Una afirmación para iniciar:
El propósito central del servicio al cliente es de dar respuesta efectiva a las necesidades y expectativas del cliente, generando una experiencia satisfactoria que contribuya a fortalecer la imagen, reputación y sostenibilidad de la organización.
De esta definición se desprende que la experiencia de servicio del cliente no es fruto de la casualidad, sino algo intencional, que debe diseñarse teniendo en cuenta las promesas que la organización hace y poniendo al cliente en el centro de cada decisión.
En línea con lo anterior, y dado que la IA ha irrumpido con fuerza y llegó para quedarse, surge una pregunta: ¿puede la IA ser una solución efectiva para fortalecer la experiencia de servicio en una organización con un modelo de negocio B2C[i]?
Como cualquier proceso organizacional, el Servicio al Cliente es susceptible de ser automatizado, y ello, si se hace bien, puede traer grandes beneficios, tanto para la organización como para sus clientes. Así que, en principio, dado el poder y versatilidad de la IA, es lógico concluir que apostarle a esta herramienta para fortalecer la experiencia del cliente parece ser una buena estrategia.
No obstante, hay que preguntarse ¿dónde poner los esfuerzos primero y cuál debería ser la prioridad a la hora de incorporar la IA a la gestión del servicio?
Frente a esta pregunta es importante entender que, al hablar de Servicio al Cliente es posible distinguir dos componentes centrales: Atención y Prestación.
Al respecto algunas precisiones:
- Atención se refiere al trato, al contacto de la organización con sus clientes, al hecho de ser accesible, a la manera como se relaciona con ellos; por su parte la prestación se refiere a una acción o conjunto de acciones que responden a una necesidad, al hecho de suministrar aquello que el cliente espera y por lo que paga.
- La atención se vive en los canales de contacto, ya sean presenciales, telefónicos o digitales, y está relacionada con aspectos como comodidad, ubicación y tiempos de espera, así como en la calidez y asertividad del personal; requiere de habilidades como comunicación, asertividad y empatía, y se sustenta en el reconocimiento[ii].
- La prestación, por su parte, se soporta en procesos. Está representada en la efectividad, calidad, agilidad y oportunidad respecto del cumplimiento de la promesa de valor implícita en el servicio; requiere de conocimiento, capacidad técnica y destreza.
Atención y prestación, son en realidad componentes interdependientes e interrelacionados dentro de la experiencia de servicio que una organización ofrece a sus clientes. Así que los dos deberían tenerse en cuenta a la hora de diseñar la experiencia de servicio.
La práctica demuestra que ambos pueden potenciarse mediante el uso de la tecnología: En el caso de la prestación, la tecnología ha facilitado el acopio y procesamiento de grandes volúmenes de información, agilizando el flujo de esta para que llegue oportunamente a quien corresponde y todo funcione, también se ha utilizado para automatizar ciertas operaciones, reduciendo el riesgo de error humano frente al cumplimiento de la promesa de servicio. En el caso de la atención, la tecnología ha facilitado que el cliente pueda autogestionar sus propias necesidades, en el momento y canal que les resulte más conveniente.
No obstante, si me peguntaran y se me permitiera opinar, yo sugeriría empezar por la prestación. Por una sencilla razón: entre menos fallas de servicio haya, menor atención se requerirá; y en un mundo ideal, una prestación perfecta no genera reclamaciones, ni quejas, solo solicitudes.
Pero quiero concentrarme en la atención:
Dado el furor actual que la IA ha generado, muchas compañías implementándola en sus canales de atención. Al respecto, hay estadísticas[iii] que muestran que la adopción de chatbots en empresas B2C está alcanzando niveles significativos, marcando un cambio estructural en cómo las organizaciones gestionan las solicitudes, quejas y reclamos de sus clientes, y, la tendencia muestra un mayor dinamismo para los próximos años.
