En esta International Contact Center Week, analizamos cuatro problemas que siguen frenando a los contact centers. Desde la presupuestación basada en centros de costes hasta los menús rígidos de IVR, pasando por dónde la IA realmente cierra la brecha frente a dónde es solo ruido.
Una semana construida en torno a la idea correcta
Cada septiembre, miles de contact centers hacen una pausa para dar las gracias. La International Contact Center Week se celebra desde 2008 con un mensaje sencillo: los contact centers son una cuestión de personas.
Esa premisa es acertada, pero solo se sostiene si el día a día la respalda. Cuando los agentes vuelven a lidiar con cinco sistemas desconectados, a repetir las mismas respuestas durante toda la jornada y a ahogarse en el backlog, el reconocimiento pierde su sentido.
En este artículo analizamos cuatro problemas específicos que siguen frenando a los contact centers, desde la presupuestación como centro de costes hasta los rígidos menús de IVR, y mostramos dónde la IA puede marcar la diferencia frente a dónde es solo ruido.
Problema n.º 1: Se sigue tratando como un centro de costes, no como una inversión
La mayoría de las organizaciones siguen presupuestando y debatiendo sobre el contact center de la misma manera: coste por contacto, average handle time, plantilla... métricas que solo se buscan minimizar.
Cada mejora debe justificarse como una reducción de costes, porque es el único lenguaje que se le permite hablar a esta área. La inversión se trata como un gasto, por lo que es lo primero que se recorta cuando los presupuestos se ajustan y lo último que se moderniza cuando hay margen.
Qué hacen de forma diferente los contact centers que van a la cabeza: han cambiado la conversación interna. El contact center es el lugar donde se deciden la retención, el upselling y la confianza en la marca, interacción a interacción. Se presupuesta como la función de protección de ingresos que realmente es, no como la partida de gastos generales en la que ha estado clasificada durante décadas.
Problema n.º 2: El primer paso sigue siendo un muro
Imagine a un cliente que acaba de ver un cargo que no reconoce. Ya siente cierta inquietud y solo busca una cosa: hablar con alguien que se lo aclare. En lugar de eso, se encuentra con el típico: «Pulse 1 para facturación, pulse 2 para soporte».
No tiene del todo claro cuál de las dos opciones cubre un «cargo desconocido», así que prueba suerte. Departamento equivocado, cola equivocada, vuelta a empezar y el problema sigue sin resolverse.
Ocurre en el canal de voz, cuando un menú obliga al usuario a adivinar entre «facturación» y «soporte» para un problema que no encaja en ninguno de los dos.
Ocurre exactamente lo mismo en el chat, cuando un bot basado en scripts solo entiende un puñado de opciones predefinidas y ninguna se ajusta al caso.
Ocurre en la web, cuando un formulario de soporte obliga a seleccionar una opción de un desplegable que no coincide con la incidencia real.
El mismo fallo, en tres canales distintos: el cliente acaba asumiendo el trabajo de clasificación que debería haber hecho el sistema, antes incluso de que alguien examine su situación.
Por qué es importante: suele ser la primera impresión de toda la interacción. Para alguien que ya tiene un problema, un menú rígido es añadir fricción sobre la frustración.
Problema n.º 3: La estrategia «Digital-First» deja atrás a algunos clientes
Los contact centers están orientando gran parte de la experiencia hacia el autoservicio, el chat y el desvío mediante IA. El supuesto implícito en la mayoría de estos despliegues es que todo el mundo se siente igual de cómodo escribiendo a un chatbot que hablando con una persona.
Una parte significativa de los clientes —a menudo, aunque no exclusivamente, los de mayor edad— encuentra el proceso «modernizado» más complejo que el procedimiento al que sustituyó. Acaban más frustrados por la solución que por el problema inicial. Una evolución que empeora discretamente las cosas para un segmento de su base de clientes no es más que automatización con puntos ciegos.
