Covisian y la IA en Customer Experience: Programa 2026

Tabla de contenidos

Covisian lanza programa ejecutivo sobre IA en CX

  • Covisian Academy y la Universidad de los Andes impulsan en Colombia un programa ejecutivo para llevar la IA en CX a decisiones de negocio medibles.
  • El foco está en demostrar ROI: no basta con automatizar, hay que mejorar costos, productividad y experiencia del cliente.
  • Incluye módulos de adopción de IA, analítica de CX, agentes inteligentes, operación híbrida, y gobierno y riesgos.
  • Arranca el 16 de septiembre de 2026 en Bogotá y combina sesiones presenciales, casos y talleres.

Brecha de talento en IA
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 pero se quedan cortos al demostrar mejoras en costos, productividad o experiencia. El programa se posiciona justamente en ese punto: convertir adopción de IA en resultados defendibles con métricas y un caso de negocio.

Programa Ejecutivo de Covisian Academy

La discusión sobre inteligencia artificial en Customer Experience (CX) suele quedarse en promesas: automatización, modelos generativos y “transformación” como palabra comodín. Covisian Academy busca aterrizar esa conversación en un terreno más exigente: el de las decisiones operativas y financieras que se sostienen con métricas.

En Colombia, la brecha de capacidades es parte del problema. Un estudio de Deloitte citado en la información corporativa señala que apenas 38% de las organizaciones afirma contar con el talento requerido para implementar proyectos de IA de manera efectiva. Ese dato explica por qué, aun con tecnología disponible, muchas iniciativas se quedan en pilotos o en despliegues que funcionan “técnicamente” pero no prueban mejoras suficientes en costos, productividad o experiencia.

En ese contexto, Covisian Academy, junto con la Universidad de los Andes, desarrolla un programa ejecutivo sobre liderazgo y transformación de CX con IA. La iniciativa está dirigida a altos ejecutivos y plantea un recorrido por áreas que impactan directamente cómo una compañía atiende, entiende y retiene a sus clientes.

El programa se presenta como una apuesta por convertir formación en resultados: pasar de conceptos a casos de negocio, y de ahí a planes de implementación. El inicio está previsto para el 16 de septiembre de 2026 en Bogotá, con un formato que privilegia el intercambio entre ejecutivos y el análisis aplicado.

De la fricción a la decisión
Recorrido esperado (de “conceptos” a “decisión”):

  • Aterrizar el problema de CX (qué fricción duele y dónde se pierde valor).
  • Traducirlo a un caso de uso de IA (qué se automatiza/augmente y qué queda en humano).
  • Definir métricas de éxito (experiencia + operación) antes del despliegue.
  • Construir el caso de negocio (costos, beneficios, riesgos, dependencias).
  • Salir con un plan de implementación priorizado (qué va primero, con qué datos, con qué gobierno).

Checkpoints típicos: si no hay datos mínimos, dueño del proceso y métrica acordada, el “piloto” suele quedarse en demo.

Objetivos del Programa de Customer Experience

El objetivo central es explícito: que el conocimiento sobre IA termine convertido en decisiones concretas de negocio. La premisa es que “acumular conceptos” no cambia una operación si no se traduce en prioridades, rediseño de procesos, gobierno y medición.

La propuesta se apoya en una idea práctica: la IA en CX no debería evaluarse por su despliegue, sino por su impacto. Si una compañía usa IA para atender consultas, el éxito no se mide solo por el número de respuestas automatizadas. Importa, por ejemplo, si disminuyen los contactos repetidos, si mejora la resolución en el primer contacto o si cambia la satisfacción del usuario.

Por eso, el programa incorpora la construcción de casos de negocio, evaluación de ROI, priorización de iniciativas y planes de implementación. En términos ejecutivos, esto ordena la conversación: primero identificar la oportunidad, luego estimar el valor y, finalmente, decidir cómo escalar sin perder control ni aumentar costos por una mala implementación.

