Un año es mucho tiempo en la inteligencia artificial (IA), especialmente en la experiencia del cliente (CX). Hace apenas un año, los consumidores sentían curiosidad por la IA. Estaban dispuestos a interactuar con ella y a pasar por alto algunos detalles por pulir. Esa paciencia está desapareciendo. Hoy en día, los clientes esperan que las experiencias impulsadas por IA simplemente funcionen: que los entiendan, los ayuden y los lleven a donde necesitan ir. Y cuando no lo hacen, los clientes lo notan de inmediato. La IA no solo ha elevado lo que es posible en la CX. Ha elevado el estándar mínimo de lo que los clientes están dispuestos a aceptar.

Y ese estándar ya no lo fija tu industria. Cada vez más, los clientes comparan cada experiencia con la mejor que han tenido en cualquier lugar. Quizás un auto que se reorienta solo sin que se lo pidan o una entrega el mismo día que les avisa en el momento en que algo cambia. Luego, llevan esa misma expectativa a una solicitud de hipoteca, un reclamo de seguro o una interacción de atención médica.

La comparación quizás no sea justa, pero la justicia no determina la lealtad; la experiencia sí. Las mejores experiencias en cualquier lugar están moldeando cada vez más las expectativas en todas partes.

Brindar esas experiencias se está volviendo más complejo tras bambalinas. La IA ha dejado atrás la fase de experimentación. Las organizaciones la están implementando en el servicio al cliente, ventas, operaciones y en toda la empresa. La mayoría ya no tiene una sola iniciativa de IA, sino decenas: agentes, copilotos, automatización, análisis, herramientas de conocimiento y, cada vez más, IA operando en sistemas fuera del centro de contacto.

Esa tensión está cambiando la conversación. Los clientes esperan experiencias más simples y conectadas justo cuando la tecnología detrás de ellas se está volviendo más distribuida. El desafío ya no es simplemente si la IA puede mejorar una interacción individual. Se trata de cómo lograr que toda esa IA trabaje junta para mejorar todo el recorrido del cliente.

Los clientes nunca ven si tu IA funciona en conjunto tras bambalinas. Solo sienten el resultado. De forma individual, cada IA puede crear valor. Pero cuando operan de manera independiente, pueden crear un resultado no deseado: una experiencia fragmentada.

Sienten la fragmentación cada vez que un sistema de IA pierde contexto. Cada vez que el trabajo pasa de la IA a una persona sin transferir nada. Cada vez que tienen que repetirse. Esa fricción se acumula en un impuesto de orquestación: el costo oculto de una IA que funciona de manera individual pero no como un sistema conectado. Se manifiesta en una menor eficiencia, menor lealtad y en inversiones en IA que nunca cumplen por completo tu promesa.

Las organizaciones que lideren la próxima década ganarán al orquestar la IA, las personas, el contexto, los flujos de trabajo y los sistemas en torno a una comprensión compartida del cliente y el resultado que intentan lograr.

Porque la experiencia del cliente no es una colección de casos de uso de IA. Es un sistema vivo.

Orquestación agéntica: Un nuevo modelo operativo para la CX

Resolver ese desafío requiere más que implementar más IA. Requiere cambiar aquello en lo que el negocio se está enfocando para optimizar.

Tradicionalmente, la experiencia del cliente se ha brindado a través de sistemas, flujos de trabajo y equipos separados, y cada uno optimiza tu propia parte de la interacción. La IA actual tiene éxito en la optimización de tareas individuales y decisiones dentro de esa estructura. Pero mejorar cada parte no es lo mismo que optimizar el resultado. Esa es la brecha que cierra la orquestación agéntica.

 

 

No es una nueva capacidad que se suma a las anteriores. Es una forma diferente de dirigir el negocio. En lugar de administrar canales, colas, flujos de trabajo, automatización y la fuerza laboral como sistemas separados, un modelo operativo agéntico organiza cada componente en torno al resultado: qué debe suceder para resolver el problema del cliente, qué contexto debe persistir, qué debe pasar después, quién o qué está mejor equipado para actuar y qué políticas y límites definidos.

