HBX Group y su atención al cliente con IA en 2026

Tabla de contenidos

HBX Group automatiza atención al cliente con IA

  • HBX Group ha modernizado su atención al cliente con IA junto a Ayesa Digital, con un enfoque omnicanal y multilingüe.
  • Gestiona más de 127.000 solicitudes mensuales, incluidas unas 50.000 llamadas y 60.000 consultas por email.
  • El canal inteligente de voz ya atiende el 18% de las llamadas; el 32,5% de casos repetitivos en alcance se resuelve automáticamente (según lo reportado en el despliegue descrito por la compañía y su partner tecnológico).
  • El objetivo declarado es que el 80% de las interacciones pasen por procesos automatizados antes de finalizar el año.
Indicador (operación de soporte) Cifra reportada Qué significa en la práctica
Solicitudes mensuales totales +127.000 Volumen que obliga a escalar triaje, respuesta y ejecución sin perder consistencia
Llamadas mensuales ~50.000 La voz sigue siendo un canal crítico; automatizar aquí impacta capacidad y tiempos
Emails mensuales ~60.000 Alto peso de canal asíncrono; requiere clasificación y enrutado para evitar colas
% de llamadas gestionadas por voz inteligente 18% Parte del tráfico telefónico ya se atiende con IA en primera línea (Computing, 2026)
% de casos repetitivos “en alcance” resueltos automáticamente 32,5% Resolución completa en motivos definidos (p. ej., confirmaciones/exenciones) (Computing, 2026)
Objetivo de automatización 80% Meta de “pasar por procesos automatizados” (no siempre resolución total) (Ayesa Digital, 2026)

Transformación de la atención al cliente en HBX Group

HBX Group, marketplace B2B de tecnología de viajes (TravelTech), opera como un gran conector entre oferta y demanda: enlaza a más de 60.000 distribuidores turísticos con proveedores de 190 países. Ese papel de “infraestructura” del sector se traduce en una presión constante sobre su servicio de atención al cliente, que cada mes absorbe más de 127.000 solicitudes.

El volumen no es homogéneo: incluye cerca de 50.000 llamadas telefónicas y unas 60.000 consultas por correo electrónico, además de interacciones por chat y helpdesk, y todo ello en múltiples idiomas. En ese contexto, el modelo tradicional —basado en equipos humanos resolviendo manualmente una parte sustancial de las peticiones— se convierte en un cuello de botella operativo: tiempos de gestión altos, picos de demanda difíciles de absorber y una experiencia menos consistente entre canales.

La transformación emprendida busca precisamente lo contrario: una atención más ágil y personalizada, con una capa de automatización capaz de entender lenguaje natural, clasificar y enrutar solicitudes, y, cada vez más, ejecutar acciones dentro de los sistemas corporativos. La promesa no es solo “responder mejor”, sino reducir fricción en procesos repetitivos y liberar a los agentes para casos complejos.

En 2026, el cambio ya se refleja en un ecosistema de atención modernizado y unificado, donde chat, email, helpdesk y teléfono se conectan en una experiencia integrada. La siguiente fase, según la propia compañía, es avanzar hacia una IA plenamente agéntica: sistemas que razonan, planifican y ejecutan tareas de forma autónoma dentro de límites definidos.

En este contexto, “agéntica” implica que la IA no solo conversa: también puede encadenar pasos (planificación) y ejecutar acciones en herramientas y sistemas internos, con controles de acceso y orquestación para mantener la trazabilidad. (Una definición alineada con el uso habitual del término en gestión y producto es la de Harvard Business Review, que describe sistemas capaces de razonar, planificar y ejecutar dentro de parámetros definidos; HBR, 2025).

Automatización con contexto multicanal
HBX Group opera en un entorno TravelTech B2B donde “atención al cliente” suele significar soporte operativo (confirmaciones, cambios, incidencias, tasas) más que consultas de consumo final. Por eso, el reto no es solo responder en varios idiomas, sino mantener contexto entre canales (chat/email/helpdesk/voz) y ejecutar acciones verificables en sistemas internos.
Dos matices ayudan a leer bien las cifras del caso:

  • “Casos repetitivos en alcance” implica que hay un subconjunto de motivos de contacto definidos y habilitados para automatización end-to-end; fuera de ese alcance, la IA puede asistir (clasificar, resumir, proponer) sin cerrar el caso.
  • “Que el 80% pase por procesos automatizados” puede incluir triaje, clasificación, respuesta inicial o preparación del caso para un agente, no necesariamente resolución completa en el 80%.