También hay un objetivo de preparación organizacional. Si el dato de Deloitte refleja una disponibilidad limitada de talento, la diferencia restante representa un espacio para fortalecer capacidades antes de intentar escalar inversiones que, sin liderazgo y medición, difícilmente demostrarán todo su valor.

El enfoque, además, reconoce que la IA entra a una operación real: con restricciones de privacidad, seguridad, cumplimiento y gestión del cambio. En otras palabras, no se trata solo de “poner un modelo”, sino de administrarlo.

De objetivos a ejecución medible
Marco accionable para convertir “objetivos” en ejecución:

  • Impacto: ¿qué resultado de CX/operación debe cambiar (p. ej., menos repetición, más FCR, menor costo por interacción)?
  • Medición: ¿qué KPI lo prueba y con qué línea base (antes/después, por canal, por motivo de contacto)?
  • Gobierno: ¿quién decide, quién aprueba cambios, y cómo se gestionan privacidad, sesgos y seguridad?
  • Escalamiento: ¿qué condiciones habilitan pasar de piloto a operación (datos, entrenamiento, soporte humano, monitoreo)?

Módulos del Programa sobre IA y CX

La estructura del programa se organiza en módulos que cubren el ciclo completo: desde la adopción hasta la operación y el control de riesgos. Según la información oficial de Covisian, los módulos incluyen adopción, analítica de CX, agentes inteligentes, operación híbrida, gobierno y riesgos, además de un workshop orientado a convertir oportunidades tecnológicas en casos de negocio.

El diseño sugiere una intención clara: evitar que la IA se convierta en un proyecto aislado del negocio. En CX, esa desconexión suele aparecer cuando se prioriza la automatización por la automatización, sin un marco de medición que conecte experiencia, eficiencia y resultados.

En el programa, la analítica aplicada a CX ocupa un lugar central, con métricas como NPS, CSAT, CES y FCR. Esto es relevante porque desplaza el debate desde “cuánto automatizamos” hacia “qué mejoramos” y “cómo lo probamos”.

La operación híbrida, por su parte, introduce una discusión de productividad: cómo los trabajadores pueden usar copilotos y herramientas inteligentes para complementar capacidades, sin eliminar la supervisión humana que exige una operación sensible al cliente.

Finalmente, el bloque de gobierno y riesgos reconoce que privacidad, sesgos, seguridad de la información y cumplimiento no desaparecen con la IA; al contrario, se vuelven condiciones para escalar.

Módulo Qué problema ayuda a resolver en CX Entregable típico que se puede llevar a la operación
Adopción de IA Pasar de interés/demos a casos de uso priorizados con sentido de negocio Lista priorizada de casos de uso + dependencias (datos, procesos, talento)
Analítica de CX Probar impacto (no solo actividad) y sostener decisiones con métricas Definición de KPIs, línea base y tablero de seguimiento por canal/motivo
Agentes inteligentes Automatizar sin sacrificar resolución ni experiencia Criterios de automatización vs escalamiento + diseño de flujos de atención
Operación híbrida Aumentar productividad con copilotos manteniendo control humano Modelo de trabajo (roles, escalamiento, QA) y puntos de supervisión
Gobierno y riesgos Escalar con privacidad, seguridad, ética y cumplimiento desde el inicio Matriz de riesgos/controles + responsables y reglas de uso
Workshop (caso de negocio) Convertir oportunidad tecnológica en decisión financiable Caso de negocio con ROI, supuestos, métricas y plan de implementación

Adopción de IA

El módulo de adopción de IA apunta a resolver el primer cuello de botella: pasar del interés a la implementación con sentido. En muchas organizaciones, la tecnología está disponible, pero falta claridad sobre dónde aplicarla y qué problema de negocio resolver primero.

