La experiencia del cliente (CX) está evolucionando no solo en función de los cambios constantes en las expectativas del cliente sino también de los límites operativos. La mayoría de las organizaciones se enfrenta al mismo desafío: aumentar la complejidad del servicio sin aumentar los recursos. Esto no será posible a menos que se produzcan cambios fundamentales en la forma en que se realiza el trabajo.

La inteligencia artificial (IA) es un elemento clave de ese cambio. Pero no toda la IA ofrece el mismo valor ni funciona con el mismo grado de eficiencia. Muchos sistemas actuales siguen una programación estricta y están enfocados en la automatización estática. Reducen las tareas manuales, pero a menudo son insuficientes en entornos dinámicos.

Para las empresas que buscan escalar el servicio personalizado sin que esto implique incrementar los costos, llega una nueva generación de IA para CX.

La IA agéntica pone ese próximo nivel de experiencia a su alcance. Incorpora sistemas que buscan alcanzar metas, tomar decisiones contextualizadas y adaptarse a las condiciones del mundo real, todo mientras se adhiere a los objetivos empresariales. Y si bien la verdadera autonomía sigue siendo poco común en los entornos de producción, los casos de uso semiautónomos pueden crear mejoras medibles en la CX.

Para capturar ese valor, las organizaciones deben comprender las posibilidades de la IA agéntica, sus requisitos y cómo comenzar a desarrollarla.

Asimile las características distintivas de la IA agéntica

Para que un sistema se considere como IA 100% agéntica, debe exhibir cinco atributos fundamentales:

  • Autonomía: puede actuar de forma independiente y no requiere instrucciones explícitas para cada situación.
  • Orientación hacia los objetivos: opera en función de un propósito y busca obtener resultados definidos, como resolver un problema o completar una transacción.
  • Adaptabilidad: se ajusta a nueva información en tiempo real, lo que le permite optimizar continuamente sus respuestas.
  • Memoria: aprende de las interacciones pasadas y aplica ese conocimiento a las actuales para mantener el contexto y la continuidad.
  • Razonamiento: puede evaluar las opciones, tomar decisiones y planificar los próximos pasos para alcanzar sus objetivos, especialmente en situaciones que no están predefinidas.

En conjunto, estas capacidades permiten que la IA vaya más allá de la automatización rutinaria y posibilitan una verdadera toma de decisiones. Mientras que los bots tradicionales se basan en árboles de decisiones o guiones fijos, los sistemas agénticos pueden razonar los problemas, identificar la intención y determinar la mejor acción siguiente, incluso cuando la interacción no sigue una ruta predecible.

Sin embargo, la mayoría de las aplicaciones reales de la IA agéntica funciona con autonomía parcial. Un agente virtual podría resolver un problema posterior a una compra o diagnosticar un error de la aplicación móvil. Puede actuar con flexibilidad para completar una tarea definida, pero las rutas de escalamiento y los límites de decisión mantienen al agente de IA dentro de los parámetros establecidos. Este enfoque híbrido de libertad estructurada dentro de zonas seguras permite a las empresas sacar partido a corto plazo de los beneficios de la IA agéntica sin exceder su tolerancia al riesgo.

¿Por qué no permitir que los agentes virtuales funcionen con total libertad? Pues porque un sistema de IA con total autonomía creativa, incluso para tareas aparentemente simples, podría ofrecer resultados no deseados.

Considere, por ejemplo, un banco importante que utiliza voicebots con IA agéntica para verificar la identidad de los clientes. Si la palabra de seguridad registrada es “Boston” pero el usuario dice “Massachusetts”, un agente IA podría interpretar erróneamente que la respuesta se acerca lo suficiente, lo que permitiría que un intruso acceda a la cuenta de un cliente. Y si piensa que esto significa que la IA agéntica no está preparada para el mundo real, recuerde que la autonomía de los agentes humanos tienen limitaciones por las mismas razones. Los agentes humanos están capacitados para saber que una contraseña debe coincidir al 100% y que, en caso contrario, deben denegar el acceso sin importar si la respuesta es “más o menos” correcta o si la persona que llama es encantadora.

Desde flujos programados hasta interacciones adaptativas

La automatización tradicional en la CX se diseñó en torno a la eficiencia: contener problemas simples, reducir el tiempo de atención y reducir el volumen de consultas. Pero la eficiencia por sí sola no se escala bien cuando las conversaciones se vuelven impredecibles. Los clientes modifican sus respuestas. Cambian de tema. Necesitan aclarar o cambiar algo que dijeron anteriormente.

