La atención al cliente entra en la era predictiva impulsada por inteligencia artificial

De acuerdo con estudios recientes de firmas como IDC, hacia 2027 cerca del 50 % de las empresas a nivel global utilizarán agentes de inteligencia artificial en sus operaciones, una tendencia que ya empieza a impactar de forma directa la experiencia del cliente en América Latina.

Estas cifras reflejan un giro estructural, dado que la atención deja de ser reactiva para volverse predictiva, automatizada y basada en datos.

Durante décadas, la atención al cliente fue entendida como un área de soporte. Hoy es un activo estratégico. La experiencia del usuario influye directamente en indicadores como lealtad, recompra y recomendación. En mercados altamente digitalizados, un solo punto de fricción puede traducirse en pérdida de clientes y reputación. Por eso, las organizaciones están invirtiendo en modelos que integran tecnología, procesos y talento humano para responder con mayor rapidez y precisión.

Inteligencia artificial y el salto de lo reactivo a lo predictivo

La gran tendencia hacia 2026 es la atención predictiva, un modelo que utiliza inteligencia artificial para anticipar la demanda y actuar antes de que el problema ocurra. Según IDC, esta evolución —denominada era agentic— se caracteriza por sistemas autónomos capaces no solo de asistir, sino de ejecutar decisiones. En este escenario se destaca ZeroQ, empresa SaaS que trabaja con más de 400 clientes enterprise en Latinoamérica y gestiona operaciones en más de 2.900 sucursales de sectores como salud, finanzas y entidades públicas.

“Estamos pasando de una IA que solo responde a una IA que ejecuta. La atención predictiva será el estándar operativo en 2026”, explica Xania Pantoja, vocera de ZeroQ, al describir cómo los nuevos agentes de IA automatizan procesos completos y se integran con plataformas empresariales como SAP y sistemas CRM.

Agentes de IA que automatizan procesos de principio a fin

A diferencia de los chatbots tradicionales, los agentes de IA actuales capturan información mediante conversaciones naturales, validan documentos, ejecutan transacciones y mantienen informado al usuario en tiempo real. Además, pueden detectar señales de frustración y activar acciones de retención proactiva. En pilotos recientes, este tipo de automatización elevó el cumplimiento de acuerdos de nivel de servicio (SLA) del 75 % al 95 %, reduciendo errores operativos y mejorando la experiencia del usuario.

La base de esta capacidad es el análisis avanzado de grandes volúmenes de datos. Al procesar millones de interacciones, las plataformas identifican patrones de picos de atención, estacionalidades y motivos de contacto, lo que permite anticipar congestiones y asignar recursos con mayor eficiencia.

Resultados medibles

En Colombia, la adopción de modelos predictivos ya muestra impactos concretos. En el sector salud, la automatización del agendamiento y confirmación de citas ha reducido hasta en un 70 % los tiempos de espera. En cajas de compensación, la tasa de abandono bajó del 15 % al 3 %, con ahorros anuales cercanos a los USD 300.000 en grandes oficinas. En el sector financiero, la integración de agentes de IA con sistemas core ha permitido disminuir hasta un 70 % las tareas manuales y reducir errores operativos en un 60 %.

Los beneficios para las organizaciones incluyen ahorros anuales entre USD 75.000 y USD 300.000, reducciones de hasta 87 % en tiempos de espera y aumentos de hasta 10 puntos en el Net Promoter Score (NPS). Aunque persisten desafíos como la integración con sistemas heredados, la atención predictiva ya no es una promesa futura, sino una necesidad inmediata para competir en este año.

La atención al cliente está cambiando ahora. Comparta este artículo y abra la conversación sobre cómo la inteligencia artificial puede transformar la experiencia de tus usuarios.