Desafíos de implementar IA en servicios y experiencias

Por Justo Miguel Vargas, Client Partner en Globant, profesor del Programa de IA aplicada a la experiencia de clientes CES UAI.

La IA como palabra mágica: expectativas vs. realidad

Hace unos meses, manejando por la Ruta 68 camino a Viña del Mar, vi un cartel que decía en letras grandes: “Lentes con IA”. No eran dispositivos inteligentes como Google Lens o las Ray-Ban de Meta, sino lentes ópticos comunes. El mensaje generaba una expectativa imposible: ¿Corregirán solos la visión? ¿Recomendarían series de Netflix?

Este ejemplo refleja lo que está pasando en múltiples industrias: la IA se transformó en palabra mágica, pero la brecha entre lo que los clientes esperan y lo que realmente reciben suele ser enorme.

Lo que piensan clientes y colaboradores sobre la IA

La desconfianza hacia la IA no es menor. Un estudio global de Gartner muestra que:

• 88% de los consumidores tiene preocupaciones sobre la IA en la atención al cliente.

• 64% preferiría que las empresas no la usen.

• Los principales temores son:

  • Dificultad para acceder a un humano (60%).

  • Reemplazo de trabajadores (46%).

  • Respuestas inexactas (42%).

  • Uso indebido de datos personales (34%).

Sin embargo, también hay esperanza: 64% cree que la IA mejorará la velocidad y calidad del servicio en los próximos 2 a 3 años.

Los empleados tampoco están ajenos a este dilema. Según un informe de BCG:

• 1 de cada 3 teme que la IA reemplace su puesto.

• 6 de cada 10 cree que dominar estas herramientas será esencial para mantenerse vigente.

Desafíos de implementar IA en servicios y CX

La implementación de IA en servicios y experiencias de clientes combina aspectos tecnológicos, organizacionales, éticos y humanos. Los principales desafíos son:

1. Gestión de expectativas

Comunicar con claridad qué hace la IA y qué no. Prometer más de lo posible daña la credibilidad.

2. Integración tecnológica

La IA moderna requiere datos unificados, sistemas interoperables y uso de la nube. Sin esto, el potencial de los modelos se diluye.

3. Ética y transparencia

El caso de Delta Air Lines, cuestionada por personalizar precios de pasajes según perfil, muestra cómo algoritmos sin control ético pueden generar crisis reputacionales.

4. Capacitación interna

Los modelos más avanzados no sirven si los equipos no saben usarlos. Formar a colaboradores es clave para que la IA aporte a la experiencia.

5. Gobernanza y regulación

Con regulaciones como la Ley de IA de la Unión Europea, se exigirá mayor supervisión humana y transparencia en sistemas que impacten derechos de las personas.

Marco de trabajo para implementar IA con éxito

Muchas empresas caen en la trampa del hype: “tenemos que meter IA en algo”. La experiencia muestra que el punto de partida no es la tecnología, sino el problema.

Un enfoque recomendado:

1. Empieza por el problema, no por la tecnología.

2. Mapea el customer journey y detecta puntos de impacto.

3. Prototipa rápido con datos reales.

4. Diseña para la confianza y la colaboración humano-máquina.

5. Mide el impacto y ajusta antes de escalar.

6. Establece gobernanza y ética desde el día uno.

Más allá del hype

La inteligencia artificial en CX y servicios no es un destino, sino un camino lleno de decisiones estratégicas. El reto no es “sumarse a la moda”, sino crear experiencias que realmente tengan sentido para las personas.

Solo cuando la IA se combina con empatía, transparencia y propósito, logra cerrar la brecha entre expectativas y resultados, generando confianza y lealtad sostenibles.