{"id":536536,"date":"2024-09-11T09:12:44","date_gmt":"2024-09-11T16:12:44","guid":{"rendered":"https:\/\/www.genesys.com\/blog\/post\/niveles-evolucion-orquestacion-experiencias"},"modified":"2025-07-14T17:01:18","modified_gmt":"2025-07-15T00:01:18","slug":"the-levels-of-experience-orchestration","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.genesys.com\/es-mx\/blog\/post\/the-levels-of-experience-orchestration","title":{"rendered":"Los niveles de orquestaci\u00f3n de la experiencia"},"content":{"rendered":"<div class=\"wpb-content-wrapper\"><p>[vc_section full_width=&#8221;stretch_row&#8221;][vc_row][vc_column][vc_column_text css=&#8221;&#8221;]<span style=\"font-weight: 400;\">Nos encontramos en el punto de partida de una de las transformaciones m\u00e1s profundas en la historia empresarial, impulsada por una nueva generaci\u00f3n de inteligencia artificial (IA) generativa y ag\u00e9ntica. Estas tecnolog\u00edas permiten a las organizaciones redefinir las experiencias que ofrecen a sus clientes y empleados, ya que pueden habilitar nuevos niveles de automatizaci\u00f3n, aumento, personalizaci\u00f3n y optimizaci\u00f3n.\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La orquestaci\u00f3n de experiencias potenciada con IA, que alguna vez se imagin\u00f3 como la posibilidad de utilizar IA para coordinar experiencias en varios sistemas y canales, se est\u00e1 convirtiendo en realidad. En este art\u00edculo, exploramos c\u00f3mo se est\u00e1 dando esta transformaci\u00f3n y cu\u00e1l es su potencial futuro, y definimos los seis niveles de orquestaci\u00f3n de la experiencia. Este modelo de madurez ofrece una base para que las organizaciones puedan determinar d\u00f3nde est\u00e1n hoy, imaginen lo que es posible y desarrollen una estrategia de crecimiento potenciado con IA.<sup>1<\/sup>\u00a0<\/span>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row][vc_column][vc_column_text css=&#8221;&#8221;]<\/p>\n<h2 class=\"h3\"><span style=\"font-weight: 400;\">Introducci\u00f3n\u00a0<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">El prop\u00f3sito de la orquestaci\u00f3n de la experiencia es lograr dos objetivos al mismo tiempo:\u00a0<\/span><\/p>\n<ol>\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">Reducir el costo de las operaciones.\u00a0<\/span><\/li>\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">Aumentar la lealtad de los clientes para el crecimiento a largo plazo.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Las organizaciones pueden encontrar un mejor equilibrio entre la eficiencia operativa y ofrecer experiencias enfocadas en las personas. La estrategia correcta para una orquestaci\u00f3n de la experiencia potenciada con IA considera ambos objetivos.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Mediante la coordinaci\u00f3n de datos, sistemas, canales y funciones, la orquestaci\u00f3n crea experiencias m\u00e1s 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 orquestaci\u00f3n universal, que trasciende las actividades orientadas al cliente tanto en las actividades operativas como de atenci\u00f3n al p\u00fablico, lo que permite a las organizaciones reimaginar su contact center, las experiencias de sus clientes y empleados, y la empresa en general.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Los siguientes niveles de orquestaci\u00f3n de la experiencia definen la curva de madurez, y van desde una organizaci\u00f3n completamente manual hasta una 100% aut\u00f3noma. Cada nivel marca un importante avance en c\u00f3mo se aplican la automatizaci\u00f3n, el aumento, la personalizaci\u00f3n y la optimizaci\u00f3n, 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.\u00a0<\/span>[\/vc_column_text][vc_row_inner][vc_column_inner][vc_single_image image=&#8221;578688&#8243; css=&#8221;&#8221;][\/vc_column_inner][\/vc_row_inner][\/vc_column][\/vc_row][\/vc_section][vc_section full_width=&#8221;stretch_row&#8221;][vc_row][vc_column][vc_column_text css=&#8221;&#8221;]<\/p>\n<h2 class=\"h3\"><span style=\"font-weight: 400;\">Nivel 0: cero orquestaci\u00f3n\u00a0<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Las interacciones con los clientes son completamente manuales y se gestionan a trav\u00e9s de sistemas de telefon\u00eda b\u00e1sicos sin herramientas ni inteligencia integradas. Los agentes humanos dependen de capacitaci\u00f3n y documentaci\u00f3n est\u00e1tica. Cada interacci\u00f3n es reactiva e inconsistente. