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Joaquín Pardo, CEO de Vozitel, ha sido nuestro invitado en el nuevo episodio de Data is in the Air. Con él hemos hablado sobre cómo la Inteligencia Artificial generativa y los callbots están transformando la atención, mejorando la eficiencia y la experiencia del usuario en los Contact Centers.
Qué son los callbots y qué ventajas aportan
Los callbots, son agentes virtuales que buscan hacer procesos completos y complejos de negocio. Permiten automatizar tareas repetitivas de las empresas que no tienen o aportan valor añadido, como puede ser la gestión de cobros o de citaciones médicas.
La Inteligencia Artificial generativa ha hecho posible mejorar las conversaciones con los callbots y aumentar la eficiencia en Contac Centers
La IA generativa ha supuesto un gran cambio en el sector. Entre las ventajas que aporta a los callbots, destaca un uso lenguaje mucho más natural, con una conversación más fluida y un mejor entendimiento de las intenciones.
Joaquín nos explica el caso concreto de una empresa que, gracias a la implementación de IA generativa, lograron mejoraras significativas. Esta empresa gestionaba un Contact Center dedicado a recibir llamadas de emergencia desde ascensores. El problema era que muchas de estas llamadas eran falsos positivos: alguien presionaba el botón, pero no respondía. Esto obligaba a los operadores a dedicar unos 45 segundos por llamada —miles al día— simplemente para verificar si había una situación real, lo que generaba una gran pérdida de tiempo y recursos.
La incorporación de Inteligencia artificial permitió automatizar este filtrado inicial. Un sistema basado en IA podía distinguir entre ruido blanco y señales reales de emergencia, como palabras clave (“auxilio”, “socorro”, etc.). Con IA tradicional, era necesario entrenar el modelo con esas palabras. Sin embargo, con IA generativa, el sistema comprende el contexto sin entrenamiento específico, identificando cuándo escalar la llamada a un agente humano o cuándo responder de forma adecuada. El resultado fue una mejora sustancial en eficiencia y tiempo de respuesta.
Inteligencia Artificial vs personas: ¿quién gestiona mejor cada situación en los Contact Centers?
El invitado destaca que, en determinadas situaciones, los usuarios prefieren interactuar con un asistente automatizado. Esto ocurre, por ejemplo, cuando deben esperar o cuando una persona no puede resolver el problema de inmediato, como sucede con la gestión de citas médicas. En el caso de un gran grupo hospitalario español, el uso de Contact Centers tradicionales implicaba tiempos de espera de entre 3 y 7 minutos. Con la incorporación de asistentes virtuales disponibles 24/7, los pacientes pueden obtener una cita al instante, lo que ha elevado notablemente su nivel de satisfacción.
No obstante, el uso de IA tiene limitaciones. En contextos que requieren negociación o un alto grado de empatía —como la gestión de deudas—, su eficacia disminuye. Funciona adecuadamente en casos de deudas tempranas y de bajo importe, pero pierde efectividad cuando se trata de situaciones más complejas, como deudas prolongadas o negociaciones hipotecarias.
Aplicación del análisis de sentimiento en los callbots
Incorporar análisis de sentimiento en las interacciones con clientes permite mejorar significativamente la experiencia, especialmente en contextos sensibles como la gestión de deudas. Aunque aún es una tecnología en desarrollo, ya se ha empezado a utilizar para identificar emociones básicas —como el enfado recurrente en llamadas de cobro— y para restringir el uso de ciertas palabras clave en ventas, como “gratis” o términos discriminatorios. Esta información puede servir en tiempo real para apoyar al agente físico, ayudándole a ajustar su enfoque en función del estado emocional del lead.
Los modelos predictivos en la gestión de recobros: clave para entender la propensión al pago de un deudor
La aplicación de modelos predictivos avanzados, con más de 130 variables, permite personalizar al máximo la interacción con los clientes. Por ejemplo, según el perfil de cada persona —edad, ubicación, hábitos o disponibilidad económica— el sistema puede determinar el mejor momento, canal y tono para contactar. Así, por ejemplo, se puede conocer que la mejor opción para comunicarse con una es a través de WhatsApp, por las tardes y solo durante los primeros días del mes, pues existe mayor probabilidad de que responda.
Estos mismos modelos también se aplican en el ámbito financiero, especialmente en la valoración de carteras de deuda. Al analizar previamente la capacidad de pago de millones de deudores, es posible estimar con mayor precisión un precio justo para la compra-venta de estas carteras, optimizando así la negociación entre entidades.
¿Cuándo aplicar Inteligencia Artificial?
Una estrategia efectiva para aplicar Inteligencia Artificial en una organización comienza por diferenciar las actividades core —es decir, las que generan valor directo, como el desarrollo— de las non-core, como el soporte técnico. Aunque el soporte es necesario, no impulsa directamente el crecimiento del negocio. Al aplicar IA sobre cada tipo de actividad, se pueden identificar los procesos que son completamente automatizables. Por ejemplo, si se analiza el histórico de incidencias y consultas acumuladas durante años, es posible entrenar un sistema de IA para resolver automáticamente gran parte de ese soporte, liberando al equipo para tareas de mayor valor añadido.
En las actividades principales, como el desarrollo de software, la IA también puede ser una aliada. Herramientas que revisan código, detectan errores o proponen mejoras no reemplazan al desarrollador, pero sí aumentan su eficiencia.
“Este enfoque permite a los equipos centrarse en tareas estratégicas y ser más competitivos.”
La Inteligencia Artificial potenciará nuestras capacidades
El clásico temor a que la Inteligencia Artificial sustituya a las personas sigue siendo tema de debate. Sin embargo, Joaquín nos recuerda voces como la del ajedrecista Garry Kasparov —el primero en perder ante una máquina, Deep Blue— defienden que no seremos reemplazados, sino potenciados. Esta visión optimista también se refleja en obras como Vida 3.0, que plantea un futuro en el que el ser humano evoluciona en simbiosis con la tecnología, dando paso a un modelo híbrido.
“Desde esta perspectiva, la IA no es una amenaza, sino una capa que se sitúa entre el usuario y los datos, capaz de simplificar tareas y aumentar la productividad.”
Herramientas como los CRM ya automatizan procesos, pero al incorporar IA, la eficiencia se multiplica. Para muchas empresas, lejos de ser un riesgo, esto representa una gran oportunidad de crecimiento.
“No se trata de un enfrentamiento entre humanos y máquinas, sino de que personas que saben aprovechar la IA frente a quienes aún no lo hacen.”
La formación en Inteligencia ArtificiaI: ya es una realidad en muchas empresas
Vozitel, empresa de la que Joaquín es CEO, ha comenzado a fomentar activamente el uso diario de la Inteligencia Artificial entre sus empleados, combinando formación práctica con la integración del uso de IA en sus KPIs de desempeño. El objetivo: que el conocimiento y aplicación de estas tecnologías se conviertan en un criterio clave tanto para evaluar el rendimiento como para contratar nuevo talento.
Transforma tu negocio con una estrategia de datos efectiva
En Berocam, creemos firmemente en el poder de los datos para impulsar la evolución de las organizaciones. Nuestro enfoque se centra en acompañar a las empresas en la adopción de la analítica avanzada y la Inteligencia Artificial, asegurando que cada solución se adapte a las necesidades específicas del negocio. La transformación digital es un proceso continuo, y contar con un partner estratégico puede marcar la diferencia.
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