Es aquí donde los bots basados en reglas suelen fallar. Cuando la respuesta no coincide con lo que se esperaba, la experiencia puede declinar y, a menudo, se deriva innecesariamente.

La IA agéntica aborda estas interacciones de otra manera. Puede tomar un flujo correctivo en medio del proceso, adaptarse a la nueva información de manera no lineal y avanzar hacia la resolución. Esto hace que las interacciones sean más resilientes y que los resultados sean más confiables, sin forzar la intervención de un agente humano a menos que sea realmente necesario.

No se trata de dar a los bots total libertad ni de limitarlos excesivamente. Se trata de permitir el nivel correcto de flexibilidad para la tarea específica que se está realizando. Y comprender esto resulta fundamental si desea usar la tecnología de la mejor manera.

La transferencia de dinero entre cuentas o comunicar una exención de responsabilidad legal puede requerir flujos deterministas rigurosos. Sin embargo, solucionar el bloqueo de una cuenta o recopilar datos contextuales para una consulta de servicio puede beneficiarse de un enfoque más autónomo, abierto y agéntico.

La IA agéntica como catalizador de la CX

La IA agéntica ofrece capacidades que abordan algunos de los puntos débiles más importantes de la CX en la actualidad.

A medida que los volúmenes de servicio crecen y las interacciones se fragmentan en todos los canales digitales, las empresas necesitan sistemas que se puedan adaptar sin interrumpir el flujo. Y la IA agéntica lo puede hacer de varias maneras clave:

  • Ofrece un servicio personalizado y siempre activo que se ajusta al contexto sin que los clientes deban reiterar la información.
  • Facilita el engagement proactivo al identificar los problemas o los siguientess pasos antes de que el cliente se comunique.
  • Fomenta la lealtad y la retención, no a través de la empatía programada sino de una capacidad de respuesta inteligente.
  • Mejora la eficiencia de los agentes humanos, ya que se encarga de las interacciones de rutina o aquellas que son moderadamente complejas para que el personal calificado pueda enfocarse en los asuntos en los que sus habilidades son más necesarias.

Estos beneficios no solo son convenientes, sino que son cada vez más imprescindibles. Los journeys del clienteactualesrara vez siguen una línea recta. Se completan en varios canales, de manera asincrónica, con clientes que esperan una continuidad “sin canal” en cada paso. Cumplir con esas exigencias requiere sistemas que puedan comprender matices, cambiar según el contexto y ofrecer experiencias perfectas a escala. Esa es la verdadera promesa de la IA agéntica.

Allane el camino para la IA agéntica

Hacer que la IA agéntica funcione en la práctica no es cuestión de presionar un botón. Requiere cambios fundacionales en la forma en que los sistemas se diseñan, integran y controlan. El éxito depende de un ecosistema interconectado que ofrezca a la IA los datos, la estructura y el control que necesita para desempeñarse de manera confiable y segura.

Esto comienza con una sólida infraestructura de datos. Los sistemas agénticos dependen del acceso en tiempo real al historial de interacciones, las señales de comportamiento y el contexto operativo. Cuando los datos se fragmentan en los sistemas, la capacidad de la IA para responder de manera inteligente se ve comprometida. Los datos claros y unificados crean las condiciones necesarias para ofrecer continuidad, contexto y relevancia.

Una pila tecnológica componible y modular es igualmente importante. La IA agéntica debe funcionar en todos los sistemas (soluciones de CRM, facturación, programación de horarios laborales y más) y adaptarse a medida que las necesidades evolucionen. La flexibilidad en la arquitectura, incluyendoel diseño con enfoque API-first y la orquestación del flujo de trabajo, permite que surjan nuevos casos de uso sin rediseñar todo el ecosistema.

La IA agéntica también depende del conocimiento estructurado y accesible. Incluso los sistemas más sofisticados requieren una fuente confiable de información. Una base de conocimientos seleccionada y bien mantenida permite a la IA razonar las tareas, mantener la consistencia y responder con precisión en situaciones diversas.

Y, por último, la gobernanza debe ser parte del proceso desde el primer momento. La seguridad, la privacidad, la explicabilidad y el cumplimiento normativo deben integrarse en el sistema desde el inicio. Las salvaguardas deben definir lo que la IA puede y no puede hacer, cuándo escalar a un ser humano y cómo cumplir con las políticas de la organización, la voz de la marca y los cambios en las normas.

En conjunto, estas capacidades son la base de la autonomía sostenible y escalable de la IA, capaz de ayudar a generar resultados comerciales mientras mantiene la confianza.