Implementación de inteligencia artificial por Ayesa Digital

La implantación se ha realizado de la mano de Ayesa Digital, con una modernización “de extremo a extremo” del ecosistema de atención al cliente de HBX Group. El despliegue integra capacidades avanzadas de automatización, comprensión del lenguaje natural y gestión omnicanal, conectando los principales puntos de contacto: chat, email, helpdesk y teléfono.

En la práctica, el salto tecnológico consiste en pasar de una IA conversacional centrada en contestar preguntas a una IA que también “actúa”: además de resolver dudas, puede ejecutar acciones dentro de los sistemas internos de la compañía, lo que reduce tiempos de gestión y evita pasos manuales. Esta orientación a la ejecución es clave en entornos B2B con casuísticas repetitivas (confirmaciones, exenciones, consultas de estado) y con necesidad de trazabilidad.

La arquitectura se apoya en tecnología de Google Cloud. HBX Group partía de una base con Dialogflow CX y ha evolucionado hacia un ecosistema de agentes de IA construido con ADK y Customer Experience Agent Studio. En paralelo, se ha trabajado la interoperabilidad: la plataforma incorpora orquestación mediante el protocolo A2A, lo que facilita integrar agentes desarrollados en otras tecnologías, como Agentforce. (Ayesa Digital, 2026).

Otro elemento relevante es el acceso seguro y estructurado a sistemas internos. Para ello, el despliegue de servidores MCP se presenta como una pieza que permite a los agentes operar con control, seguridad y precisión, y escalar capacidades con agilidad sin perder gobernanza sobre lo que la IA puede consultar o ejecutar.

En el canal de voz, la incorporación de los últimos modelos de Gemini con generación de audio nativo apunta a una experiencia conversacional más fluida y natural, especialmente importante cuando el teléfono sigue representando decenas de miles de interacciones mensuales.

Despliegue Omnicanal con Controles Clave
Despliegue (tal como se describe públicamente) y puntos de control prácticos:
1) Unificación omnicanal (chat, email, helpdesk, voz): asegurar que el caso conserva identificadores y contexto al cambiar de canal.

  • Checkpoint: si el cliente repite datos al pasar de chat a ticket/voz, la integración aún no está “cerrada”.

2) Evolución de la capa conversacional: de flujos (Dialogflow CX) a agentes (ADK + Customer Experience Agent Studio).

  • Checkpoint: medir no solo “comprensión”, sino tasa de resolución por motivo y consistencia entre idiomas.

3) Orquestación e interoperabilidad (A2A): habilitar que distintos agentes colaboren o se sustituyan sin rehacer el sistema.

  • Checkpoint: definir qué agente decide, cuál ejecuta y cómo se registra la decisión para auditoría.

4) Acceso a herramientas internas con MCP: exponer acciones/datos de forma estructurada y con permisos.

  • Checkpoint: permisos mínimos por tarea (p. ej., “consultar” vs “modificar”) y trazabilidad de cada acción.

5) Voz con modelos Gemini (audio nativo): priorizar naturalidad, latencia y manejo de interrupciones.

  • Checkpoint: si la latencia o los cortes elevan transferencias a humano, la automatización en voz se percibe como fricción.

“Estamos pasando de la IA conversacional a la IA autónoma. El sistema desarrollado por Ayesa Digital aprovechando Google Cloud no se limita a responder a las consultas, sino que actúa.”
Xabier Godoy, director de Customer Experience & Automation en HBX Group

Evolución del sistema de atención al cliente

La evolución del sistema no se limita a “poner un bot”. En HBX Group, el cambio descrito es arquitectónico: de una lógica de automatización basada en flujos predefinidos a un conjunto de agentes capaces de operar en un entorno más dinámico, con orquestación y acceso controlado a herramientas internas.

Este giro responde a una realidad operativa: con más de 127.000 solicitudes mensuales y múltiples idiomas, los casos no se distribuyen de forma uniforme ni se ajustan siempre a guiones rígidos. La automatización útil necesita comprender intención, contexto y canal; y, cuando procede, ejecutar acciones sin obligar al cliente a repetir información o saltar entre sistemas.

