El futuro de la IA en experiencias del cliente para 2026

Tabla de contenidos

La IA transforma la atención al cliente en 2026

  • La IA deja de ser solo automatización: pasa a orquestar experiencias coherentes entre canales.
  • La lealtad es frágil: el cliente penaliza la desconexión omnicanal.
  • Crecen los asistentes virtuales agénticos, capaces de ejecutar acciones, no solo conversar.
  • El diferencial está en actuar en tiempo real y en modelos híbridos humano‑IA.

Tendencias y riesgos en agentes IA

  • Proyección de adopción: Gartner estima que para fines de 2026 el 40% de las aplicaciones empresariales integrará agentes de IA (vs. <5% a comienzos de 2025).
  • Señal de inversión: PwC reporta que 88% de ejecutivos planea aumentar presupuesto para agentes de IA (intención declarada; no garantiza ejecución).
  • Señal de resultados: Zendesk (citado por Computer Weekly) indica que 97% de empresas que usan “IA de nueva generación” reporta ROI positivo en 12 meses (dato auto-reportado por proveedores/encuestas; útil como termómetro, no como certeza universal).
  • Riesgo de escalamiento: Gartner advierte que >40% de proyectos de agentes de IA podría cancelarse antes de fines de 2027 por diseño, integración o gestión del cambio.
  • Tensión de expectativas: PwC (citado por IndiGO Smart Solutions) observa el choque entre rapidez (74% espera respuestas instantáneas) y toque humano (59% siente que se perdió).

La IA como orquestador de experiencias del cliente

En 2026, la conversación sobre inteligencia artificial (IA) en Customer Experience (CX) se corre de un lugar conocido —reducir costos y “desviar” contactos— hacia una ambición más estructural: orquestar experiencias. La diferencia no es semántica. Automatizar suele significar resolver una parte del flujo; orquestar implica coordinar todos los puntos de contacto para que el cliente perciba continuidad, contexto y coherencia, sin importar por dónde entra.

Esa idea fue central en el Partner Day realizado por BVS junto a Genesys, donde se insistió en pensar la IA “como un orquestador y no solo como un automatizador”. En la práctica, orquestar supone que la organización pueda administrar de forma integral los canales, los datos y las reglas de atención bajo una capa común. No se trata únicamente de sumar un bot o un motor de respuestas: se trata de que cada interacción “sepa” lo que ocurrió antes y habilite lo que debe ocurrir después.

La IA, en este enfoque, funciona como habilitador: “no crea la experiencia, sino que la hace posible”, según planteó Leonel Villarroel, Solution Consulting Manager de Genesys. La frase resume un punto clave: la experiencia no nace del modelo, sino del diseño del servicio, la integración tecnológica y la operación diaria. La IA acelera, conecta y prioriza, pero no reemplaza la estrategia.

En paralelo, el mercado empuja hacia la omnicanalidad real. Los clientes esperan que una consulta iniciada por chat no “empiece de cero” si termina en un agente humano o si se traslada a otro canal. La orquestación, entonces, se vuelve el puente entre la promesa digital y la ejecución operativa: menos fricción, más continuidad y decisiones más rápidas durante la interacción.

Sistema de Orquestación en Cuatro Capas
Orquestar (vs. automatizar) se entiende mejor si se mira como un sistema de 4 capas que trabajan juntas:
1) Canales: chat, voz, WhatsApp, email, app, sucursal; el cliente entra por cualquiera.
2) Contexto y datos: identidad, historial, intención, estado de trámites; el contexto “viaja” entre canales.
3) Reglas y decisiones: enrutamiento, prioridades, políticas, next-best-action; define qué pasa ahora.
4) Ejecución en tiempo real: IA + agentes + integraciones (CRM/core/ERP); resuelve o escala con trazabilidad.
Si falta una capa (por ejemplo, datos unificados), la IA puede “automatizar” partes, pero difícilmente orqueste una experiencia consistente.

Caso de éxito: Banco Galicia y Genesys Cloud

El caso de Banco Galicia, presentado como ejemplo de innovación en CX, ilustra cómo una organización aborda la orquestación desde una decisión tecnológica y operativa: ordenar y consolidar la atención bajo una plataforma común. Julián Aldazabal, Innovation & Channel Transformation Manager del banco, explicó que eligieron Genesys Cloud para administrar de forma integral todos los puntos de contacto, con el objetivo de unificar la experiencia.