En la práctica, esto significa que las experiencias pueden mantenerse conectadas a lo largo del tiempo, con el contexto, las decisiones y el progreso transfiriéndose en lugar de reiniciarse con cada interacción. La fuerza laboral se vuelve verdaderamente híbrida, con personas y la IA trabajando como un solo sistema coordinado. El éxito pasa de medir la actividad a evaluar si se logró el resultado previsto. Y a medida que la IA asume más decisiones y acciones, la gobernanza se integra desde el principio.

El sistema también puede adaptarse a medida que cambian las necesidades de los clientes, el contexto y las condiciones comerciales, sin perder de vista el resultado previsto ni los límites establecidos por el negocio.

Ese cambio lo es todo ahora. Y todo lo que estamos construyendo en la plataforma de orquestación agéntica está diseñado para hacer realidad ese modelo operativo.

Meet the capabilities powering agentic orchestration

At Xperience, our annual customer conference, we introduced four new foundational Genesys Cloud™ capabilities — Contextual Intelligence, Navigator, Orchestrator, and the AI Control Plane — alongside major advances in Agentic Virtual Agent, our Connected Ecosystem, and Workforce Engagement Management (WEM) for the hybrid workforce.

Together, these capabilities bring the agentic operating model to life across the customer journey — from understanding intent and maintaining context to coordinating work, governing AI, and optimizing how people and AI work together.

Contextual Intelligence and the AI Control Plane are available today and will continue to evolve and expand. Genesys Cloud Navigator is expected to be generally available in the fourth quarter of 2026 and Genesys Cloud Orchestrator is expected to be generally available in the first half of 2027.  

Here’s how each capability supports orchestrated customer experiences — and why it matters.

Contextual Intelligence: La ventaja acumulativa

Cada interacción con el cliente crea algo valioso: lo que intenta lograr, lo que ya ha intentado, lo que se ha resuelto y lo que no. La mayoría de las organizaciones pierden eso en el momento en que termina la interacción. Una conversación se cierra, un caso se resuelve y la siguiente interacción comienza casi desde cero, incluso cuando el negocio tenía el conocimiento todo el tiempo.

Por eso construimos Contextual Intelligence.

Captura continuamente señales en tiempo real a través de las interacciones y las conecta con la identidad del cliente, el historial de tu recorrido y los eventos comerciales, creando una comprensión compartida sobre la cual cada agente de IA, cada empleado y cada flujo de trabajo pueden construir. Va más allá de simplemente mantener un registro de las interacciones con los clientes al hacer que el contexto relevante sea útil en los momentos que siguen. Significa que ninguna decisión empieza en frío. Cada una lleva todo el peso de lo que vino antes.

Pero las experiencias de los clientes no ocurren solo dentro del centro de contacto. Es por eso que también estamos introduciendo la ingesta de eventos de terceros para Contextual Intelligence, incorporando señales de todo el negocio, como la actividad en sitios web, eventos de comercio y sistemas operativos, para que la memoria empresarial siga enriqueciéndose a lo largo del recorrido del cliente.

 

Genesys Cloud Navigator: Cada recorrido comienza con la comprensión

Demasiados recorridos de clientes todavía comienzan con conjeturas: buscar el número correcto, elegir un departamento y esperar que sea el correcto, pasar por menús, empezar de nuevo si no lo era. Le pedimos a los clientes que entiendan nuestras organizaciones antes de habernos tomado el tiempo de entender tus necesidades.

 

 

Por eso construimos Genesys Cloud Navigator, la capa de intenciones nativa de IA de la orquestación agéntica y la puerta de entrada a tu organización. En lugar de preguntar a los clientes a dónde quieren ir, Navigator entiende por qué vinieron. Identifica la intención, hace preguntas aclaratorias cuando es necesario y combina esa comprensión con el historial del cliente, las señales de interacción y la memoria empresarial creada por Contextual Intelligence. Luego determina el siguiente mejor paso (ya sea un agente de IA, un flujo de trabajo automatizado o la persona adecuada) mientras lleva el contexto relevante consigo.

El cliente no necesita entender cómo está organizada tu empresa. Navigator sí.

