Las empresas están invirtiendo cada vez más en inteligencia artificial para mejorar la atención al cliente. Chatbots, asistentes virtuales y herramientas de automatización conversacional se han convertido en parte central de las estrategias de transformación digital. Sin embargo, a medida que estas iniciativas avanzan, muchas organizaciones comienzan a enfrentar un desafío inesperado: la tecnología por sí sola no garantiza los resultados que esperan.
Para Antonio Díaz, director general de Evoluciona, hub de innovación de Intelcia, la explicación es clara. El valor de la inteligencia artificial no está únicamente en los modelos tecnológicos, sino en la forma en que se entrenan. “Muchas empresas han apostado por incorporar inteligencia artificial pensando que la tecnología resolverá automáticamente la relación con el cliente. Pero la verdadera diferencia está en cómo se entrena la IA y en el conocimiento que se utiliza para enseñarle a conversar y resolver situaciones reales”, explica.
El debate cobra especial relevancia en Colombia, donde la industria de externalización de procesos de negocio (BPO) se ha consolidado como uno de los sectores más dinámicos de la economía. De acuerdo con cifras de Bpro, esta industria aporta cerca del 3,5% del PIB nacional y genera más de 790.000 empleos directos, lo que ha permitido posicionar al país como uno de los principales centros de experiencia de cliente en América Latina.
En este contexto, el desarrollo de soluciones basadas en inteligencia artificial ha crecido de manera acelerada en los últimos años. Sin embargo, especialistas del sector coinciden en que el verdadero potencial de estas tecnologías depende de la capacidad de las empresas para transformar el conocimiento acumulado en la operación diaria en aprendizaje para los sistemas conversacionales.
Según Díaz, los modelos de IA más efectivos se entrenan con la experiencia que se genera en miles de interacciones reales con los clientes. “La inteligencia artificial no aprende únicamente de manuales o documentos. Aprende de cómo se resuelven los casos en la práctica, de qué respuestas funcionan y cuáles no, y de cómo hablan realmente los usuarios. Ese conocimiento operativo es el que permite que la tecnología evolucione y genere conversaciones más claras, coherentes y útiles”, señala.
A partir de este enfoque, cada vez más organizaciones están adoptando modelos de desarrollo de agentes conversacionales en los que la operación juega un papel central. En una primera etapa, los equipos operativos enseñan y corrigen las respuestas de la IA como si se tratara de un agente en formación. Posteriormente, las compañías trabajan en definir el tono de las conversaciones para que el agente digital represente la personalidad de la marca y la experiencia que desean ofrecer a sus clientes.
Con el tiempo, esa experiencia operativa se traduce en instrucciones claras para los modelos de inteligencia artificial, lo que permite que las respuestas sean más precisas y consistentes. En fases más avanzadas, la IA deja de limitarse a responder preguntas y comienza a integrarse con los sistemas de negocio para ejecutar acciones dentro de la operación, como consultar información, gestionar solicitudes o actualizar datos en tiempo real.
Para Intelcia, esta evolución refleja una tendencia creciente en la industria: la combinación entre tecnología avanzada y conocimiento humano. “La inteligencia artificial es muy eficiente analizando información, pero sigue necesitando algo que solo aportan las personas: criterio, contexto y la experiencia acumulada en miles de interacciones con clientes”, concluye Díaz.
En un entorno donde las empresas compiten cada vez más por la calidad de las interacciones con los usuarios, el verdadero reto ya no está únicamente en implementar inteligencia artificial, sino en entrenarla correctamente con el conocimiento que existe dentro de las operaciones. La ventaja competitiva no está solo en la tecnología, sino en cómo las empresas utilizan la experiencia de sus equipos para entrenar la inteligencia artificial y llevar ese conocimiento a gran escala.