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">No hay una visi\u00f3n organizada del cliente y ning\u00fan sistema cuenta con tareas o insights orquestados. El servicio al cliente se considera una necesidad operacional en lugar de una funci\u00f3n estrat\u00e9gica, lo que conduce a un esfuerzo desproporcionado, una tasa elevada de rotaci\u00f3n de personal y malos resultados.<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Automatizaci\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Ninguna Todas las tareas, incluyendo las consultas de rutina, requieren la intervenci\u00f3n de agentes humanos.\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Aumento<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: los agentes humanos trabajan sin soporte del sistema. No se muestran datos contextuales ni hay asistencia para tareas espec\u00edficas.\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Personalizaci\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: no hay personalizaci\u00f3n basada en el perfil o historial del cliente.\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Optimizaci\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: predominan la capacitaci\u00f3n manual y programaci\u00f3n est\u00e1tica. No hay informaci\u00f3n en tiempo real, gesti\u00f3n de calidad ni automatizaci\u00f3n para la planificaci\u00f3n de la fuerza laboral.\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][\/vc_section][vc_section full_width=&#8221;stretch_row&#8221;][vc_row][vc_column][vc_column_text css=&#8221;&#8221;]<\/p>\n<h2 class=\"h3\"><span style=\"font-weight: 400;\">Nivel 1: navegaci\u00f3n basada en men\u00fas\u00a0<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Se cuenta con sistemas de respuesta de voz interactiva (IVR) que ofrecen una automatizaci\u00f3n b\u00e1sica con l\u00f3gica de enrutamiento fijo y un reconocimiento de voz limitado. Por lo general, los clientes interact\u00faan con men\u00fas que operan a trav\u00e9s del teclado o la voz para verificar un estado o derivar llamadas a un departamento espec\u00edfico. Si bien esto reduce ligeramente el volumen de llamadas, las experiencias siguen siendo impersonales y limitadas a la voz.\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Los agentes humanos a\u00fan son necesarios para la mayor\u00eda 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.<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Automatizaci\u00f3n:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> el sistema de IVR se encarga de solicitudes de informaci\u00f3n sencillas, como consultar el saldo de una cuenta bancaria o el estado de un pedido, a trav\u00e9s del ingreso de datos con el teclado o el reconocimiento de palabras clave. La l\u00f3gica es fija y no adaptable.\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Aumento: <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">los agentes humanos pueden ver registros est\u00e1ticos del cliente durante las interacciones, pero deben buscar los insights pertinentes manualmente.\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Personalizaci\u00f3n:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> el enrutamiento basado en habilidades y las preferencias de idioma son posibles, pero las experiencias siguen siendo muy uniformes.\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Optimizaci\u00f3n: <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">el aseguramiento de calidad se basa en grabaciones seleccionadas y la programaci\u00f3n de los horarios laborales de los agentes humanos es lenta y reactiva.\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][\/vc_section][vc_section full_width=&#8221;stretch_row&#8221;][vc_row][vc_column][vc_column_text css=&#8221;&#8221;]<\/p>\n<h2 class=\"h3\"><span style=\"font-weight: 400;\">Nivel 2: automatizaci\u00f3n de conversaciones predefinidas\u00a0<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Una IA conversacional combina reconocimiento autom\u00e1tico de voz (ASR), procesamiento de lenguaje natural (NLP) y comprensi\u00f3n del lenguaje natural (NLU) para interactuar con varios canales de comunicaci\u00f3n. Las interacciones se rigen por reglas predefinidas y di\u00e1logos con guiones. Los modelos predictivos de IA se aplican a casos de uso espec\u00edficos (como el enrutamiento o el engagement), pero a\u00fan no se han generalizado para determinar las mejores acciones siguientes como parte de una experiencia en general.