Impacto de Alkemy y Twilio en la IA conversacional 2026

Tabla de contenidos

Este artículo resume lo expuesto en el encuentro celebrado en Madrid por INNOCV (Grupo Alkemy) y Twilio, según la cobertura de IT User.

El uso de la voz en atención al cliente

  • El canal voz en atención al cliente creció un 14% en el último año, según se expuso en un encuentro organizado por INNOCV (Grupo Alkemy) y Twilio en Madrid, de acuerdo con IT User.
  • Twilio sostiene que la voz está pasando de ser un canal operativo a una fuente estratégica de inteligencia de cliente, según declaraciones recogidas por IT User.
  • IBM estimó en 1,3 billones de dólares las oportunidades perdidas por una gestión inadecuada de la información conversacional, según datos citados en IT User.
  • La convergencia entre IA generativa y tecnologías de voz está acelerando experiencias más naturales y contextualizadas, según los participantes del encuentro citados por IT User.

Paso 1: Crecimiento del uso de la voz en atención al cliente

La voz está ganando peso en los centros de atención al cliente, no como un “canal más”, sino como un punto de contacto que concentra fricción, urgencia y expectativas altas. En el encuentro celebrado en Madrid por INNOCV —división tecnológica de Grupo Alkemy en España— y Twilio, se destacó que el uso de la voz en atención al cliente creció un 14% durante el último año, según informó IT User.

Ese crecimiento importa por dos razones. La primera es operativa: la voz sigue siendo el canal al que se recurre cuando el problema es complejo, sensible o requiere una resolución rápida. La segunda es estratégica: cada llamada contiene señales (motivos de contacto, objeciones, emociones, contexto) que, si se capturan y estructuran, pueden convertirse en inteligencia de negocio.

Ignacio Ayerbe, Senior Strategic Account Executive de Twilio, subrayó en ese encuentro que la voz mantiene una tendencia creciente dentro de los entornos de atención al cliente. Pero su advertencia fue igual de relevante: el aumento de volumen no garantiza aprendizaje. Si la organización no puede “leer” lo que ocurre en las conversaciones, el canal escala costes y también escala oportunidades perdidas.

Paso 2: La voz como fuente estratégica de inteligencia de cliente

Quién dijo qué (según IT User)

  • Ignacio Ayerbe (Senior Strategic Account Executive de Twilio) intervino sobre el crecimiento del canal voz y la necesidad de capturar inteligencia conversacional.
  • María Bachiller (Key Account Manager de INNOCV) explicó el caso práctico presentado para Unicaja sobre la integración de IA generativa con entornos de voz.

Twilio plantea que la voz se está convirtiendo en una fuente estratégica de inteligencia de cliente, según se expuso en el encuentro recogido por IT User. La idea es un cambio de enfoque: pasar de medir llamadas como unidades de trabajo (duración, colas, tiempos) a tratarlas como activos de información.

En esa lógica, una conversación no termina cuando se cuelga. Termina cuando lo que ocurrió queda registrado de forma utilizable: qué necesitaba el cliente, qué se le ofreció, qué no se pudo resolver, qué promesas se hicieron y qué señales de riesgo (por ejemplo, intención de baja o frustración) aparecieron. IT User señala que la capacidad de convertir conversaciones en datos accionables está impulsando nuevos casos de uso.

El encuentro también apuntó a sectores como la banca, donde la personalización y la eficiencia operativa se han convertido en prioridades estratégicas, según IT User. En ese tipo de industrias, la voz es especialmente valiosa porque concentra interacciones de alto impacto: incidencias con productos, dudas sobre condiciones, reclamaciones o gestiones que requieren confianza.

Ayerbe lo resumió con una frase que marca el giro: “La voz ya no es solo un canal. Es el punto de entrada para la inteligencia de cliente”, según declaraciones recogidas por IT User. En términos prácticos, esto empuja a las empresas a preguntarse no solo “¿cuántas llamadas atendimos?”, sino “¿qué aprendimos hoy de nuestros clientes y cómo lo convertimos en acción?”.