La omnicanalidad también cambia de significado. No se trata solo de “estar” en varios canales, sino de conectar chat, email, helpdesk y voz en una experiencia unificada, donde la clasificación, el enrutamiento y la respuesta mantengan coherencia. En ese marco, la IA se convierte en una capa transversal: entiende, prioriza y actúa.

De Flujos a Agentes
Cómo entender el salto “de flujos a agentes” en atención al cliente:

  • Flujos estáticos (árboles/guiones): ideales para FAQs y recorridos muy predecibles; fallan cuando hay variaciones, excepciones o dependencias entre sistemas.
  • Agentes con herramientas: además de conversar, pueden seleccionar una acción (consultar estado, validar datos, emitir confirmación) y ejecutarla con permisos.
  • Orquestación (multiagente): separa responsabilidades (p. ej., un agente “entiende y decide”, otro “ejecuta en reservas”, otro “traduce/normaliza”), y permite sustituir componentes sin rehacer todo.
  • Gobernanza operativa: define qué se puede automatizar end-to-end, qué requiere aprobación humana y qué se registra para trazabilidad.

Regla práctica: cuanto más “transaccional” es el caso (cambia datos, impacta reservas o dinero), más importante es que la arquitectura priorice permisos, verificación y registro de acciones, no solo calidad conversacional.

De flujos estáticos a un ecosistema dinámico

El punto de partida fue una arquitectura basada en flujos estáticos con Dialogflow CX. Ese enfoque suele funcionar bien para preguntas frecuentes y recorridos muy predecibles, pero se queda corto cuando el volumen crece, los idiomas se multiplican y la casuística se vuelve más variada.

La evolución descrita por HBX Group y Ayesa Digital consiste en migrar hacia un ecosistema dinámico de agentes de IA construido con ADK y Customer Experience Agent Studio de Google Cloud. En lugar de depender únicamente de árboles de decisión, el sistema se orienta a agentes que pueden razonar sobre la petición, planificar pasos y ejecutar tareas, manteniendo una conversación más natural.

Este cambio es especialmente relevante para un servicio que combina canales asíncronos (email, helpdesk) con otros síncronos (chat y voz). Un ecosistema de agentes permite adaptar el comportamiento al canal, sostener el contexto y reducir el trabajo manual en tareas repetitivas, sin romper la experiencia del usuario.

Integración de capacidades avanzadas

La interoperabilidad aparece como un requisito central. Para potenciarla, la plataforma incorpora orquestación mediante el protocolo A2A, que facilita integrar agentes desarrollados en otras tecnologías, como Agentforce. En términos operativos, esto abre la puerta a combinar capacidades sin rehacer todo el sistema cuando se incorporan nuevos componentes.

A la vez, el despliegue de servidores MCP se plantea como la vía para garantizar acceso estructurado y seguro a los sistemas internos de HBX Group. En un modelo donde la IA no solo responde, sino que ejecuta acciones, el control de permisos, la seguridad y la precisión de las respuestas se vuelven condiciones de posibilidad, no “extras”.

En voz, la incorporación de modelos Gemini con generación de audio nativo busca naturalidad conversacional. En un canal donde el usuario espera inmediatez y claridad, la calidad del intercambio —y la capacidad de resolver sin transferencias innecesarias— marca la diferencia entre automatización útil y frustración.

Resultados de la automatización en atención al cliente

Los resultados reportados combinan métricas de adopción por canal y automatización efectiva de casos repetitivos, tal como se han comunicado en el marco del proyecto. En el canal de voz, el “canal inteligente” ya gestiona el 18% de las llamadas recibidas en atención al cliente, un dato significativo si se considera que HBX Group recibe cerca de 50.000 llamadas al mes. (Computing, 2026).

En paralelo, el 32,5% de los casos repetitivos incluidos en el alcance —como confirmaciones hoteleras o exenciones de tasas— se resuelven de forma automatizada. Es decir: no solo hay contención (evitar que llegue al agente), sino resolución completa en un subconjunto de motivos de contacto. (Computing, 2026).

A nivel transversal, todas las solicitudes se clasifican automáticamente por categoría y sentimiento. Esta capa de clasificación no es un detalle: permite enrutar mejor, priorizar y detectar fricciones, especialmente cuando conviven múltiples idiomas y canales con diferentes niveles de urgencia. (Ayesa Digital, 2026).