\u00a0<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Automatizaci\u00f3n:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> gracias a la IA conversacional se pueden crear bots que automatizan las conversaciones de rutina con los clientes en canales digitales y de voz (omnicanal), por ejemplo, para dar seguimiento a pedidos, restablecer contrase\u00f1as o verificar identidades. Estos bots son r\u00edgidos y siguen flujos predefinidos que est\u00e1n estructurados en torno a \u00e1rboles de decisi\u00f3n fijos y una l\u00f3gica programada.\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Aumento:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> los agentes humanos comienzan a recibir asistencia contextual a trav\u00e9s de herramientas de visualizaci\u00f3n de conocimientos, y reciben propuestas de los pasos a seguir seg\u00fan el contexto de CRM o los activadores de palabras clave.\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Personalizaci\u00f3n: <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">la experiencia del cliente sigue estandarizada y carece de adaptabilidad y personalizaci\u00f3n m\u00e1s all\u00e1 de las entradas est\u00e1ticas. En este nivel aparecen las capacidades b\u00e1sicas para la gesti\u00f3n del engagement de la fuerza laboral, las cuales ayudan a coordinar las tareas con las habilidades y disponibilidad de los empleados.\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Optimizaci\u00f3n: <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">las experiencias se optimizan mediante modelos de IA predictivos especializados para el enrutamiento, el engagement y la previsi\u00f3n. Los procesos de aseguramiento de calidad se apoyan en an\u00e1lisis de voz y texto.\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][\/vc_section][vc_section full_width=&#8221;stretch_row&#8221;][vc_row][vc_column][vc_column_text css=&#8221;&#8221;]<\/p>\n<h2 class=\"h3\"><span style=\"font-weight: 400;\">Nivel 3: conversaciones generadas por el sistema\u00a0<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La IA generativa utiliza modelos de lenguaje de gran tama\u00f1o (LLM) y arquitecturas basadas en transformadores para producir contenido dentro de los l\u00edmites de su configuraci\u00f3n. La IA realiza tareas para las que ha sido espec\u00edficamente dise\u00f1ada o entrenada, ni m\u00e1s ni menos. Este sistema mejora las experiencias a trav\u00e9s de la automatizaci\u00f3n, el aumento, la personalizaci\u00f3n y la optimizaci\u00f3n mientras opera dentro de una l\u00f3gica y flujos de trabajo predefinidos.\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Este nivel de inteligencia artificial no razona ni toma decisiones m\u00e1s all\u00e1 de lo que se le ha instruido hacer; simplemente ejecuta las tareas programadas con mayor amplitud y fluidez.\u00a0<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Automatizaci\u00f3n:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> agentes virtuales basados en IA automatizan interacciones m\u00e1s amplias y complejas, por ejemplo, para la resoluci\u00f3n de problemas, verificar los estados de los pedidos o atender consultas de productos. Estos agentes virtuales parecen ser aut\u00f3nomos, pero funcionan estrictamente dentro de flujos de trabajo y reglas configurados. No razonan ni deducen, m\u00e1s all\u00e1 de los patrones definidos. Tienen la capacidad de reconocer la intenci\u00f3n y de atender preguntas frecuentes, lo que les permite manejar situaciones con diferentes matices, pero \u00fanicamente en la medida en que su entrenamiento y configuraci\u00f3n lo permitan. Las funciones del supervisor virtual ayudan a automatizar el monitoreo de las operaciones y alertan a las partes interesadas seg\u00fan umbrales preestablecidos o se\u00f1ales de comportamiento.