{"id":584314,"date":"2025-07-21T23:47:54","date_gmt":"2025-07-22T06:47:54","guid":{"rendered":"https:\/\/www.genesys.com\/blog\/post\/siente-las-bases-de-la-ia-agentica-en-la-experiencia-del-cliente"},"modified":"2025-07-28T00:18:28","modified_gmt":"2025-07-28T07:18:28","slug":"laying-the-groundwork-for-agentic-ai-in-customer-experience","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.genesys.com\/es-mx\/blog\/post\/laying-the-groundwork-for-agentic-ai-in-customer-experience","title":{"rendered":"Siente las bases de la IA ag\u00e9ntica en la experiencia del cliente"},"content":{"rendered":"<div class=\"wpb-content-wrapper\"><p>[vc_row][vc_column][vc_column_text css=&#8221;&#8221;]<span style=\"font-weight: 400;\"><a href=\"https:\/\/www.genesys.com\/es-mx\/blog\/post\/the-future-of-cx-how-ai-will-redefine-customer-experiences-in-2025\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">La experiencia del cliente (CX) est\u00e1 evolucionando<\/a> no solo en funci\u00f3n de los cambios constantes en las expectativas del cliente sino tambi\u00e9n de los l\u00edmites operativos. La mayor\u00eda de las organizaciones se enfrenta al mismo desaf\u00edo: aumentar la complejidad del servicio sin aumentar los recursos. Esto no ser\u00e1 posible a menos que se produzcan cambios fundamentales en la forma en que se realiza el trabajo.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">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 programaci\u00f3n estricta y est\u00e1n enfocados en la automatizaci\u00f3n est\u00e1tica. Reducen las tareas manuales, pero a menudo son insuficientes en entornos din\u00e1micos.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Para las empresas que buscan escalar el servicio personalizado sin que esto implique incrementar los costos, llega una nueva generaci\u00f3n de <a href=\"https:\/\/www.genesys.com\/es-mx\/capabilities\/ai-and-automation\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">IA para CX<\/a>.<\/span><\/p>\n<p>La <a href=\"https:\/\/www.genesys.com\/es-mx\/blog\/post\/agentic-ai-the-difference-between-leading-and-lagging-in-cx\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: 400;\">IA ag\u00e9ntica<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> pone ese <a href=\"https:\/\/www.genesys.com\/es-mx\/blog\/post\/the-levels-of-experience-orchestration\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">pr\u00f3ximo nivel de experiencia<\/a> 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 autonom\u00eda sigue siendo poco com\u00fan en los entornos de producci\u00f3n, los casos de uso semiaut\u00f3nomos pueden <a href=\"https:\/\/www.genesys.com\/es-mx?post_type=blog&amp;p=584184\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">crear mejoras medibles en la CX<\/a>.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Para capturar ese valor, las organizaciones deben comprender las posibilidades de la IA ag\u00e9ntica, sus requisitos y c\u00f3mo comenzar a desarrollarla.<\/span>[\/vc_column_text][vc_row_inner][vc_column_inner][vc_column_text css=&#8221;&#8221;]<\/p>\n<h2 class=\"h3\"><span style=\"font-weight: 400;\">Asimile las caracter\u00edsticas distintivas de la IA ag\u00e9ntica<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Para que un sistema se considere como IA 100% ag\u00e9ntica, debe exhibir cinco atributos fundamentales:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>Autonom\u00eda:<\/strong> puede actuar de forma independiente y no requiere instrucciones expl\u00edcitas para cada situaci\u00f3n.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>Orientaci\u00f3n hacia los objetivos:<\/strong> opera en funci\u00f3n de un prop\u00f3sito y busca obtener resultados definidos, como resolver un problema o completar una transacci\u00f3n.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>Adaptabilidad:<\/strong> se ajusta a nueva informaci\u00f3n en tiempo real, lo que le permite optimizar continuamente sus respuestas.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>Memoria:<\/strong> aprende de las interacciones pasadas y aplica ese conocimiento a las actuales para mantener el contexto y la continuidad.