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Nos encontramos en el punto de partida de una de las transformaciones más profundas en la historia empresarial, impulsada por una nueva generación de inteligencia artificial (IA) generativa y agéntica. Estas tecnologías permiten a las organizaciones redefinir las experiencias que ofrecen a sus clientes y empleados, ya que pueden habilitar nuevos niveles de automatización, aumento, personalización y optimización.
La orquestación de experiencias potenciada con IA, que alguna vez se imaginó como la posibilidad de utilizar IA para coordinar experiencias en varios sistemas y canales, se está convirtiendo en realidad. En este artículo, exploramos cómo se está dando esta transformación y cuál es su potencial futuro, y definimos los seis niveles de orquestación de la experiencia. Este modelo de madurez ofrece una base para que las organizaciones puedan determinar dónde están hoy, imaginen lo que es posible y desarrollen una estrategia de crecimiento potenciado con IA.1
El propósito de la orquestación de la experiencia es lograr dos objetivos al mismo tiempo:
Las organizaciones pueden encontrar un mejor equilibrio entre la eficiencia operativa y ofrecer experiencias enfocadas en las personas. La estrategia correcta para una orquestación de la experiencia potenciada con IA considera ambos objetivos.
Mediante la coordinación de datos, sistemas, canales y funciones, la orquestación crea experiencias más eficaces, eficientes y emocionalmente inteligentes desde la perspectiva de tanto de clientes como empleados. Con el surgimiento continuo de nuevas innovaciones, nos encaminamos hacia la orquestación universal, que trasciende las actividades orientadas al cliente tanto en las actividades operativas como de atención al público, lo que permite a las organizaciones reimaginar su contact center, las experiencias de sus clientes y empleados, y la empresa en general.
Los siguientes niveles de orquestación de la experiencia definen la curva de madurez, y van desde una organización completamente manual hasta una 100% autónoma. Cada nivel marca un importante avance en cómo se aplican la automatización, el aumento, la personalización y la optimización, e impulsa el potencial de nuevos valores comerciales como resultado de una mayor eficiencia, mayor lealtad del cliente y un mayor engagement de los empleados.
Las interacciones con los clientes son completamente manuales y se gestionan a través de sistemas de telefonía básicos sin herramientas ni inteligencia integradas. Los agentes humanos dependen de capacitación y documentación estática. Cada interacción es reactiva e inconsistente.
No hay una visión organizada del cliente y ningún sistema cuenta con tareas o insights orquestados. El servicio al cliente se considera una necesidad operacional en lugar de una función estratégica, lo que conduce a un esfuerzo desproporcionado, una tasa elevada de rotación de personal y malos resultados.
Se cuenta con sistemas de respuesta de voz interactiva (IVR) que ofrecen una automatización básica con lógica de enrutamiento fijo y un reconocimiento de voz limitado. Por lo general, los clientes interactúan con menús que operan a través del teclado o la voz para verificar un estado o derivar llamadas a un departamento específico. Si bien esto reduce ligeramente el volumen de llamadas, las experiencias siguen siendo impersonales y limitadas a la voz.
Los agentes humanos aún son necesarios para la mayoría de las tareas y dependen de un contexto limitado por el CRM. El control de calidad es manual y retrospectivo. El sistema funciona, pero no se adapta.
Una IA conversacional combina reconocimiento automático de voz (ASR), procesamiento de lenguaje natural (NLP) y comprensión del lenguaje natural (NLU) para interactuar con varios canales de comunicación. Las interacciones se rigen por reglas predefinidas y diálogos con guiones. Los modelos predictivos de IA se aplican a casos de uso específicos (como el enrutamiento o el engagement), pero aún no se han generalizado para determinar las mejores acciones siguientes como parte de una experiencia en general.
La IA generativa utiliza modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) y arquitecturas basadas en transformadores para producir contenido dentro de los límites de su configuración. La IA realiza tareas para las que ha sido específicamente diseñada o entrenada, ni más ni menos. Este sistema mejora las experiencias a través de la automatización, el aumento, la personalización y la optimización mientras opera dentro de una lógica y flujos de trabajo predefinidos.
Este nivel de inteligencia artificial no razona ni toma decisiones más allá de lo que se le ha instruido hacer; simplemente ejecuta las tareas programadas con mayor amplitud y fluidez.
La IA evoluciona desde la ejecución de tareas simples hasta la resolución inteligente de problemas. Los sistemas están configurados para objetivos específicos y utilizan el razonamiento, la planificación y la memoria para determinar la mejor manera de alcanzar metas y seguir operando dentro de límites claramente definidos.
En este nivel aparece una IA agéntica que interpreta el contexto, planifica distintos pasos y ajusta las acciones a seguir en función de entradas dinámicas. Sin embargo, toda la ejecución sigue siendo semiautónoma. Los aportes, aprobación y supervisión humanos siguen siendo esenciales, ya que permiten coordinar la IA con la intención y evitar sobrepasar los límites establecidos.
La IA alcanza un estado de autonomía basada en objetivos y es capaz de planificar, decidir y ejecutar de manera independiente según las metas definidas por las partes interesadas humanas. Los agentes, supervisores y administradores virtuales ya no están limitados por flujos de trabajo fijos o por la ejecución de tareas lineales. Generan de manera dinámica nuevas estrategias y coordinan las acciones de forma adaptativa para poder cumplir con los resultados comerciales, guiados por objetivos generales en lugar de conjuntos de instrucciones rígidas.