\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Aumento: <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">los agentes copiloto mejoran el desempe\u00f1o humano al mostrar los conocimientos m\u00e1s relevantes: sugieren la mejor acci\u00f3n siguiente, generan res\u00famenes o localizan art\u00edculos de conocimiento, pero todo dentro de las limitaciones de reglas y modelos predefinidos. Los agentes copiloto responden a se\u00f1ales o pistas reconocidas en la conversaci\u00f3n, pero no se adaptan ni planifican m\u00e1s all\u00e1 de esos par\u00e1metros. Los copilotos para supervisores y administradores ofrecen gu\u00eda y recomendaciones basadas en criterios configurados, lo que ayuda a ampliar el conocimiento sin traspasar los l\u00edmites de las decisiones.\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Personalizaci\u00f3n: <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">la IA generativa puede adaptar las respuestas mediante una segmentaci\u00f3n estructurada, la clasificaci\u00f3n de la intenci\u00f3n y los atributos definidos por la empresa. Ofrece personalizaci\u00f3n en funci\u00f3n de las instrucciones dadas a partir de informaci\u00f3n de CRM, las preferencias conocidas o interacciones anteriores; as\u00ed, genera resultados que se adhieren a objetivos o segmentos comerciales espec\u00edficos. Aunque el contenido se siente personalizado, este se genera dentro de los l\u00edmites de una l\u00f3gica predefinida y un comportamiento configurado. A este nivel, la personalizaci\u00f3n es eficaz, pero a\u00fan est\u00e1 limitada a lo que se ha estructurado previamente.\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Optimizaci\u00f3n: <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">la orquestaci\u00f3n del journey y la gesti\u00f3n de la experiencia se mejoran gracias a la capacidad de la IA de ejecutar estrategias preplanificadas de optimizaci\u00f3n. Los modelos predictivos, que refinan continuamente las recomendaciones basadas en datos hist\u00f3ricos, son de beneficio para la previsi\u00f3n, la programaci\u00f3n de horarios laborales y el equilibrio de las cargas de trabajo. Sin embargo, incluso a este nivel, la IA no es adaptativa. La IA ejecuta los comportamientos para los que ha sido entrenada y se reentrena peri\u00f3dicametne por humanos para mantener su relevancia.\u00a1 La orquestaci\u00f3n de tareas, alertas y flujos de trabajo en las \u00e1reas operativas y de atenci\u00f3n al sigue siendo reactiva, y no el resultado de un razonamiento proactivo, ante condiciones definidas.\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][\/vc_section][vc_section full_width=&#8221;stretch_row&#8221;][vc_row][vc_column][vc_column_text css=&#8221;&#8221;]<\/p>\n<h2 class=\"h3\"><span style=\"font-weight: 400;\">Nivel 4: generaci\u00f3n ag\u00e9ntica de experiencias\u00a0<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La IA evoluciona desde la ejecuci\u00f3n de tareas simples hasta la resoluci\u00f3n inteligente de problemas. Los sistemas est\u00e1n configurados para objetivos espec\u00edficos y utilizan el razonamiento, la planificaci\u00f3n y la memoria para determinar la mejor manera de alcanzar metas y seguir operando dentro de l\u00edmites claramente definidos.\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">En este nivel aparece una IA ag\u00e9ntica que interpreta el contexto, planifica distintos pasos y ajusta las acciones a seguir en funci\u00f3n de entradas din\u00e1micas. Sin embargo, toda la ejecuci\u00f3n sigue siendo semiaut\u00f3noma. Los aportes, aprobaci\u00f3n y supervisi\u00f3n humanos siguen siendo esenciales, ya que permiten coordinar la IA con la intenci\u00f3n y evitar sobrepasar los l\u00edmites establecidos.\u00a0<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Automatizaci\u00f3n: <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">los agentes virtuales, supervisores y administradores ahora llevan a cabo tareas transaccionales complejas y secuencias de decisiones en dominios m\u00e1s demandantes, como ventas, renovaciones y retenci\u00f3n. Determinan los pasos \u00f3ptimos dentro de un objetivo configurado, guiados por directrices definidas y requisitos de aprobaci\u00f3n. Estos sistemas pueden basarse en contenido estructurado y seguirlo, como procedimientos operativos est\u00e1ndar (SOP), art\u00edculos de conocimiento o documentos instructivos, para ejecutar tareas de manera precisa y consistente. La ejecuci\u00f3n asincr\u00f3nica se vuelve m\u00e1s com\u00fan, lo que permite que las tareas progresen en segundo plano mientras los clientes o empleados se encargan de otras tareas. El agente virtual notificar\u00e1 al usuario cuando las tareas se hayan completado o necesiten alguna intervenci\u00f3n, lo que mantiene la transparencia y el control humano.