Tal tendencia puede obedecer a varias razones, que incluyen, el facilitar y agilizar la experiencia del cliente, pero también, especulando un poco, apuntan a disminuir costos de operación.
Es comprensible que una organización B2C busque reducir costos mediante la automatización de la atención al cliente con IA, ya sea a través de chatbots en canales digitales o IVR avanzados (agentes de voz con IA) en centros de contacto. Sin embargo, vale la pena recordar que el propósito del servicio al cliente no es reducir costos, sino generar una buena experiencia. Por ello, cabe preguntarse: ¿hasta qué punto estas inversiones mejoran realmente el servicio y cómo impactan la satisfacción del cliente?
Responder adecuadamente implica reconocer que detrás de cada cliente hay una persona, con emociones, necesidades, expectativas y preferencias. En consecuencia, la incorporación de IA en los canales de atención debería partir de la perspectiva del cliente. La pregunta es si esto ocurre así en la práctica.
Algunas cifras ayudan a iluminar el debate. Según Botpress[iv] (2025), el 62 % de los consumidores acepta usar chatbots solo si esto implica menos tiempo de espera; es decir, valoran la inmediatez frente a la demora para acceder a un agente humano. No obstante, los chatbots son bien evaluados solo para consultas simples, y la satisfacción cae cuando no comprenden el contexto: alrededor del 38 % reporta molestia en esos casos.
En la misma línea, KatanaMRP (2025) [v] señala que cerca del 49 % de los consumidores prefiere atención humana, frente a solo un 12 % que opta por chatbots, mientras que un 25 % afirma que la preferencia depende de la complejidad del caso: cuanto más complejo, más relevante es el factor humano. A su vez, una encuesta de CivicScience[vi] (2024) encontró que el 45 % de los adultos percibe de forma desfavorable el uso de chatbots en servicio al cliente, y solo el 19 % los considera generalmente útiles
Por su parte, los resultados del II Observatorio de Tendencias en Experiencia de Cliente de Foundever (2025) [vii] refuerzan esta idea: cerca del 60 % de los encuestados prefiere ser atendido por una persona, especialmente tras experiencias negativas con chatbots. De manera consistente, una encuesta reportada por Kinsta (2025) [viii], realizada a más de 1.000 consumidores en EE. UU., muestra una clara preferencia por la atención humana: el 93,4 % prefiere interactuar con una persona antes que con una IA, el 78,3 % considera que los humanos resuelven problemas más rápido y el 88,8 % cree que siempre debería existir la opción de hablar con un agente humano.
Aunque no se dispone de datos específicos sobre satisfacción y preferencias en el uso de IA de voz en centros de contacto, resulta razonable inferir que las conclusiones sean similares a las observadas en el caso de los chatbots[ix]. Lo que sí es claro es que su adopción va en aumento: un informe de Resonate AI[x] señala que aproximadamente el 79 % de los centros de contacto en Estados Unidos ya utiliza tecnologías de IA aplicadas a llamadas o interacciones habladas. Y cabe anotar que pese al crecimiento de los canales digitales, el teléfono sigue siendo el medio de contacto preferido. De acuerdo con el ya mencionado Observatorio de Foundever, en 2025 el 64,2 % de los clientes lo elige como primer canal, seguido de WhatsApp y correo electrónico.
En Colombia Claro, Tigo, ETB y otras compañías ofrecen soluciones para comunicación, tanto móviles como para el hogar, e incluso paquetes que integran ambas cosas. Todas ellas han invertido importantes recursos en la automatización de sus canales de atención y algunas ya han incorporado soluciones IA.
Mi suegra, quien tiene más de 80 años, cuenta con un paquete de una de estas compañías con telefonía móvil, telefonía fija, televisión e internet. Recientemente nos comentó sobre algunos problemas con sus servicios, los cuales resumo en 3 puntos: i) La señal de internet no es estable; ii) No todos los canales de televisión por cable que prefiere funcionan bien; y iii) El control remoto del decodificador tiene varias teclas dañadas.