El caso de negocio: cada cliente que se ve expulsado de un flujo por el que no puede navegar está a una mala experiencia de llamar a un competidor o de explicar en las redes sociales de su banco, aseguradora o proveedor los motivos por los que se ha cambiado. Invertir en una alternativa humana bien respaldada significa proteger los ingresos que un despliegue puramente digital pone en riesgo en silencio.
Problema n.º 4: Los canales no se comunican entre sí
Un cliente inicia el contacto por chat, se le redirige al correo electrónico y acaba llamando por teléfono al no obtener solución por las vías anteriores. En cada paso, tiene que volver a explicar el problema desde cero porque los sistemas nunca se diseñaron para compartir el contexto.
Para el cliente, esto se percibe como falta de escucha. Para el agente que atiende la llamada, supone empezar a ciegas ante un problema que ya acumula tres puntos de contacto: sin historial, sin contexto, solo un cliente frustrado que se repite por tercera vez.
Se trata de un problema soluble y la tecnología para unificar el contexto entre canales existe desde hace años. Lo que suele faltar es la determinación de tratar los canales como una única conversación en lugar de como departamentos independientes.
Lo que está en juego: cada punto de contacto en el que un cliente debe repetirse supone más tiempo de gestión, una probabilidad añadida de que el agente dé una respuesta errónea por no tener la imagen completa y un motivo más para que la resolución requiera tres contactos en lugar de uno. Unificar el contexto entre canales no es un proyecto de integración prescindible: es la diferencia entre asumir el coste de tres contactos para resolver una incidencia o pagar solo por uno.
Qué hacen de forma diferente los contact centers evolucionados
Lo que diferencia a un contact center evolucionado de los demás se reduce a dos factores: dónde se sitúa la automatización y qué margen de actuación da a las personas. El tamaño del equipo, el presupuesto para herramientas o la cantidad de IA integrada en el stack importan menos que la estrategia con la que se ha implementado dicha IA.
Los centros que han dado este paso suelen compartir tres rasgos característicos.
1. Sustituir el triaje rígido
La IA conversacional moderna, construida sobre modelos generativos y no sobre árboles de decisión fijos, funciona de manera uniforme en voz, chat, correo electrónico, WhatsApp y mensajería social. Es capaz de:
Entender qué necesita el cliente a partir de su forma natural de expresarse.
Resolver peticiones sencillas de forma directa (consulta de saldo, estado de un envío, modificación de suscripción).
Enrutar el resto de casos aportando contexto real, en lugar de una simple opción de menú.
El objetivo es hacer que el acceso a la atención humana sea más sencillo y rápido, no esconder el número de teléfono, la ventana de chat o el buzón de soporte: el cliente que realmente necesita hablar con una persona llega antes hasta ella y es atendido sabiendo el sistema de antemano el motivo de su consulta.
Esto resulta fundamental para los clientes que las iniciativas «digital-first» suelen dejar de lado. Un centro evolucionado mantiene la vía humana tan ágil y dotada de recursos como la automatizada, con independencia del canal de entrada que se utilice, en lugar de tratarla como la opción a evitar a toda costa.
2. Agentes que colaboran con la IA
Tradicionalmente, el agente actúa como enlace entre sistemas inconexos: CRM, base de conocimiento, herramientas de ticketing, plataformas de facturación... a lo que se suma la lista de comprobaciones normativas que debe tener presente. El «average handle time» acaba midiendo la rapidez con la que una persona puede hacer el trabajo de cinco softwares distintos.
Los copilotos de Agent-Assist salvan esa distancia. En lugar de rebuscar en la base de conocimiento en plena interacción, el agente recibe en tiempo real la respuesta, el borrador del mensaje o la alerta de cumplimiento normativo. La atención se mantiene en el cliente, no en la operativa de las herramientas.
Hay equipos que definen esto como el modelo del «superagente»: el mismo profesional, con el mismo criterio, pero con una fricción sensiblemente menor. Es también una de las formas más tangibles de demostrar reconocimiento: un aprecio que se nota en la jornada laboral diaria y no en un mensaje de recursos humanos por Slack.