\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Aumento:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> los agentes copiloto son cada vez m\u00e1s proactivos y ofrecen sugerencias inteligentes a los agentes, supervisores y administradores; adem\u00e1s, se ofrecen a llevarlas a cabo una vez aprobadas. Esto incluye actualizar registros, identificar riesgos, optimizar procesos y traducir interacciones en tiempo real. Estos copilotos tambi\u00e9n ofrecen se\u00f1ales en tiempo real para ayudar a capacitar a los usuarios humanos; as\u00ed, se\u00f1alan pasos omitidos, hacen sugerencias sobre el cumplimiento u ofrecen recordatorios sobre el contexto clave de manera \u00fatil y no invasiva. En lugar de tomar el control, ayudan a las personas a desempe\u00f1arse mejor con recomendaciones sutiles y contextuales. Si bien analizan aportes complejos y adaptan sus sugerencias, nunca act\u00faan de manera aut\u00f3noma y preservan la autoridad de las decisiones humanas.\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Personalizaci\u00f3n: <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">la personalizaci\u00f3n, basada en datos, se vuelve m\u00e1s estrat\u00e9gica. Los sistemas de IA utilizan memoria interna, perfiles de clientes, interacciones previas y se\u00f1ales contextuales para determinar qu\u00e9 respuestas o flujos de trabajo se adaptan mejor a al perfil del cliente. Esto incluye extraer informaci\u00f3n de segmentos definidos por la empresa, el historial de transacciones y las reglas configuradas. Los agentes humanos reciben soporte que se adapta a la complejidad de cada situaci\u00f3n, con sugerencias que siguen gu\u00edas personalizadas y no flujos de trabajo gseneralizados. Sin embargo, toda la personalizaci\u00f3n sigue funcionando dentro de los l\u00edmites de las configuraciones de la empresa y sin improvisaciones fuera de los l\u00edmites definidos.\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Optimizaci\u00f3n: <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">en este nivel, la orquestaci\u00f3n aprovecha el contexto din\u00e1mico para mejorar los flujos de experiencia en todos los sistemas. Los componentes de IA operan de manera semiaut\u00f3noma para identificar mejores rutas y resoluciones m\u00e1s eficientes; su configuraci\u00f3n manual disminuye al tiempo que operan dentro de restricciones predefinidas. Las capacidades como la detecci\u00f3n de anomal\u00edas, el reconocimiento de patrones y la toma de decisiones basada en la memoria ayudan a identificar brechas en los procesos o escalaciones. En casos que requieren criterio o interpretar pol\u00edticas, como la aprobaci\u00f3n de una hipoteca o hacer ajustes financieros, la IA apoya a la fuerza laboral al preparar el contexto de la decisi\u00f3n, pero la acci\u00f3n final sigue estando a cargo de un humano.\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][\/vc_section][vc_section full_width=&#8221;stretch_row&#8221;][vc_row][vc_column][vc_column_text css=&#8221;&#8221;]<\/p>\n<h2 class=\"h3\"><span style=\"font-weight: 400;\">Nivel 5: orquestaci\u00f3n ag\u00e9ntica universal\u00a0<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La IA alcanza un estado de autonom\u00eda basada en objetivos y es capaz de planificar, decidir y ejecutar de manera independiente seg\u00fan las metas definidas por las partes interesadas humanas. Los agentes, supervisores y administradores virtuales ya no est\u00e1n limitados por flujos de trabajo fijos o por la ejecuci\u00f3n de tareas lineales. Generan de manera din\u00e1mica 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 r\u00edgidas.\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Este es el \u00e1pice de madurez de la orquestaci\u00f3n, donde la IA pasa de la automatizaci\u00f3n reactiva a una gesti\u00f3n colaborativa y autodirigida de la experiencia.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Los sistemas de IA combinan los LLM con memoria, planificaci\u00f3n y razonamiento, mejorados por bucles de retroalimentaci\u00f3n continuos. Las experiencias ya no son aisladas ni transaccionales, sino que se vuelven fluidas, adaptativas e inteligentes en todos los ecosistemas.