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Al implementar la IA crece el reto de garantizar la calidad en la atención al cliente en el país

Sectores como la banca y servicios públicos ya utilizan agentes de inteligencia artificial que gestionan millones de interacciones. Modelos entrenados con conocimiento humano buscan reducir errores, mejorar la experiencia del usuario y sostener estándares de atención a gran escala.

La adopción de inteligencia artificial en la atención al cliente en Colombia está dejando al descubierto un desafío que va más allá de la tecnología: la calidad del servicio. Aunque cada vez más compañías incorporan agentes conversacionales para gestionar grandes volúmenes de interacción, muchas enfrentan dificultades para ofrecer respuestas precisas, coherentes y alineadas con las expectativas de los usuarios.

En un sector que supera los US$2.900 millones en ingresos, según la Asociación Colombiana de BPO, BPrO, la experiencia del cliente se consolida como un factor determinante de competitividad. Esto ha llevado a las empresas a replantear la forma en que entrenan sus modelos de inteligencia artificial, especialmente en industrias como banca, seguros y servicios públicos, donde la calidad de cada interacción impacta directamente la confianza del usuario.

Hoy el reto ya no es implementar inteligencia artificial, sino garantizar que cada interacción tenga la calidad que espera el cliente. No se trata solo de automatizar, sino de resolver bien. La diferencia está en cómo se entrena y se integra al negocio. Solo así la IA puede generar eficiencia sin sacrificar la experiencia”, afirma Antonio Díaz, director general de Evoluciona en Intelcia para mercados hispanohablantes.

En este contexto, Intelcia, a través de su hub de innovación: Evoluciona, impulsa en Colombia un modelo que pone el foco en el entrenamiento operativo de la inteligencia artificial. La compañía traslada el conocimiento de sus equipos humanos a agentes conversacionales o bots, permitiendo que estos no solo respondan preguntas, sino que comprendan procesos, ejecuten tareas y mantengan estándares de calidad en cada contacto.

El modelo implica integrar los agentes de IA a sistemas empresariales como CRM y ERP, lo que permite resolver solicitudes desde el primer contacto y reducir reprocesos. A diferencia de desarrollos tradicionales, el enfoque no se limita a la automatización, sino que busca asegurar consistencia, precisión y trazabilidad en cada interacción, elementos clave para mejorar la experiencia del cliente.

Estos resultados ya se evidencian en operaciones reales. En el sector financiero, por ejemplo, equipos de hasta 19 profesionales gestionan modelos que atienden más de 2,5 millones de interacciones al año, con niveles de resolución autónoma cercanos al 75%. En otros desarrollos, equipos especializados administran soluciones que alcanzan volúmenes de hasta 18 millones de contactos anuales, demostrando la capacidad de estos modelos para operar a gran escala.

La inteligencia artificial no funciona sola. Requiere entrenamiento constante, supervisión y conocimiento del negocio. Cuando se incorpora esa lógica operativa, se logra mejorar la calidad de las respuestas, reducir errores y generar confianza en el usuario. Ahí es donde la tecnología realmente empieza a aportar valor”, agrega Díaz.

El avance también se extiende a sectores como energía, donde Intelcia prepara el despliegue de agentes conversacionales orientados a la atención de emergencias. En estos casos, la calidad de la respuesta no es solo una mejora operativa, sino un factor crítico que impacta la continuidad del servicio y la percepción del usuario.

Este enfoque redefine el modelo de atención, pasando de esquemas centrados en volumen a una gestión inteligente de la experiencia del cliente. La calidad de cada interacción empieza a consolidarse como el principal indicador de valor en un entorno donde la confianza del usuario es cada vez más determinante.

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Con más de 40.000 profesionales a nivel global, Intelcia traslada su experiencia operativa al mercado colombiano para acompañar a las empresas en la implementación, entrenamiento y evolución de estos modelos. El objetivo es claro: lograr que la inteligencia artificial no solo automatice procesos, sino que eleve de forma sostenible el estándar de la atención al cliente.

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