3. Automatización del backoffice para cerrar el ciclo
El indicador menos visible, y probablemente el más infravalorado, es lo que sucede después de que la conversación concluya.
Una parte muy importante de la frustración del agente proviene de las tareas posteriores al contacto, no de la interacción en sí:
Actualizar tres sistemas de forma manual.
Volver a introducir datos que el cliente ya ha facilitado.
Derivar un caso a otro departamento perdiendo su trazabilidad.
La automatización de casos y del backoffice se conecta directamente con el CRM o el sistema de ticketing en uso, de modo que las actualizaciones, los escalados y los procesos multietapa se ejecutan sin necesidad de que una persona conecte los sistemas a mano. El agente aporta el criterio; el software se encarga de la operativa técnica.
Entre bastidores: Del modelo basado en scripts al modelo agentic
Los tres indicadores confluyen en una misma transformación de fondo: la automatización está pasando de un enfoque scripted a uno agentic.
Un bot basado en scripts sigue un árbol de decisión predeterminado.
Un sistema de IA agéntica comprende un objetivo, deduce los pasos necesarios para alcanzarlo y actúa a través de múltiples sistemas, permitiendo que una persona supervise, corrija y amplíe progresivamente el nivel de autonomía que se le delega.
Esta evolución gradual de lo «supervisado a lo autónomo» es la respuesta transparente a una preocupación latente en el sector: el temor a que la automatización sea un plan de sustitución paulatino del equipo humano que precisamente la Contact Center Week pretende poner en valor.
En un centro evolucionado, la autonomía se consolida paso a paso en aquellas tareas repetitivas que nadie deseaba realizar manualmente, mientras que el trabajo con un alto componente de criterio y relación humana permanece donde debe estar: en manos de las personas. El canal tampoco supone una barrera; sus clientes no perciben su organigrama interno, solo evalúan si su problema se ha solucionado.
Siete retos habituales y cómo ayuda realmente la IA
Hablar de «la IA en el contact center» en términos abstractos no aporta valor. A continuación, se detallan los retos más comunes y las soluciones específicas para abordarlos.
1. Picos de volumen que desbordan la planificación
Una caída de servicio, un error de facturación o un pico estacional: el volumen de contactos en voz, chat y correo puede duplicarse de la noche a la mañana. Ninguna previsión de personal diseñada con meses de antelación puede absorberlo sin fricciones.
→ Conversational AI asume directamente el incremento de demanda, gestionando la avalancha de consultas casi idénticas («¿se trata de una incidencia conocida?», «¿cuándo estará solucionado?») sin generar colas en ningún canal, lo que permite al equipo humano centrarse en aquellas cuentas que exigen criterio profesional.
2. El triaje rígido sigue siendo la puerta de entrada
Un menú de IVR cerrado, un chatbot con respuestas fijas o un formulario de tickets genérico obligan al cliente a realizar la clasificación del sistema, con malos resultados.
→ Conversational AI sustituye los menús y flujos predefinidos por una solución capaz de interpretar la solicitud en lenguaje natural al primer intento, en cualquier canal, transfiriendo el caso con todo su contexto histórico.
3. Los clientes se ven obligados a repetirse en los distintos canales
Una interacción que empieza por chat y pasa a una llamada telefónica vuelve al punto de partida, ya que las herramientas de cada canal no comparten información.
→ Los AI-Workflows unificados trasladan el historial de la conversación a través de los canales, de forma que el agente o sistema que retome el caso conozca los antecedentes de inmediato.
4. Los nuevos agentes tardan meses en ser plenamente operativos
Las bases de conocimiento son extensas y las normativas cambian de forma constante. La incorporación de un profesional suele oscilar entre la lentitud con precisión o la rapidez con errores, sin un término medio eficiente si no se cuenta con apoyo.
→ Agent-assist proporciona la respuesta o el protocolo normativo adecuado en tiempo real, acelerando los procesos de formación al evitar que el agente dependa únicamente de su memoria desde el primer día.
