Las empresas se apresuran a automatizar el servicio al cliente con chatbots de IA que prometen respuestas más rápidas y grandes ahorros de costos. Pero cuando los sistemas automatizados se implementan sin una supervisión humana clara o rutas de escalada, los errores pueden escalar rápidamente y los clientes quedan atrapados en sistemas que no pueden resolver sus problemas, escribe Marco Ryan.
Los incentivos comerciales para automatizar el servicio al cliente son enormes, ya que los chatbots de IA manejan las interacciones a una fracción del costo de los agentes humanos.
Pero una experiencia personal reciente (y una creciente evidencia de Klarna, Gartner y el MIT) sugiere que muchas empresas están implementando IA agente sin la inteligencia de liderazgo necesaria para hacerlo bien.
El resultado no es eficiencia sino frustración, y las consecuencias para la lealtad del cliente y la confianza en la marca son cada vez más imposibles de ignorar.
El argumento comercial a favor de la IA en el servicio al cliente nunca ha sido más sólido. Según un informe de Gartner, la interacción promedio de servicio al cliente con un agente humano cuesta alrededor de 8 dólares, mientras que el equivalente manejado por un chatbot cuesta aproximadamente 10 centavos. IBM estima que la IA puede reducir los costos de servicio al cliente hasta en un 30 por ciento. Se prevé que el mercado mundial de chatbots, valorado actualmente en alrededor de 15 mil millones de dólares, alcance aproximadamente 47 mil millones de dólares para 2030, impulsado por la promesa de respuestas más rápidas, interacciones personalizadas a escala y la capacidad de manejar consultas rutinarias al instante.
Cuando se implementa bien, la IA puede mejorar el servicio al cliente al reducir los tiempos de espera y liberar a agentes humanos capacitados para que se centren en cuestiones complejas o delicadas.
Lo que el caso comercial no capta es lo que sucede cuando la implementación sale mal. Una encuesta de Gartner de 2024, basada en respuestas de casi 6.000 clientes, encontró que el 64 por ciento preferiría que las empresas no utilizaran la IA en el servicio al cliente.
Más significativamente, el 53 por ciento dijo que considerarían cambiarse a un competidor si descubrieran que una empresa dependía de la IA para manejar sus consultas. La principal preocupación, citada por el 60 por ciento de los encuestados, fue que la IA haría más difícil llegar a un humano cuando algo saliera mal.
Esa preocupación está bien fundada.
Una experiencia reciente con DPD ilustra lo que puede suceder cuando los sistemas automatizados funcionan sin un diseño, supervisión o respaldo humano adecuados.
El sistema de seguimiento indicó que mi paquete era el siguiente en la ruta de entrega. Esperé. Luego, el conductor marcó la entrega como intento y dijo que “no había nadie en casa”, a pesar de que yo había estado en casa todo el tiempo, parado junto a la puerta con el rastreador abierto en mi teléfono. Nadie vino. Nadie llamó. Antes de que tuviera tiempo de responder, el sistema ejecutó lo que describió como un “error operativo” y marcó el paquete para su devolución inmediata al remitente.
Una supuesta entrega fallida se había registrado como “múltiples intentos fallidos” y ese único error de registro desencadenó un proceso automatizado irreversible.
No hubo ningún punto de intervención, ni revisión humana ni pausa en el flujo de trabajo donde alguien con buen juicio pudiera haber cuestionado si los datos coincidían con la realidad. El sistema simplemente ejecutó su lógica. Que la lógica se basara en información falsa era irrelevante para el algoritmo.
La experiencia de contacto posterior resultó aún más reveladora. Gran parte del servicio al cliente de DPD está automatizado, y cuando ingresé mi número de seguimiento, el chatbot confirmó que mi paquete estaba siendo devuelto debido a “múltiples intentos fallidos de entrega”, una ficción generada por un sistema y ahora tratada como un hecho por otro.
