{"id":635485,"date":"2026-07-22T10:03:32","date_gmt":"2026-07-22T17:03:32","guid":{"rendered":"https:\/\/www.genesys.com\/blog\/post\/how-cx-leaders-can-scale-agentic-ai-insights-from-the-world-economic-forum"},"modified":"2026-08-04T07:09:08","modified_gmt":"2026-08-04T14:09:08","slug":"how-cx-leaders-can-scale-agentic-ai-insights-from-the-world-economic-forum","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.genesys.com\/es-mx\/blog\/post\/how-cx-leaders-can-scale-agentic-ai-insights-from-the-world-economic-forum","title":{"rendered":"C\u00f3mo los l\u00edderes de CX pueden escalar la IA ag\u00e9ntica: Perspectivas del Foro Econ\u00f3mico Mundial"},"content":{"rendered":"

[vc_section full_width=”stretch_row”][vc_row][vc_column][vc_column_text css=””]Los agentes de IA est\u00e1n pasando r\u00e1pidamente de la experimentaci\u00f3n a las operaciones de experiencia del cliente (CX), apoyando la automatizaci\u00f3n del servicio, la asistencia al agente, la interacci\u00f3n proactiva y la orquestaci\u00f3n de flujos de trabajo.<\/p>\n

Ese cambio crea una oportunidad significativa para mejorar las experiencias de los clientes mientras se aumenta la eficiencia. Tambi\u00e9n significa que las organizaciones necesitan respuestas no solo a la pregunta de qu\u00e9 pueden hacer los agentes de IA, sino tambi\u00e9n qu\u00e9 se les permite hacer.<\/p>\n

Esta pregunta es fundamental para el nuevo manual del Foro Econ\u00f3mico Mundial (WEF, por sus siglas en ingl\u00e9s), \u201cAI Agents in Action: A Playbook for Trusted Adoption, Authorization and Scaling<\/a>\u201d (Agentes de IA en acci\u00f3n: un manual para la adopci\u00f3n, autorizaci\u00f3n y escalamiento confiables). Genesys contribuy\u00f3 al flujo de trabajo de IA de frontera y capacidades del WEF dentro del Centro para la Excelencia en IA del WEF, cuya nueva serie de informes explora c\u00f3mo las organizaciones pueden definir, evaluar y escalar de manera responsable a los agentes de IA.<\/p>\n

Para los l\u00edderes de CX, el problema es especialmente urgente. La experiencia del cliente ha sido durante mucho tiempo un campo de pruebas para la IA porque los casos de uso son inmediatos, medibles y est\u00e1n estrechamente vinculados a los resultados comerciales. La IA ag\u00e9ntica introduce sistemas que pueden razonar con base en el contexto, usar herramientas, coordinar m\u00faltiples pasos y tomar medidas en todos los flujos de trabajo.<\/p>\n

Eso es importante porque los journeys del cliente rara vez ocurren en un solo sistema. Un solo problema puede involucrar el historial del cliente, datos de facturaci\u00f3n, reglas de pol\u00edticas, rutas de escalamiento y acciones de seguimiento en m\u00faltiples sistemas y equipos. La IA ag\u00e9ntica<\/a> puede conectar esas piezas de manera m\u00e1s inteligente, pero una vez que los agentes de IA pueden actuar a lo largo del viaje, surgen preguntas importantes como: \u00bfQu\u00e9 se les debe permitir hacer a los agentes? \u00bfBajo qu\u00e9 condiciones? \u00bfCon qu\u00e9 supervisi\u00f3n?<\/p>\n

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Por qu\u00e9 la IA ag\u00e9ntica cambia la CX<\/span><\/h3>\n

La IA ag\u00e9ntica es especialmente relevante para la CX porque los journeys del cliente suelen depender del contexto, el tiempo y la acci\u00f3n en m\u00faltiples sistemas. Cuando esos sistemas est\u00e1n desconectados, los clientes sienten la fricci\u00f3n: repiten informaci\u00f3n, esperan durante las transferencias o se preguntan si la empresa cumplir\u00e1. Los agentes de IA pueden ayudar a cerrar esa brecha conectando el contexto y tomando medidas a lo largo del viaje.<\/p>\n

Por ejemplo, un agente enfocado en el servicio podr\u00eda recopilar contexto, verificar pol\u00edticas y preparar un siguiente paso recomendado para un problema de facturaci\u00f3n. Una experiencia de asistencia al agente podr\u00eda resumir el historial del cliente y solicitar un escalamiento cuando cambie el sentimiento. Un agente de interacci\u00f3n proactiva podr\u00eda identificar a un cliente en riesgo, mientras que un agente de orquestaci\u00f3n de flujo de trabajo podr\u00eda coordinar el seguimiento en los sistemas de CRM, centro de contacto, facturaci\u00f3n y servicio de campo.<\/p>\n

