Ampliación de la IA conversacional en la experiencia del cliente: un marco estratégico para lograr un impacto a largo plazo

La presión por «hacer algo con la IA» ha llegado a todos los rincones del mundo de la experiencia del cliente. En este ámbito, eso conduce a proyectos apresurados, expectativas poco realistas y herramientas que se ponen en marcha sin una conexión clara con ningún impacto empresarial. Esa no es la forma correcta de construir.

En una reciente colaboración entre COPC Inc. y el Conversation Design Institute (CDI), los líderes del sector esbozaron un marco práctico para ampliar la IA de una manera que sea funcional y esté preparada para el futuro. La conclusión es que el éxito no proviene solo del entusiasmo. Proviene de un enfoque estructurado que se basa en un buen diseño, una buena alineación y una buena planificación.

«El entusiasmo es un ingrediente necesario para el éxito, pero no es suficiente. Crecer en altura y en amplitud requiere una planificación adecuada para evitar el pánico tras el lanzamiento».

—Jeff Tropeano, vicepresidente ejecutivo, COPC Inc.

A continuación, te explicamos cómo aplicar los seis pilares fundamentales de la ampliación de la IA para garantizar que tu transformación de la experiencia del cliente sea significativa y cuantificable.

1. Visión: basa tu estrategia de IA en los resultados de los clientes y la marca.

El error más común en las implementaciones de IA es comenzar con la tecnología y trabajar hacia atrás. Los programas más eficaces comienzan con una articulación clara de lo que significa el éxito y por qué la organización persigue la IA en primer lugar.

Ya sea que el objetivo sea aumentar la disponibilidad, reducir el esfuerzo o personalizar las experiencias, tu IA debe reforzar los valores de tu marca y las promesas a los clientes.

Comenzamos con preguntas como: ¿Qué estamos tratando de mejorar? ¿Estamos reduciendo el esfuerzo? ¿Aumentando la contención? ¿Mejorando la experiencia? Todas las demás decisiones, incluidas las relacionadas con la tecnología, la gobernanza y los datos, deben respaldar ese resultado.

«No automatices por automatizar. Automatiza para mejorar una experiencia que ya refleja los valores de tu marca».

—Jeff Tropeano, COPC

Si tu empresa es conocida por su cordialidad y empatía, tus bots deben reflejar ese tono, o derivar rápidamente a un humano. Si lo que te importa es la rapidez y la eficiencia, céntrate en reducir las fricciones en el recorrido del cliente. La visión no es solo algo deseable, es la lente que informa cada decisión.

2. Personas: Involucre a su equipo en el proceso desde el principio.

La IA puede ser una iniciativa tecnológica, pero su éxito depende totalmente de su personal.

Los agentes, supervisores, responsables de control de calidad y formadores suelen verse muy afectados por la introducción de la IA conversacional. Con demasiada frecuencia, se les incorpora tarde o no se les incorpora en absoluto.

«Ponga a su equipo técnico en el centro. Reconozca sus preocupaciones, déles tiempo para aprender y empodérelos para que lideren la mitigación de riesgos».

—Rachel Whitehorn, directora de prácticas de IA conversacional, CDI

Empieza con empatía. Adelántate al miedo invitando a tus equipos a dar forma a la implementación de la IA. Los agentes pueden convertirse en formadores de bots. Los especialistas en control de calidad pueden evolucionar hasta convertirse en ingenieros de prompts. Los supervisores pueden empezar a gestionar tanto a agentes humanos como digitales.

«La mayoría de las experiencias de IA actuales siguen siendo solo «simulaciones de personas». No diseñes en torno a tu equipo, diseña con ellos».

—Jeff Tropeano, COPC

3. Riesgos: planifica para lo que puede salir mal y lo que sin duda saldrá mal.

A la gente le preocupan las alucinaciones y los resultados fuera de lo normal, y con razón. Pero también hay otros riesgos: la exposición de información personal identificable, el sesgo en el entrenamiento o la compra a proveedores que han robado propiedad intelectual sin consentimiento. La IA conlleva riesgos legales y éticos reales.

Por eso, la planificación de riesgos debe ir más allá de las listas de verificación de cumplimiento. Debe incluir:

• Barreras para lo que los bots pueden y no pueden decir
• Vías claras de escalamiento a agentes humanos
• Responsabilidad del control del rendimiento de la IA

Y no olvide los riesgos éticos, como el sesgo de los modelos, la sostenibilidad o el uso indebido de los datos. No puede externalizar la ética a su proveedor. Debe definir cuál es la postura de su organización.

«Aunque tu país no imponga ninguna normativa, sigue una norma que te enorgullezca defender. No esperes a que te lo digan: decide cuál es la postura de tu empresa».