\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Las entidades de IA interact\u00faan directamente entre s\u00ed y comparten objetivos, intercambian contexto y delegan responsabilidades, lo que posibilita una orquestaci\u00f3n distribuida tanto en sistemas internos como con los socios externos. La participaci\u00f3n humana se vuelve estrat\u00e9gica e intencional y est\u00e1 enfocada en la supervisi\u00f3n, la gobernanza y decisiones complejas en las que se requiere empat\u00eda, creatividad o juicio.\u00a0<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Automatizaci\u00f3n:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> los agentes virtuales, los supervisores virtuales y los administradores virtuales inician, ejecutan y completan tareas de forma aut\u00f3noma de principio a fin. Los sistemas interpretan los objetivos de la organizaci\u00f3n y los datos contextuales para determinar el camino \u00f3ptimo a seguir sin depender de guiones predefinidos ni intervenci\u00f3n manual. La asunci\u00f3n de responsabilidad y la delegaci\u00f3n de tareas se dan de forma din\u00e1mica entre agentes inteligentes, y las decisiones se toman colectivamente entre todos los roles y dominios. A medida que los sistemas persiguen objetivos compartidos, coordinan las decisiones entre departamentos, canales e incluso redes de socios, y ejecutan acciones a escala y en armon\u00eda. La mayor\u00eda de las necesidades operativas, ya sean de atenci\u00f3n al p\u00fablico u operativas, se resuelven autom\u00e1ticamente a trav\u00e9s de la colaboraci\u00f3n inteligente de m\u00faltiples actores.\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Aumento:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> si bien la IA se encarga de la mayor\u00eda de las tareas de manera independiente, los humanos siguen siendo esenciales para supervisar, observar pol\u00edticas y tomar decisiones estrat\u00e9gicas. Los copilotos muestran los resultados proactivamente, generan res\u00famenes de las acciones realizadas y los presentan para su auditor\u00eda o intervenci\u00f3n. En otras situaciones, los copilotos anticipan las necesidades y ofrecen completar tareas al aprender de los patrones de aprobaci\u00f3n y ampliar su alcance de soporte. Es importante destacar que los copilotos y los agentes aut\u00f3nomos trabajan juntos, ya que intercambian informaci\u00f3n y decisiones intermedias de manera fluida para ayudar a las partes humanas a maximizar la eficiencia. Los empleados se benefician de la inteligencia orquestada que se adapta a sus funciones, contexto y flujo de trabajo, lo que eleva las contribuciones humanas a la categor\u00eda de trabajo de alto impacto orientado a la toma de decisiones.\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Personalizaci\u00f3n: <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">las experiencias son organizadas por administradores, supervisores y agentes virtuales, cada uno de los cuales contribuye con perspectivas, contexto y funciones propias. Estos sistemas inteligentes se basan en interacciones anteriores, conocimientos empresariales y se\u00f1ales de comportamiento en evoluci\u00f3n para personalizar las experiencias en tiempo real. La personalizaci\u00f3n es din\u00e1mica y distribuida y no solo est\u00e1 impulsada por un sistema, sino que se refina colectivamente mediante todos los actores potenciados con IA que coordinan su comprensi\u00f3n de los objetivos, preferencias y estado del journey del cliente. Ya sea dentro de una sola marca o en varios ecosistemas, los agentes virtuales sincronizan sus respuestas y decisiones para ofrecer continuidad, relevancia y una intenci\u00f3n coordinada en todos los puntos de contacto.