Publicado: julio 24, 2026, 11:55 am
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Cuando Samantha Neri, usuaria de una de las plataformas de comida por aplicación, abrió el platillo que había pedido, descubrió que faltaban los mariscos, las salsas y varios de los ingredientes que había pagado. Después de intentar resolver el problema mediante el chat de atención, la empresa le devolvió su dinero, pero no la solución que esperaba. “Moría de hambre, no había comido en todo el día y terminé aceptando el pedido incompleto porque ya no había otra opción», mencionó. Casos como este son cada vez más recurrentes conforme las empresas trasladan una mayor parte de la atención al cliente a agentes conversacionales y chatbots. Ahora pedir un reembolso, reclamar un cargo bancario o cambiar un vuelo son situaciones en donde la primera respuesta suele llegar de un sistema automatizado antes que de una persona. El Conversational AI Report de Twilio encontró que el 90% de los consumidores no pudo distinguir si hablaba con una persona o con una inteligencia artificial (IA) durante pruebas realizadas por la empresa. Sin embargo, el 70% afirma que sigue confiando más en un representante humano cuando algo sale mal. Para José Eduardo Ferreira, vicepresidente para Latinoamérica de Twilio, el reto ya no consiste en que la IA parezca humana sino en que sea capaz de resolver un problema y reconocer cuando debe transferir la conversación a una persona. “Hay un dato que siempre me parece relevante donde el 72% de los consumidores dice que utilizaría con gusto un agente de IA si este garantizara una resolución más rápida que una persona. De hecho no son leales a un canal; son leales a que su problema se resuelva”, mencionó a Expansión.
Esa diferencia entre resolver un problema y simplemente responder mensajes también se refleja en sitios como Reddit, donde usuarios de plataformas como Uber describen conversaciones repetitivas con chatbots que terminan sin ofrecer una solución o sin permitir hablar con una persona, mientras que por otro lado, para las empresas la automatización juega un papel importante en la optimización de costos. De acuerdo con datos de ContactShip, una plataforma de comunicación por voz impulsada por inteligencia artificial, un agente de voz IA cuesta entre 0.07 y 0.40 dólares por minuto de llamada mientras que un agente humano en un call center cuesta entre 3.00 y 6.00 dólares por interacción. Por lo tanto, si una empresa maneja 1,000 llamadas al mes, esto significa pasar de 3,000-6,000 dólares mensuales a 150-400, equivalente a un ahorro del 85-95%. Asimismo, el hecho de reducir costos no necesariamente apunta a una mejor experiencia del cliente. José Eduardo Ferreira menciona que el punto está en encontrar el equilibrio adecuado, pues “si los clientes perciben la IA como algo impersonal, poco confiable o como una barrera para llegar a soporte, la confianza puede caer rápidamente, sobre todo cuando el problema es urgente, emocional o tiene un impacto financiero”.
Sin embargo, el hecho de implementar estos sistemas tampoco significa eliminar por completo el personal humano. Inclusive ContactShip reconoce que entre el 10 y el 30% de las llamadas aún requieren la intervención de una persona, especialmente cuando existen quejas complejas, situaciones emocionales o casos fuera de lo habitual, y se estima que el modelo más eficiente consiste en que la IA atienda entre el 70 y el 80% de las consultas rutinarias mientras que los agentes humanos resuelven casos complejos. Ante esto existen casos como el de Mercado Libre que desarrolló una solución de voz “Click-to-Call” dentro de su portal de ayuda. Al facilitar el acceso inmediato a llamadas en tiempo real, el 50% de sus clientes eligió voz o chat en lugar del correo electrónico. Esto se tradujo en un ahorro de costos del 15% y un NPS (Net Promoter Score) una métrica que mide la lealtad, satisfacción y probabilidad de recomendación hacia una marca, del 65%. El directivo de Twilio utilizó el ejemplo de plataforma de comida por app para cuestionar lo que ocurre internamente si una persona no recibe lo que pidió, y ¿qué pasa si solo recibe un reembolso, aunque eso no era lo que realmente quería? Este patrón es común en las plataformas de entrega debido a que un reembolso puede cerrar la transacción, pero no necesariamente resuelve la experiencia donde el cliente quería recibir su comida, no solo recuperar su dinero. Sin embargo, también se han hecho estudios con la Universidad de UK en América Latina, donde se utilizó Agent Copilot y Unified Profiles de Twilio para atender una gran parte de las consultas de sus estudiantes y se demostró cómo logró automatizar el 70% de los casos de soporte y, al mismo tiempo, reducir en 30% el tiempo promedio de atención. De esta forma el servicio al cliente no representa una competencia entre personas e inteligencia artificial, sino una combinación de ambas, ya que mientras la IA asumirá cada vez más las consultas repetitivas, los humanos seguirán siendo necesarios en los casos donde intervienen el criterio, la empatía o las decisiones con impacto financiero o emocional.
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