- Según ZeroQ, las empresas deben impulsar la estandarización de flujos, exponer ineficiencias ocultas y sentar bases para la automatización inteligente.
La inteligencia artificial en servicios de atención al cliente en Perú y Latinoamérica ha evolucionado rápidamente en los últimos 3 a 4 años, pasando de chatbots básicos a agentes conversacionales que resuelven procesos completos, impulsados por la necesidad de optimizar costos y experiencias usuario.
De acuerdo con Xania Pantoja, Co-Founder y Gerente Comercial de ZeroQ, las empresas en Perú enfrentan una paradoja: reconocen la necesidad urgente de digitalizar para optimizar costos y mejorar experiencias, pero encuentran barreras significativas en la implementación. Una de las principales es el mapeo y documentación de procesos: muchas empresas operan con un conocimiento tribal, sin protocolos escritos, lo que genera variaciones entre sucursales y ejecutivos en miles de atenciones diarias.
“Sin IA, la atención depende completamente de cada ejecutivo:
cada persona atiende según su experiencia, criterio, estado de ánimo y nivel de formación. Eso genera variabilidad, inconsistencias en el servicio y tiempos largos para implementar cambios. En cambio, con IA, la atención se vuelve estándar, consistente, inmediata y escalable. Cualquier ajuste en la estrategia de go-to-market se implementa de forma casi inmediata y se ejecuta exactamente igual en el 100% de las interacciones”, destaca la vocera.
En datos documentados por ZeroQ, se han registrado impactos concretos con la implementación de sistemas inteligentes para la atención de clientes: reducción de tiempos de espera del 70%, ahorro operativo en el rango de USD $75,000 a $300,000 anuales, y el aumento de satisfacción del cliente (NPS) en promedio de 10 puntos.
Otros retos incluyen:
- Preparación y calidad de la información: Uno de los principales obstáculos es la falta de datos estructurados y procesos estandarizados. En muchas organizaciones B2B, el conocimiento operativo sigue estando disperso entre personas, documentos no actualizados o sistemas con baja adopción. Por eso, los agentes de IA comienzan con los flujos críticos y se enriquecen progresivamente a partir de interacciones reales, feedback y métricas. Esto permite ordenar mientras se opera sin frenar el negocio.
- Cambio cultural y gestión del cambio: La resistencia del personal que teme ser reemplazado es real. Las organizaciones requieren programas de reconversión y comunicación clara sobre colaboración humano-IA, no reemplazo.
- Confianza en la tecnología: Especialmente en servicios críticos como salud o finanzas, existe cautela sobre delegar decisiones a la IA. La recomendación es comenzar con una implementación gradual con supervisión humana inicial.
Industrias clave avanzan a paso firme:
Sectores como banca lideran la adopción por el alto volumen transaccional y regulaciones que exigen uniformidad en créditos o cuentas, seguido de salud que recorta ausencias del 30% vía recordatorios. Retail y Gobierno que adoptan soluciones de IA rápidamente por la presión de competir en experiencia del cliente, modernizar atención ciudadana. Necesitan responder 24/7 y gestionar picos de demanda sin incrementar plantilla.
Las industrias en el Perú han pasado de implementaciones experimentales a despliegues estratégicos donde la IA no solo responde preguntas, sino que ejecuta transacciones, gestiona agendamientos, y se integra profundamente con sistemas core como SAP y CRMs empresariales. “Por ejemplo, ahora vemos que las empresas ya no preguntan «¿deberíamos usar IA?» sino «¿cómo integramos IA en nuestros procesos críticos?», concluyó la Co-Founder y Gerente Comercial de ZeroQ.
