Las empresas se preparan para atender a un nuevo tipo de cliente: los agentes de inteligencia artificial que actuarán en representación de los consumidores.
Este fue uno de los escenarios expuestos durante el AI-First CX World Tour de NiCE, realizado el 8 de julio en la Ciudad de México, donde especialistas advirtieron que la IA agéntica está llevando a la experiencia del cliente hacia una transformación que va más allá de la automatización de llamadas y respuestas.
El encuentro reunió a responsables de CX, inteligencia artificial y operaciones para discutir cómo trasladar estas tecnologías de los proyectos experimentales a procesos capaces de producir resultados medibles.
Por parte de NiCE participaron Luiz Camargo, General Manager para Latinoamérica; Maor Revah, Senior Director de Agentic AI; y Juan Martin Ascar, Sales Director para México y Northern Cone. Las demostraciones técnicas estuvieron acompañadas por Andrés Vargas, Solutions Engineer de NiCE.
De experimentar con IA a justificar su inversión
Durante el evento, los especialistas señalaron que la conversación empresarial sobre inteligencia artificial ha comenzado a cambiar. Después de una primera etapa marcada por pruebas piloto y experimentación, las organizaciones necesitan demostrar para qué utilizarán la tecnología, qué problema resolverán y cuáles serán sus resultados.
El concepto central fue la IA con propósito.
Para NiCE, esta etapa representa la evolución natural de un camino que las empresas ya vienen recorriendo: pasar de experimentar con herramientas de inteligencia artificial a incorporarlas de forma estratégica en los procesos que más impactan al negocio, mejorando la atención, reduciendo tiempos, elevando la productividad y abriendo nuevas oportunidades de rentabilidad.
Las cifras respaldan esta lectura. Según un estudio de Protivity (septiembre de 2025, sobre 900 empresas), el 68% de las compañías espera haber integrado agentes de IA en sus procesos centrales de negocio hacia 2026, lo que confirma que la adopción ya dejó de ser un experimento aislado.
En un horizonte más amplio, Gartner proyecta que para 2029 el 80% de las interacciones de servicio al cliente se resolverán de forma autónoma. A esto se suma un dato de PwC: el 73% de los consumidores considera que la experiencia de cliente es un factor determinante en sus decisiones de compra, lo que refuerza por qué la inversión en IA agéntica se convierte, cada vez más, en una prioridad de negocio y no solo de tecnología.
Juan Martin Ascar sostuvo que la velocidad de esta transformación no tiene precedente y que la tecnología comienza a convertirse en una extensión de las capacidades humanas, en lugar de depender de que las personas operen constantemente cada proceso.
El cambio también proviene del consumidor. Las personas ya utilizan inteligencia artificial para investigar productos, comparar alternativas y organizar actividades. El siguiente paso será delegar gestiones más complejas, como modificar un viaje, contratar un servicio o resolver una incidencia.
Esto significa que, de ahora en más, las empresas deberán estar preparadas para atender a dos tipos de interlocutores: las personas y los asistentes de inteligencia artificial que actúan en su representación.
Cuando el cliente deja de hablar como robot
La diferencia entre la automatización tradicional y la IA agéntica quedó expuesta durante una de las primeras demostraciones.
Maor Revah realizó una llamada a un sistema convencional de atención de una aerolínea. Aunque intentó explicar que necesitaba mejorar su asiento, la plataforma solamente reconocía opciones predeterminadas y repitió varias veces que no comprendía la solicitud.
La experiencia terminó con la petición más frecuente en los centros de contacto: “Quiero hablar con un agente”.
Después se presentó un sistema de soporte basado en IA agéntica. En esta ocasión, el agente entendió una explicación expresada libremente, reconoció el estrés del usuario, proporcionó instrucciones para resolver un problema técnico y detectó otros aspectos que podían mejorarse.
El contraste mostró una de las transformaciones más importantes: el cliente ya no tendrá que adaptar su lenguaje al funcionamiento del sistema. Será la tecnología la que deberá comprender diferentes expresiones, intenciones y contextos.
Del futbol a la contratación de servicios
La demostración principal recreó la interacción de un aficionado interesado en obtener información sobre el Mundial de Futbol 2026.
Un agente virtual respondió preguntas sobre los resultados y próximos partidos de Argentina. Cuando el usuario preguntó cómo podía seguir un encuentro desde su teléfono, el sistema transfirió la conversación a otro agente especializado en telecomunicaciones.
