El 37% de las operaciones críticas cambiaron en seis meses, y eso obligó a repensar cómo servimos al cliente sin sacrificar calidad.
Nos presentamos desde la experiencia: en nuestra empresa definimos alcance, roles y fases con hitos verificables. Diseñamos cada paso para reducir riesgo y mantener continuidad.
Pusimos al cliente en el centro y fijamos metas claras: menor tiempo de respuesta, más resolución al primer contacto y mejor satisfacción. Medimos impacto en procesos, costos y calidad.
La historia muestra que la decisión fue compleja pero responsable. Priorizamos trazabilidad: documentamos cómo cada cambio afectó al equipo, al cliente y a la operación.
Adoptamos un enfoque iterativo y liberamos capacidades por lotes. Implementamos planes de reversión para mitigar riesgos y proteger la reputación de la empresa.
Conclusiones clave
- Priorizamos al cliente con objetivos medibles.
- Definimos fases con hitos para reducir riesgos.
- Medimos impacto en procesos, costos y calidad.
- Documentamos trazabilidad de cada cambio.
- Implementamos despliegues por lotes y planes de reversión.
Panorama: por qué decidimos automatizar en un contexto global que ya cambió
Vimos señales claras en el mercado que nos impulsaron a actuar. La presión sobre márgenes y el alza del costo de capital nos obligaron a buscar una manera sostenible de operar sin sacrificar la experiencia del cliente.
Señales en Colombia y el mundo
- La inteligencia artificial se consolidó como palanca de productividad para muchas empresas.
- Variaciones de demanda en soporte exigían modelos 24/7 y respuesta rápida en tiempo real.
- Expertos destacaron efectos en oferta de talento y en la estructura organizacional.
Aprendizajes prácticos
Analizamos casos recientes que polarizaron la conversación pública. Extraímos buenas prácticas y errores para no repetirlos.
Priorizamos automatizar donde el tiempo era crítico y el valor para el cliente dependía de consistencia. Diseñamos la transición por fases para proteger cultura, conocimiento y continuidad operativa.
Ejecutivo que haya reemplazado 50% de su equipo con automatización: nuestro punto de partida
Para definir el plan, mapeamos los procesos con mayor impacto en la experiencia. Identificamos fricciones en la atención y casos con alto volumen y reglas claras.
Objetivo: mejorar atención al cliente, tiempos de respuesta y calidad de servicio
Buscamos reducir colas, mejorar SLA y elevar NPS por segmento. Medimos éxito con indicadores claros antes y después de cada liberación.
Criterios para seleccionar procesos, tareas y roles a automatizar
Elegimos tareas por repetitividad, bajo riesgo y alto impacto en tiempos. Excluimos funciones donde la empatía humana era crítica.
- Alineamos a cada equipo de la empresa para documentar procesos, excepciones y handoffs.
- Establecimos umbrales de calidad que la tecnología debía cumplir antes de producción.
- Diseñamos playbooks de intervención humana para picos y casos complejos.
- Construimos un backlog priorizado con ROI, dueños y plazos.
La manera en que integramos cambios fue iterativa y responsable. Así protegimos conocimiento, continuidad y la confianza del cliente.
Hechos del mundo: del chatbot que reemplazó 90% de servicio en India al debate ético
Observamos cómo una decisión empresarial se convirtió en debate global en pocas horas. Analizamos el caso para extraer lecciones prácticas y de comunicación.
En India, Suumit Shah, fundador y director ejecutivo de Dukaan, anunció que sustituyeron el 90% del personal de atención por un chatbot de inteligencia artificial.
Sus tuits superaron el millón de visualizaciones y desataron críticas por el impacto en empleos. Goldman Sachs estimó que la IA podría afectar hasta 300 millones de puestos en el mundo.
Decisiones “difíciles pero necesarias”: qué tomamos y qué evitamos
Tomamos distancia de la narrativa simplista. Validamos mejoras en tiempos de resolución antes de replicarlas.
- Protegemos talento con reubicación y formación.
- Comunicamos con protocolos sensibles para reducir riesgo reputacional.
- Diseñamos redundancias para asegurar continuidad del servicio.
| Elemento | Dukaan (reporte) | Nuestra respuesta | Riesgo mitigado |
|---|---|---|---|
| Alcance | 90% del servicio automatizado | Despliegue por fases | Pérdida de confianza |
| Comunicación | Tuits virales | Protocolos internos y externos | Reacciones públicas |
| Empleados | Despidos aparentes | Reubicación y upskilling | Impacto social |
La advertencia de expertos: la IA podría eliminar hasta la mitad de empleos de oficina
Expertos internacionales plantean escenarios donde la IA transforma roles de oficina en plazos cortos. Dario Amodei, de Anthropic, advirtió que la IA podría eliminar la mitad de los empleos de nivel inicial en cinco años.
