Emoción e IA redefinen la CX en Latinoamérica

De centro de costos a centro de valor

Históricamente, los centros de atención eran vistos como un gasto necesario, que las empresas incluso preferían evitar. Pero “hoy, ese paradigma cambió. El momento en que atiendes al cliente es el momento en que creas fidelidad”, mencionó en entrevista Walter Hildebrandi Filho, CTO de Zendesk LATAM.

Con la evolución de la relación empresa-cliente, la atención dejó de ser reactiva para convertirse en un motor de ingresos y diferenciación competitiva. De acuerdo con cifras de Zendesk, el 54 % de los clientes que contactan a las empresas son los que más compran, y con mayor frecuencia, por lo que cada interacción es una oportunidad para generar ventas adicionales. Esto se logra con estrategias como cross-selling, up-selling o la renovación de contratos e ignorar esta realidad, de acuerdo con panelistas del evento, lleva a perder dinero y, peor aún, perder la confianza del cliente. Además, las empresas líderes en experiencia del cliente generan el doble de valor para los accionistas y triplican el crecimiento de ingresos frente a sus competidores.

Hildebrandi aclaró una confusión común que persiste en muchas organizaciones: “el User Experience es la interfaz, pero el Customer Experience es toda la jornada del cliente, que pasa por múltiples canales y emociones”, detalló. Conocer y entender esa diferencia es fundamental, dijo, porque muchas empresas siguen creyendo que mejorar la interfaz de usuario es suficiente para garantizar una buena experiencia. “La experiencia del cliente abarca todo el ciclo, desde el primer contacto hasta la resolución final, pasando por interacciones en redes sociales, llamadas telefónicas, correos electrónicos y chats,” comentó el CTO de Zendesk.

Este enfoque integral exige herramientas que permitan la personalización profunda, consistencia en cada punto de contacto, y una resolución rápida y empática. Y ahí es donde la inteligencia artificial se convierte en el eje de la estrategia, apuntó, porque ningún equipo humano puede manejar millones de interacciones con la misma calidad y velocidad que un sistema inteligente bien entrenado.

La IA es el nuevo músculo en la experiencia del cliente

Hildebrandi subrayó que adoptar la IA no es solo poner un chatbot que responde preguntas básicas, sino integrarla para cumplir un papel de productividad, consistencia y calidad en el trato. “No se trata solo de automatizar, sino de ayudar al agente humano a ser más resolutivo”, añadió.

El ejecutivo dijo que eso rompe con el mito de que la automatización reemplaza a las personas, pues en “realidad, la IA potencia el trabajo humano, liberando a los agentes de tareas repetitivas y permitiéndoles enfocarse en casos complejos donde la empatía y el criterio son indispensables”.

Zendesk define tres pilares para una atención efectiva, que la IA debe dominar:

• primero, la identidad del cliente; es decir, saber quién es y reconocerlo en cada interacción;
• segundo, el historial de productos y servicios, que permite entender qué ha comprado, qué problemas ha tenido y qué expectativas tiene; y
• tercero, el momento emocional, porque un cliente puede ser fiel y satisfecho en general, pero estar molesto en una interacción específica.

“Comprender estos tres elementos es la base para ofrecer soluciones personalizadas y resolver problemas en el primer contacto, que es el objetivo más ambicioso y valioso en la atención al cliente”, mencionó.

Transparencia y confianza, el reto de la IA en Latinoamérica

Walter Hildebrandi reconoció que la adopción de IA en la región está en una fase inicial, y que “estamos en un momento de pruebas. Las empresas buscan ganar confianza y transparencia en el comportamiento de la IA”, por lo que estamos en un punto crítico en el que la tecnología avanza más rápido que la confianza y las compañías temen delegar decisiones a sistemas automatizados por el riesgo de errores que afecten la reputación.

Para enfrentar este desafío, Zendesk implementa lo que llama “reasoning controls”, que son mecanismos que explican por qué la IA tomó una decisión. Hildebrandi mencionó que este “nivel de transparencia permite ajustes finos y genera confianza en los equipos internos, que pueden validar el comportamiento del sistema y corregir desviaciones. Sin esta transparencia, la IA sería una caja negra difícil de justificar ante clientes y reguladores”.

