Durante años, modernizar las comunicaciones empresariales significó migrar servicios a la nube, incorporar videollamadas y adoptar nuevas plataformas de colaboración. La inteligencia artificial está abriendo otra etapa: las conversaciones ya no son solamente un medio para comunicarse, sino también una fuente de datos, conocimiento y automatización.
Para las organizaciones latinoamericanas, sin embargo, sumar estas capacidades implica resolver cuestiones de seguridad, regulación, infraestructura y control. Abdul Mustaffa, Territory Manager de AudioCodes, observa esta transformación después de más de dos décadas trabajando con clientes y partners tecnológicos de la región.
“Cuando empecé en esta industria, la conversación con un cliente giraba en torno a la infraestructura: cuántos puertos, qué PBX, qué troncales. Hoy la conversación empieza por el negocio. La pregunta ya no es ‘qué central compro’, sino ‘cómo hago que cada interacción con un cliente o entre mis equipos genere valor y quede bajo control’”, explicó.
La voz deja de ser un costo y se convierte en información
Mustaffa identifica tres grandes cambios. El primero es que la voz dejó de funcionar como un silo y ahora convive con herramientas de productividad, contact centers, CRM y aplicaciones de negocio.
El segundo es la evolución de la conversación alrededor de la nube. Las organizaciones ya no se preguntan simplemente si deben migrar o no, sino qué conviene llevar al cloud, qué debe permanecer dentro de la compañía y cómo conectar ambos entornos de manera segura.
El tercero es la llegada de la IA.
“La voz pasó de ser un costo operativo a ser la fuente de datos más rica que tiene una empresa, porque es donde ocurren las conversaciones reales con los clientes”, señaló.
Ventas, reclamos, negociaciones y reuniones generan información que históricamente podía desaparecer al finalizar una llamada. Hoy, esos intercambios pueden transformarse en transcripciones, resúmenes, decisiones y acciones.
Para Mustaffa, la IA le otorga a la voz tres funciones: puede actuar como interfaz para agentes capaces de comprender y responder; como fuente de conocimiento para analizar lo conversado; y como canal de ejecución, activando procesos en sistemas como CRM o ERP.
“La IA le devolvió el protagonismo, por una razón sencilla: la voz es el canal donde ocurren las conversaciones más importantes de una empresa”, sostuvo.
Latinoamérica exige una estrategia propia
La adopción, sin embargo, no ocurre de la misma manera en todos los mercados.
“Latinoamérica tiene características que hacen que la modernización no sea un simple ‘copiar y pegar’ de lo que se hace afuera”, afirmó Mustaffa.
La región combina diferentes leyes de protección de datos, regulaciones sectoriales y requisitos sobre almacenamiento y retención de información. También presenta realidades de infraestructura muy distintas.
Incluso una misma organización puede contar con conectividad de primer nivel en su sede central y operar simultáneamente en sucursales donde existen mayores restricciones.
Por eso, cuestiones como la continuidad operativa, la resiliencia local y la posibilidad de combinar nube e infraestructura propia siguen teniendo un peso considerable.
A esto se suma el papel del canal. Para el ejecutivo, el partner local continúa siendo clave para adaptar las implementaciones a las particularidades regulatorias, operativas y culturales de cada país.
¿Qué significa que una IA sea realmente enterprise-ready?
Uno de los principales riesgos es confundir una demostración atractiva con una tecnología lista para sostener procesos críticos.
“Enterprise-ready significa que la IA deja de ser una demo brillante y pasa a ser un sistema del que dependen procesos críticos, con las mismas exigencias que le pedimos a la telefonía o al ERP”, definió Mustaffa.
Eso supone incorporar seguridad y privacidad desde el diseño, reglas claras de gobernanza, integración con sistemas existentes, disponibilidad, redundancia y capacidad de supervisión.
El desafío aumenta cuando los sistemas comienzan a ejecutar acciones. Si un agente de IA puede consultar datos, modificar información o completar un proceso, la empresa debe establecer qué permisos tendrá, bajo qué identidad actuará y cómo quedará registrada cada operación.
“La diferencia entre una herramienta aislada e IA de nivel empresarial no está en el modelo, está en todo lo que rodea al modelo”, resumió.
Cloud, híbrido, edge o on-premises
La ubicación de los datos es otra de las decisiones centrales.
Una reunión de directorio, una conversación bancaria o una llamada con información sensible pueden exigir niveles de control muy diferentes a los de otras interacciones.
“No hay una respuesta única. La evaluación debe partir de tres preguntas: qué tan sensible es el dato, qué obliga la regulación y qué exige la operación”, indicó.
El cloud aporta velocidad y escalabilidad. Los esquemas híbridos permiten aprovechar servicios externos mientras determinados datos permanecen dentro de la organización o el país. El edge cobra sentido cuando importan especialmente la latencia, la conectividad o la continuidad. Y algunas organizaciones requieren entornos completamente on-premises.