Aparentemente los únicos dos servicios que funcionaban conforme la promesa de servicio de la compañía que los provee eran la señal de celular y la telefonía fija.
Teniendo en mente que se requería de una visita técnica, procedimos a llamar a la línea de servicio. Basta con decir que durante más de 2 horas ensayamos todas las opciones existentes en el IVR, pero nunca logramos hablar con una persona. “La máquina”, cada vez que marcamos, asumió que si llamábamos era porque en el momento de la llamada no teníamos servicio, así que se limitaba a decir que, luego de un diagnóstico no encontraba nada fuera de lo normal, igualmente afirmaba que había realizado acciones para restablecer el servicio; inmediatamente después, colgaba.
Suposición incorrecta, porque la intermitencia en el servicio de internet, así como la baja calidad en la imagen de la TV, no implican que en el momento de la llamada no hubiera servicio; pero ninguna opción en el menú permitía presentar esa excepción.
Simplemente no fue posible conseguir lo que necesitábamos.
Partiendo de esta experiencia, ¿sería válido afirmar que el problema radicaba en la tecnología y que la solución IA implementada aún no cuenta con las capacidades que se requieren para garantizar una atención adecuada?
Puede ser, al menos en parte, pero, en lo que a mí respecta, resulta más evidente que el proceso de atención de solicitudes, quejas y reclamos de esta compañía no tiene un diseño adecuado. Me atrevería a afirmar que, a la hora de definir el ciclo de atención telefónica y virtual, nunca consideraron la experiencia del cliente, ni contemplaron la posibilidad de que hubiera particularidades o excepciones en sus necesidades, lo cual no es culpa de la tecnología, sino de quien diseñó el proceso.
Aunque la incorporación de IA en la atención al cliente puede parecer relativamente sencilla (dado el crecimiento exponencial de soluciones tipo chatbots y agentes de voz), hacerlo con premura implica riesgos importantes. Cualquier falla o error será percibido de forma directa por el cliente, afectando no solo su satisfacción sino también la imagen de la organización. Además, es probable que la empresa no se percate de ello, ya que no habrá nadie que pueda escuchar lo que el cliente está viviendo y comunicarlo internamente.
Partiendo de este ejemplo y las estadísticas presentadas anteriormente, cabría decir que, para hacer una buena implementación de la IA en el proceso de servicio, y capturar los beneficios esperados, conviene tener en cuenta algunas recomendaciones clave:
Primero, la IA sí puede funcionar como primera línea de atención, pero debe garantizarse siempre una transición simple y accesible hacia un ser humano. Porque, aunque la tecnología despierta interés, las personas buscan ser escuchadas y comprendidas. Esto es especialmente relevante en organizaciones B2C con clientes de distintos rangos etarios, donde los adultos mayores suelen requerir mayor apoyo humano. Pero, más allá de la edad, cuando el cliente percibe que la IA no comprende su situación o no ofrece una solución acorde con sus expectativas, la necesidad de contacto humano se intensifica y si esa opción no existe o resulta difícil, puede generar frustración e insatisfacción.
Segundo, el diseño de la experiencia de servicio no debe delegarse. El desafío no está en la tecnología, sino en cómo se integra dentro de la experiencia del cliente. Esto exige visión estratégica, comprensión del negocio y del contexto, y entendimiento de necesidades del cliente, que son diversas y cambiantes. Un diseño deficiente puede llevar a que la IA no capte los matices de cada caso, asuma erróneamente que ha resuelto el problema o ignore que ciertas solicitudes requieren la intervención de otros procesos internos que, si no funcionan adecuadamente, comprometen la solución.
Para cerrar, propongo algunas reflexiones.
¿Es usted cliente de una empresa B2C que utiliza IVR automatizados o IA de voz en su servicio al cliente?