Aquí, la adopción se entiende como un proceso de liderazgo y transformación, no como una compra de software. La lógica es identificar oportunidades que afecten directamente la forma en que una compañía atiende, entiende y retiene a sus clientes, y convertirlas en iniciativas priorizadas.

La adopción también implica gestión del cambio. En CX, introducir IA modifica rutinas, roles y expectativas: qué se automatiza, qué se escala a humanos, cómo se supervisa y cómo se mide. Sin ese marco, un proyecto puede “funcionar” y aun así no demostrar valor.

El programa, según lo descrito, busca que el ejecutivo salga con criterios para decidir: qué casos tienen potencial de ROI, qué dependencias existen (datos, procesos, talento) y qué condiciones deben cumplirse antes de escalar.

Analítica de Customer Experience

La analítica de CX aparece como el puente entre la promesa tecnológica y la evidencia. Si la IA se usa para atender consultas, el resultado no debería medirse solo por volumen de automatización: también importa si baja la repetición de contactos, si mejora la resolución en el primer contacto y si cambia la satisfacción.

Por eso, Covisian incluye métricas como NPS, CSAT, CES y FCR dentro del componente de analítica aplicada. La selección no es casual: combina percepción (satisfacción y recomendación), esfuerzo del cliente y efectividad operativa.

Este enfoque también “modifica la conversación financiera”. Una inversión tecnológica empieza a tener sentido cuando se relaciona con indicadores concretos de operación: si baja el costo por interacción sin deteriorar la experiencia, hay una lógica de eficiencia; si mejora personalización y retención, el valor aparece por otra vía.

En términos ejecutivos, la analítica no es un tablero decorativo: es el mecanismo para decidir continuidad, ajustes y escalamiento, y para evitar que una iniciativa crezca sin conocer su impacto real.

Agentes Inteligentes

El módulo de agentes inteligentes se inserta en el debate más visible de la IA en CX: cómo automatizar interacción sin sacrificar calidad. En el programa, los agentes inteligentes se entienden como parte de una operación que debe demostrar resultados, no como un fin en sí mismo.

La discusión se conecta con el punto de medición: automatizar respuestas no equivale a resolver necesidades. En CX, el valor se expresa cuando el cliente obtiene solución con menos fricción, menos repetición y mejor experiencia.

Además, el programa plantea que la IA entra en la operación diaria. Eso abre la puerta a modelos donde herramientas inteligentes complementan el trabajo humano, especialmente cuando se trata de mantener consistencia y velocidad sin perder control.

En la práctica, el ejecutivo necesita criterios para decidir qué interacciones son aptas para automatización y cuáles requieren intervención humana por complejidad, sensibilidad o riesgo. El módulo se alinea con esa necesidad: convertir capacidades tecnológicas en decisiones operativas.

Operación Híbrida

La operación híbrida es uno de los puntos más estratégicos del programa: no se trata de “IA versus humanos”, sino de cómo se organiza el trabajo cuando ambos conviven. Covisian plantea modelos híbridos en los que los trabajadores pueden utilizar copilotos y herramientas inteligentes para complementar sus capacidades.

Desde el punto de vista empresarial, esto cambia la pregunta de productividad. Ya no es solo cuántas personas se necesitan para atender un volumen, sino cuánto puede aumentar la capacidad de una persona con el mismo tiempo y mejores herramientas.

La automatización puede reducir tareas repetitivas, pero el diseño del proceso sigue necesitando supervisión humana. En CX, esa supervisión no es un detalle: define cuándo escalar, cómo manejar excepciones y cómo evitar que una mala experiencia se multiplique.

En un entorno omnicanal y con clientes cada vez menos tolerantes a fricciones, el modelo híbrido se vuelve una forma de equilibrar eficiencia y calidad. El programa lo aborda como parte de la transformación operativa, no como una capa adicional.

Gobierno y Riesgos

El bloque de gobierno y riesgos reconoce el lado menos “marketinero” de la IA: privacidad, seguridad, ética, sesgos, seguridad de la información y cumplimiento. La idea es directa: esas decisiones no desaparecen cuando llega una herramienta; se vuelven más críticas.