Paso 3: Oportunidades perdidas por gestión inadecuada de información

El problema no es la falta de conversaciones: es la pérdida de valor dentro de ellas. En el encuentro de INNOCV y Twilio, Ignacio Ayerbe afirmó que “no se está capturando toda la inteligencia con la mayoría de las soluciones de voz actuales” y que “los sistemas necesitan escalarse para no perder oportunidades de negocio”, según IT User.

La magnitud del coste potencial se ilustró con una cifra citada durante la jornada: IBM estimó en 1,3 billones de dólares las oportunidades perdidas derivadas de una gestión inadecuada de la información conversacional durante el pasado año, según IT User.

IT User atribuye esa cifra a datos citados en el encuentro. Más allá del número, el mensaje es claro: cuando la información conversacional no se captura, no se estructura o no se conecta con procesos, la empresa paga dos veces: por atender y por no aprender.

En la práctica, la “mala gestión” puede tomar varias formas, incluso sin fallos evidentes: grabaciones que se almacenan pero no se analizan; transcripciones que no se etiquetan; motivos de contacto que se registran de manera inconsistente; o insights que quedan encerrados en un equipo sin llegar a producto, operaciones o marketing.

Por eso, el debate se desplazó desde la automatización básica hacia la capacidad de convertir conversaciones en crecimiento. Ayerbe lo expresó así: “Podemos convertir conversaciones en máquinas de crecimiento”, según IT User. Esa ambición exige que la voz deje de ser un silo y se integre en una capa de datos y decisiones.

Paso 4: Convergencia entre IA generativa y tecnologías de voz

Uno de los ejes del encuentro fue la convergencia entre inteligencia artificial generativa y tecnologías de voz, según IT User. La promesa no es únicamente “hablar mejor”, sino sostener conversaciones más naturales, resolver casos más complejos y mantener el contexto sin que el cliente repita información.

Según los participantes citados por IT User, las nuevas capacidades permiten construir experiencias mucho más naturales, automatizar respuestas complejas y ofrecer asistencia personalizada sin perder contexto durante la conversación. En otras palabras: la voz deja de ser un árbol rígido de opciones y se acerca a un intercambio más flexible, donde el sistema entiende intención y matices.

IT User también recoge que la evolución de la voz sintética y de los modelos generativos está acercando a las empresas a escenarios donde los clientes interactúan con sistemas capaces de comprender mejor sus necesidades y responder de forma más precisa y contextualizada. Esto es relevante porque eleva el listón: si el cliente percibe que “se le entiende”, tolera menos fricciones como transferencias mal hechas o respuestas genéricas.

Pero el encuentro también marcó límites: el reto ya no consiste únicamente en automatizar llamadas o responder consultas sencillas, sino en integrar la inteligencia artificial dentro de procesos empresariales completos manteniendo niveles de calidad, trazabilidad y seguridad, según IT User. Es decir, la conversación debe poder auditarse, gobernarse y conectarse con reglas del negocio.

Paso 5: Desaprovechamiento de información generada en conversaciones

Aunque la voz crece, muchas organizaciones siguen desaprovechando gran parte de la información que generan las conversaciones con sus clientes, según IT User. Esta brecha es especialmente crítica cuando la empresa ya invierte en IA, pero no logra cerrar el ciclo entre “interacción” y “acción”.

El evento puso el foco en cómo las organizaciones están comenzando a utilizar tecnologías de voz impulsadas por IA para mejorar la experiencia de cliente, automatizar procesos y aprovechar mejor la información generada en cada interacción, según IT User. La formulación es importante: “aprovechar mejor” implica que hoy se aprovecha poco o de forma irregular.

En ese contexto, la información conversacional se vuelve un recurso transversal. Puede alimentar mejoras de autoservicio, detectar fallos recurrentes, anticipar picos de demanda o revelar puntos de fricción en journeys. Sin embargo, si la conversación se queda como audio o como texto sin estructura, su utilidad se reduce.

La jornada también reflejó un cambio de madurez: la IA conversacional está evolucionando desde proyectos piloto hacia despliegues empresariales reales. Ese paso obliga a industrializar la captura de conocimiento: no basta con “tener un bot” o “tener transcripción”; hace falta gobernanza del dato conversacional y mecanismos para convertirlo en decisiones repetibles.