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>Razonamiento:<\/strong> puede evaluar las opciones, tomar decisiones y planificar los pr\u00f3ximos pasos para alcanzar sus objetivos, especialmente en situaciones que no est\u00e1n predefinidas.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">En conjunto, estas capacidades permiten que la IA vaya m\u00e1s all\u00e1 de la automatizaci\u00f3n rutinaria y posibilitan una verdadera toma de decisiones. Mientras que los bots tradicionales se basan en \u00e1rboles de decisiones o guiones fijos, los sistemas ag\u00e9nticos pueden razonar los problemas, identificar la intenci\u00f3n y determinar la mejor acci\u00f3n siguiente, incluso cuando la interacci\u00f3n no sigue una ruta predecible.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Sin embargo, la mayor\u00eda de las aplicaciones reales de la IA ag\u00e9ntica funciona con autonom\u00eda parcial. Un agente virtual podr\u00eda resolver un problema posterior a una compra o diagnosticar un error de la aplicaci\u00f3n m\u00f3vil. Puede actuar con flexibilidad para completar una tarea definida, pero las rutas de escalamiento y los l\u00edmites de decisi\u00f3n mantienen al agente de IA dentro de los par\u00e1metros establecidos. Este enfoque h\u00edbrido de libertad estructurada dentro de zonas seguras permite a las empresas sacar partido a corto plazo de los beneficios de la IA ag\u00e9ntica sin exceder su tolerancia al riesgo.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">\u00bfPor qu\u00e9 no permitir que los <a href=\"https:\/\/www.genesys.com\/es-mx\/capabilities\/chatbots\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">agentes virtuales<\/a> funcionen con total libertad? Pues porque un sistema de IA con total autonom\u00eda creativa, incluso para tareas aparentemente simples, podr\u00eda ofrecer resultados no deseados.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Considere, por ejemplo, un banco importante que utiliza voicebots con IA ag\u00e9ntica para verificar la identidad de los clientes. Si la palabra de seguridad registrada es \u201cBoston\u201d pero el usuario dice \u201cMassachusetts\u201d, un agente IA podr\u00eda interpretar err\u00f3neamente que la respuesta se acerca lo suficiente, lo que permitir\u00eda que un intruso acceda a la cuenta de un cliente. Y si piensa que esto significa que la IA ag\u00e9ntica no est\u00e1 preparada para el mundo real, recuerde que la autonom\u00eda de los agentes humanos tienen limitaciones por las mismas razones. Los agentes humanos est\u00e1n capacitados para saber que una contrase\u00f1a debe coincidir al 100% y que, en caso contrario, deben denegar el acceso sin importar si la respuesta es &#8220;m\u00e1s o menos&#8221; correcta o si la persona que llama es encantadora.<\/span>[\/vc_column_text][\/vc_column_inner][\/vc_row_inner][vc_row_inner][vc_column_inner][vc_column_text css=&#8221;&#8221;]<\/p>\n<h2 class=\"h3\"><span style=\"font-weight: 400;\">Desde flujos programados hasta interacciones adaptativas<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La automatizaci\u00f3n tradicional en la CX se dise\u00f1\u00f3 en torno a la eficiencia: contener problemas simples, reducir el tiempo de atenci\u00f3n y reducir el volumen de consultas. Pero la eficiencia por s\u00ed 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.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Es aqu\u00ed 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.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La IA ag\u00e9ntica aborda estas interacciones de otra manera. Puede tomar un flujo correctivo en medio del proceso, adaptarse a la nueva informaci\u00f3n de manera no lineal y avanzar hacia la resoluci\u00f3n. Esto hace que las interacciones sean m\u00e1s resilientes y que los resultados sean m\u00e1s confiables, sin forzar la intervenci\u00f3n de un agente humano a menos que sea realmente necesario.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">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 espec\u00edfica que se est\u00e1 realizando. Y comprender esto resulta fundamental si desea usar la tecnolog\u00eda de la mejor manera.