La Inteligencia Artificial (IA) promete mucho en el ámbito del contact center. Sin embargo, los resultados no siempre reflejan esa promesa. Según varias fuentes del sector, aunque un 80% de las empresas han probado IA y un 40% la han implementado, menos de un 5% logran un beneficio cuantificado en su cuenta de resultados. Muchos proyectos se quedan en demo, sin llegar a producción.
En este artículo analizamos por qué sucede esto, qué retos operativos existen y cómo, desde la experiencia en centros de atención al cliente, se puede revertir esta tendencia.
¿Dónde está el problema?
Existen algunos retos operativos que suceden desde la experiencia en centros de atención al cliente. Enumeramos algunos:
Pilotos desconectados del flujo operativo
La caída es drástica: muchos proyectos arrancan como “prueba de concepto”, pero menos del 5 % llegan a operación con impacto real.
Falta de persistencia y aprendizaje operativo
Una barrera común es que los sistemas no aprenden del contexto. Si la IA no cuenta con memoria estructurada, los resultados de ROI se diluyen.
Integración tecnológica débil
Cuando la IA funciona como una app aislada y no está integrada con CRM, CTI, RPA o ERP, el efecto real es limitado.
Gobernanza reactiva y “Shadow IA”
El uso de herramientas no oficiales por parte de empleados sin control corporativo reduce el valor acumulado y multiplica riesgos.
Expectativas irreales frente a realidad híbrida
Pensar que la IA sustituirá a los humanos, sin definir claramente cuándo entra el humano ni el bot, genera frustración y falta de resultados.
¿Cómo mejorar las probabilidades de éxito?
Aquí tienes los principales pasos prácticos:
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- Selecciona 3 flujos críticos del contact center (por ejemplo: alta de cliente, verificación, cobros) y define métricas básicas.
- Mapea claramente dónde la IA automatiza y dónde el humano intervendrá.
- Integra desde el inicio: asegúrate de que la IA interactúe con CRM/CTI/ERP/RPA.
- Implementa memoria operativa: feedback real, etiquetado, “feature store”.
- Establece gobernanza y control desde el inicio: políticas, telemetría, presupuesto formal.
- Despliega en fases limitadas (“thin slice”) con criterios de pasarela ROI: si no mejora en 90 días, escala o paraliza.
Conclusión
La historia de la IA en los contact centers no va tanto de modelos más sofisticados como de sistemas operativos completos que integren tecnología, datos y personas. Las compañías que logren orquestar IA e intervención humana con aprendizaje continuo verán cómo el porcentaje de éxito sube del ~5 % al ~20-30% en 6-12 meses.
En un entorno de BPO y centros de atención, la ventaja competitiva reside en convertir la IA en parte de la operación, no en un experimento aislado.
