El coste oculto de incorporar la IA a la estructura de la experiencia del cliente 

Por Jeff Tropeano

Cada herramienta de IA conlleva una serie de ventajas e inconvenientes. 

El mercado no lo pone fácil. Hay innumerables proveedores de experiencia del cliente (CX) basados en IA, y cada día surgen más, repartidos entre grandes plataformas que no pueden actuar con la suficiente rapidez y pequeñas empresas formadas por tres personas en un garaje que actúan con tanta rapidez que a una gran empresa le cuesta confiar en ellas. En la mayoría de los casos, resulta difícil distinguir esto del marketing. La disyuntiva a la que te enfrentas no es realmente una comparación entre un producto y otro, sino cuánta complejidad operativa estás dispuesto a asumir. 

Utiliza la IA que ya está integrada en tus plataformas de experiencia del cliente (CX) y es posible que resulte más sencillo gestionarla y dar soporte técnico. Si incorporas soluciones de IA especializadas para centros de atención al cliente, es posible que consigas una mayor capacidad para un caso de uso específico. Si creas una estructura más independiente de la IA, es posible que conserves la flexibilidad a medida que el mercado evolucione. 

Cada vía modifica lo que las operaciones de CX tienen que gestionar, así como los costes que ello les supone en materia de gobernanza, asistencia y control a lo largo del tiempo.

La decisión debe partir del caso de uso. ¿Qué debe ofrecer la experiencia a los clientes y a los agentes? ¿Qué nivel de complejidad puede el equipo gestionar, dar soporte, medir y mejorar en los próximos tres a cinco años?

En el ámbito de la experiencia del cliente (CX) empresarial, el coste oculto de la automatización de la CX suele ser la complejidad operativa que conlleva la arquitectura elegida. 

Compara las tres opciones de soluciones de IA para centros de atención al cliente

La mayoría de las organizaciones están eligiendo entre tres opciones.

• El enfoque «Platform-first» consiste en utilizar la IA que ya está integrada en las plataformas actuales de CCaaS, CRM, gestión de personal, calidad u otras plataformas de experiencia del cliente (CX). La ventaja es la simplicidad: la integración suele ser más sencilla, la responsabilidad está más clara y los equipos evitan tener que incorporar a otro proveedor importante. La limitación es la profundidad: las herramientas nativas pueden ser lo suficientemente potentes para algunos casos de uso y demasiado limitadas para otros.
• El enfoque «AI-first» consiste en incorporar soluciones especializadas de inteligencia artificial para centros de atención al cliente con el fin de dar respuesta a necesidades como los agentes virtuales, el control de calidad automatizado (QA), la asistencia a los agentes, la formación basada en simulaciones y el análisis de datos. La ventaja es una mayor capacidad. La contrapartida es un mayor volumen de trabajo en lo que respecta al movimiento de datos, gobernanza, el soporte técnico, la formación y la gestión del cambio.
• El término «agnóstico en cuanto a la IA» se refiere a un diseño que prioriza la flexibilidad, de modo que la organización pueda cambiar de motores o modelos de IA a medida que evoluciona el mercado. La ventaja es el control a largo plazo. La contrapartida es la responsabilidad, ya que la organización suele tener que desarrollar, gestionar y supervisar una mayor parte de la arquitectura por sí misma. 

Este aspecto es importante en las grandes operaciones de experiencia del cliente, en las que la coherencia, la formación, la responsabilidad y el apoyo deben funcionar de manera coordinada entre equipos, proveedores y casos de uso.

El camino adecuado depende de la experiencia que la organización pretenda ofrecer y de la complejidad que esté preparada para gestionar.

Los casos de uso deben guiar la decisión sobre la pila de CX

Un agente virtual no requiere los mismos datos, flujos de trabajo, controles ni modelo de asistencia que el control de calidad automatizado, la asistencia a los agentes o la formación basada en simulaciones. Cada caso de uso plantea exigencias diferentes al conjunto de soluciones de experiencia del cliente. 

Por eso, COPC Inc. recomienda evaluar las soluciones de IA para centros de atención al cliente teniendo en cuenta qué se pretende conseguir con cada caso de uso, quién es el responsable del flujo de trabajo, quién revisa los resultados y qué ocurre cuando el caso de uso se convierte en un caso extremo.

Esas respuestas ayudan a los responsables a decidir si sus plataformas actuales de experiencia del cliente (CX) son suficientes o si el caso de uso justifica el uso de una herramienta especializada o una arquitectura más flexible.

Calcula el coste de la complejidad a lo largo de un periodo de entre tres y cinco años

El coste de la licencia es solo el punto de partida. Una nueva capa de IA puede suponer trabajo de integración, traslado de datos, gestión de proveedores, formación, asistencia técnica, gobernanza y competencias internas que la organización debe mantener.

Esto es importante a medida que la automatización de la experiencia del cliente (CX) se va integrando en las operaciones diarias. Una herramienta especializada puede resolver bien un caso concreto, pero al mismo tiempo añadir complejidad al conjunto más amplio de soluciones de CX.

Una arquitectura independiente de la IA puede resultar valiosa para las organizaciones que desarrollan sus propios agentes de IA o que buscan una mayor flexibilidad ante los cambios del mercado. Ofrece a los equipos un mayor margen para adaptarse con el paso del tiempo. Además, requiere una atribución clara de responsabilidades, gobernanza más sólida y la capacidad interna para gestionar la interconexión entre modelos, flujos de trabajo, datos y proveedores.

En el caso de las operaciones de CX a gran escala, la cuestión práctica es si la pila tecnológica puede mantenerse de forma coherente entre los usuarios, los flujos de trabajo, los proveedores y los cambios futuros.

Una perspectiva a tres o cinco años ayuda a los responsables a valorar el coste total que supone incorporar soluciones de inteligencia artificial en los centros de atención al cliente, incluida la complejidad operativa que conlleva la adquisición.

Evaluar la plataforma CX en relación con gobernanza las normas

La prueba definitiva es si la pila tecnológica puede gestionarse de forma coherente. Los responsables necesitan normas claras en materia de acceso a los datos, uso de los datos, lógica de escalado, intervención manual, pruebas, documentación y evaluación del rendimiento. Esas normas ayudan a los equipos de operaciones de CX a gestionar las nuevas herramientas sin perder el control a medida que cambian los proveedores, los modelos, los flujos de trabajo y las expectativas de los clientes. 

Antes de añadir otra capa de IA a tu pila tecnológica de CX, descarga la guía ejecutiva completa de COPC, «IA en la experiencia del cliente, 2026: Cómo modernizar la pila tecnológica de tu centro de contacto sin perder el control», donde encontrarás un marco de trabajo práctico marco de trabajo las opciones de arquitectura, gobernanza, la complejidad y la adecuación operativa a largo plazo.