El proyecto tuvo un componente que suele definir el éxito o el fracaso de estas transformaciones: el cambio no fue teórico ni acotado. Implicó una migración a la nube y una reconfiguración de la operación en un entorno de alta exigencia. Según Aldazabal, en 2024 comenzaron a trabajar con BVS y Genesys en la implementación e integración de una nueva tecnología, en lo que representó la primera experiencia en la nube para la entidad.

El desafío fue explícito: migrar un Contact Center de más de mil agentes, distribuidos en toda Argentina, sin interrumpir la operación. En otras palabras, transformar sin apagar el servicio. Ese tipo de transición obliga a sostener niveles de atención mientras se cambian herramientas, procesos y rutinas, y mientras los equipos adoptan nuevas formas de trabajo.

La evolución del proyecto también muestra un patrón frecuente en CX: se empieza por el Contact Center —por volumen y criticidad—, pero el valor pleno aparece cuando la lógica se extiende a todos los canales. Aldazabal remarcó que, aunque el proyecto comenzó allí, luego amplió su alcance para extender la orquestación. “Hoy contamos con la suite completa de Genesys Cloud”, sintetizó.

Migración sin Interrumpir el Servicio
Antes → Durante → Después (con checkpoints prácticos)

  • Antes (definición): inventario de canales y flujos críticos; definición de “no negociables” (SLA, continuidad, seguridad); plan de capacitación por rol.
  • Durante (migración con operación en marcha): migración por olas (equipos/skills/ubicaciones); monitoreo de calidad y tiempos de espera; plan de reversa si un flujo crítico falla; mesa de ayuda reforzada para agentes.
  • Después (estabilización y expansión): ajuste de enrutamiento y reglas; incorporación progresiva de más canales; medición de fricción (transferencias, repetición de datos) para validar que el contexto efectivamente viaja.

Este tipo de secuencia ayuda a entender por qué “migrar 1000+ agentes sin cortar servicio” es tanto un reto tecnológico como operativo.

Implementación en el Contact Center

La implementación en el Contact Center fue el primer gran hito, y también el más sensible. Migrar más de mil agentes, distribuidos geográficamente, implica coordinar tecnología, capacitación y continuidad operativa. El punto no es solo “mover” una plataforma: es asegurar que la atención siga funcionando mientras se integran nuevas capacidades.

En el relato del banco, la nube aparece como un quiebre: fue su primera experiencia en ese modelo, lo que agrega complejidad por cambios en arquitectura, seguridad, operación y soporte. El desafío, según se planteó, fue sostener la atención “con la operación en marcha”, una condición que obliga a planificar transiciones por etapas, minimizar interrupciones y acompañar a los equipos.

En términos de CX, el Contact Center suele ser el lugar donde se evidencian las fricciones: tiempos de espera, transferencias, falta de contexto. Por eso, iniciar allí permite capturar rápidamente el impacto de una capa común de administración de puntos de contacto. La implementación, además, sienta las bases para que la IA y la automatización no queden como “islas”, sino como parte de un flujo integrado.

Expansión a todos los canales de interacción

Una vez estabilizada la base, el proyecto se expandió: la orquestación dejó de ser un objetivo del Contact Center para convertirse en un enfoque transversal. Aldazabal señaló que el alcance se amplió para extender la orquestación de experiencias a todos los canales de interacción con el cliente.

Esta expansión es relevante porque responde a un problema que atraviesa industrias: la desconexión entre canales. Cuando cada canal opera con su propia lógica, el cliente repite información, se frustra y percibe desorden. En cambio, una suite completa orientada a orquestación busca que la experiencia sea consistente, con reglas comunes y una visión integral.

La frase “hoy contamos con la suite completa” sugiere una madurez de adopción: no se trata de una herramienta puntual, sino de un conjunto de capacidades desplegadas para sostener una estrategia. El caso se presentó como ejemplo de cómo una organización puede pasar de un punto de partida operativo (migración y continuidad) a una ambición de CX más amplia: coherencia omnicanal y administración integral de contactos.

Importancia de la lealtad del cliente en la era digital

La lealtad del cliente se volvió un activo más difícil de sostener en la era digital, no necesariamente porque el cliente sea “menos fiel”, sino porque el ecosistema lo empuja a comparar, cambiar y exigir consistencia. En el Partner Day, Luciano Iturbide, Sales Manager de BVS, lo resumió con una advertencia: “la lealtad es frágil y el cliente no perdona la desconexión entre canales”.

La frase apunta a un fenómeno concreto: el cliente puede tolerar un error puntual, pero penaliza la incoherencia repetida. Si un canal promete algo que otro no reconoce, o si la organización obliga a reiniciar la conversación cada vez, la experiencia se degrada. En ese contexto, la omnicanalidad deja de ser una aspiración de marketing y se convierte en una condición de supervivencia competitiva.