En caso de que haya tenido que hacer alguna solicitud o presentar un reclamo no estándar, ¿pudo acceder con facilidad a un ser humano? Y de no ser así, ¿cómo le hizo sentir esa experiencia?
Ahora mire hacia su propia organización. ¿Han apostado por chatbots o IA de voz para automatizar la atención? Y, si así ha sido, ¿están haciendo algo realmente distinto a lo que hacen la mayoría de las empresas?
Si la respuesta es no, difícilmente deberían esperarse resultados diferentes en términos de satisfacción. Al fin y al cabo, ¿por qué sus clientes habrían de sentirse mejor que usted como cliente de otra compañía, cuando interactúan con una máquina y no logran acceder a una persona?
Como bien dijo Albert Einstein: “Locura es hacer siempre lo mismo y esperar resultados distintos”.
[i] En general es posible categorizar cualquier organización según el tipo de cliente objetivo. Existen dos modelos ampliamente reconocidos Business to Client (B2C) y Business to Business (B2B).
[ii] Para entender el concepto “reconocimiento” y su conexión con el servicio se sugiere leer el artículo “Detrás de la excelencia en Servicio” en https://cfrestrepo.blogspot.com/2016/10/detras-de-la-excelencia-en-servicio.html
[iii] Según datos de mercado, presentados por Puro Marketing a julio de 2025 aproximadamente un 83 % de las empresas están trabajando activamente en integrar inteligencia artificial en sus programas de atención al cliente. Ver https://www.puromarketing.com/160/215810/empresas-integra-chatbots-atencion-cliente-aunque-enfrentan-grandes-desafios?
De acuerdo con información publicada por Thunderbit en enero de 2026, aproximadamente 42% de las marcas B2C ya utilizan chatbots como principal herramienta de soporte al cliente en sus sitios web y canales de atención digital. Así mismo, afirma que, casi la mitad (49%) de todas las interacciones con clientes en sitios web ya son manejadas por chatbots, lo que refleja una fuerte presencia de éstos en funciones de atención digital. Ver: https://thunderbit.com/blog/ai-chatbot-stats?utm
[iv] La empresa Bot Press (Botpress) fundada en Canadá en 2016/2017 tiene como objetivo facilitar la creación y gestión de agentes de IA conversacional para empresas mediante una plataforma integrada con grandes modelos de lenguaje. Ver: https://botpress.com/es/blog/key-chatbot-statistics
[v] KatanaMRP (comúnmente referida como Katana en su blog corporativo) es la plataforma de software empresarial de la empresa Katana Cloud Inventory. Ver https://katanamrp.com/blog/customers-prefer-a-real-human-over-an-ai-chatbot/
[vi] CivicScience es una empresa de investigación y análisis de mercado con sede en Pittsburgh, fundada en 2008, que se especializa en recopilar y proporcionar datos de opinión y tendencias de consumidores en tiempo real mediante encuestas y metodologías validadas, usados para comprender mejor comportamientos y preferencias de audiencia. Ver: https://civicscience.com/customer-service-chatbots-earn-mixed-reviews-as-people-still-prefer-human-conversations/
[vii] KatanaMRP (comúnmente referida como Katana en su blog corporativo) es la plataforma de software empresarial de la empresa Katana Cloud Inventory. Ver https://katanamrp.com/blog/customers-prefer-a-real-human-over-an-ai-chatbot/
[viii] Kinsta es una empresa privada que ofrece servicios de hosting administrado en la nube. Ver https://kinsta.com/blog/ai-vs-human-customer-service/
[ix] Es de anotar que todas las estadísticas citadas hasta este punto se refieren principalmente al uso de chatbots de atención en canales digitales (páginas web, apps y mensajería).
[x] Resonate AI es una empresa de tecnología privada con sede en San Francisco, California que desarrolla soluciones de inteligencia artificial conversacional para atención telefónica y comunicaciones con clientes. Ver: https://www.resonateapp.com/resources/ai-receptionists-statistics
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