Además, el sistema ofrece soporte 24/7 por chat en múltiples idiomas mediante traducción bidireccional en tiempo real. En un negocio global, esto reduce la dependencia de coberturas horarias y equipos multilingües para la primera respuesta, y contribuye a una experiencia más consistente. (Ayesa Digital, 2026).

Métricas clave y su impacto
Lectura rápida de las métricas (y por qué importan):

  • 18% de llamadas gestionadas por voz inteligente: indica adopción real en un canal “difícil” (latencia, turnos de palabra, ruido). Si el volumen mensual ronda 50.000 llamadas, ese porcentaje sugiere miles de interacciones atendidas por IA cada mes.
  • 32,5% de resolución automática en casos repetitivos “en alcance”: es una métrica de cierre (no solo desvío). Suele ser más exigente que “contención”, porque implica completar la gestión.
  • 100% de clasificación por categoría y sentimiento: aunque no sea visible para el cliente, suele ser el multiplicador operativo (mejor enrutado, priorización, menos triaje manual).
  • Soporte 24/7 multilingüe por chat con traducción bidireccional: reduce tiempos de primera respuesta y ayuda a mantener consistencia cuando hay picos o husos horarios.

Fuente de estas cifras: comunicaciones públicas del proyecto (Computing, 2026; Ayesa Digital, 2026).

Clasificación automática de solicitudes

La automatización empieza antes de la respuesta: todas las solicitudes se clasifican automáticamente por categoría y sentimiento. En la práctica, esto permite ordenar el “caudal” de entradas —emails, chats, tickets y llamadas— y convertirlo en trabajo accionable.

La clasificación por categoría ayuda a dirigir cada caso al flujo adecuado: resolución automática cuando el motivo es repetitivo y está en alcance, o derivación a un agente cuando requiere intervención humana. La dimensión de sentimiento añade una señal adicional para priorizar y gestionar expectativas, especialmente útil en incidencias donde el tono del cliente puede indicar urgencia o riesgo de escalado.

En un entorno con múltiples idiomas, esta capa también actúa como normalizador: reduce el coste de interpretar manualmente cada entrada y facilita que el sistema omnicanal mantenga coherencia. La promesa operativa es clara: menos tiempo de triaje, menos transferencias internas y una ruta más corta hacia la resolución.

Gestión del canal inteligente de voz

El teléfono sigue siendo un canal crítico: HBX Group recibe cerca de 50.000 llamadas mensuales. En ese contexto, que el canal inteligente de voz gestione ya el 18% de las llamadas supone un cambio tangible en la operación diaria, porque desplaza parte del volumen hacia un sistema capaz de atender de forma inmediata.

La apuesta por los últimos modelos de Gemini con generación de audio nativo apunta a mejorar la naturalidad de la conversación y reducir fricción. En voz, la experiencia no se mide solo por “entender”, sino por mantener un intercambio fluido, con respuestas claras y capacidad de completar gestiones sin pausas excesivas.

El dato de resolución automática del 32,5% en casos repetitivos en alcance (como confirmaciones hoteleras o exenciones de tasas) sugiere que el canal no se limita a filtrar: también cierra solicitudes. En términos de eficiencia, esto reduce tiempos de gestión y libera a los agentes para incidencias complejas, donde el juicio humano y la coordinación interna siguen siendo determinantes.

Objetivos de automatización y soporte 24/7

La hoja de ruta declarada es ambiciosa: HBX Group se ha marcado como objetivo que el 80% de las interacciones de soporte pasen por procesos automatizados mediante IA antes de finalizar el año. La formulación es relevante: “pasen por procesos automatizados” no implica necesariamente resolución total en todos los casos, pero sí que la IA intervenga de forma sistemática en el ciclo de atención (clasificación, respuesta, ejecución o preparación del caso).

El soporte 24/7 ya es una pieza operativa, al menos en chat, con atención en múltiples idiomas gracias a traducción bidireccional en tiempo real. En un negocio global, esto permite sostener la primera línea de atención sin depender exclusivamente de turnos humanos para cada idioma y franja horaria.