El cambio ocurrió sin interrumpir la interacción ni pedir al cliente que repitiera su solicitud.
El segundo agente presentó diferentes paquetes en una pantalla interactiva, contrató un plan, verificó la cobertura de fibra óptica en Coyoacán y activó un servicio adicional. Posteriormente, mostró una factura y registró la aclaración de un cargo no reconocido.
Con ello, NiCE ilustró cómo varios agentes de IA pueden colaborar para completar una gestión que atraviesa atención, venta, contratación, facturación y soporte.
La experiencia también combinó voz con elementos visuales. Mientras el usuario conversaba con el agente, podía consultar planes, revisar cargos y confirmar operaciones desde la pantalla.
Esta modalidad representa un paso posterior a la omnicanalidad. No se trata únicamente de ofrecer atención por teléfono, chat o WhatsApp, sino de permitir que una misma conversación continúe entre diferentes medios sin perder información ni contexto.
La voz del cliente indicará qué automatizar
Uno de los principales desafíos para las empresas ha sido determinar cuáles procesos deben automatizarse. Con frecuencia, esta decisión surge de hipótesis internas y no de las necesidades expresadas por los clientes.
Durante la demostración técnica, Andrés Vargas mostró cómo la plataforma puede analizar miles de conversaciones reales de un centro de contacto, clasificar los motivos de comunicación y detectar cuáles representan una oportunidad de automatización.
El sistema también puede estimar el posible retorno de inversión con base en el volumen y costo de las interacciones.
A partir de esa información, la plataforma genera una primera versión del agente, define sus instrucciones y establece las herramientas que necesitará para realizar su función. Posteriormente, las empresas pueden conectarlo con su CRM, sus bases de datos y otras aplicaciones.
La propuesta busca acortar un proceso que anteriormente podía tomar semanas o meses: comprender qué solicitan los clientes, seleccionar un caso de uso y construir una solución para atenderlo.
Clientes virtuales antes de atender personas reales
El desarrollo de un agente no termina con su creación. Antes de llevarlo a producción, las organizaciones necesitan conocer cómo responderá frente a situaciones inesperadas.
Para ello, NiCE mostró un sistema de simulación que utiliza clientes virtuales con diferentes características. Uno de los ejemplos representó a un aficionado molesto por la eliminación de su selección en el Mundial.
La conversación fue evaluada bajo criterios de empatía, exactitud, profesionalismo, retención y calidad del cierre. Los resultados permitieron detectar debilidades y realizar ajustes antes de que el agente tuviera contacto con usuarios reales.
El sistema también puede utilizar conversaciones históricas para probar miles de escenarios. Así, las compañías pueden anticipar respuestas incorrectas, fallas de comprensión y riesgos operativos antes de liberar el servicio.
Las personas no desaparecen de la conversación
Aunque la IA puede resolver una proporción creciente de interacciones, NiCE planteó que el contacto humano continuará siendo necesario.
Cuando un cliente presenta frustración, aborda un asunto sensible o solicita hablar con una persona, el agente virtual puede transferir la conversación. Antes de hacerlo, puede autenticar al usuario, consultar su cuenta y reunir la información necesaria.
El asesor humano recibe entonces el contexto completo y evita que el cliente tenga que repetir su problema.
La inteligencia artificial también puede actuar como copiloto del colaborador, proporcionarle recomendaciones, localizar información, operar aplicaciones y elaborar automáticamente el resumen de la llamada.
En lugar de sustituir indiscriminadamente a los trabajadores, el modelo busca reducir la carga operativa para que puedan concentrarse en escuchar, negociar y resolver situaciones complejas.
El desafío será gobernar una nueva fuerza laboral
La expansión de los agentes de IA abre también preguntas sobre seguridad, cumplimiento, supervisión y responsabilidad.
Las empresas no solamente tendrán que construir agentes, sino administrarlos como una nueva fuerza de trabajo. Esto implica definir qué información pueden consultar, qué acciones están autorizados a ejecutar y cuándo deben recurrir a una persona.
El encuentro dejó ver que la siguiente etapa de la experiencia del cliente estará marcada por operaciones híbridas: agentes digitales atendiendo procesos de principio a fin, copilotos apoyando a los colaboradores y personas interviniendo en los momentos de mayor complejidad.
La tecnología ya puede sostener conversaciones más naturales y ejecutar acciones empresariales. El reto para las organizaciones será utilizarla con un propósito claro, integrarla con sus sistemas y convertir sus posibilidades en una experiencia que los clientes realmente quieran utilizar.
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