Genesys Cloud Agentic Virtual Agent: Subiendo los estándares nuevamente

Una vez que comprende lo que necesita un cliente, la siguiente pregunta es quién (o qué) hace el trabajo. Cada vez más, es la IA, y no solo para señalar a alguien en la dirección correcta, sino tomando medidas en tu nombre.

 

 

Aquí es donde entra en juego Genesys Cloud Agentic Virtual Agent. Navigator comprende la intención; Agentic Virtual Agent convierte la intención en acción y la acción en un resultado. Impulsado por un modelo de grandes acciones (LAM, por tus siglas en inglés), comprende lo que el cliente intenta lograr, ejecuta las acciones correctas en los sistemas de tu empresa y verifica el resultado. No solo genera la siguiente respuesta. Completa el siguiente paso.

Agentic Virtual Agent no es nuevo. Lo nuevo es cuánto más lo hemos impulsado. Desde tu lanzamiento en abril, los clientes han elevado las tasas de autoservicio del 50% al 70 % y la contención de llamadas del 50% al 100 %; números de producción, no resultados de pruebas piloto.

Y seguimos subiendo el estándar, particularmente para la voz. Los clientes notan de inmediato las pausas incómodas, las interrupciones o los retrasos, y una vez que una conversación empieza a sentirse artificial, la confianza puede desaparecer rápidamente. Por eso nos hemos enfocado en hacer que las conversaciones de Agentic Virtual Agent se sientan más naturales, a la vez que hacemos que sea más rápido y fácil para las empresas crearlas, probarlas y mejorarlas. Desde tu lanzamiento, hemos hecho lo siguiente:

  • Mejorado el rendimiento de AVA con APT-2 y Contextual Tuning. El nuevo modelo APT-2 mejora la precisión y la vinculación a la vez que reduce la latencia, mientras que Contextual Tuning adapta automáticamente la terminología, el tono y el estilo de expresión al negocio, la marca y la situación del cliente, ofreciendo interacciones más precisas y confiables y conversaciones de voz más naturales y fluidas.
  • Asociado con Deepgram y ElevenLabs para mejorar aún más las interacciones de voz mediante una comprensión del habla más rápida, una síntesis de voz más natural y una menor latencia. Se espera que ElevenLabs esté disponible en el cuarto trimestre de 2026.
  • Añadido un ciclo de vida de desarrollo asistido por IA que ayuda a los equipos a crear y probar Agentic Virtual Agent más rápido. Los equipos pueden describir lo que quieren que logre un agente en lenguaje natural y utilizar las herramientas de codificación de IA con las que ya trabajan para generar un Agentic Virtual Agent listo para producción, mientras que la creación asistida por IA y las pruebas simuladas ayudan a identificar mejoras antes de la implementación.
  • Ampliado el análisis y la observabilidad para Agentic Virtual Agent con capacidades de reproducción, historial de auditoría detallado y perspectivas de rendimiento más profundas, lo que ayuda a los equipos a comprender cómo tu agente llegó a una decisión, solucionar problemas y optimizar continuamente el rendimiento una vez que está en producción.

Genesys Cloud Orchestrator: Coordinando todo el recorrido

No todos los recorridos de los clientes son sencillos. Una solicitud de hipoteca, un reclamo de seguro, una derivación médica; estas situaciones pueden abarcar múltiples sistemas y aprobaciones durante días o semanas, y aun así los clientes esperan una experiencia fluida y unificada.

Por eso estamos construyendo Genesys Cloud Orchestrator. Contextual Intelligence recuerda. Navigator comprende. Agentic Virtual Agent actúa. Orchestrator toma la mejor decisión para el siguiente paso del recorrido. Mantiene el estado del recorrido y analiza el contexto del cliente, las políticas comerciales, los límites definidos y lo que ya ha sucedido para determinar qué debe pasar a continuación.

Los flujos de trabajo predefinidos siguen rutas y lógica diseñadas de antemano. Orchestrator funciona de otra manera: evalúa qué es cierto para este cliente, en este recorrido, en este preciso momento. El recorrido puede pausarse, reanudarse y adaptarse a medida que cambian las condiciones, manteniendo el contexto y el resultado deseado en el centro de atención.