La omnicanalidad integrada —chat, email, helpdesk y voz— también se alinea con ese objetivo: si los canales están conectados, la automatización puede ser consistente y reutilizar contexto, evitando que el cliente repita información o que el caso “se reinicie” al cambiar de medio.

En el horizonte inmediato aparecen capacidades más transaccionales: modificaciones complejas de reservas gestionadas íntegramente por IA, con acceso a plataformas de reserva, actualización de datos y emisión automática de confirmaciones. Ese tipo de automatización es la que acerca el modelo a la IA agéntica: no solo contestar, sino completar procesos de principio a fin dentro de sistemas corporativos.

Hoja de ruta operativa 80% automatizado
Si el objetivo es “80% pasando por procesos automatizados”, una hoja de ruta operativa suele concretarse en:

  • Definir el alcance por motivos de contacto: qué se automatiza end-to-end hoy vs qué solo se asiste (clasificar/resumir/proponer).
  • Estándares por canal: qué significa “resuelto” en voz vs chat vs email (y cómo se mide).
  • Cobertura 24/7: qué idiomas y qué tipos de casos tienen respuesta inmediata, y cuáles pasan a cola con contexto preservado.
  • Capacidades transaccionales: qué acciones se habilitan (consultar, modificar, confirmar) y con qué permisos.
  • Controles de calidad: muestreo de conversaciones, revisión de resoluciones automáticas y seguimiento de recontacto.
  • Escalado a humano: criterios claros de transferencia (incertidumbre, sentimiento negativo, impacto alto) y handoff con resumen.

Capacidades futuras y evolución de la IA agéntica

La “siguiente fase” descrita por HBX Group es integrar una IA plenamente agéntica: que razone, planifique y ejecute tareas de forma autónoma. En atención al cliente, esa autonomía se traduce en pasar de la resolución de preguntas a la gestión de procesos, con acciones encadenadas y verificación de resultados.

Las capacidades previstas apuntan a uno de los puntos más sensibles del sector viajes: las modificaciones complejas de reservas. La idea es que la IA pueda gestionar estos cambios de forma integral, incluyendo acceso a plataformas de reserva, actualización de datos y emisión automática de confirmaciones. Si se consolida, el impacto es doble: reduce tiempos de gestión y acorta el ciclo de resolución para el cliente. (Ayesa Digital, 2026).

La evolución técnica que sostiene ese salto incluye interoperabilidad (orquestación A2A para integrar agentes de otras tecnologías) y acceso controlado a sistemas internos mediante servidores MCP, con el objetivo explícito de mantener control, seguridad y precisión en la calidad de las respuestas.

En voz, la adopción de modelos con generación de audio nativo refuerza una tendencia: la IA no solo como “IVR mejorado”, sino como interlocutor capaz de sostener conversaciones naturales y ejecutar acciones. En conjunto, el movimiento dibuja un futuro de atención más proactiva, donde el sistema no se limita a reaccionar, sino que actúa para cerrar tareas con menos fricción.

Beneficios y retos operativos de IA
A medida que la IA pasa de “responder” a “ejecutar”, los beneficios crecen… y también los retos que conviene gestionar:

  • Beneficio: menos pasos manuales y resoluciones más rápidas en gestiones repetitivas.

Trade-off: un error transaccional (p. ej., modificar una reserva) cuesta más que una respuesta imprecisa; exige verificación y reversibilidad.

  • Beneficio: autonomía para encadenar acciones (planificar → ejecutar → confirmar).

Trade-off: hay que definir límites claros (qué puede hacer sola, cuándo pide confirmación, cuándo transfiere).

  • Beneficio: interoperabilidad (A2A) para sumar agentes y capacidades.

Trade-off: aumenta la complejidad de orquestación (quién decide, quién ejecuta, cómo se depura cuando algo falla).

  • Beneficio: acceso a sistemas internos vía MCP con estructura y control.

Trade-off: el diseño de permisos y auditoría se vuelve parte del producto; “demasiado acceso” eleva riesgo, “muy poco” frena la automatización.

  • Beneficio: voz más natural con audio nativo.

Trade-off: la experiencia depende de latencia, interrupciones y claridad; si falla, suben transferencias y frustración.