5. La carga administrativa posterior al contacto que no se ve
Actualizar tres herramientas distintas, volver a teclear datos o reasignar manualmente un caso constituyen una causa invisible, pero crítica, de agotamiento laboral.
→ AI Workflows se conecta con su CRM o sistema de ticketing actual para que el seguimiento se complete de forma automática una vez que el agente ha tomado la decisión correspondiente.
6. Variabilidad en la calidad y el cumplimiento en equipos amplios
Dos agentes pueden resolver una misma solicitud de formas totalmente distintas, lo que supone un riesgo evidente en sectores regulados y no solo un inconveniente operativo.
→ La capa de asistencia contextual indica las directrices normativas aplicables a esa interacción concreta, elevando el estándar de rendimiento de todo el equipo más allá de las acciones formativas periódicas.
7. El enfoque «digital-first» desatiende a ciertos perfiles de clientes
Los modelos de autoservicio y desvío a chat dan por hecho una destreza digital que una parte significativa de los usuarios, en especial los más sénior, no siempre tiene.
→ La respuesta es una automatización que identifique con rapidez cuándo un usuario precisa atención personalizada y lo derive facilitando los datos recabados, protegiendo el acceso a los agentes para los clientes que más lo necesitan.
El factor común: la IA de alto impacto elimina puntos concretos de fricción entre el cliente y el profesional que va a atenderle, en lugar de prescindir de la persona.
Qué implica esto de cara a la Contact Center Week
Un criterio práctico para valorar las iniciativas del 10 al 17 de septiembre: ¿supondrán un cambio tangible el lunes 21 de septiembre?
Algunas medidas concretas que merece la pena contemplar:
Comparta las cifras de desvío con la operativa, no solo con la dirección. Si la IA conversacional resolvió un volumen relevante de consultas estándar el mes pasado, el equipo debe saber que se ha evitado la entrada de contactos repetitivos, en lugar de ver ese dato relegado a un informe ejecutivo trimestral.
Consulte a los agentes qué aspectos no resuelven bien las herramientas de asistencia. Las plataformas de Agent-Assist evolucionan con mayor rapidez si la principal fuente de feedback son los propios profesionales que las emplean en su operativa diaria.
Visibilice la carga de trabajo posterior al contacto. Con frecuencia, la dirección no dimensiona el desgaste cognitivo asociado al tiempo de cierre o «wrap-up». Ponerlo de manifiesto y mostrar qué procesos se están automatizando refleja un respeto profesional que va más allá de cualquier incentivo superficial.
Plantee la perspectiva de futuro, no solo el punto de partida actual. El equipo confía más en la IA si comprende que su finalidad es reforzar sus capacidades. Conviene comunicar con claridad qué procesos se automatizan, los motivos de ello y qué áreas seguirán dependiendo exclusivamente de la intervención humana.
Tras dieciocho ediciones, la International Contact Center Week mantiene su principio esencial: esta industria progresa gracias a sus profesionales, y su labor merece ser puesta en valor.
Los centros que mejor aprovechen la iniciativa de este año no serán los que desplieguen la campaña más llamativa. Serán aquellos con una respuesta real cuando un agente pregunte: «¿en qué ha mejorado mi día a día este año?»; una menor entrada de incidencias repetitivas, menos tiempo perdido saltando entre plataformas, la eliminación de tareas administrativas improductivas tras cada llamada y una mayor dedicación a aquellas fases del servicio donde la intervención humana es insustituible.
En esto consiste un contact center evolucionado: una organización que utiliza la IA para despejar cualquier obstáculo entre su personal y las funciones para las que fue contratado. Y este año, es también una entidad con resultados contrastados que compartir mientras el resto del sector reflexiona sobre su evolución.
En Automaise, colaboramos con contact centers corporativos de toda Europa para transformar esa realidad. Desde soluciones de Conversational AI para absorber picos de llamadas hasta herramientas de Agent-Assist para reducir la curva de aprendizaje, pasando por AI Workflows que unifican todos sus canales en una única conversación, ayudamos a sus equipos operativos a dar el salto hacia su modelo óptimo de gestión.
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