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La transferencia de dinero entre cuentas o comunicar una exenci\u00f3n 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 m\u00e1s aut\u00f3nomo, abierto y ag\u00e9ntico.<\/span>[\/vc_column_text][\/vc_column_inner][\/vc_row_inner][vc_row_inner][vc_column_inner][vc_column_text css=&#8221;&#8221;]<\/p>\n<h2 class=\"h3\"><span style=\"font-weight: 400;\">La IA ag\u00e9ntica como catalizador de la CX<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La IA ag\u00e9ntica ofrece capacidades que abordan algunos de los puntos d\u00e9biles m\u00e1s importantes de la CX en la actualidad.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">A medida que los vol\u00famenes 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 ag\u00e9ntica lo puede hacer de varias maneras clave:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Ofrece un servicio personalizado y siempre activo que se ajusta al contexto sin que los clientes deban reiterar la informaci\u00f3n.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Facilita el engagement proactivo al identificar los problemas o los siguientess pasos antes de que el cliente se comunique.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Fomenta la lealtad y la retenci\u00f3n, no a trav\u00e9s de la empat\u00eda programada sino de una capacidad de respuesta inteligente.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">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 m\u00e1s necesarias.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Estos beneficios no solo son convenientes, sino que son cada vez m\u00e1s imprescindibles. <span style=\"font-weight: 400;\">Los <a href=\"https:\/\/www.genesys.com\/es-mx\/resources\/practical-guide-to-mastering-journey-management?ost_tool=blog&#038;ost_campaign=0-0-0-0-0-0-0-blog\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: 400;\">journeys del cliente<\/span><\/a>actuales<\/span>rara vez siguen una l\u00ednea recta. Se completan en varios canales, de manera asincr\u00f3nica, con clientes que esperan una continuidad \u201csin canal\u201d en cada paso. Cumplir con esas exigencias requiere sistemas que puedan comprender matices, cambiar seg\u00fan el contexto y ofrecer experiencias perfectas a escala. Esa es la verdadera promesa de la IA ag\u00e9ntica.<\/span>[\/vc_column_text][\/vc_column_inner][\/vc_row_inner][vc_row_inner][vc_column_inner][vc_column_text css=&#8221;&#8221;]<\/p>\n<h2 class=\"h3\"><span style=\"font-weight: 400;\">Allane el camino para la IA ag\u00e9ntica<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\"><a href=\"https:\/\/www.genesys.com\/es-mx\/blog\/post\/deliver-the-next-level-of-experience-with-genesys-cloud-ai-studio-and-ai-guides\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Hacer que la IA ag\u00e9ntica funcione en la pr\u00e1ctica<\/a> no es cuesti\u00f3n de presionar un bot\u00f3n. Requiere cambios fundacionales en la forma en que los sistemas se dise\u00f1an, integran y controlan. El \u00e9xito depende de un ecosistema interconectado que ofrezca a la IA los datos, la estructura y el control que necesita para desempe\u00f1arse de manera confiable y segura.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Esto comienza con una s\u00f3lida infraestructura de datos. Los sistemas ag\u00e9nticos dependen del acceso en tiempo real al historial de interacciones, las se\u00f1ales 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.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Una pila tecnol\u00f3gica componible y modular es igualmente importante. La IA ag\u00e9ntica debe funcionar en todos los sistemas (soluciones de CRM, facturaci\u00f3n, programaci\u00f3n de horarios laborales y m\u00e1s) y adaptarse a medida que las necesidades evolucionen. La flexibilidad en la arquitectura, incluyendoel dise\u00f1o con enfoque API-first y la orquestaci\u00f3n del flujo de trabajo, permite que surjan nuevos casos de uso sin redise\u00f1ar todo el ecosistema.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La IA ag\u00e9ntica tambi\u00e9n depende del conocimiento estructurado y accesible. Incluso los sistemas m\u00e1s sofisticados requieren una fuente confiable de informaci\u00f3n. Una base de conocimientos seleccionada y bien mantenida permite a la IA razonar las tareas, mantener la consistencia y responder con precisi\u00f3n en situaciones diversas.