En CX, donde se manejan datos personales y se toman decisiones que afectan al cliente, el riesgo no es abstracto. Un despliegue sin controles puede escalar rápido, pero también amplificar errores, inconsistencias o prácticas que comprometan confianza.

Por eso, el programa incluye un bloque específico para que el ejecutivo entienda qué debe gobernar y cómo. La gestión del cambio también entra aquí: definir responsabilidades, supervisión y criterios de uso.

El objetivo final es habilitar escalamiento con control. Si una organización intenta crecer una iniciativa sin conocer su impacto o sin un marco de riesgos, puede terminar aumentando costos en lugar de reducirlos, además de abrir frentes de cumplimiento difíciles de corregir después.

Duración y Enfoque Práctico del Programa

La duración del programa aparece con una particularidad: la información inicial señala 16 horas, mientras que la página oficial registra 18 horas. En términos de lectura crítica, esto sugiere que el número puede depender de actualizaciones del programa o de cómo se contabilizan módulos y workshop en cada comunicación. Más allá de la cifra exacta, el punto editorial es otro: se trata de un formato corto, diseñado para ejecutivos, que busca concentrar el aprendizaje en decisiones aplicables.

Covisian, según la información oficial, complementa los módulos con un workshop orientado a convertir oportunidades tecnológicas en casos de negocio. Ese componente es clave para sostener la promesa de ROI: obliga a pasar de “podemos usar IA” a “qué iniciativa priorizamos, con qué métricas y con qué plan”.

El enfoque se define como eminentemente práctico. Combina sesiones presenciales, análisis de casos, talleres e intercambio entre ejecutivos de sectores como banca, seguros, retail, telecomunicaciones, comercio electrónico y servicios. Esa mezcla sugiere un aprendizaje basado en experiencias comparables: cómo otras organizaciones han enfrentado problemas similares de adopción, medición y operación.

La apuesta, en el fondo, es que la formación no se quede en un lenguaje técnico. En CX, la IA toca procesos, personas y resultados; por eso, el programa se presenta como un puente entre tecnología y gestión.

Duración y alcance del programa
Sobre las “16 vs 18 horas”: el artículo recoge ambas cifras porque provienen de comunicaciones distintas (información inicial vs página oficial). La lectura más útil para el ejecutivo es entender qué se incluye: módulos + un workshop para convertir oportunidades en casos de negocio. Si estás evaluando el programa, confirma en la agenda cuál parte corresponde a sesiones y cuál al taller, porque ahí suele concentrarse el trabajo de ROI.

Métricas en la Analítica de Customer Experience

La medición es el eje que convierte la IA en una inversión defendible. Covisian incorpora métricas de CX dentro del componente de analítica aplicada a Customer Experience, y con ello fija un estándar: el desempeño debe observarse desde la experiencia y desde la operación.

El ejemplo que plantea la información es ilustrativo. Si una compañía utiliza IA para atender consultas, no basta con contar respuestas automatizadas. También importa si disminuyen los contactos repetidos (señal de que el cliente no obtuvo solución), si mejora la resolución en el primer contacto (FCR) y si cambia la satisfacción o el esfuerzo percibido.

Este enfoque también reordena el debate de costos. Una inversión tecnológica puede justificarse por eficiencia si baja el costo por interacción sin deteriorar la experiencia. Pero también puede justificarse por valor si mejora personalización y retención. En ambos casos, la condición es la misma: conectar la iniciativa con indicadores concretos.

La dificultad, en muchas organizaciones, es que los proyectos de IA se evalúan por actividad (implementamos un bot, desplegamos un modelo) y no por resultado. Al poner métricas de CX en el centro, el programa empuja a los ejecutivos a definir qué significa “mejorar” y cómo se demostrará.