Eso es lo que le permite a la inteligencia artificial ir más allá de completar tareas individuales y comenzar a coordinar el trabajo a lo largo de todo el recorrido. Es la diferencia entre la automatización y la orquestación, y lo que permite que Genesys Cloud gestione recorridos complejos a lo largo del tiempo, manteniendo las decisiones y las acciones dentro de los límites establecidos por la empresa.

Ecosistema conectado: ampliación de la orquestación en toda la empresa

Comprender al cliente es solo la mitad del desafío. Ayudarlo implica tomar medidas en todos los sistemas que intervienen en tu recorrido, y ese trabajo está disperso por toda la empresa. La información del cliente se encuentra en el CRM. Los pedidos están en el ERP. Los expedientes de los pacientes están en el EHR. Los casos de soporte se gestionan a través de tu propia plataforma, y muchos más se encuentran en herramientas diseñadas para un solo equipo.

Por eso presentamos la siguiente evolución de la plataforma Genesys Cloud: Connected Ecosystem Framework, que amplía la orquestación agéntica más allá del centro de contacto. Nuestra adquisición de Pinkfish amplía nuestra capacidad para ejecutar trabajo en toda la empresa mediante protocolos nativos de IA como Model Context Protocol (MCP) y Agent2Agent (A2A), más de 500 integraciones empresariales y acceso a más de 25,000 herramientas de MCP.

En lugar de que los empleados tengan que integrar manualmente flujos de trabajo y sistemas para realizar tu labor, usted describe el resultado que desea y la plataforma crea y coordina el trabajo en los sistemas de tu empresa. Supongamos que un cliente quiere agilizar un pedido. Para él, es una sola solicitud. Entre bambalinas, es posible que interactúe con el CRM, el inventario, el área de cumplimiento, un proveedor de envíos y las comunicaciones con el cliente; cinco sistemas trabajando juntos para ofrecer un resultado sin que el cliente o el empleado tengan que lidiar con esa complejidad.

Y funciona en ambos sentidos: las señales de esos mismos sistemas se reintroducen en Contextual Intelligence, por lo que la memoria empresarial es cada vez más rica cuantas más áreas de la empresa abarca.

Esto no se trata solo de sistemas conectados. Es una empresa conectada, un entorno donde la IA puede comprender lo que está sucediendo y actuar de forma segura en cualquier lugar donde sea necesario realizar el trabajo, reduciendo la complejidad tanto para los clientes como para los empleados.

Panel de control de IA: la confianza para permitir que la IA actúe

A medida que las organizaciones implementan más inteligencia artificial en toda la empresa, surge una pregunta en casi todas las conversaciones: ¿Cómo se gobierna? Hace unos años, la mayoría gestionaba un puñado de casos de uso de IA. Hoy en día se trata de agentes virtuales agénticos, copilotos, agentes de IA de terceros, flujos de trabajo autónomos y modelos de múltiples proveedores. Mañana serán cientos.

El desafío es gobernar la IA a escala empresarial. En Genesys Cloud, el panel de control de IA reúne las capacidades que las empresas necesitan para gestionar la inteligencia artificial en toda la experiencia del cliente. Es una capa operativa para la IA empresarial que ofrece descubrimiento centralizado, observabilidad y gobernanza en la IA que participa en los recorridos de los clientes.

Empieza por el descubrimiento: saber qué IA está operando en la empresa, a qué está conectada y qué se le permite hacer. Luego viene la gobernanza: aplicar políticas coherentes, permisos, límites definidos y aprobaciones humanas cuando sea necesario, para que la IA pueda operar dentro de los límites definidos por la empresa.

Y por debajo de todo esto se encuentra la observabilidad. Las interacciones, las llamadas a herramientas, las decisiones y los resultados contribuyen a una visión operativa compartida, lo que ayuda a los equipos a entender qué pasó, por qué pasó y dónde se puede mejorar el rendimiento con el tiempo.

Orchestrator determina cómo debe avanzar el recorrido. El panel de control de IA proporciona la gobernanza y la supervisión que ayudan a garantizar que esas decisiones y acciones se mantengan dentro de los límites comerciales definidos a medida que aumenta la autonomía.