El robot se disculpó. Le expliqué la situación. Se disculpó nuevamente. Pedí hablar con un humano. El robot explicó que si mi problema se “consideraba lo suficientemente grave”, el caso escalaría: la gravedad del problema la determinaría el mismo sistema que ya había aceptado datos de entrega incorrectos.
Aquí es precisamente donde la IA tiene problemas en los entornos de cara al cliente. Puede procesar palabras, pero no puede interpretar el tono, reconocer la frustración o distinguir entre una consulta rutinaria y un cliente cuya confianza en una empresa se está derrumbando. El juicio humano (la capacidad de escuchar no sólo lo que se dice sino también cómo se dice) sigue siendo esencial en el servicio al cliente.
DPD no es ajeno a este tipo de fallos. En enero de 2024, el chatbot de la empresa atrajo la atención mundial después de que un cliente frustrado lo incitara a decir malas palabras, escribir poesía sobre lo terrible que era la empresa y describir a DPD como “la peor empresa de entrega del mundo”. El incidente, ampliamente compartido en X y visto más de un millón de veces, provocó que el chatbot se desactivara temporalmente mientras la empresa solucionaba lo que describió como un error de actualización del sistema.
Mi propia experiencia, más de un año después, sugiere que algunas de las lecciones subyacentes aún no se han asimilado por completo.
Fueron necesarias varias horas de intercambios circulares de chatbots antes de que lograra contactar a un agente humano, y solo después de mencionar que era escritor y que la experiencia podría aparecer en un artículo. Resultó que los agentes humanos estuvieron ahí todo el tiempo: escondidos detrás del algoritmo y accesibles sólo cuando el costo de retenerlos excedía el costo de proporcionarlos.
Incluso entonces, el proceso de escalada se estancó. Pasaron cinco horas antes de que llamara un gerente, y solo porque insistí en hablar con un humano.
Experiencias como ésta no son aisladas. En 2024, la empresa sueca de tecnología financiera Klarna fue noticia a nivel mundial al anunciar que un chatbot de IA desarrollado con OpenAI reemplazaría a alrededor de 700 agentes de servicio al cliente.
Los resultados iniciales parecieron impresionantes. El sistema manejó aproximadamente dos tercios de todos los chats de los clientes (alrededor de 2,3 millones de conversaciones) y la empresa proyectó una mejora de 40 millones de dólares en las ganancias. Dentro de la industria, Klarna fue ampliamente citada como prueba de que la IA podía operar servicios de cara al cliente a escala.
A mediados de 2025 el panorama había cambiado. La satisfacción del cliente había disminuido, la calidad del servicio se había vuelto inconsistente y habían aumentado las quejas sobre respuestas robóticas y problemas no resueltos. La empresa comenzó silenciosamente a recontratar agentes humanos. El director general de Klarna, Sebastian Siemiatkowski, reconoció más tarde que la empresa se había centrado demasiado en la eficiencia y la reducción de costes en detrimento de la calidad del servicio.
En ambos casos, los sistemas se comportaron exactamente como habían sido diseñados para comportarse. El problema radica en la estrategia, el diseño del proceso y las decisiones de liderazgo que dieron forma a cómo se implementó la tecnología.
La investigación apoya este patrón. Un estudio de 2025 realizado por la iniciativa NANDA del Instituto de Tecnología de Massachusetts examinó más de 300 implementaciones de IA empresarial y encontró que alrededor del 95 por ciento de los pilotos de IA generativa no produjeron un retorno de la inversión mensurable a pesar de decenas de miles de millones de dólares en gastos empresariales globales.
Los investigadores señalaron problemas familiares: prioridades desalineadas, integración deficiente, gobernanza débil y una brecha persistente entre las expectativas de las juntas directivas y la realidad operativa.
La tecnología avanza rápidamente. Sigue siendo una cuestión abierta si el liderazgo avanza al mismo ritmo.
Se ha escrito mucho sobre el coeficiente intelectual y el coeficiente intelectual como competencias de liderazgo. La pieza que falta es lo que podría llamarse inteligencia digital: la capacidad de comprender cómo funcionan realmente los sistemas de IA, dónde crean valor y dónde el criterio humano debe mantener el control.