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Y, por \u00faltimo, la gobernanza debe ser parte del proceso desde el primer momento. <a href=\"https:\/\/www.genesys.com\/blog\/post\/navigating-the-new-era-of-security-privacy-and-compliance\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">La seguridad, la privacidad<\/a>, 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, cu\u00e1ndo escalar a un ser humano y c\u00f3mo cumplir con las pol\u00edticas de la organizaci\u00f3n, la voz de la marca y los cambios en las normas.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">En conjunto, estas capacidades son la base de la autonom\u00eda sostenible y escalable de la IA, capaz de ayudar a generar resultados comerciales mientras mantiene la confianza.<\/span>[\/vc_column_text][\/vc_column_inner][\/vc_row_inner][vc_row_inner][vc_column_inner][vc_column_text css=&#8221;&#8221;]<\/p>\n<h2 class=\"h3\"><span style=\"font-weight: 400;\">Enfrente los desaf\u00edos que conlleva la autonom\u00eda<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Cuanto m\u00e1s independiente sea un sistema, m\u00e1s importante ser\u00e1 mantener el control. Las directrices son salvaguardas t\u00e9cnicas pero tambi\u00e9n estrat\u00e9gicas.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Por lo tanto, las organizaciones que implementan estas herramientas deben definir sus l\u00edmites: \u00bfD\u00f3nde se requiere la IA ag\u00e9ntica? \u00bfEn qu\u00e9 momento debe intervenir un ser humano? \u00bfC\u00f3mo se monitorean sus decisiones? \u00bfC\u00f3mo explicamos esas decisiones a los usuarios, a los organismos reguladores y a las partes interesadas dentro de nuestra propia organizaci\u00f3n?<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La tendencia de los modelos de <a href=\"https:\/\/www.genesys.com\/es-mx\/definitions\/what-is-a-large-language-model-llm\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: 400;\">lenguaje de gran tama\u00f1o (LLM)<\/span><\/a>de <span style=\"font-weight: 400;\">IA<\/span>al sesgo tambi\u00e9n sigue siendo una preocupaci\u00f3n constante. Los sistemas entrenados con datos del mundo real corren el riesgo de reflejar sus desigualdades. Las pruebas continuas, los procesos de retroalimentaci\u00f3n y las revisiones con participaci\u00f3n humana son necesarias para mitigar las consecuencias no deseadas.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La integraci\u00f3n es otro punto potencialmente complejo. La IA ag\u00e9ntica solo puede actuar de manera significativa si est\u00e1 conectada a las herramientas y los sistemas que ejecutan las tareas: plataformas de facturaci\u00f3n, sistemas de CRM y de programaci\u00f3n de horarios, aplicaciones de log\u00edstica, etc. Sin esta integraci\u00f3n, la inteligencia puede estancarse desde el nivel m\u00e1s b\u00e1sico.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Estos desaf\u00edos no son razones para evitar la IA ag\u00e9ntica. Son motivos para abordarla con la intenci\u00f3n de comprender a fondo sus l\u00edmites y su potencial, de modo que pueda comenzar a beneficiarse de sus capacidades hoy y crecer a futuro.<\/span>[\/vc_column_text][\/vc_column_inner][\/vc_row_inner][vc_row_inner][vc_column_inner][vc_column_text css=&#8221;&#8221;]<\/p>\n<h2 class=\"h3\"><span style=\"font-weight: 400;\">C\u00f3mo comenzar a adoptar la IA ag\u00e9ntica hoy<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La adopci\u00f3n de la IA ag\u00e9ntica no requiere una transformaci\u00f3n a gran escala. Comienza con la elecci\u00f3n de los casos de uso correctos y toma impulso a trav\u00e9s de un progreso medible. A continuaci\u00f3n describimos cuatro pasos que pueden ayudar a guiarlo en el proceso:<\/span><\/p>\n<p><strong>1. Eval\u00fae el nivel de preparaci\u00f3n y defina los objetivos: <\/strong><span style=\"font-weight: 400;\">determine las \u00e1reas en las que sus sistemas actuales son insuficientes y en cu\u00e1les la adaptabilidad impulsada por la IA podr\u00eda ofrecer mejores resultados. Identifique brechas en el acceso a los datos, la flexibilidad del flujo de trabajo o la gobernanza.