En síntesis, la oportunidad no está solo en atender más rápido, sino en aprender de forma sistemática. Si la voz es “punto de entrada” a la inteligencia de cliente —como defendió Twilio, según IT User— entonces desperdiciar conversaciones equivale a desperdiciar señales de mercado.

Paso 6: Integración de inteligencia artificial en procesos empresariales

La integración es el punto donde la IA conversacional deja de ser una capa de interfaz y se convierte en una capacidad empresarial. Según IT User, el reto ya no es solo automatizar llamadas o responder consultas sencillas, sino integrar la IA dentro de procesos empresariales completos manteniendo calidad, trazabilidad y seguridad.

Un ejemplo presentado durante el evento fue el caso práctico desarrollado por INNOCV para Unicaja, orientado a conectar capacidades de IA generativa con entornos de voz, según IT User. María Bachiller, Key Account Manager de INNOCV, explicó que la entidad ya disponía de herramientas de IA generativa operativas, pero no estaban integradas dentro de los sistemas conversacionales: “Tenía IA generativa operativa pero no estaba integrada con la voz. La hemos conectado sin renunciar a nada de lo que ya funcionaba”, según declaraciones recogidas por IT User.

El proyecto se construyó sobre una arquitectura diseñada para preservar exigencias de seguridad y gobierno del dato propias del sector financiero, según IT User. Bachiller añadió que construyeron “un arquetipo con todas las medidas de seguridad, trazabilidad y calidad de Unicaja” para hacer más eficiente la evolución de soluciones.

La lógica detrás de ese enfoque es evitar reconstrucciones constantes. Según Bachiller, el “motor vivo” permite ofrecer una experiencia muy personalizada y nuevas funcionalidades sin necesidad de construir de nuevo cada vez que sea necesaria una evolución, de acuerdo con IT User. En términos empresariales, esto apunta a una IA conversacional sostenible: integrada, gobernada y preparada para iterar.

Impacto de la IA Conversacional en las Empresas para 2026

Transformación de la Relación Cliente-Empresa

El encuentro organizado por INNOCV y Twilio mostró una tesis central: la relación cliente-empresa se está reconfigurando alrededor de conversaciones más naturales y más conectadas a datos, según IT User. La voz, en particular, gana peso como canal estratégico y como fuente de inteligencia, de acuerdo con lo expuesto por Twilio en esa jornada.

Cuando la conversación se convierte en dato accionable —como subrayó IT User— la empresa puede pasar de reaccionar a anticipar: detectar patrones, personalizar respuestas y ajustar procesos. Pero esa transformación no es automática: depende de integrar la IA en el flujo real de trabajo y de sostener estándares de seguridad y trazabilidad, especialmente en sectores regulados, según IT User.

Estrategias para la Implementación Efectiva de IA

Las señales del encuentro apuntan a una estrategia pragmática: conectar lo nuevo con lo que ya funciona. En el caso de Unicaja, INNOCV planteó integrar IA generativa con voz sin renunciar a capacidades existentes, según IT User. Ese principio reduce riesgo y acelera adopción interna.

Otra estrategia implícita es diseñar desde el inicio para gobierno del dato, trazabilidad y calidad. IT User recoge que el arquetipo construido para Unicaja incorporó medidas de seguridad y trazabilidad propias del sector financiero. En la práctica, esto sugiere que la IA conversacional “empresarial” no se define solo por su fluidez, sino por su capacidad de operar bajo controles.

Retos y Oportunidades en la Adopción de IA Conversacional

El principal reto señalado en el encuentro es el desaprovechamiento de la inteligencia conversacional: Ayerbe advirtió que no se captura toda la inteligencia con la mayoría de soluciones de voz actuales, según IT User. A eso se suma el coste de oportunidad: IBM estimó en 1,3 billones de dólares las oportunidades perdidas por mala gestión de información conversacional, según IT User.

La oportunidad, en cambio, está en la convergencia: IA generativa + voz + capacidad de convertir conversaciones en datos accionables, según IT User. Si las empresas logran integrar esa combinación en procesos completos —con calidad, trazabilidad y seguridad— la IA conversacional deja de ser un experimento y se convierte en infraestructura de relación con el cliente.