La IA entra aquí con un rol doble. Por un lado, permite escalar respuestas y acelerar procesos. Por otro, si se implementa sin orquestación, puede amplificar el problema: automatiza “silos” y multiplica inconsistencias. De ahí la insistencia en que la IA sea un orquestador: la lealtad no se compra con un bot, se construye con continuidad.

También aparece un punto cultural: no se plantea como reemplazo de personas. En el evento se sostuvo que “la IA no viene a reemplazar a las personas” y que lo que se incorpore en CX y en herramientas de Employee Experience (EX) permitirá que los agentes se enfoquen en tareas donde realmente generan valor. La lealtad, en esta lectura, depende de una ecuación híbrida: eficiencia en lo repetitivo y humanidad en lo complejo.

En 2026, además, el mercado muestra señales de consolidación: la IA en CX pasa de pilotos a operación, y las organizaciones miden madurez y resultados. En ese marco, la lealtad se vuelve un indicador de si la transformación está funcionando: no solo si se atiende más rápido, sino si el cliente siente que la empresa lo reconoce, lo acompaña y resuelve sin fricción.

Rapidez y continuidad omnicanal
La lealtad hoy se juega en una expectativa muy concreta: “rapidez sin perder el hilo”.

  • Rapidez: el cliente espera resolución inmediata o, al menos, un avance visible.
  • Continuidad: si cambia de canal, no quiere repetir datos ni volver a explicar el problema.
  • Toque humano: cuando el caso es sensible o excepcional, espera criterio y empatía reales.

Por eso la omnicanalidad no es solo estar “en todos lados”, sino sostener el mismo contexto y las mismas reglas de servicio en todos los puntos de contacto.

Nuevas capacidades de IA en atención al cliente

La IA aplicada a atención al cliente ya no se limita a responder preguntas frecuentes. En el evento se repasó la evolución de la experiencia del cliente y se destacaron nuevas capacidades impulsadas por IA, con una idea central: pasar de conversación a acción. En esa línea, se mencionaron los asistentes virtuales agénticos, capaces de ir más allá del intercambio de mensajes para ejecutar tareas concretas.

Este cambio es relevante porque redefine qué significa “resolver” un contacto. Un asistente que solo informa puede reducir carga, pero deja trabajo pendiente si el cliente debe completar pasos en otro lugar. En cambio, un asistente con capacidad de acción puede cerrar el circuito: iniciar gestiones, completar flujos y coordinar con sistemas, siempre dentro de un diseño de experiencia y con controles adecuados.

La presentación también remarcó la importancia de actuar en tiempo real sobre cada interacción. La idea, planteada por Villarroel, es transformar la empatía en lealtad: no basta con entender el tono o el problema; hay que intervenir en el momento, con la respuesta o el siguiente paso correcto. En CX, el tiempo real no es solo velocidad: es pertinencia contextual.

La sesión incluyó una demostración de estas herramientas y sus aplicaciones en entornos de atención al cliente. Aunque no se detallaron métricas del demo, el foco estuvo en mostrar capacidades: asistentes que ejecutan acciones y mecanismos para intervenir durante la interacción, no después. En 2026, esa es una frontera clara: la IA deja de ser “post‑análisis” y se vuelve operación en línea.

Aspecto Chatbot tradicional (FAQ/flujo) Asistente virtual agéntico (con acción)
Objetivo típico Responder y desviar contactos Resolver de punta a punta (conversación + ejecución)
Qué “entiende” Intención básica y entidades Intención + contexto + estado del caso (si hay datos integrados)
Qué puede hacer Informar, guiar, abrir ticket Ejecutar pasos: iniciar gestiones, actualizar datos, disparar flujos
Integraciones necesarias Opcionales (a veces ninguna) Clave: CRM/core/ERP, autenticación, catálogo de servicios
Dónde suele fallar Preguntas fuera de guion; handoff pobre Datos fragmentados; permisos/seguridad; acciones sin trazabilidad
Mejor caso de uso Consultas repetitivas y simples Trámites frecuentes con reglas claras y sistemas conectados
Rol del humano Escalamiento cuando el bot no entiende Supervisión, excepciones, casos sensibles; control de calidad

Asistentes virtuales agénticos

Los asistentes virtuales agénticos representan una evolución frente a los chatbots tradicionales. En el marco del evento, se los describió como herramientas capaces de ir más allá de la conversación para ejecutar acciones concretas. Ese “más allá” es el punto: no solo interpretan intención y responden, sino que pueden disparar pasos dentro de un flujo de servicio.

