reto será demostrar que la IA no solo optimiza procesos internos, sino que mejora de forma tangible la vida de los usuarios. Solo entonces podrá afirmarse que la promesa de la IA en CX ha pasado de la retórica a la realidad.