Uno de los grandes retos es evitar que la interacción automatizada se perciba como “fría”, por lo que el ejecutivo propone tres puntos clave para humanizar la IA:

• Usar lenguaje natural y local, que implica que la IA no solo hable correctamente, sino que adopte el tono y el acento adecuados para cada región. Esto crea cercanía y reduce la sensación de artificialidad.
• Poner como base un conocimiento profundo del negocio, que incluye políticas, reglas y datos del cliente. Una IA que desconoce las particularidades de la empresa no puede ofrecer soluciones útiles.
• Darle capacidad de decisión, que requiere entrenar la IA para actuar como un agente humano que pueda tomar decisiones dentro de parámetros definidos.

Un estudio de Zendesk proyecta que, para 2030, el 80 % de las interacciones serán resueltas por IA, dejando el 20 % más complejo a agentes humanos. El gran reto será definir cuándo interviene la IA y cuándo el humano. Esta decisión no puede basarse en reglas rígidas; debe adaptarse al contexto, al tipo de cliente y a la naturaleza del problema.

En cuanto a la adopción de la IA en la atención al cliente en América Latina, Brasil encabeza la lista, seguido por México; Chile y Colombia muestran avances, pero aún están en una etapa inicial. Hildebrandi advirtió que la clave está en empezar por casos pequeños, ganar confianza y luego escalar, “ya que muchas implementaciones fallan por intentar abarcar demasiado desde el inicio. La IA debe demostrar valor en proyectos controlados antes de expandirse a toda la operación”.

En lugar de vender licencias que se pagan independientemente del uso, Zendesk aplica un modelo de outcome-based pricing; es decir, cobra por problemas resueltos. Esto elimina la fricción y asegura que la tecnología se utilice para generar valor real, no para inflar costos. “No me interesa si son 100 agentes o IA, solo cobro por resultado, por resolución”, afirmó Hildebrandi.

Este enfoque refleja una tendencia global hacia modelos basados en resultados, que se extiende a otras áreas como marketing y consultoría, y que ya no cobra por herramientas, sino por impacto.

La emoción es el factor más poderoso de la lealtad

“Las personas pueden olvidar lo que dijiste, pero nunca cómo las hiciste sentir”, destacó en su conferencia Fernando Egea, VP Business Consulting de Zendesk, quien resaltó que la emoción “es el factor más poderoso para generar lealtad. No basta con resolver problemas; hay que hacerlo de manera que el cliente se sienta valorado”.

Egea señaló que existe una brecha alarmante entre lo que ofrecen las empresas y la realidad que el cliente siente que recibe: mientras 80 % de las empresas cree ofrecer una experiencia superior, solo 8 % de los clientes está de acuerdo. Esta diferencia no es solo un problema, es una oportunidad para diferenciarse, consideró el ejecutivo, pues las compañías que cierren esta brecha ganarán ventaja competitiva y aumentarán su valor para los accionistas.

El experto contó una anécdota personal para ejemplificar la personalización y la empatía que se busca conseguir con la IA. Sus abuelos emigraron de España a Brasil y abrieron una panadería que se convirtió en el corazón del barrio “porque conocían a cada cliente por su nombre, recordaban sus gustos y ofrecían algo especial para cada uno. Imaginen ofrecer ese nivel de atención personal a gran escala. Eso es lo que buscamos con IA”, resaltó.

Las empresas que quieran adoptar IA en su atención al cliente deben seguir un enfoque gradual y medible, declaró Walter Hildebrand, y ofreció algunos consejos:

• Primero, medir todo: tiempo de respuesta, recurrencia y tiquet promedio. Sin datos, no hay mejora posible.
• Segundo, empezar pequeño: casos controlados para ganar confianza y demostrar valor.
• Tercero, escalar con IA priorizando procesos críticos y automatizables.
• Cuarto, definir indicadores duros, como recurrencia y tiquet promedio, evitando métricas subjetivas como “empatía” que son difíciles de medir.
• Finalmente, adoptar modelos basados en resultados para garantizar retorno de inversión y alinear intereses.

Al final, concluyó Fernando Egea, “la pregunta no es si vas a usar IA [para atender a tus clientes], sino qué tan rápido”.