En términos de experiencia, esto reduce fricción: el cliente no recibe únicamente instrucciones, sino que avanza en la resolución. En términos operativos, cambia la relación con el agente humano: el asistente puede encargarse de tareas repetitivas o estructuradas, mientras el equipo se concentra en casos complejos, sensibles o excepcionales.

Este enfoque también se alinea con la idea de colaboración humano‑IA. Si la IA no viene a reemplazar personas, entonces su valor está en absorber volumen y estandarizar lo predecible, liberando tiempo para el trabajo donde la empatía, el criterio y la negociación importan. Los asistentes agénticos, por diseño, empujan hacia ese reparto: automatización con capacidad de ejecución, no solo de respuesta.

La demostración en vivo mencionada en la sesión funcionó como prueba de concepto de estas capacidades en escenarios reales de atención. En 2026, el desafío ya no es “si puede conversar”, sino si puede integrarse a la operación y completar tareas con trazabilidad y control.

Acciones en tiempo real

Actuar en tiempo real sobre cada interacción fue uno de los mensajes más insistentes. Villarroel remarcó la importancia de intervenir durante la conversación para transformar empatía en lealtad. En CX, el tiempo real tiene dos dimensiones: responder rápido y responder con el contexto correcto.

La IA habilita esa intervención porque puede procesar señales de la interacción —lo que el cliente dice, cómo lo dice, qué canal usa— y ayudar a decidir el siguiente paso. En un modelo orquestado, esa decisión no queda aislada: se conecta con reglas, historial y disponibilidad de canales. Así, el tiempo real se convierte en una forma de coherencia: lo que se hace ahora no contradice lo que se hizo antes.

Además, el tiempo real es clave para evitar escaladas innecesarias. Si la IA puede guiar, ejecutar o encaminar una gestión en el momento, reduce transferencias y repeticiones. Y si debe escalar a un humano, puede hacerlo con mejor preparación, evitando que el cliente vuelva a explicar todo.

La idea de “empatía” aquí no es solo tono amable: es demostrar comprensión con acciones concretas. En 2026, la promesa de la IA en CX se juega en esa capacidad: convertir señales en decisiones operativas inmediatas que mejoren la experiencia.

Desafíos en la implementación de IA en Customer Experience

Qué observar para que la IA en CX sea “operación” y no solo piloto

En la práctica, la diferencia entre una iniciativa de IA que escala y otra que se queda en prueba suele verse en señales operativas concretas: integración de datos y sistemas (para evitar respuestas “a ciegas”), gobernanza (para reducir el riesgo de “shadow AI” y mantener consistencia), y un diseño híbrido que defina con claridad cuándo actúa la IA y cuándo interviene un agente humano. En paralelo, la orquestación omnicanal se valida cuando el contexto viaja entre canales y la organización puede actuar en tiempo real sobre cada interacción, sin contradicciones entre puntos de contacto.

La adopción de IA en CX avanza, pero no sin fricciones. Uno de los límites más citados en el debate global es la fragmentación y calidad de datos: sin información unificada, incluso modelos avanzados pierden efectividad. La orquestación requiere que los sistemas “hablen” entre sí y que el contexto viaje con el cliente; cuando eso no ocurre, la IA termina operando a ciegas o generando respuestas inconsistentes.

Otro riesgo es el salto de pilotos a operación. El mercado viene de una etapa de experimentación y entra en una fase de escalamiento, donde se exige ROI y estabilidad. En ese tránsito, Gartner advierte que más del 40% de proyectos de agentes de IA podrían cancelarse antes de fines de 2027 por problemas de diseño, integración o gestión del cambio. La cifra funciona como alerta: no alcanza con comprar tecnología; hay que rediseñar procesos y gobernanza.

También aparece el fenómeno de la “shadow AI”: el uso no autorizado de herramientas de IA por parte de empleados, que crece y amenaza seguridad, consistencia de marca y cumplimiento. En CX, donde se manejan datos sensibles y se define el tono de la relación con el cliente, la gobernanza no es un detalle: es parte del producto.

A esto se suma el dilema del “toque humano”. Hay una tensión documentada: muchos clientes esperan respuestas instantáneas, pero también sienten que las empresas pierden humanidad. El desafío es diseñar modelos híbridos donde la IA absorba lo repetitivo y el humano se reserve para lo complejo, sin que el cliente quede atrapado en un laberinto automatizado.