Fuerza laboral híbrida: la nueva forma de tu equipo

Durante décadas, WEM se ha centrado en optimizar los agentes humanos y los niveles de servicio que ofrecen. Pero los agentes de IA ahora también forman parte de la fuerza laboral, y atienden a los clientes directamente y apoyan a los empleados.

Eso cambia lo que WEM necesita hacer. Debe optimizarse tanto para agentes humanos como de IA, con una plataforma que pueda comprender las interacciones independientemente de quién realice la acción. Ese es el concepto de fuerza laboral híbrida, y es donde estamos centrando nuestra innovación en WEM.

La primera área es la gestión de la calidad. A medida que los agentes de IA se integran en la fuerza laboral, la misma disciplina de rendimiento que las organizaciones aplican a las personas debe extenderse a la IA. Estamos ampliando la puntuación de IA a los agentes de IA, utilizando los mismos criterios de evaluación para crear una visión coherente de la experiencia del cliente en ambos casos.

La segunda área es la previsión y la programación. Los agentes de IA cambian las reglas del juego porque cada interacción que automatizan modifica la demanda sobre la fuerza laboral humana: no solo el volumen de trabajo, sino también la combinación y el tipo de tareas que manejan las personas. Nuestro enfoque tiene en cuenta ese impacto en las previsiones, los horarios y las predicciones de nivel de servicio.

También estamos evolucionando WFM para planificar los recorridos de los clientes, no solo las interacciones individuales, y para optimizar objetivos más complejos. Esto conduce a la siguiente innovación: Customer Effort Score, una métrica basada en el comportamiento que utiliza señales como el tiempo de espera, las transferencias, los abandonos y el tiempo de inactividad para identificar dónde experimentan los clientes fricciones innecesarias a lo largo de tu recorrido.

Y por último, Real-Time Conversational Intelligence transforma la analítica de voz y texto de un informe retrospectivo a una señal operativa en vivo para la fuerza laboral híbrida, ayudando a los supervisores a ver dónde empiezan a fallar las experiencias, identificar momentos de coaching, intervenir cuando sea necesario y comprender si los agentes de IA están resolviendo los problemas o generando fricción.

Juntas, estas innovaciones extienden WEM a la era de la fuerza laboral híbrida: una sola plataforma, una visión unificada del trabajo y un único modelo operativo para que las personas y la IA trabajen en equipo.

Ganar la próxima década de la experiencia del cliente (CX)

Cada una de estas innovaciones aporta valor por sí misma. Pero la verdadera ventaja surge cuando funcionan juntas como una sola plataforma: una que recuerda, comprende la intención, toma medidas, coordina recorridos que se extienden durante días o semanas, va más allá del centro de contacto, gobierna la IA en toda la experiencia y optimiza continuamente el trabajo entre personas e IA.

Juntas, crean algo más grande: la plataforma de orquestación agéntica para la experiencia del cliente y un nuevo modelo operativo para CX. Uno construido en torno al resultado, en lugar de una colección de interacciones, flujos de trabajo y capacidades de IA desconectados.

Y ese es realmente el punto clave. A medida que se acelera la adopción de la IA, la pregunta para los líderes empresariales pasa de "¿Cuánta IA estamos implementando?" a "¿Qué está aportando realmente?" Las organizaciones líderes no serán las que automaticen más interacciones. Serán aquellas que entreguen sistemáticamente mejores resultados (para los clientes y para el negocio) al tiempo que reducen la complejidad y preservan las cualidades humanas que importan.

Esa es la oportunidad que tenemos por delante: un futuro en el que la IA, las personas y los sistemas trabajen como uno solo en torno a cada cliente, transportando el contexto, adaptándose a los cambios en las necesidades y coordinando lo que sea necesario en toda la empresa para lograr el resultado.

Ese es el futuro de la CX que estamos construyendo con la orquestación agéntica.

Consulta las novedades del Agentic Virtual Agent y descubre todo el valor de un ecosistema agéntico.

 

Declaraciones prospectivas
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