Transformación de la Experiencia del Cliente en Telecomunicaciones con Suricata Cx

1. Comprender el Valor de la IA Conversacional

La discusión planteada por INNOCV y Twilio —voz como canal en crecimiento y como fuente de inteligencia— encaja con una realidad habitual en telecomunicaciones: gran volumen de contactos, alta presión por eficiencia y una experiencia que se define por la resolución, no por la intención. Suricata Cx se presenta como una plataforma omnicanal de experiencia de cliente impulsada por IA, diseñada específicamente para ISPs y operadores telecom en América y España.

Bajo ese enfoque, la IA conversacional no se limita a responder: busca automatizar flujos repetitivos, asistir a agentes humanos y mantener el contexto a través de canales, con el objetivo de escalar operaciones sin escalar proporcionalmente el equipo.

2. Identificar los Retos del Sector Telecom

En telecomunicaciones, los retos suelen concentrarse en costes por interacción, tiempos de respuesta y resolución, fragmentación de canales, baja resolución en el primer contacto y churn asociado a malas experiencias. La advertencia recogida por IT User —no capturar toda la inteligencia en soluciones de voz— es especialmente sensible en este sector, donde cada conversación puede contener señales tempranas de insatisfacción.

Además, el énfasis del encuentro en calidad, trazabilidad y seguridad es relevante para telecom: la operación requiere control, auditoría y consistencia, incluso cuando se automatiza.

3. Implementar Soluciones Efectivas con Suricata Cx

Suricata Cx plantea un modelo “human-in-the-loop”: automatiza lo predecible y escala a agentes cuando hace falta, manteniendo trazabilidad y control. En la práctica, esto se traduce en automatización de consultas frecuentes (facturación, pagos, estado de servicio), clasificación y priorización por motivo de contacto, y traspasos bot↔humano con contexto persistente.

La integración operativa es clave: Suricata Cx se define como API-first y orientada a integraciones con sistemas de billing/ERP del ISP, para que la conversación no sea un frente aislado, sino una puerta de entrada a procesos.

4. Medir el Impacto y la Eficiencia

Si 2026 marca el paso de pilotos a despliegues reales —como observó IT User—, medir deja de ser opcional. En operaciones de telecom, métricas como tiempo de primera respuesta, tiempo medio de resolución, recontacto y cumplimiento de SLA por motivo de contacto permiten evaluar si la IA conversacional está reduciendo fricción o solo moviéndola de lugar.

La tesis de “convertir conversaciones en datos accionables”, destacada por IT User, se vuelve operativa cuando esos datos alimentan tableros, alertas y mejoras de proceso.

5. Adaptarse a las Nuevas Expectativas del Cliente

El crecimiento del canal voz (14% interanual, según IT User) sugiere que los clientes siguen eligiendo canales “humanos” cuando la situación lo exige. La convergencia entre IA generativa y voz, debatida en el encuentro, eleva expectativas: conversaciones más naturales, personalización y continuidad de contexto, según IT User.

Para telecomunicaciones, adaptarse implica ofrecer experiencias consistentes en WhatsApp, webchat, redes y voz, sin perder trazabilidad. En ese escenario, la IA conversacional no es solo una interfaz: es una forma de operar, aprender y evolucionar sin reconstruir continuamente la plataforma, una idea alineada con el “motor vivo” descrito por INNOCV en el caso de Unicaja, según IT User.

El Impacto de Alkemy y Twilio en la IA conversacional 2026 confirma que la voz deja de ser un canal operativo para convertirse en inteligencia accionable, siempre que se capture contexto, trazabilidad y aprendizaje real. Desde la mirada de Suricata Cx, ese salto se materializa cuando la automatización convive con control humano e integración operativa, para que cada conversación en telecom no solo se atienda, sino que también mejore el.

Nota de alcance: los datos, citas y el caso de Unicaja se atribuyen a la cobertura de IT User sobre el encuentro de INNOCV y Twilio; la sección de Suricata Cx describe el enfoque y capacidades de la plataforma.