—Rachel Whitehorn, CDI

4. Casos de uso: elige por el cliente, no solo por la empresa.

Elegir los casos de uso adecuados es una de las decisiones más estratégicas en su trayectoria con la IA. Muchas organizaciones comienzan con los puntos débiles internos: tareas de bajo valor que desean automatizar. Pero el verdadero valor reside en lo que más importa a los clientes.

Evite la tentación de delegar los problemas de la organización al cliente. La organización debe empoderar al cliente. El cliente no es un vertedero para las ineficiencias internas. Si se le obliga a repetir lo mismo, a navegar por canales inconexos o a compensar sus procesos defectuosos, eso no es innovación, es abdicación.

Los casos de uso ideales son:

• Alta frecuencia
• Relativamente sencillo
• Valioso para automatizar tanto desde el punto de vista de la experiencia del cliente como desde el punto de vista operativo.

«No se trata solo de diseñar lo que se supone que debe suceder. Hay que planificar para cuando las cosas se desvían del camino previsto y cómo volver a encarrilar al cliente».

—Rachel Whitehorn, CDI

Ve más allá de las preguntas frecuentes. Céntrate en las acciones. Los clientes no necesitan bots que expliquen un problema. Necesitan bots que lo resuelvan.

«Los clientes no quieren un bot que comprenda el problema. Quieren uno que lo resuelva».

—Jeff Tropeano, COPC

5. Métricas: prediga el impacto, no se limite a medirlo después.

Si solo piensas en las métricas en el momento del lanzamiento, ya vas con retraso.

Establezca hipótesis claras antes de la implementación. Defina los KPI más importantes (tasa de contención, tiempo de resolución, CSAT, tasas de error) y prediga cómo cambiarán.

«No dispares primero la flecha y luego dibujes un blanco alrededor del lugar donde cae. Haz lo contrario. Define primero el blanco y luego dispara hacia él».

—Jeff Tropeano, COPC

Y recuerde: no se trata solo de si el bot completó una transacción. Pregunte: ¿Mejoró la experiencia? ¿La solución persistió después de la interacción? ¿El cliente quedó realmente satisfecho?

6. Tecnología: crear una base que admita la escalabilidad, no solo la velocidad.

Seleccionar la pila tecnológica adecuada es fundamental, pero no se trata de elegir la IA más llamativa o el proveedor más grande. Se trata de elegir herramientas que se adapten a sus casos de uso, su ecosistema de datos y su hoja de ruta a largo plazo.

«El método de adquisición de tecnología va a cambiar. Los ciclos tradicionales de solicitud de propuestas son demasiado lentos para el ritmo de la innovación».

—Jeff Tropeano, COPC

Asegúrate de que tus plataformas sean compatibles con:

• Integración con los sistemas centrales
• Acceso a datos estructurados y no estructurados
• Gobernanza y observabilidad
• Flexibilidad para admitir tanto modelos deterministas como generativos.

Y quizás lo más importante, limpia tus datos. Ninguna plataforma, por muy avanzada que sea, puede salvarte del «basura entra, basura sale».

Reflexión final: la escala comienza con la estrategia.

Los agentes de IA no son solo otro canal más. Si se utilizan correctamente, transforman la forma en que su empresa interactúa, resuelve problemas y amplía sus servicios.

Pero para ir más allá de los pequeños proyectos piloto y generar un impacto duradero, no se puede empezar con exageraciones. Se necesita visión, alineación, barreras de protección e infraestructura diseñada para escalar.

«La gente piensa en la escala al final, después de que un proyecto piloto haya funcionado. Pero la escala se produce al principio. Comienza en tu mentalidad».

—Rachel Whitehorn, CDI

Este marco de 6 pilares es tu plan de acción. Úsalo no solo para planificar, sino también para liderar.

Para profundizar aún más, COPC y CDI han creado un curso de cuatro partes que comienza el 13 de agosto de 2025 y al que se puede acceder a través de la plataforma de aprendizaje CDI Academy. Con una suscripción anual, tendrá acceso a los cuatro módulos y a todos los materiales del curso de CDI. 

• Ampliar la IA y evitar errores comunes
• Los seis pilares de la planificación de la IA: visión, riesgo y casos de uso
• Diseño de IA centrado en el usuario y colaboración entre humanos e IA
• Mejora continua y estándares para una IA escalable

COPC también ofrece un programa de certificación virtual en directo : Fundamentos de la IA para la experiencia del cliente. Desarrollado en colaboración con Execs In The Know, este programa proporciona una hoja de ruta definitiva para transformar el potencial de la IA en soluciones viables. 

• Seleccionar y gestionar proveedores de tecnología. 
• Alinear las estrategias de IA con las necesidades de los clientes y los objetivos empresariales. 
• Navegar por la gobernanza y la ética de la IA. 
• Preparar y gestionar bases de conocimiento. 
• Evite costosos errores con métricas para gestionar y mejorar el rendimiento.