La inteligencia digital no se trata de escribir código o configurar sistemas. Se trata de comprensión estratégica: reconocer dónde la automatización mejora la experiencia del cliente y dónde eliminar al ser humano crea un riesgo inaceptable.
Antes de implementar la IA, los líderes deben decidir qué interacciones con los clientes son genuinamente rutinarias y cuáles requieren empatía, juicio o discreción. Durante la implementación, los sistemas deben diseñarse en torno a los recorridos reales de los clientes en lugar de incorporarse a procesos rotos. Después del lanzamiento, las organizaciones deben monitorear cómo se comportan esos sistemas en el mundo real, porque los casos extremos se acumulan y los paneles rara vez capturan la experiencia completa del cliente.
La ironía de mi experiencia con DPD es que una IA bien diseñada podría haber mejorado dramáticamente la situación.
Un sistema sólido podría haber detectado inconsistencias entre los datos de entrega y la información del GPS antes de iniciar un proceso de devolución. Un chatbot bien diseñado podría haber reconocido la creciente frustración y haberme conectado con un agente humano en cuestión de minutos, transfiriéndome el contexto completo del problema. Un proceso de seguimiento diseñado adecuadamente podría haber garantizado que un gerente llamara con autoridad para resolver el problema rápidamente.
Así es como se ve en la práctica la IA responsable: la automatización respalda el juicio humano en lugar de reemplazarlo.
Las empresas que definen la próxima generación de experiencia del cliente no serán necesariamente aquellas que automaticen más rápido. Serán aquellos que implementen la IA cuidadosamente y diseñen sistemas donde la tecnología maneje lo predecible mientras los humanos manejan la complejidad, la empatía y la escalada.
Existe un enorme potencial para la IA agente en el servicio al cliente y muchas otras áreas de negocio. Los incentivos comerciales son claros y la tecnología es capaz de ofrecer valor real. Pero los beneficios dependen de las decisiones de los líderes sobre cómo se diseña, gobierna e integra la tecnología en operaciones reales.
La pregunta ya no es si las empresas deberían implementar IA. Esa decisión ya se ha tomado en la mayoría de las industrias. La verdadera pregunta es si los líderes poseen la inteligencia digital para implementarla de manera responsable.
Sin esa disciplina de liderazgo, las tecnologías poderosas corren el riesgo de convertirse en experimentos costosos que frustran a los clientes, dañan la confianza y socavan las eficiencias que debían ofrecer.
La IA agente es una herramienta poderosa, pero su impacto depende del juicio de las personas que la diseñan y la implementan.
Marco Ryan es asesor a nivel de junta directiva, autor y ex ejecutivo del FTSE 100, especializado en transformación digital, estrategia de liderazgo y supervisión ética en la era de la IA. Ha ocupado puestos globales de alto nivel, incluido el de director digital en BP, Wärtsilä y Thomas Cook, y ahora se desempeña como líder cibernético residente en la Escuela de Administración de la Universidad de Lancaster. Es coautor de Rewire or Retire: AI for Leaders, una guía sincera para explorar el impacto de la IA en el trabajo, el liderazgo y la ética, y ha publicado numerosas publicaciones sobre ciberseguridad y alfabetización en IA para ejecutivos. Marco, un inversor ángel, mentor y conferencista habitual, es una voz activa en la conversación global sobre inteligencia digital, gobernanza y liderazgo en un mundo impulsado por la IA.
LEER MÁS: ‘La IA está reescribiendo las redes de Europa desde adentro hacia afuera, y el continente no está preparado’. En su informe desde el Mobile World Congress de Barcelona, Marco Ryan encuentra una industria que ya ha comenzado a rediseñar sus redes para las demandas de la inteligencia artificial, lo que plantea preguntas urgentes sobre si el fragmentado mercado de telecomunicaciones y el marco regulatorio de Europa pueden seguir el ritmo.
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Imagen principal: Andrea Piacquadio/Pexels