Conclusiones sobre la implementación de IA agéntica en HBX Group

Impacto en la experiencia del cliente

Los datos disponibles muestran una transformación con efectos concretos: un canal de voz inteligente que ya absorbe el 18% de las llamadas y una automatización que resuelve el 32,5% de casos repetitivos en alcance. A eso se suma una capa transversal de clasificación automática por categoría y sentimiento, y soporte 24/7 por chat con traducción bidireccional en tiempo real.

En términos de experiencia, el valor está en la combinación: omnicanalidad integrada, respuestas más rápidas en casos frecuentes y capacidad creciente de ejecutar acciones dentro de sistemas corporativos. Cuando la IA “actúa”, el cliente percibe menos esperas y menos pasos intermedios, especialmente en gestiones repetitivas.

La dirección declarada por HBX Group —pasar de IA conversacional a IA autónoma— sugiere que el listón de la experiencia ya no será solo la calidad del lenguaje, sino la capacidad de completar procesos de forma fluida e instantánea.

Desafíos y oportunidades futuras

El objetivo del 80% de interacciones pasando por procesos automatizados antes de finalizar el año marca un reto de escala: ampliar el alcance sin degradar precisión, control y consistencia entre canales. A medida que la IA asuma tareas más complejas (como modificaciones de reservas), la exigencia sobre gobernanza y acceso seguro a sistemas internos se vuelve central.

La oportunidad, por su parte, es estructural: con un volumen mensual de más de 127.000 solicitudes y operación multilingüe, cada punto porcentual de automatización efectiva tiene impacto operativo. La interoperabilidad vía A2A y el acceso estructurado mediante MCP apuntan a un modelo extensible: incorporar nuevas capacidades sin reconstruir desde cero.

En el sector TravelTech, donde el servicio se mide por rapidez y fiabilidad, la IA agéntica puede convertirse en ventaja competitiva si mantiene el equilibrio entre autonomía y control.

Transformación Digital en la Atención al Cliente: El Caso de HBX Group

La Revolución de la IA Agéntica

El caso de HBX Group ilustra un cambio de paradigma: de automatizar conversaciones a automatizar decisiones y acciones. La IA agéntica, tal como la plantea la compañía, no se limita a responder; razona, planifica y ejecuta tareas dentro de sistemas corporativos. Esa diferencia es la que permite imaginar una atención “instantánea” en procesos que antes requerían intervención humana.

La evolución tecnológica —de flujos estáticos a agentes construidos con ADK y Customer Experience Agent Studio— es coherente con esa ambición. Y la incorporación de modelos de voz con audio nativo refuerza la idea de que la automatización debe sentirse natural, no mecánica.

Claves para Automatización Omnicanal IA
Lecciones extrapolables del caso (sin perder el matiz B2B TravelTech):
1) Empieza por el volumen y la repetición: automatizar “motivos en alcance” con cierre completo suele dar el ROI más rápido.
2) Omnicanal real = contexto compartido: si el caso se fragmenta por canal, la automatización se convierte en más trabajo.
3) La clasificación (categoría + sentimiento) es infraestructura: mejora enrutado, priorización y consistencia, incluso cuando no hay resolución automática.
4) La IA agéntica exige producto + gobernanza: permisos, trazabilidad y criterios de escalado son parte del diseño, no un añadido.
5) La voz es un termómetro: si funciona en voz (latencia, naturalidad, resolución), suele funcionar mejor en canales asíncronos.

Desafíos y Oportunidades en el Sector de Viajes

El sector viajes combina altos picos de demanda, múltiples idiomas y una casuística operativa amplia, lo que eleva la exigencia sobre la consistencia entre canales y la capacidad de ejecutar gestiones sin fricción.

HBX Group y su atención al cliente con IA en 2026 muestra que la verdadera diferencia está en pasar de “responder” a “actuar” con automatización omnicanal, multilingüe y con gobernanza. Desde la mirada de Suricata Cx, este enfoque —IA aplicada a operaciones reales, con integraciones profundas y humanos en control cuando hace falta— es el camino más sólido para escalar volumen sin sacrificar consistencia ni trazabilidad.

Las cifras y objetivos citados se basan en información pública y reflejan el estado conocido en el momento de su publicación. En proyectos de IA aplicada, el grado de automatización suele evolucionar por fases, por lo que porcentajes y capacidades pueden variar con nuevas iteraciones. Si vas a usar estos datos para planificar, conviene contrastarlos con la actualización más reciente de la compañía.