En 2026, el “modelo híbrido” dejó de ser un eslogan para convertirse en una arquitectura operativa: personas y agentes de Inteligencia Artificial (IA) trabajando de forma coordinada dentro del mismo recorrido de atención. No se trata solo de “poner un bot” y ofrecer un botón de “hablar con un asesor”.…
La conversación sobre inteligencia artificial en soporte suele arrancar por la tecnología —bots, asistentes, automatización—, pero en 2026 el punto de partida más útil es metodológico: entender el flujo real de atención y medirlo.
Para una startup, crecer rápido suele ser el objetivo. El problema aparece cuando cada cliente nuevo empuja a contratar más personas, abrir más canales y crear procesos que antes no existían. En 2026, la inteligencia artificial está cambiando esa ecuación: la atención al cliente deja de ser un “lujo” para…
**Contexto y atribución:** los datos y afirmaciones de esta nota se basan en una entrevista de DPL News con Mauricio García-Cepeda, director general de Genesys México, realizada durante el evento Xperience 2026 en Las Vegas.
La inteligencia artificial (IA) aplicada a atención al cliente es el uso de tecnologías y automatización para acelerar el soporte, ayudar más rápido y personalizar interacciones, minimizando la necesidad de intervención humana en cada contacto. En la práctica, esto suele traducirse en agentes virtuales que atienden preguntas frecuentes, clasifican solicitudes…
En 2026, la conversación sobre experiencia de cliente (CX) cambió de eje: la inteligencia artificial ya no se entiende como una herramienta aislada, sino como una capa transversal de la operación. Esa fue una de las ideas dominantes en CRIC Chile 2026 , encuentro que reunió a actores de CRM…
John Deere puso en marcha en 2026 una prueba de su nuevo asistente de inteligencia artificial, bautizado “JD” , orientado específicamente a agricultores. En esta fase, se trata de un despliegue de acceso anticipado para clientes seleccionados en EE. UU. dentro de Operations Center. La promesa es directa: ayudar a…
La IA física puede entenderse como una cadena percibir → razonar/planificar → actuar , donde el “output” no es un texto o una recomendación, sino una acción en el mundo (mover una pieza, frenar un vehículo, ajustar una máquina, activar una alarma).
En Colombia, el “por qué ahora” tiene un dato concreto: apenas 38% de las organizaciones afirma contar con el talento requerido para implementar proyectos de IA de manera efectiva (Deloitte, citado en la información corporativa). En la práctica, esa brecha suele explicar por qué muchos proyectos pasan la prueba técnica…
Para describir esa brecha se consideran, tal como se reporta en el ecosistema, diferencias entre chatbots tradicionales (orientados a conversación y FAQs) y una nueva generación de IA capaz de comprender solicitudes, tomar decisiones y ejecutar acciones. En esa transición aparecen conceptos como agentes virtuales con capacidad de integrarse a…