El hilo conductor es que la IA ag\u00e9ntica no solo responde preguntas; ayuda a que el trabajo se mueva a partir de la empresa. Eso es lo que la hace tan prometedora para la CX: puede ayudar a las organizaciones a responder m\u00e1s r\u00e1pido, reducir la fricci\u00f3n y ofrecer experiencias m\u00e1s conectadas, al tiempo que brinda a los empleados m\u00e1s tiempo para la empat\u00eda, el juicio y la experiencia.<\/p>\n

Pero a medida que los agentes de IA pasan de pilotos limitados a entornos de CX en vivo, sus acciones pueden tener consecuencias en el mundo real. Pueden interactuar con datos confidenciales de los clientes, influir en los resultados de los clientes o generar riesgos financieros, operativos, de cumplimiento o de reputaci\u00f3n. Un agente podr\u00eda recomendar un reembolso, escalar una queja, actualizar una cuenta o enviar comunicaciones proactivas al cliente.<\/p>\n

Es por eso que escalar la IA ag\u00e9ntica requiere m\u00e1s que confianza en el modelo. Requiere una metodolog\u00eda clara para definir qu\u00e9 puede hacer un agente de forma independiente, d\u00f3nde se requiere la aprobaci\u00f3n humana, cu\u00e1ndo debe ocurrir el escalamiento y c\u00f3mo debe monitorearse el comportamiento del agente a lo largo del tiempo.<\/p>\n

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ACAP: De la capacidad a la autorizaci\u00f3n<\/span><\/h3>\n

El manual del WEF presenta el Perfil de Capacidad y Autorizaci\u00f3n del Agente (ACAP, por sus siglas en ingl\u00e9s) como una forma pr\u00e1ctica de cerrar la brecha entre lo que un agente puede hacer y lo que est\u00e1 autorizado a hacer.<\/p>\n

En t\u00e9rminos simples, un ACAP es un registro de autorizaci\u00f3n din\u00e1mico para un agente de IA. Define el rol del agente, el flujo de trabajo que admite, los sistemas y datos a los que puede acceder, las acciones que puede y no puede realizar, y los puntos donde se requiere supervisi\u00f3n o aprobaci\u00f3n humana.<\/p>\n

Para los l\u00edderes de CX, esa estructura es esencial. La pregunta no es simplemente si un agente puede completar una tarea; es si puede completar esa tarea de manera segura, consistente y dentro de una autoridad claramente definida.<\/p>\n

En la pr\u00e1ctica, un enfoque al estilo ACAP puede ayudar a las organizaciones de CX a responder preguntas como: \u00bfPuede este agente solo recomendar un reembolso, o puede emitir uno? \u00bfPuede actualizar un registro de cliente, o solo recuperar informaci\u00f3n de \u00e9l? \u00bfPuede enviar un mensaje proactivo, o un humano necesita aprobarlo primero? \u00bfCu\u00e1ndo debe escalar y c\u00f3mo se monitorear\u00e1 su comportamiento a lo largo del tiempo?<\/p>\n

Esto se vuelve m\u00e1s importante a medida que las organizaciones implementan m\u00faltiples agentes de IA en viajes, canales y funciones. Un agente virtual que brinda soporte al servicio al cliente, un agente interno que ayuda a los empleados y un agente de orquestaci\u00f3n que coordina los flujos de trabajo administrativos pueden depender de datos, herramientas o modelos compartidos. Pero cada implementaci\u00f3n puede requerir diferentes permisos, supervisi\u00f3n y reglas de escalamiento.<\/p>\n

En CX, el contexto importa. La misma capacidad puede conllevar diferentes niveles de riesgo seg\u00fan el viaje, la geograf\u00eda, los datos involucrados y la acci\u00f3n comercial que se est\u00e9 tomando. ACAP ayuda a hacer expl\u00edcitas esas diferencias.<\/p>\n

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C\u00f3mo se ve la IA ag\u00e9ntica gobernada en CX<\/span><\/h3>\n

La IA ag\u00e9ntica gobernada no significa necesariamente frenar la innovaci\u00f3n. Si se hace bien, la gobernanza puede crear la confianza que las organizaciones necesitan para escalar. Ayuda a acelerar la innovaci\u00f3n, en lugar de ralentizarla.<\/p>\n

Eso comienza con casos de uso enfocados donde el valor es claro y el riesgo es manejable. Las implementaciones iniciales deben generar confianza operativa mientras mantienen la exposici\u00f3n contenida, a menudo comenzando con acciones que son de menor riesgo, reversibles o sujetas a revisi\u00f3n humana antes de expandir la autonom\u00eda.<\/p>\n

