La adopción masiva de la IA generativa por parte de los usuarios -con herramientas como ChatGPT, Gemini, Copilot, etc.- está transformando silenciosamente el estándar de lo que los clientes consideran una “buena experiencia” a nivel corporativo. Cada vez más, los consumidores esperan conversaciones naturales, respuestas instantáneas y personalización total, del mismo modo que lo experimentan con esas interfaces en la vida cotidiana.

En este escenario, el desafío para las empresas es claro: Las compañías no compiten solo entre sí, sino contra las mejores experiencias tecnológicas que sus clientes viven a diario.

Julián Garate, Chief Growth Officer de Apex América, considera que el uso diario de la IA ha elevado el estándar de la experiencia de manera radical. “Hoy, el cliente no solo espera velocidad, sino fluidez y autonomía. Por ejemplo, ya no compara a su banco con el de la competencia, sino con la mejor experiencia que tuvo durante el día, ya sea un buscador, un marketplace o una plataforma de streaming”.

En el mismo sentido, Connie Demuru, CEO & founder de Destí, cree que la expectativa en la relación con una marca o un servicio está siendo entrenada a diario por cada interacción (cross industria, producto o servicio) y la vara de satisfacción se redefine dinámicamente. “Una respuesta rápida, una recomendación acertada, una conversación sin fricciones. A esa base de valor esperada hoy se agrega el reconocimiento. la personalización y el respeto por el flujo previo de la relación”, destaca.

El desafío de dejar de ser reactivos y ser proactivos

Este nuevo escenario pone a las empresas frente a la necesidad de transformar la experiencia del cliente de un modelo reactivo a uno predictivo.

“Lo que se necesitan son nuevos modelos de relación y servicio que integren IA en el centro de la experiencia”, destacó al respecto Mark Benioff, CEO de Salesforce, en el marco de la keynote de Dreamforce 2025, el evento anual de la compañía. De hecho, el espíritu que recorre la industria es justamente ese. Brad Lightcap, COO de OpenAI, compartió escenario con Benioff y subrayó que su objetivo de mediano plazo como compañía es “estar presentes en todas las interacciones cotidianas de las personas”.

De hecho, cada vez más empresas van incorporando agentes inteligentes hechos a medida, capaces de integrarse en los procesos comerciales, de servicio o marketing, con autonomía y control sobre la información.

Con indicadores que señalan, por ejemplo, que 40% del trabajo de 1000 compañías Fortune se elevará gracias a la IA para 2029, las empresas comienzan a transitar una nueva etapa donde cada compañía tendrá su propio combo de agentes -como hoy tiene su web o su app- diseñado para extender la identidad y la promesa de la marca en cada interacción.

Se trata de una nueva ola de bots que ya no solo “automatizan tareas”, sino agentes que razonan, aprenden del contexto y actúan. “Este cambio que empezamos a ver implica un salto muy importante desde la automatización simple (bots que solo responden a preguntas pre establecidas o flujos consolidados) a la automatización inteligente y cognitiva”, aporta Garate.

Los retos de poner agentes en acción

Pero este nuevo escenario no está exento de desafíos para las organizaciones.

Para Garate, el desafío es doble: primero, la integración de datos del CRM en tiempo real para dar contexto, memoria y anticipación; y el segundo aún más importante, diseñar la gobernanza de datos para que la IA “sepa cuándo resolver por sí misma y cuándo escalar la interacción a un agente humano, manteniendo la identidad y empatía de la marca”.

Los agentes inteligentes pueden utilizar las capacidades de la AI generativa para registrar escucha e interpretar necesidades de forma dinámica y generar tratos diferenciados pero Demuru cree que cada una de estas capacidades estarán guiadas por un propósito: “Sobre todo la determinación de un sello de experiencia deseado, diseñado y custodiado por la marca, que le permitirá no solo cuidar la coherencia sino también alcanzar su diferenciación”, puntualiza.

De hecho, poner en funciones a un agente que represente una marca e interactúe en su nombre con clientes o empleados abre múltiples interrogantes, sobre todo relacionados a la seguridad y confiabilidad de los modelos.

“Hoy cualquiera puede crear un modelo de IA en un garage, pero eso no significa que sea seguro para una empresa”, advierte Silvia Tenazinha, directora de Salesforce en Argentina, quien agrega que estos desarrollos no cuentan con los niveles adecuados de protección, encriptación ni control de datos, por lo que usar información corporativa en ese entorno representa un riesgo enorme. “Además, muchos de esos modelos pueden generar respuestas imprecisas o incluso falsas (alucinaciones) lo que amplifica aún más el peligro de exponer información sensible de la compañía”, describe.

La compañía presentó Agentforce 360 Platform, una infraestructura que permite a las compañías crear su propio ecosistema de agentes inteligentes conversacionales de forma intuitiva e integrar agentes a distintas áreas del negocio y hacerlo con total control sobre su comportamiento, datos y tono.

A diferencia de la ola previa de bots -más rígidos y condicionados a la hora de las respuestas- la nueva raza de agentes es más espontánea y adaptativa. Este nuevo lanzamiento no solo incorpora datos estructurados (como ventas o inventarios) sino también información no estructurada (como correos, chats o documentos) de manera de elevar la capacidad contextual de los agentes, logrando respuestas más precisas, relevantes y alineadas con la interacción.