\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Optimizaci\u00f3n:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> La optimizaci\u00f3n se vuelve aut\u00f3noma y distribuida y se enfoca en objetivos. Cada sistema impulsado por IA contribuye a mejorar el desempe\u00f1o, no de manera aislada sino como parte de una red de aprendizaje continua y colaborativa. Refinan los flujos de trabajo y los modelos de decisi\u00f3n en funci\u00f3n de retroalimentaci\u00f3n compartidos, datos sobre el desempe\u00f1o y m\u00e9tricas sobre metas alcanzadas. La l\u00f3gica de la orquestaci\u00f3n se adapta de manera fluida a los cambios de prioridades de la organizaci\u00f3n, y los agentes impulsados por la IA colaboran para redistribuir el esfuerzo, equilibrar las estrategias y mejorar los resultados a escala. Esto crea una capa de inteligencia autosostenible en la que la orquestaci\u00f3n evoluciona con el entorno sin depender de la configuraci\u00f3n manual o el reentrenamiento.\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][\/vc_section][vc_section full_width=&#8221;stretch_row&#8221;][vc_row][vc_column][vc_column_text css=&#8221;&#8221;]<span style=\"font-weight: 400;\">El modelo de madurez de los niveles de orquestaci\u00f3n de la experiencia ilustra c\u00f3mo las empresas pueden pasar de operar de manera completamente manual a usar sistemas inteligentes impulsados por IA que gestionan y mejoran con autonom\u00eda 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 automatizaci\u00f3n de tareas aisladas y culminando en sistemas que pueden planificar, explicar y actuar para alcanzar objetivos comerciales.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">A medida que la orquestaci\u00f3n de las experiencias madura y evoluciona, es com\u00fan 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 seguir\u00e1n siendo altamente estructuradas y supervisadas por el ser humano, mientras que otras podr\u00e1n beneficiarse de m\u00e1s autonom\u00eda y autodirecci\u00f3n.\u00a1\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Cabe recordar que el camino hacia la madurez tambi\u00e9n implica una colaboraci\u00f3n cada vez mayor entre sistemas inteligentes: agentes impulsados por IA que se coordinan entre s\u00ed para resolver tareas complejas, compartir contexto y adaptarse din\u00e1micamente en los journeys. Estos agentes interconectados, ya sea que apoyen al cliente o a supervisores o administradores, constituyen la base de una orquestaci\u00f3n escalable y adaptativa. En este modelo, la inteligencia no queda aislada en un solo sistema o interacci\u00f3n. M\u00e1s bien se convierte en una capacidad distribuida que puede aprender, compartir y mejorar continuamente en todo el panorama de la experiencia.\u00a0<\/span>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][\/vc_section][vc_section full_width=&#8221;stretch_row&#8221;][vc_row][vc_column][vc_column_text css=&#8221;&#8221;]<\/p>\n<h2 class=\"h3\"><span style=\"font-weight: 400;\">Conclusi\u00f3n\u00a0<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">El modelo de los niveles de orquestaci\u00f3n de la experiencia es un esquema de madurez estructurado para ayudar a las organizaciones a lo largo de su transformaci\u00f3n. Creemos que hoy en d\u00eda la mayor\u00eda de las empresas opera en los niveles 1 y 2. Pero el camino a seguir est\u00e1 claro y , y est\u00e1 avanzando con rapidez.\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Las organizaciones que inviertan en la orquestaci\u00f3n ag\u00e9ntica estar\u00e1n preparadas para aprovechar un valor que puede ser exponencial: m\u00e1s automatizaci\u00f3n y escala, empleados m\u00e1s capacitados y el fortalecimiento de la lealtad al cliente.u\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">\u00bfD\u00f3nde opera su organizaci\u00f3n hoy? \u00bfQu\u00e9 necesitar\u00eda para subir un nivel?\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Genesys est\u00e1 aqu\u00ed para ayudarle a definir ese camino y dar el siguiente paso hacia experiencias organizadas y emocionalmente inteligentes a escala.\u00a0<\/span><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\"><sup>1<\/sup>\u00a0El presente es un art\u00edculo de reflexi\u00f3n, no una estrategia de producto. Genesys no se compromete a ofrecer ninguna de las funciones descritas en este documento.