Amodei señaló que la transición de aumento a reemplazo podría acelerarse en apenas dos años. Oxford Economics mostró alzas relativas en desempleo entre graduados de 22 a 27 años.
El escenario de Anthropic: aumento vs. reemplazo y el horizonte de dos años
Tomamos esa señal como riesgo real. Ajustamos nuestra hoja de ruta y formación interna para reaccionar si la automatización avanza rápido.
Impacto en recién graduados y puestos de nivel inicial
- Reconfiguramos rutas de entrada al trabajo para recién graduados.
- Diseñamos aprendizaje aplicado para nuevos profesionales.
- Protegimos roles con valor relacional difícil de automatizar.
Propuestas de política: alfabetización en IA y “tasa de tokens”
Amodei propuso alfabetización en IA y una tasa del 3% sobre ingresos de modelos para redistribución. Evaluamos políticas y mecanismos de gobernanza para dirigir el tren hacia transiciones justas.
| Riesgo | Acción | Resultado esperado |
|---|---|---|
| Desempleo de entrada | Formación práctica y reubicación | Menos fricción en la contratación |
| Automatización rápida | Alertas tempranas y ajustes de roadmap | Resiliencia operativa |
| Pérdida de confianza | Hibridación humano-máquina | Mejor experiencia para clientes y empresas |
Salesforce como referencia: 50% de interacciones con IA y funciones de supervisión humana
Analizamos un caso público que mostró cómo rediseñar soporte sin perder calidad. Salesforce informó que aproximadamente 4.000 puestos en soporte se eliminaron, mientras el 50% de las interacciones con clientes pasó por sistemas de inteligencia artificial.
Los 5.000 colaboradores restantes asumieron roles de coordinación y control. Su trabajo se centró en la orquestación y la supervisión en tiempo real de modelos.
Supervisión en tiempo real: el nuevo rol de los equipos
Implementamos observación continua para detectar drift y fallos en tareas críticas. Definimos revisiones por lote y puntos de escalamiento para casos complejos.
De la optimización al producto: Agentforce y su efecto
La compañía lanzó Agentforce para que terceros adopten agentes de IA. Esto aceleró la adopción y mostró cómo una mejora interna puede convertirse en oferta comercial.
- Reasignamos roles a analistas de calidad y entrenadores de modelos.
- Ajustamos catálogos de tareas para delimitar acciones end-to-end vs. escalamiento a humanos.
- Documentamos cómo el director comunicó la transición y adaptamos esas lecciones a nuestro contexto.
| Elemento | Acción | Resultado |
|---|---|---|
| Interacciones | IA gestionando la mitad | Estabilidad en satisfacción |
| Supervisión | Revisiones en tiempo real | Menos errores en casos complejos |
| Producto | Agentforce para terceros | Mayor adopción externa |
Nuestro despliegue técnico: arquitectura, modelos y controles de calidad
Nuestro despliegue técnico se diseñó para garantizar trazabilidad y gobernanza desde el primer día. Priorizamos modularidad para aislar riesgos y medir efectos por dominio.
Stack de inteligencia artificial y herramientas utilizadas
Implementamos una arquitectura modular con gateways, orquestación de prompts y evaluación automática. Así aseguramos una tecnología auditable y con registros por evento.
- Seleccionamos modelos y herramienta de evaluación según su capacidad para manejar tareas con restricciones y datos sensibles.
- Desplegamos pipelines de datos con redacción y anonimización para proteger PII y cumplimiento.
Diseño de flujos para atención, tareas repetitivas y soporte
Diseñamos flujos con clasificación, retrieval y generación controlada. Esto reduce errores y alucinaciones en pasos críticos de soporte.
Definimos SLOs claros de tiempo de respuesta y velocidad de aprendizaje por dominio. Las reglas de escalamiento activan intervención humana en minutos.
Métricas clave: tiempos, resolución al primer contacto y satisfacción del cliente
| Métrica | Objetivo | Frecuencia |
|---|---|---|
| Tiempo de respuesta | < 30s | Continuo |
| Resolución al primer contacto | > 75% | Diario |
| Satisfacción (NPS/CSAT) | > 8/10 | Semanal |
Medimos drift semántico, regresiones y fair use con paneles accesibles para equipos de calidad y gestión. Planificamos ciclos de mejora por años para revisar seguridad, costo por interacción y ROI.
Personas en el centro: transición justa, reubicación y upskilling
Ponemos a las personas al frente de cada paso. Diseñamos rutas de formación con certificados internos y prácticas aplicadas. Así vinculamos aprendizaje con puestos reales.