Este nuevo entorno productivo de “empresa agéntica” propone una nueva forma de operar: equipos humanos que colaboran con agentes de IA entrenados para optimizar tareas, acelerar decisiones y personalizar la experiencia con los clientes. Reddit, por ejemplo, logró reducir 84% los tiempos de resolución en soporte y aumentó 20% la satisfacción de los anunciantes gracias a la incorporación de esta plataforma de agentes mientras que Adecco automatizó más de la mitad de las conversaciones fuera del horario laboral. OpenTable por su parte, resolvió de forma autónoma el 70% de las consultas de comensales y restaurantes.

Primera generación de empresas agénticas

Más allá de la mejora en la productividad, el objetivo de integrar agentes no es solamente mejorar procesos y reducir costos, sino liberar el talento humano: “Implica darle nuevas herramientas para enfocarse exclusivamente en los momentos complejos que construyen valor y fidelidad”, comenta Garate.

Lejos de incorporarlos por ser una moda pasajera, la adopción de IA tiene sentido cuando “parte de un problema real, de un dolor concreto del negocio que necesita resolverse. En lugar de correr detrás de los problemas, ahora pueden anticiparse y diseñar mejores experiencias”, subraya Tenazinha.

Vale destacar que este tipo de soluciones no son patrimonio exclusivo de las grandes compañías, tampoco en Argentina: “Cualquier empresa puede aprovechar su potencial”, señala Tenazinha. La ejecutiva explica que hoy llevamos más IA en el celular de la que imaginamos, “aunque no seamos del todo conscientes”. “El consumidor suele ir un paso adelante de las propias empresas. Más que una opción, adoptar IA se volvió una necesidad para poder responder a las expectativas de esos clientes que ya la usan todos los días”, puntualiza.

En el marco de la keynote, Benioff enfatizó cómo los productos y servicios que integran inteligencia artificial en formatos conversacionales y de lenguaje natural “son los de más rápida adopción y crecimiento en la historia” lo que exige a las empresas “invertir y mirar lo que están haciendo las compañías que están a la vanguardia”.

En ese sentido, las marcas y negocios que lideran la innovación miran de cerca cómo los consumidores interactúan diariamente con la IA al mismo tiempo que se preguntan por dónde pueden aumentar niveles de proactividad, ahorrar tiempos y mejorar niveles de atención de sus distintos tipos de clientes.

“Los agentes tienen que actuar bajo el sello de experiencia definido para la marca”, destaca Demuru. Los aspectos clave a priorizar en el diseño de los bots tienen que generar valor y capacidad de acción en cada uno de los escalones de la experiencia: “Cumplir, atender y responder, solucionar lo que el cliente espera y también aquello que no esperaba de forma declarada, para luego sorprender y convertirse en memorable”, agrega.

Ese el caso de Pandora, por ejemplo, una de las más grandes marcas de joyería del mundo, que enfrentaba el desafío de trasladar la experiencia cálida y personalizada de sus tiendas físicas al comercio digital. Con cientos de especialistas manejando consultas a través de email, web y chat en línea, los tiempos de respuesta eran lentos y el volumen de solicitudes era abrumador. La marca necesitaba automatizar consultas rutinarias y ofrecer recomendaciones personalizadas. La implementación de Agentforce le permitió crear agentes virtuales para guiar a los clientes y responder preguntas frecuentes en tiempo real y dar recomendaciones de productos personalizadas, con lo que logró una resolución autónoma de casos del 60%, junto con otros indicadores que mejoraron notablemente la experiencia digital y aumentaron la eficiencia operativa.

En el caso de PepsiCo, la compañía enfrentaba el desafío global de garantizar la disponibilidad de productos en los puntos de venta, ofrecer soporte ágil y consistente a minoristas de todos los tamaños, generar leads de calidad y asegurar que ningún dato se pierda dentro de su extensa red de ventas. Con Agentforce logró ofrecer asistencia inmediata a minoristas de bajo volumen, tanto por chat como por teléfono, mediante agentes que colaboran en tiempo real con los equipos humanos a lo largo de más de 25.000 rutas que cubren más de un millón de tiendas en Latinoamérica.

Otro de los casos destacados durante Dreamforce fue el de Banco Macro. La institución buscaba evolucionar desde un esquema de campañas masivas hacia conversaciones inteligentes y personalizadas con cada individuo. “Para lograrlo, necesitábamos integrar datos, personalización e IA en un flujo operativo común que nos garantizara velocidad, consistencia y gobernanza”, comenta Nicolás Martins, Gerente de Inteligencia Comercial de Banco Macro a LA NACION.

En su caso, los agentes experimentales están diseñados para permitir decisiones más autónomas y personalizadas en tiempo real, integrándose dentro de la plataforma de Martech e Inteligencia Comercial. Como resultado, el banco automatizó procesos, redujo los tiempos de activación y aumentó la relevancia de cada contacto. “El impacto se mide con indicadores como la tasa de conversión, el engagement y la fatiga del cliente. Observamos mejoras de entre 10% y 50% según el producto, y una reducción del 55% en la sobreexposición de contactos. Esto refleja no solo mayor eficiencia operativa, sino también una mejor experiencia para nuestros clientes”, explica Martins.

Desde la industria coinciden que aún la estrategia comercial más perfectamente diseñada para un modelo agéntico necesita del trabajo en conjunto con las personas. “Si le falta el toque humano, pierde sentido”, reflexiona Tenazinha. En este sentido, el papel del “Agent Manager” está es ascenso: se trata de un rol que actúa como un coach, da dirección, interpreta y ajusta el desempeño de los agentes inteligentes. Desde Salesforce analizan: “Nuestra recomendación es que este proceso siempre tenga acompañamiento humano: hay que guiar, alinear y perfeccionar constantemente el modelo.”