Enfrente los desafíos que conlleva la autonomía

Cuanto más independiente sea un sistema, más importante será mantener el control. Las directrices son salvaguardas técnicas pero también estratégicas.

Por lo tanto, las organizaciones que implementan estas herramientas deben definir sus límites: ¿Dónde se requiere la IA agéntica? ¿En qué momento debe intervenir un ser humano? ¿Cómo se monitorean sus decisiones? ¿Cómo explicamos esas decisiones a los usuarios, a los organismos reguladores y a las partes interesadas dentro de nuestra propia organización?

La tendencia de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM)de IAal sesgo también sigue siendo una preocupación constante. Los sistemas entrenados con datos del mundo real corren el riesgo de reflejar sus desigualdades. Las pruebas continuas, los procesos de retroalimentación y las revisiones con participación humana son necesarias para mitigar las consecuencias no deseadas.

La integración es otro punto potencialmente complejo. La IA agéntica solo puede actuar de manera significativa si está conectada a las herramientas y los sistemas que ejecutan las tareas: plataformas de facturación, sistemas de CRM y de programación de horarios, aplicaciones de logística, etc. Sin esta integración, la inteligencia puede estancarse desde el nivel más básico.

Estos desafíos no son razones para evitar la IA agéntica. Son motivos para abordarla con la intención de comprender a fondo sus límites y su potencial, de modo que pueda comenzar a beneficiarse de sus capacidades hoy y crecer a futuro.

Cómo comenzar a adoptar la IA agéntica hoy

La adopción de la IA agéntica no requiere una transformación a gran escala. Comienza con la elección de los casos de uso correctos y toma impulso a través de un progreso medible. A continuación describimos cuatro pasos que pueden ayudar a guiarlo en el proceso:

1. Evalúe el nivel de preparación y defina los objetivos: determine las áreas en las que sus sistemas actuales son insuficientes y en cuáles la adaptabilidad impulsada por la IA podría ofrecer mejores resultados. Identifique brechas en el acceso a los datos, la flexibilidad del flujo de trabajo o la gobernanza.

2. Seleccione casos de uso piloto con un enfoque claro: elija situaciones de bajo riesgo pero de alto valor. Algunos ejemplos incluyen el engagement posterior a la compra, la comunicación proactiva en casos de fallas en el servicio o el uso de agentes virtuales para abordar problemas de soporte no urgentes.

3. Cree ciclos de retroalimentación: asegúrese de elegir un sistema que pueda aprender de los hechos. Dé seguimiento a las tasas de resolución, a las opiniones del cliente y cualquier anulación o escalamiento manual. Utilice esos datos para refinar la experiencia

4. Escale con un propósito claro: amplíe la capacidad en la áreas en las que el modelo demuestra valor. Su objetivo no debe ser la autonomía total. Más bien procure que el grado de funcionalidad agéntica sea el indicado para el tipo de tarea y los riesgos implicados.

Un rumbo calculado hacia el mañana

La IA agéntica no es una sola capacidad ni un fin fijo, es una dirección: una forma de diseñar sistemas de CX para admitir más complejidad, ofrecer más valor y funcionar de manera más fluida en todos los canales y contextos. Llegar a ese punto no implica adoptar el modelo más reciente. Se trata de establecer las bases adecuadas para que su IA pueda tomar decisiones inteligentes de forma segura, consistente y a escala.

Es por eso que hacerlo en el momento indicado es fundamental. Los sistemas que se diseñan en la actualidad son los que definirán la manera de ofrecer experiencias durante los próximos diez años. Dar el primer paso con implementaciones enfocadas y responsables permitirá que las organizaciones como la suya obtengan una ventaja temprana mientras equilibran la seguridad, el cumplimiento y la confianza.

En Genesys, ayudamos a las organizaciones a construir ese futuro sobre una base sólida. Con la orquestación, las directrices y el diseño modular como base de nuestra plataforma, nuestras capacidades de IA agéntica pueden evolucionar junto con sus necesidades. No importa si apenas está considerando el concepto o si ya está probando escalar casos de uso piloto: nuestra misión es ayudarle a avanzar con claridad y control.

El cambio de la automatización a la acción ya está en marcha. Contar con las bases correctas desde hoy no solo significa que puede seguir el ritmo: también puede estar a la vanguardia.

Vea cómo puede llevar su experiencia del cliente al siguiente nivel y preparar la siguiente etapa con Genesys Cloud AI Studio y AI Guides.