KPI Qué mide (en simple) Cómo suele conectar con ROI en CX
NPS Disposición a recomendar (lealtad percibida) Señal indirecta de retención/crecimiento; útil para ver si la eficiencia no “rompe” la relación
CSAT Satisfacción con una interacción o servicio Detecta deterioro/mejora tras cambios (p. ej., bot/canal); ayuda a evitar “ahorros” que generan más reclamos
CES Esfuerzo que el cliente siente para resolver Menos esfuerzo suele correlacionar con menos repetición y menor costo de servicio (menos contactos por caso)
FCR Resolución en el primer contacto Impacta costos (menos recontactos) y experiencia; es un puente directo entre operación y percepción

Perspectivas de Virginia Mateos sobre el Programa

Virginia Mateos, directiva de Covisian, ha explicado que “el enfoque de nuestros programas es eminentemente práctico, donde aprendemos de las experiencias de empresas líderes a nivel nacional e internacional”.

La frase funciona como declaración de método: aprender de casos reales y llevarlos a decisiones. En un mercado saturado de discursos sobre IA, ese énfasis es relevante porque apunta a lo que suele faltar: criterio ejecutivo para priorizar, implementar y medir.

La orientación práctica también se refleja en el formato descrito: sesiones presenciales, análisis de casos, talleres e intercambio entre ejecutivos de múltiples sectores. Esa diversidad importa porque CX comparte problemas transversales —tiempos de respuesta, consistencia, retención— pero cada industria enfrenta restricciones y expectativas distintas. El intercambio permite contrastar enfoques sin asumir que una receta sirve para todos.

Mateos también ayuda a entender por qué el programa insiste en operación híbrida y gobierno. La IA no es solo automatización: entra en procesos donde la supervisión humana, la privacidad y la seguridad siguen siendo determinantes. En ese sentido, el programa se posiciona menos como “evangelización” tecnológica y más como entrenamiento para administrar una capacidad que ya está entrando en la operación diaria.

Aprendizaje práctico con entregables
Cita clave y su traducción a “qué implica en la práctica”:

  • “El enfoque de nuestros programas es eminentemente práctico…” (Virginia Mateos, Covisian).
  • En la práctica, esto suele significar que el aprendizaje se valida con entregables: un caso de negocio, una priorización y un plan con métricas. Y que el éxito del programa no es “entender IA”, sino salir con criterios para decidir qué automatizar, qué medir y qué gobernar.

Reflexiones Finales sobre el ROI de la IA en la Experiencia del Cliente

La apuesta de Covisian Academy se lee como una respuesta a una tensión concreta: hay acceso creciente a tecnología, pero no necesariamente capacidad para convertirla en resultados. En CX, esa brecha se paga con proyectos que impresionan en demos y decepcionan en operación.

El programa pone el ROI como norte, y eso obliga a una disciplina: definir casos de negocio, priorizar iniciativas, medir con métricas de experiencia y operación, y gobernar riesgos. En otras palabras, tratar la IA como una transformación gestionada, no como un experimento permanente.

Tensiones clave para el ROI
Tensiones reales que suelen definir si hay ROI (y no solo automatización):

  • Automatizar vs resolver: más contención no sirve si suben los recontactos o cae el FCR.
  • Eficiencia vs experiencia: bajar costo por interacción puede salir caro si deteriora CSAT/CES y aumenta churn.
  • Velocidad de despliegue vs control: escalar rápido sin gobierno puede amplificar errores, sesgos o incidentes de datos.
  • Copilotos vs dependencia: aumentar productividad requiere entrenamiento y QA; sin eso, el “ahorro” se diluye en retrabajo.

Decisión ejecutiva típica: priorizar casos donde el impacto se pueda medir en 4–8 semanas con línea base clara, antes de expandir a journeys complejos.

