La inteligencia artificial permite a las empresas conocer mejor el comportamiento de sus clientes, anticipar necesidades y personalizar la atención. El análisis de interacciones, los modelos predictivos y la integración de datos operativos fueron algunos de los temas abordados durante el conversatorio “De la IA a los resultados: cómo conectar tecnología, operación y experiencia para generar valor de negocio”, realizado en Guayaquil como parte de la iniciativa Estrategia, Tecnología y Negocio de IT ahora.
Ejecutivos de los sectores financiero, telecomunicaciones, salud, retail y producción compartieron experiencias y desafíos relacionados con la adopción de IA, la integración de información, la protección de datos personales y la atención humana en los servicios automatizados.
El encuentro contó además con la participación de Genesys, que aportó su visión como proveedor tecnológico. Intervinieron José López, gerente de Consultoría de Soluciones, y Adriana Molina, gerente Comercial para Ecuador.
Conocer al cliente permite anticipar sus necesidades
Uno de los temas abordados fue la información que las organizaciones tienen sobre sus clientes. Parte de ese conocimiento permanece en los equipos comerciales y de atención, mientras que los sistemas corporativos registran principalmente datos transaccionales, historiales de compra y características generales.
Los participantes analizaron las limitaciones de esta información para comprender las preferencias y comportamientos de cada usuario. También compartieron experiencias de modelos que incorporan señales de interacción, patrones de consumo y perfiles de comportamiento para ofrecer respuestas y recomendaciones más ajustadas a sus necesidades.
En la gestión de la experiencia del cliente se identificaron tres dimensiones: la efectividad de la propuesta, la emoción que genera la interacción y la facilidad para realizar una gestión o adquirir un servicio. Esta última también depende de cómo cada persona recibe, interpreta y utiliza la información.
En telecomunicaciones se expusieron aplicaciones que permiten analizar las llamadas de atención, identificar sentimientos y detectar señales de insatisfacción. Una de las experiencias compartidas mostró que el proceso de auditoría de calidad pasó de 20 a 2 días, con una muestra tres veces mayor.
El análisis de voz también permite identificar clientes con riesgo de abandono durante una interacción y derivar los casos a equipos especializados. Estas capacidades se complementan con modelos predictivos que consideran patrones de contacto, antecedentes de servicio y manifestaciones de inconformidad.
Otra aplicación consiste en relacionar los datos operativos con las interacciones del cliente. La información sobre fallas técnicas, retrasos en entregas o incidentes anteriores puede ayudar a los equipos de atención a comprender una solicitud antes de que el usuario tenga que explicar nuevamente su problema.
Las aplicaciones sectoriales combinan automatización y atención humana
En salud, se compartió una experiencia de agentes de inteligencia artificial que transcriben las consultas médicas de voz a texto. Esta herramienta reduce la necesidad de que el profesional registre manualmente la información durante la atención y le permite mantener mayor contacto visual con el paciente.
También se expuso el uso de consultas por voz para recuperar antecedentes y evoluciones clínicas, aprovechando la integración entre sistemas hospitalarios. Estas aplicaciones buscan facilitar el acceso a la información durante la consulta y apoyar el trabajo del personal médico.
En banca, las experiencias incluyeron la digitalización de la apertura de cuentas y la automatización de tareas documentales.
La atención de clientes con menor familiaridad tecnológica continúa siendo un desafío para el sector financiero. Durante el encuentro se analizó la necesidad de ofrecer canales digitales sin perder de vista las preferencias y capacidades de los distintos segmentos de usuarios.
En retail, se presentaron aplicaciones que combinan la experiencia presencial con herramientas digitales. Entre ellas, pantallas que proporcionan información sobre los productos cuando el consumidor los selecciona y sistemas de análisis para adaptar los inventarios a las características de cada punto de venta.
Las experiencias también mostraron que los consumidores siguen recurriendo al personal de las tiendas para resolver dudas y tomar decisiones de compra. La tecnología puede facilitar el acceso a información, mientras que la atención humana mantiene su participación en el proceso comercial.
En el sector de producción y exportación se abordó la relación entre el conocimiento del consumidor final y las estrategias comerciales. Se compartieron iniciativas para acercar los productos al público mediante canales de venta directa y contenidos digitales relacionados con sus formas de consumo.
La automatización plantea nuevos desafíos de confianza y gestión
La incorporación de inteligencia artificial en la atención al cliente también está modificando las capacidades de los canales digitales. Durante el encuentro se analizó el paso de los modelos de lenguaje, utilizados para comprender y generar información, hacia agentes capaces de ejecutar acciones dentro de determinados procesos.
Sin embargo, los participantes señalaron que la automatización puede generar resistencia cuando el usuario percibe que no está siendo escuchado o encuentra dificultades para comunicarse con una persona. La atención de reclamos complejos y situaciones de inconformidad requiere mecanismos para transferir oportunamente los casos a colaboradores especializados.
Además, se discutieron alternativas para controlar la información que se comparte con los modelos de IA, entre ellas herramientas de seguridad y el uso de modelos locales que permiten mantener determinados datos dentro de la infraestructura de la organización.
También se abordó la participación de profesionales de distintas áreas en el desarrollo de aplicaciones. La aparición de perfiles como los AI Champions, colaboradores que promueven iniciativas de inteligencia artificial desde sus departamentos, plantea nuevas formas de distribuir el conocimiento y aprovechar las capacidades tecnológicas.
Prioridades para mejorar la experiencia del cliente
Los participantes identificaron prioridades orientadas a conocer mejor el comportamiento de sus clientes, anticipar necesidades, personalizar servicios y ampliar las capacidades de atención.
Diego Camacho
“Fortalecer la venta cruzada y la oferta de nuevos servicios para clientes con una relación de entre 8 y 15 años, reconociendo su fidelidad”.
Francisco Araujo
“Desarrollar campañas de salud preventiva para concientizar a los usuarios y contribuir a reducir los costos de tratamientos avanzados”.
Pablo Hernández
“Automatizar el proceso de originación de crédito para eliminar la entrega física de documentos y las visitas domiciliarias”.
Kristel Méndez
“Adaptar los materiales de venta a la forma de comunicarse y procesar información de cada cliente”.
Efrén Villegas
“Desarrollar productos de inteligencia artificial a partir de aplicaciones internas para ofrecerlos a clientes externos mediante Netlife Business”.
Adrián Delgado
“Incorporar inteligencia artificial y sus nuevas habilidades en los procesos que requieran atención al cliente interno y externo, optimizando tiempos de respuesta y la gestión de análisis financiero de cara a operaciones, sin dejar de garantizar la protección de los derechos del usuario financiero por los posibles riesgos que asuma esta herramienta”.
Daniel Quinde
“Formar un especialista en inteligencia artificial por departamento para desarrollar aplicaciones bajo las políticas institucionales de seguridad y tecnología”.
Eddie Suárez
“Desarrollar un modelo predictivo que recomiende productos según el comportamiento de compra, afinidades y preferencias del cliente en tiempo real”.
José López
“Conectar las intenciones del usuario con los objetivos del negocio, utilizando la IA, las personas y los procesos para asegurar que cada nuevo servicio tenga un impacto”.