El caso de Banco Galicia muestra, además, un desafío operativo concreto: migrar tecnología crítica (un Contact Center de más de mil agentes) manteniendo la operación. Ese tipo de implementación exige planificación, capacitación y soporte continuo. En 2026, la dificultad no es imaginar el futuro: es ejecutar el presente sin romper la experiencia.

Equilibrios clave en IA CX
Tensiones típicas al implementar IA en CX (y qué se gana / qué se arriesga)

  • Más automatización vs. más “toque humano”: se gana velocidad y escala; se arriesga frustración si no hay salida clara a un agente en casos sensibles.
  • Personalización vs. privacidad/confianza: se gana relevancia y continuidad; se arriesga rechazo si el cliente percibe uso opaco de datos.
  • Innovación rápida vs. gobernanza (shadow AI): se gana time-to-value; se arriesga fuga de datos, respuestas inconsistentes y pérdida de control del tono.
  • IA agéntica (con acción) vs. complejidad de integración: se gana resolución end-to-end; se arriesga fallas operativas si CRM/core/ERP no están listos o si faltan permisos y trazabilidad.
  • Pilotos vs. operación: se gana aprendizaje; se arriesga “teatro de innovación” si no se definen métricas, responsables y un plan de escalamiento.

Tendencias futuras en la IA y Customer Experience

La tendencia dominante hacia 2026 es el avance de la IA agéntica: agentes especializados capaces de razonar, recordar contexto y ejecutar tareas. Gartner proyecta que para fines de 2026 el 40% de las aplicaciones empresariales integrará agentes de IA, frente a menos del 5% a comienzos de 2025. El salto sugiere que la IA deja de ser un “módulo” y pasa a ser una capa transversal en aplicaciones y operaciones.

Otra línea es la personalización basada en contexto y memoria: sistemas capaces de usar datos históricos y señales en tiempo real para anticipar necesidades y responder de manera relevante. En CX, esto se traduce en menos repetición y más continuidad, siempre que la organización resuelva el problema de datos fragmentados.

La omnicanalidad coherente seguirá siendo un campo de batalla. Los clientes ya no distinguen entre canales: distinguen entre empresas que los reconocen y empresas que los obligan a empezar de nuevo. En ese sentido, la orquestación —como se planteó en el evento— se consolida como enfoque: IA para coordinar, no solo para automatizar.

También se profundiza el modelo híbrido humano‑IA. La promesa no es reemplazar agentes, sino elevar su capacidad con herramientas de EX y con automatización de tareas repetitivas. En benchmarks citados en el debate global, este enfoque mejora la resolución en el primer contacto

El futuro de la IA en experiencias del cliente para 2026 exige pasar de la automatización aislada a la orquestación omnicanal, con gobernanza y modelos híbridos humano‑IA que actúen en tiempo real sin perder coherencia. Desde esa mirada, Suricata Cx se alinea con el desafío operativo de telecom e ISPs: integrar IA agéntica y continuidad entre canales con control humano y trazabilidad, para ejecutar el presente sin romper la experiencia.

Este análisis se enfoca especialmente en operaciones de atención y ventas con alto volumen y múltiples canales —un escenario típico en telecom e ISPs—, donde la orquestación, las integraciones operativas y el control humano suelen definir el resultado (perspectiva de Suricata Cx).

Señales clave para 2026
Radar 2026 (señales para seguir de cerca)

  • Agentes de IA en aplicaciones: proyección de Gartner de 40% de adopción a fines de 2026; útil para anticipar presión competitiva.
  • “De pilotos a operación”: el foco se mueve a métricas de resultado (resolución, fricción, retención) y a estabilidad operativa.
  • IA con memoria/contexto: más personalización, pero solo si hay datos unificados y reglas claras de uso.
  • Omnicanalidad real: el diferencial pasa por continuidad (contexto que viaja) más que por sumar canales.
  • Gobernanza y shadow AI: el crecimiento de uso no autorizado obliga a definir herramientas permitidas, controles y estándares de tono.
  • Riesgo de cancelación: la advertencia de Gartner (>40% de proyectos cancelados antes de 2027) pone el foco en integración y gestión del cambio, no solo en el modelo.

Este artículo se basa en información pública disponible al momento de publicación sobre el impacto de la IA en la atención al cliente y la orquestación omnicanal hacia 2026. Algunas cifras son estimaciones o proyecciones y pueden variar según industria, país y nivel de madurez digital. Los nombres y citas del evento reflejan lo expuesto por sus protagonistas. Esta información puede actualizarse si surgen nuevos datos o cambios relevantes.