<\/span><\/p>\n<p><strong>2. Seleccione casos de uso piloto con un enfoque claro: <\/strong><span style=\"font-weight: 400;\">elija situaciones de bajo riesgo pero de alto valor. Algunos ejemplos incluyen el engagement posterior a la compra, la comunicaci\u00f3n proactiva en casos de fallas en el servicio o el uso de agentes virtuales para abordar problemas de soporte no urgentes.<\/span><\/p>\n<p><strong>3. Cree ciclos de retroalimentaci\u00f3n: <\/strong><span style=\"font-weight: 400;\">aseg\u00farese de elegir un sistema que pueda aprender de los hechos. D\u00e9 seguimiento a las tasas de resoluci\u00f3n, a las opiniones del cliente y cualquier anulaci\u00f3n o escalamiento manual. Utilice esos datos para refinar la experiencia<\/span><\/p>\n<p><strong>4. Escale con un prop\u00f3sito claro: <\/strong><span style=\"font-weight: 400;\">ampl\u00ede la capacidad en la \u00e1reas en las que el modelo demuestra valor. Su objetivo no debe ser la autonom\u00eda total. M\u00e1s bien procure que el grado de funcionalidad ag\u00e9ntica sea el indicado para el tipo de tarea y los riesgos implicados.<\/span>[\/vc_column_text][\/vc_column_inner][\/vc_row_inner][vc_row_inner][vc_column_inner][vc_column_text css=&#8221;&#8221;]<\/p>\n<h2 class=\"h3\"><span style=\"font-weight: 400;\">Un rumbo calculado hacia el ma\u00f1ana<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La IA ag\u00e9ntica no es una sola capacidad ni un fin fijo, es una direcci\u00f3n: una forma de dise\u00f1ar sistemas de CX para admitir m\u00e1s complejidad, ofrecer m\u00e1s valor y funcionar de manera m\u00e1s fluida en todos los canales y contextos. Llegar a ese punto no implica adoptar el modelo m\u00e1s reciente. Se trata de establecer las bases adecuadas para que su IA pueda tomar decisiones inteligentes de forma segura, consistente y a escala.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Es por eso que hacerlo en el momento indicado es fundamental. Los sistemas que se dise\u00f1an en la actualidad son los que definir\u00e1n la manera de ofrecer experiencias durante los pr\u00f3ximos diez a\u00f1os. Dar el primer paso con implementaciones enfocadas y responsables permitir\u00e1 que las organizaciones como la suya obtengan una ventaja temprana mientras equilibran la seguridad, el cumplimiento y la confianza.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">En Genesys, ayudamos a las organizaciones a construir ese futuro sobre una base s\u00f3lida. Con la orquestaci\u00f3n, las directrices y el dise\u00f1o modular como base de nuestra plataforma, nuestras capacidades de IA ag\u00e9ntica pueden evolucionar junto con sus necesidades. No importa si apenas est\u00e1 considerando el concepto o si ya est\u00e1 probando escalar casos de uso piloto: nuestra misi\u00f3n es ayudarle a avanzar con claridad y control.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">El cambio de la automatizaci\u00f3n a la acci\u00f3n ya est\u00e1 en marcha. Contar con las bases correctas desde hoy no solo significa que puede seguir el ritmo: tambi\u00e9n puede estar a la vanguardia.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Vea c\u00f3mo puede llevar su experiencia del cliente al siguiente nivel y preparar la siguiente etapa con<\/span><a href=\"https:\/\/www.genesys.com\/es-mx\/resources\/genesys-cloud-ai-studio-and-genesys-cloud-ai-guides-product-overview\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: 400;\"> Genesys\u00a0Cloud\u00a0AI\u00a0Studio y AI\u00a0Guides<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span>[\/vc_column_text][\/vc_column_inner][\/vc_row_inner][vc_row_inner][vc_column_inner][\/vc_column_inner][\/vc_row_inner][\/vc_column][\/vc_row]<\/p>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>[vc_row][vc_column][vc_column_text css=&#8221;&#8221;]La experiencia del cliente (CX) est\u00e1 evolucionando no solo en funci\u00f3n de los cambios constantes en las expectativas del cliente sino tambi\u00e9n de los l\u00edmites operativos. La mayor\u00eda de las organizaciones se enfrenta al mismo desaf\u00edo: aumentar la complejidad del servicio sin aumentar los recursos. 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