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><i><span style=\"font-weight: 400;\">*\u00a0Versi\u00f3n actualizada del art\u00edculo publicado originalmente el 14 de mayo de 2024. <\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">\u00a0<\/span>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][\/vc_section][vc_section full_width=&#8221;stretch_row&#8221;][vc_row][vc_column][vc_column_text css=&#8221;&#8221;]<\/p>\n<h3>Autores:<\/h3>\n<p>[\/vc_column_text][vc_column_text css=&#8221;.vc_custom_1752538214168{border-bottom-width: 1.0em !important;}&#8221;]<strong><img decoding=\"async\" class=\"alignleft wp-image-383992\" src=\"https:\/\/www.genesys.com\/media\/Tony-Bates-Thumbnail-258x300.png\" alt=\"\" width=\"190\" height=\"221\" srcset=\"https:\/\/www.genesys.com\/media\/Tony-Bates-Thumbnail-258x300.png 258w, https:\/\/www.genesys.com\/media\/Tony-Bates-Thumbnail-124x144.png 124w, https:\/\/www.genesys.com\/media\/Tony-Bates-Thumbnail.png 270w\" sizes=\"(max-width: 190px) 100vw, 190px\" \/><a href=\"https:\/\/www.genesys.com\/es-mx\/blog\/author?auth=695\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Tony Bates<\/a> es presidente y CEO de Genesys.<\/strong> Est\u00e1 a cargo de la estrategia, la direcci\u00f3n y las operaciones de la empresa en m\u00e1s de 100 pa\u00edses y supervisa un equipo global de m\u00e1s de 6000 empleados.<\/p>\n<p>Tony tiene d\u00e9cadas de experiencia orientando a compa\u00f1\u00edas interempresarialess y de comercio al consumidor durante transiciones y escalamientos significativos. Tony es un apasionado tecn\u00f3logo de coraz\u00f3n que comenz\u00f3 su trayectoria profesional en el \u00e1rea de operaciones de red e infraestructura de I\u00a1internet, en donde aprendi\u00f3 a programar de manera autodidacta durante sus viajes diarios en tren de su casa al trabajo. R\u00e1pidamente adquiri\u00f3 la habilidad empresarial necesaria para ocupar cargos ejecutivos de confianza en algunas de las empresas de SaaS m\u00e1s respetadas del mundo.<\/p>\n<p>Algunos aspectos destacados de su carrera incluyen dirigir el \u00e1rea de Proveedor de Servicios de Cisco, en donde logr\u00f3 que su divisi\u00f3n empresarial y comercial generara ingresos de m\u00e1s de 20,000 millones de d\u00f3lares anuales; as\u00ed como su desempe\u00f1o como CEO de Skype, donde estuvo a cargo de expandir el negocio a m\u00e1s de 170 millones de usuarios conectados. Una vez que Microsoft adquiri\u00f3 Skype, Tony se convirti\u00f3 en presidente y fue responsable de las comunicaciones unificadas antes de desempe\u00f1arse como vicepresidente ejecutivo de Desarrollo Empresarial y Desarrolladores. Adem\u00e1s de su cargo en Genesys, Tony es parte del consejo de administraci\u00f3n de VMWare.[\/vc_column_text][vc_column_text css=&#8221;.vc_custom_1752538244530{margin-top: 1.0em !important;}&#8221;]<strong><img decoding=\"async\" class=\"alignleft wp-image-376651\" src=\"https:\/\/www.genesys.com\/media\/petergraf_01_headshot_2020-272x300.jpg\" alt=\"\" width=\"190\" height=\"209\" srcset=\"https:\/\/www.genesys.com\/media\/petergraf_01_headshot_2020-272x300.jpg 272w, https:\/\/www.genesys.com\/media\/petergraf_01_headshot_2020-131x144.jpg 131w, https:\/\/www.genesys.com\/media\/petergraf_01_headshot_2020-514x566.jpg 514w, https:\/\/www.genesys.com\/media\/petergraf_01_headshot_2020.jpg 1604w\" sizes=\"(max-width: 190px) 100vw, 190px\" \/> El<a href=\"https:\/\/www.genesys.com\/es-mx\/blog\/author?auth=290\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Dr. Peter Graf<\/a> es vicepresidente s\u00e9nior de Estrategia de Genesys<\/strong>. Es responsable de desarrollar, comunicar y sustentar la estrategia de Genesys.<\/p>\n<p class=\"p2\">Antes de incorporarse a Genesys en 2017, Peter ocup\u00f3 diversos puestos de liderazgo ejecutivo en las \u00e1reas de estrategia, desarrollo y marketing a lo largo de m\u00e1s de 25 a\u00f1os en el sector del software comercial a nivel mundial, en particular como vicepresidente ejecutivo de la corporaci\u00f3n de software multinacional SAP. Cuenta con un doctorado en Inteligencia Artificial de la Universidad Saarland y una maestr\u00eda en Inform\u00e1tica y Econom\u00eda de la Universidad T\u00e9cnica Kaiserslautern en Alemania.<\/p>\n<p>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][\/vc_section]<\/p>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>[vc_section full_width=&#8221;stretch_row&#8221;][vc_row][vc_column][vc_column_text css=&#8221;&#8221;]Nos encontramos en el punto de partida de una de las transformaciones m\u00e1s profundas en la historia empresarial, impulsada por una nueva generaci\u00f3n de inteligencia artificial (IA) generativa y ag\u00e9ntica. 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