La Importancia de la Capacitación Continua

El dato de Deloitte citado —38% de organizaciones con talento suficiente para implementar IA de manera efectiva— sugiere que la capacitación no es un “extra”, sino un requisito para competir. Si la mayoría no tiene capacidades completas, la formación ejecutiva se vuelve una palanca para cerrar brechas antes de escalar inversiones.

En CX, donde el impacto es inmediato y visible para el cliente, la falta de preparación se traduce rápido en fricción: procesos mal diseñados, métricas mal elegidas o automatizaciones que no resuelven.

Integración de Tecnología y Talento Humano

La operación híbrida aparece como una salida pragmática: copilotos y herramientas inteligentes que complementan capacidades humanas, con supervisión y criterios claros. La automatización puede reducir tareas repetitivas, pero el juicio humano sigue siendo necesario para excepciones, decisiones sensibles y control de calidad.

El valor, entonces, no está solo en “reemplazar” trabajo, sino en aumentar capacidad y consistencia sin perder responsabilidad sobre el resultado.

Medición Efectiva del ROI en Proyectos de IA

Medir ROI en IA para CX exige conectar inversión con indicadores concretos. El programa insiste en métricas de CX y en resultados como reducción de contactos repetidos o mejora en resolución al primer contacto.

La conclusión es simple: si no se puede medir, no se puede defender; y si no se puede defender, difícilmente se puede escalar.

Transformación del Customer Experience en Telecomunicaciones

El sector telecomunicaciones suele concentrar altos volúmenes de interacción y expectativas de inmediatez. En ese entorno, la IA se vuelve especialmente relevante cuando se implementa con foco en operación, métricas y control.

La importancia de la IA en la atención al cliente

Aplicada a atención, la IA puede apoyar la gestión de consultas y flujos repetitivos, pero su valor debe leerse en resultados: menos repetición, mejor resolución y mayor satisfacción, no solo más automatización.

Beneficios de un enfoque omnicanal

Un enfoque omnicanal ayuda a sostener consistencia y trazabilidad de la experiencia. Para CX, esto se traduce en menos fragmentación entre canales, mejor contexto para resolver en el primer contacto y mayor control sobre la calidad del servicio.

“Covisian y la IA en Customer Experience: Programa 2026” pone el foco donde debe estar: en llevar la IA de CX a decisiones medibles, con ROI, operación híbrida y gobierno. Esa misma disciplina es la que guía a Suricata Cx en telecomunicaciones e ISPs, aplicando IA omnicanal con humanos en control para mejorar FCR, CSAT y eficiencia sin convertir la transformación en un experimento permanente.

Este análisis se escribe desde la óptica de Suricata Cx, donde la prioridad operativa suele ser convertir automatización y analítica en mejoras verificables de resolución, tiempos y consistencia omnicanal, sin perder trazabilidad ni control humano.

Implementación de IA en CX
Checklist rápido para implementar IA en CX en telco/ISP sin perder control:

  • Caso de uso acotado: empieza por 1–2 motivos de contacto de alto volumen (y define qué es “resuelto”).
  • Datos y contexto: asegura identificación del cliente, historial y motivo; sin contexto, el bot solo “contiene”.
  • Omnicanal real: misma política de escalamiento y trazabilidad entre WhatsApp, voz, web y app.
  • Métricas antes del despliegue: línea base de FCR, recontacto, CSAT/CES y costo por interacción.
  • Humano en control: reglas claras de cuándo escalar (fraude, quejas, cancelación, vulnerabilidad, fallas masivas).
  • QA y mejora continua: revisa conversaciones, causas de recontacto y fallos de intención semanalmente.
  • Gobierno y riesgos: permisos, retención de datos, seguridad y auditoría de cambios del modelo.

Este texto refleja información públicamente disponible a la fecha de redacción y datos citados en comunicaciones corporativas. Algunos detalles y cifras (como la duración total) pueden cambiar por actualizaciones de agenda o por criterios de contabilización de módulos y talleres. Antes de inscribirte, confirma la versión vigente del programa y qué entregables incluye.