Este es el ápice de madurez de la orquestación, donde la IA pasa de la automatización reactiva a una gestión colaborativa y autodirigida de la experiencia.
Los sistemas de IA combinan los LLM con memoria, planificación y razonamiento, mejorados por bucles de retroalimentación continuos. Las experiencias ya no son aisladas ni transaccionales, sino que se vuelven fluidas, adaptativas e inteligentes en todos los ecosistemas.
Las entidades de IA interactúan directamente entre sí y comparten objetivos, intercambian contexto y delegan responsabilidades, lo que posibilita una orquestación distribuida tanto en sistemas internos como con los socios externos. La participación humana se vuelve estratégica e intencional y está enfocada en la supervisión, la gobernanza y decisiones complejas en las que se requiere empatía, creatividad o juicio.
El modelo de madurez de los niveles de orquestación de la experiencia ilustra cómo las empresas pueden pasar de operar de manera completamente manual a usar sistemas inteligentes impulsados por IA que gestionan y mejoran con autonomía las experiencias tanto de clientes como de empleados. Cada nivel refleja un avance importante en la capacidad de la IA y su valor potencial, comenzando con la automatización de tareas aisladas y culminando en sistemas que pueden planificar, explicar y actuar para alcanzar objetivos comerciales.
A medida que la orquestación de las experiencias madura y evoluciona, es común que las empresas operen en varios niveles a la vez dependiendo de sus prioridades, los segmentos de clientes, las limitaciones operativas y las consideraciones de riesgo. Algunas experiencias seguirán siendo altamente estructuradas y supervisadas por el ser humano, mientras que otras podrán beneficiarse de más autonomía y autodirección.¡
Cabe recordar que el camino hacia la madurez también implica una colaboración cada vez mayor entre sistemas inteligentes: agentes impulsados por IA que se coordinan entre sí para resolver tareas complejas, compartir contexto y adaptarse dinámicamente en los journeys. Estos agentes interconectados, ya sea que apoyen al cliente o a supervisores o administradores, constituyen la base de una orquestación escalable y adaptativa. En este modelo, la inteligencia no queda aislada en un solo sistema o interacción. Más bien se convierte en una capacidad distribuida que puede aprender, compartir y mejorar continuamente en todo el panorama de la experiencia.
El modelo de los niveles de orquestación de la experiencia es un esquema de madurez estructurado para ayudar a las organizaciones a lo largo de su transformación. Creemos que hoy en día la mayoría de las empresas opera en los niveles 1 y 2. Pero el camino a seguir está claro y , y está avanzando con rapidez.
Las organizaciones que inviertan en la orquestación agéntica estarán preparadas para aprovechar un valor que puede ser exponencial: más automatización y escala, empleados más capacitados y el fortalecimiento de la lealtad al cliente.u
¿Dónde opera su organización hoy? ¿Qué necesitaría para subir un nivel?
Genesys está aquí para ayudarle a definir ese camino y dar el siguiente paso hacia experiencias organizadas y emocionalmente inteligentes a escala.
1 El presente es un artículo de reflexión, no una estrategia de producto. Genesys no se compromete a ofrecer ninguna de las funciones descritas en este documento.
* Versión actualizada del artículo publicado originalmente el 14 de mayo de 2024.
Tony Bates es presidente y CEO de Genesys. Está a cargo de la estrategia, la dirección y las operaciones de la empresa en más de 100 países y supervisa un equipo global de más de 6000 empleados.
Tony tiene décadas de experiencia orientando a compañías interempresarialess y de comercio al consumidor durante transiciones y escalamientos significativos. Tony es un apasionado tecnólogo de corazón que comenzó su trayectoria profesional en el área de operaciones de red e infraestructura de I¡internet, en donde aprendió a programar de manera autodidacta durante sus viajes diarios en tren de su casa al trabajo. Rápidamente adquirió la habilidad empresarial necesaria para ocupar cargos ejecutivos de confianza en algunas de las empresas de SaaS más respetadas del mundo.
Algunos aspectos destacados de su carrera incluyen dirigir el área de Proveedor de Servicios de Cisco, en donde logró que su división empresarial y comercial generara ingresos de más de 20,000 millones de dólares anuales; así como su desempeño como CEO de Skype, donde estuvo a cargo de expandir el negocio a más de 170 millones de usuarios conectados. Una vez que Microsoft adquirió Skype, Tony se convirtió en presidente y fue responsable de las comunicaciones unificadas antes de desempeñarse como vicepresidente ejecutivo de Desarrollo Empresarial y Desarrolladores. Además de su cargo en Genesys, Tony es parte del consejo de administración de VMWare.
ElDr. Peter Graf es vicepresidente sénior de Estrategia de Genesys. Es responsable de desarrollar, comunicar y sustentar la estrategia de Genesys.
Antes de incorporarse a Genesys en 2017, Peter ocupó diversos puestos de liderazgo ejecutivo en las áreas de estrategia, desarrollo y marketing a lo largo de más de 25 años en el sector del software comercial a nivel mundial, en particular como vicepresidente ejecutivo de la corporación de software multinacional SAP. Cuenta con un doctorado en Inteligencia Artificial de la Universidad Saarland y una maestría en Informática y Economía de la Universidad Técnica Kaiserslautern en Alemania.
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