Rutas de formación para profesionales en nuevas capacidades
Ofrecimos cursos prácticos en análisis de datos, gobierno de modelos y experiencia de cliente. Vinculamos cada módulo con trayectorias salariales claras.
Soporte a empleados: comunicación, acompañamiento y nuevas oportunidades
Contamos la historia completa y explicamos la manera en que protegimos talento. Implementamos paquetes de transición, mentorías y ferias para quienes buscaron nuevos empleos.
- Reubicación interna para preservar conocimiento y trabajo crítico.
- Canales de escucha para humanos impactados y ajustes según retroalimentación.
- Indicadores de bienestar y retención para los primeros años tras los cambios.
| Acción | Descripción | Resultado esperado |
|---|---|---|
| Formación | Certificaciones internas y prácticas aplicadas | Colocación en roles técnicos y de supervisión |
| Soporte | Mentorías y ferias laborales | Menos fricción en búsqueda de empleos |
| Transparencia | Documentación de cada decisión y su impacto | Mayor confianza y claridad organizacional |
| Bienestar | Indicadores y seguimiento en años iniciales | Retención y compromiso sostenido |
Gobernanza y riesgos: sesgos, errores y límites de la tecnología
La gobernanza fue la columna vertebral de nuestras decisiones operativas. Definimos reglas para evitar que la velocidad técnica socave confianza o cumplimiento.
Cuándo intervienen humanos y por qué importa la supervisión
Establecimos umbrales de riesgo y políticas de intervención humana por tipo de servicio y criticidad.
Diseñamos circuitos de atención con humanos de guardia para excepciones y casos sensibles.
Brent Thill advirtió que el software empresarial sigue complejo y no puede cederse totalmente a la IA en procesos con reglas estrictas.
Aplicaciones críticas y cumplimiento: por qué no todo debe automatizarse
Limitamos la tecnología en dominios con alto impacto reputacional o legal. Priorizamos cumplimiento y trazabilidad.
Implementamos controles de sesgo, veracidad y seguridad, y auditorías internas y externas para empresas con alta regulación.
- Actualizamos taxonomías de riesgo trimestralmente.
- Implementamos explainability básica para decisiones clave, mejorando el entendimiento de inteligencia aplicada.
- Escalamos gradualmente, probando límites y revirtiendo cuando las métricas no cumplieron estándares.
| Control | Acción | Resultado |
|---|---|---|
| Auditoría | Revisión interna y externa | Menos riesgo de incumplimiento |
| Guardia humana | Intervención en 10 min | Menos errores en atención crítica |
| Explainability | Registros y explicación básica | Mayor confianza y menor impacto reputacional |
Impacto en clientes y empresas: servicio, velocidad y confianza
Tras la primera ola de liberaciones, notamos variaciones claras en tiempos y preferencias de contacto.
Lo que cambió para nuestros clientes en atención y tiempos
Reportamos mejoras en tiempo de primera respuesta y en resolución al primer contacto. Mantuvimos la calidad percibida mediante reglas de escalamiento rápido.
Empresas como Klarna tuvieron que volver a contratar para ofrecer opción humana. Otros, como Salesforce, mostraron satisfacción estable mientras la supervisión humana actuaba en tiempo real.
Cómo medimos la satisfacción y respondimos a críticas con datos
Desarrollamos métricas de velocidad end-to-end y comparativas por canal y segmento.
- Vinculamos KPIs de soporte a objetivos de satisfacción y retención a varios años.
- Refinamos la asignación de tareas entre agentes y automatización para optimizar experiencia y costos.
- Presentamos datos de uso y satisfacción para responder críticas y reconocer áreas a mejorar.
- Establecimos umbrales que escalaban a humano cuando la complejidad o el tiempo lo requerían.
Monitoreamos volúmenes en millones de interacciones para anticipar picos y ajustar capacidad. Priorizamos claridad en comunicaciones proactivas con clientes sobre cambios en canales y expectativas.
Qué sigue para nosotros: dirigir el tren, no frenarlo
Nuestra ruta futura prioriza dirección y no freno frente al avance tecnológico.
Vamos a dirigir el tren hacia resultados claros. Diseñamos una agenda por varios años para alinear inteligencia artificial, negocio y sociedad.
Escalaremos automatización solo en tareas con evidencia sólida y mantendremos soporte humano donde aporte más valor. Fortaleceremos capacidad interna en gobierno de modelos y seguridad como ventaja para la compañía.
Consolidaremos programas para personas y empleados, formando profesionales en nuevos oficios. Invertiremos en tecnología y en una herramienta robusta de evaluación y auditoría.
Mantendremos transparencia: el director ejecutivo y el director de datos informarán avances y riesgos. Iteraremos con prudencia, midiendo impacto en trabajo, clientes y operación, listos para ajustar vez por vez.