En ese escenario aparece Private AI.
“Private AI es justamente eso: llevar la capacidad de IA al lugar donde vive el dato en vez de llevar el dato a la IA”, explicó.
Mustaffa considera que los modelos híbridos tienen especial relevancia para Latinoamérica porque permiten combinar innovación con requisitos de residencia, retención y control de información.
Modernizar sin reemplazar todo lo existente
Otro reto es integrar la innovación con sistemas que llevan años funcionando.
Muchas organizaciones combinan PBX, Microsoft Teams, contact centers, troncales SIP, CRM y plataformas heredadas. Reemplazar toda esa infraestructura para incorporar IA puede volver un proyecto más costoso, lento y riesgoso.
“Si para adoptar IA hay que reemplazar todo eso, el proyecto se vuelve caro, largo y riesgoso”, sostuvo.
La alternativa es avanzar de forma incremental y mantener una capa de integración abierta que permita conectar distintos canales de voz con diferentes motores de inteligencia artificial.
Eso también evita depender de un solo modelo o proveedor en un momento en que estas tecnologías evolucionan rápidamente.
El contact center pasa de asistir a resolver
Uno de los espacios donde este cambio resulta más visible es el servicio al cliente.
“Estamos pasando de una IA que ‘escucha y sugiere’ a una IA que ‘atiende y resuelve’”, afirmó Mustaffa.
La primera etapa estuvo centrada en transcripciones, sugerencias y resúmenes para los operadores. Luego aparecieron agentes capaces de atender una llamada, autenticar al cliente, comprender la intención y resolver determinadas consultas.
La siguiente evolución es la IA agéntica, capaz de consultar información y ejecutar acciones dentro de los sistemas empresariales.
Esto introduce nuevos desafíos de seguridad y gobernanza, pero también de experiencia. Una interacción de voz necesita baja latencia, buena calidad de audio e integración con la telefonía existente.
Además, Mustaffa considera indispensable mantener la posibilidad de transferir la conversación a una persona, conservando el contexto completo de la interacción.
El papel de AudioCodes en esta transformación
Frente a estos desafíos, AudioCodes trabaja sobre distintas capas de las comunicaciones empresariales, con el objetivo de integrar inteligencia artificial sin obligar a las organizaciones a reemplazar la infraestructura que ya utilizan.
Una de esas propuestas es Meeting Insights, orientada a transformar reuniones y llamadas en información accionable. La plataforma permite generar transcripciones, resúmenes, identificar decisiones y dar seguimiento a tareas asignadas surgidas durante una conversación.
Además, puede operar tanto en la nube como en entornos on-premises o edge, una alternativa especialmente relevante para organizaciones que necesitan mantener sus datos dentro de su propia infraestructura.
Voca CIC, por su parte, apunta a la evolución del contact center dentro del ecosistema de Microsoft Teams. Según explicó Mustaffa, combina automatización, agentes de voz con IA y atención humana dentro de una misma experiencia, buscando que las empresas puedan incorporar nuevas capacidades sin perder continuidad operativa ni control sobre la interacción con sus clientes.
Otro de los pilares es Live Hub, una capa abierta de integración que conecta la infraestructura de voz existente con distintas plataformas de inteligencia artificial y modelos de lenguaje. Puede vincular canales como SIP, Microsoft Teams, extensiones de PBX o voz de WhatsApp con motores de IA para habilitar agentes de voz, IVR conversacionales, asistencia a operadores o traducción en tiempo real.
La principal ventaja de este enfoque, de acuerdo con Mustaffa, es que permite avanzar sin realizar un reemplazo completo de los sistemas existentes y sin quedar atado a un único proveedor o modelo de inteligencia artificial.
“Hoy puedo utilizar un modelo y mañana otro, sin que eso implique cambiar mis procesos diarios, mi infraestructura o mi inversión”, explicó durante la entrevista.
Debajo de estas soluciones se encuentra la infraestructura de voz que AudioCodes desarrolla desde hace décadas, incluyendo conectividad y tecnologías orientadas a garantizar calidad, seguridad, interoperabilidad y resiliencia.
“La IA de voz solo genera valor empresarial si es abierta, segura, integrada y confiable”, sintetizó Mustaffa.
El próximo diferencial será cómo se gobierna la IA
De cara a los próximos años, el ejecutivo espera una mayor relevancia de la voz como interfaz natural de la inteligencia artificial, junto con la expansión de arquitecturas híbridas y Private AI en sectores regulados.
Pero el mayor cambio podría estar en otro lugar.
“El diferencial ya no será ‘tener IA’, sino tener la capacidad de conectarla con el negocio real de manera gobernada”, concluyó.
Así, la discusión sobre comunicaciones empresariales empieza a desplazarse. Ya no alcanza con incorporar inteligencia: el desafío será aprovecharla sin perder control sobre los datos, la infraestructura y los procesos que sostienen el negocio.
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