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En 2026, la IA en CX se convierte en condición de supervivencia
La experiencia del cliente (CX) ya no se juega en la medición, sino en la ejecución. La inteligencia artificial, los datos y la confianza definirán qué empresas logran convertir la CX en impacto real de negocio y cuáles se quedarán atrapadas en pilotos sin escala.
La experiencia del cliente (CX) entra en 2026 ya no como una función táctica, sino como un eje estructural para los negocios. En México y Latinoamérica, la CX ocupa un lugar prioritario en la agenda empresarial, y un 75 % de organizaciones en México ya mide su nivel de CX, de acuerdo con el “Primer Informe Nacional de Madurez en CX 2025”, presentado por DEC México y elaborado junto con Bain & Company y Offerwise.
Sin embargo, medir no equivale a transformar. La adopción acelerada de inteligencia artificial y analítica avanzada no ha ido acompañada, en muchos casos, de cambios en los modelos operativos subyacentes, y solo la mitad de empresas en México ya capitaliza la IA y la IA generativa para generar impacto tangible en la CX, según DEC México.
Esta brecha entre medición y valor hace necesario pasar de iniciativas aisladas a sistemas robustos, escalables y gobernados, capaces de conectar datos, automatización y toma de decisiones. “La madurez en CX dejó de ser una ventaja competitiva. Hoy es una condición de supervivencia”, destacó David Arconada, presidente de DEC México y CX Global en BBVA.
La era de la inteligencia contextual
Uno de los cambios más profundos hacia 2026 será la evolución de los modelos de atención. Las empresas están dejando atrás los chatbots tradicionales para avanzar hacia agentes digitales y agentes impulsados por IA, capaces de razonar, recordar y ejecutar tareas complejas en múltiples canales.
De acuerdo con Infobip, esta transición será masiva. “Se espera que, para 2026, los agentes impulsados por IA gestionen hasta el 95 % de las interacciones con los clientes, proporcionando asistencia personalizada e instantánea las 24 horas del día”, destacó Silvio Kutić, CEO de Infobip.
Estos agentes no solo responderán preguntas, sino que comprenderán el contexto, ejecutarán procesos de extremo a extremo y escalarán conversaciones complejas únicamente cuando sea necesaria la intervención humana. “Vemos casos en los que un asistente de IA resuelve alrededor de 30 % de los tiquets y mantiene un tono humano y empático. Ese es el tipo de éxito que la industria empieza a considerar como referencia”, señaló Adrian McDermott, director de Tecnología de Zendesk.
Para Kutić, la convergencia de la IA generativa y la comunicación omnicanal redefinirá la interacción con los clientes y los ecosistemas digitales. Zendesk coincide con esta previsión, definiéndola como el paso hacia la inteligencia contextual, sustentada en tres pilares clave:
- memoria (recordar interacciones previas),
- conocimiento (integración con sistemas críticos como ERP o WMS) y
- transparencia, una demanda que ha crecido 63 % en el último año (según el más reciente reporte de Zendesk).
Sin embargo, esa misma convergencia también multiplica el volumen y la complejidad de las interacciones, lo que, a sentir de Sinch, obligará a rediseñar por completo las arquitecturas de comunicación.
“Los agentes de IA crearán categorías de interacción completamente nuevas, redefiniendo los modelos de engagement y obligando a las empresas a rediseñar sus marcos de comunicación en cuanto a escala, contexto y confianza”, afirmó Daniel Morris, director de Producto de Sinch.
La empresa proyecta que el tráfico global de mensajes se multiplique entre tres y cinco veces, impulsado no solo por interacciones con clientes, sino también por agentes que se comunican entre sí, lo que requerirá mayor observabilidad, seguridad y gobernanza.
Datos, gobernanza y uso “en la sombra”, los principales desafíos
Al implementar arquitecturas inteligentes –que integran mensajería, voz, datos y automatización–, las empresas buscan que la experiencia del cliente deje de ser un problema de infraestructura tecnológica, y puedan así concentrarse en resolver los retos que tengan en gobernanza de datos y diseño operativo.
No es un secreto que el principal freno para escalar la CX con IA no son los modelos, sino los datos. La fragmentación, la baja calidad y la falta de integración siguen limitando el impacto real. “El mayor reto al que se enfrenta la IA avanzada son los datos: cómo recopilar, unificar, preparar y activar de manera eficiente los datos propios e internos para mejorar la experiencia del cliente”, señalaron desde Infobip.
Este desafío explica el creciente interés por modelos más pequeños y específicos por dominio, capaces de ejecutarse en entornos locales o híbridos y de priorizar privacidad, cumplimiento normativo y control operativo.
A este panorama se suma el riesgo creciente del uso no controlado de herramientas de IA por parte de los empleados. El incremento del 250 % en el uso de IA en las sombras refleja una adopción desordenada que amenaza la seguridad de los datos y la consistencia de la marca.
A pesar de los retos de implementación, el incentivo financiero es contundente. Según datos de Zendesk, el 97 % de las empresas que han adoptado una IA de "siguiente generación" reporta un ROI positivo en los últimos 12 meses. En México, donde el mercado de IA ya alcanza los 450 millones de dólares, la capacidad de las empresas para escalar estos proyectos determinará su posición en un 2026 marcado por una recuperación económica moderada, pero altamente competitiva.
El consenso entre los expertos es que el tiempo en que la experiencia del cliente se resuelve con pilotos aislados o herramientas desconectadas quedó atrás. Hoy, el mercado demanda contar con arquitecturas unificadas, gobernanza de datos sólida y tecnología con visión de negocio.
