Cuando una organización implementa la IA de atención al cliente optimiza los tiempos de respuesta a los consumidores de forma significativa, permitiendo optimizar recursos, interacciones y maximizar la eficiencia.
La IA generativa y agéntica ya forman parte de varios procesos laborales, sin embargo, la pregunta que aqueja a los altos ejecutivos empresariales ya no es si se debe aplicar inteligencia artificial, sino cómo hacerlo con gobernanza y resultados medibles.
Las exigencias a los líderes de atención al cliente
La consultora Gartner documenta en su artículo web que un 91% de los líderes de atención al cliente consultados reportan presión ejecutiva para implementar soluciones impulsadas por IA, al mismo tiempo, la alta dirección les exige ofrecer resultados medibles.
Pero hay otro tema a tratar. El caso de Chile y la nueva Ley de Protección de Datos Personales también exige mayores controles con la información obtenida del usuario. En ese sentido, el funcionamiento de la IA agéntica bajo este reglamento lleva a los asesores de los servicios al cliente a establecer una gobernanza de IA eficiente con varias demandas detrás.
¿Qué casos de uso de IA priorizar para la IA de atención al cliente?
Gartner indica una hoja de ruta para que los líderes TI y responsables de servicio al cliente prioricen inversiones y aumenten el ROI.
A continuación, algunos casos de IA por valor y viabilidad:
Casos de uso prioritarios de IA en atención al cliente
- Autoservicio con IA: atiende consultas de forma continua, automatiza tareas repetitivas y evita perder oportunidades comerciales.
- Asistentes para agentes: entregan información en tiempo real, recomiendan acciones y reducen los tiempos de atención.
- Enrutamiento inteligente: dirige cada caso al recurso más adecuado para mejorar la resolución y la retención.
- Personalización: adapta respuestas y recomendaciones según el historial y las preferencias del cliente.
- Análisis de clientes: detecta riesgos de abandono, oportunidades de venta y mejoras operativas.
Para IA360, promover una adopción responsable de la inteligencia artificial implica ir más allá de la simple implementación de herramientas. El verdadero desafío consiste en garantizar que su uso sea transparente, eficiente, auditable y coherente con los objetivos estratégicos del negocio.
¿Cómo maximizar el retorno en inversión de Inteligencia Artificial?
| Acción prioritaria | Objetivo |
| Definir una estrategia clara | Establecer metas concretas que orienten las inversiones en inteligencia artificial. |
| Diseñar un caso de negocio | Crear una hoja de ruta que combine resultados financieros de corto plazo con objetivos estratégicos de largo plazo. |
| Actualizar procesos y operaciones | Adaptar los flujos de trabajo existentes para aprovechar mejor las capacidades de la IA. |
| Medir y supervisar resultados | Utilizar indicadores, controles y prácticas de gobernanza para evaluar el rendimiento. |
| Mejorar de forma continua | Gestionar las soluciones de IA como capacidades que deben evolucionar según los resultados y las necesidades del negocio. |
Fuente: Gartner
El llamado a mejorar la experiencia
Según la empresa de investigación Gartner, para 2028 habrá aproximadamente diez agentes de inteligencia artificial por cada vendedor. Sin embargo, menos del 40 % de los profesionales de ventas considerará que estas herramientas han contribuido realmente a mejorar su productividad (Gartner, 2026).
La situación obliga a los líderes de ventas a revisar datos, la automatización y la experiencia de consumidores.
¿Cómo puede IA360 ayudar a implementar IA de atención al cliente?
IA360 puede acompañar a las organizaciones desde la identificación de oportunidades hasta la implementación y mejora continua de soluciones de inteligencia artificial. Nuestro enfoque contempla diagnóstico, diseño, integración tecnológica y optimización, buscando que cada proyecto esté alineado con los objetivos del negocio y genere resultados medibles.
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Referencias
Gartner. (s. f.). Customer service AI: The top use cases driving value. Recuperado el 6 de agosto de 2026.
IA360. (2026, 9 de junio). Gobernanza de IA: cómo escalar la adopción con control, confianza y continuidad operacional.