Tambi\u00e9n significa dise\u00f1ar la supervisi\u00f3n humana en el modelo operativo desde el principio. El concepto de \u201chumano en el ciclo\u201d (human in the loop) solo funciona si el ciclo es significativo. En entornos de CX de alto volumen, la supervisi\u00f3n puede convertirse en un ejercicio superficial de marcar casillas si se pide a los supervisores que revisen demasiadas acciones, demasiado r\u00e1pido o sin suficiente contexto.<\/p>\n

Para los flujos de trabajo orientados al cliente, una supervisi\u00f3n significativa a menudo incluye rutas de escalamiento claras, umbrales de confianza, rastros de auditor\u00eda y revisi\u00f3n humana para momentos trascendentales como decisiones financieras, quejas sensibles, cambios de cuenta, excepciones de pol\u00edticas o interacciones con carga emocional.<\/p>\n

El monitoreo tambi\u00e9n debe continuar despu\u00e9s del lanzamiento. Los l\u00edderes de CX necesitan entender c\u00f3mo se est\u00e1n desempe\u00f1ando los agentes, d\u00f3nde est\u00e1n escalando, cu\u00e1ndo los clientes est\u00e1n insatisfechos, si el comportamiento se est\u00e1 desviando y si el agente se mantiene dentro de sus l\u00edmites autorizados.<\/p>\n

En Genesys, creemos que el futuro de la CX no es una elecci\u00f3n entre automatizaci\u00f3n y servicio humano. Es un modelo coordinado en el que los agentes de IA ayudan a orquestar el trabajo mientras las personas siguen siendo responsables de la confianza, la empat\u00eda, el juicio y los resultados comerciales.<\/p>\n

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Escalar la IA ag\u00e9ntica de manera responsable<\/span><\/h3>\n

A medida que la IA ag\u00e9ntica comienza a formar parte de las operaciones de CX, las organizaciones necesitan m\u00e1s que herramientas de IA independientes. Necesitan un enfoque que conecte el contexto del cliente, la automatizaci\u00f3n del flujo de trabajo, el conocimiento, la anal\u00edtica, la supervisi\u00f3n humana y los controles operativos, permitiendo que la IA act\u00fae con contexto, pero tambi\u00e9n dentro de los l\u00edmites.<\/p>\n

Consideramos que esto es fundamental para la siguiente fase de la experiencia del cliente impulsada por IA. El objetivo no es simplemente automatizar m\u00e1s interacciones. Es ayudar a las organizaciones a orquestar mejores experiencias entre clientes, empleados y sistemas, con gobernanza, observabilidad y juicio humano integrados en la forma en que opera la IA.<\/p>\n

Esa es tambi\u00e9n la direcci\u00f3n reflejada en innovaciones como la capacidad de Agente Virtual Ag\u00e9ntico de Genesys Cloud\u2122. A medida que la IA ag\u00e9ntica se integra m\u00e1s en los flujos de trabajo de CX, las organizaciones necesitan soluciones que combinen inteligencia con contexto, orquestaci\u00f3n y control. La promesa no es solo que los agentes de IA puedan tomar medidas; es que pueden ayudar a que las operaciones de CX sean m\u00e1s adaptables, proactivas y conectadas mientras preservan la confianza del cliente.<\/p>\n

Para los l\u00edderes de CX, el camino a seguir es definir la autoridad claramente, secuenciar la adopci\u00f3n cuidadosamente, mantener a los humanos involucrados donde las consecuencias son altas y expandir la autonom\u00eda bas\u00e1ndose en evidencia.<\/p>\n

Las organizaciones mejor posicionadas para tener \u00e9xito tratar\u00e1n la gobernanza como un acelerador, no como una restricci\u00f3n. Al definir qu\u00e9 tienen permitido hacer los agentes de IA y c\u00f3mo se supervisan sus acciones, los l\u00edderes de CX pueden pasar de la experimentaci\u00f3n a la producci\u00f3n con mayor confianza, y crear experiencias que se sientan m\u00e1s conectadas, con mayor capacidad de respuesta y humanas.<\/p>\n

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Lee el manual del Foro Econ\u00f3mico Mundial, \u201cAI Agents in Action: A Playbook for Trusted Adoption, Authorization and Scaling<\/a>\u201d (Agentes de IA en acci\u00f3n: un manual para la adopci\u00f3n, autorizaci\u00f3n y escalamiento confiables), para obtener m\u00e1s informaci\u00f3n sobre el marco ACAP y c\u00f3mo las organizaciones pueden prepararse para una IA ag\u00e9ntica confiable a escala.<\/span><\/b>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][\/vc_section]<\/p>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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