IA en las empresas: por qué la promesa de retorno de inversión no llega y cómo evitarlo Infobae
Cada vez más empresas en Colombia anuncian proyectos que incorporan inteligencia artificial para mejorar la atención al cliente y ganar eficiencia. Pero una parte del mercado se está encontrando con un resultado incómodo: la promesa de retorno no llega.
Para Antonio Díaz, director general de Evoluciona en Intelcia para mercados hispanohablantes, el problema no está en la tecnología, sino en el enfoque con el que muchas compañías están intentando incorporarla desde el inicio.
El ejecutivo plantea a Infobae Tecno que el error más frecuente es comenzar por “instalar” inteligencia artificial sin haber resuelto lo que debería ser la capa previa: entender la operación y ordenar la información que la sostiene.
En la práctica, muchas organizaciones implementan un agente de IA a responder consultas cuando todavía no tienen una fuente de conocimiento clara, estructurada y alineada con la realidad de sus procesos.
En ese punto aparece una de las señales operativas más visibles del fracaso: sube la repetición de contactos. El cliente pregunta, la IA responde de forma incompleta o incorrecta, y el usuario vuelve a insistir por otro canal o con otro mensaje.
A la vez, se multiplican las derivaciones a agentes humanos, lo que reduce la capacidad de la operación, congestiona la cola de atención y encarece el servicio.
Cuál es el error de las empresas al implementar IA
Para Díaz, el retorno de inversión en IA no depende únicamente de la sofisticación del modelo, sino de la preparación previa de la empresa.
Cuando no existe una base de conocimiento clara, el agente no logra resolver consultas con consistencia, falla ante variaciones mínimas en la forma de preguntar y termina escalando casos que podrían haberse resuelto desde el primer contacto.
En la entrevista, Díaz sostiene que cerca del 70% del éxito de un agente de IA depende de la calidad del entrenamiento y del conocimiento operativo que recibe desde el primer día.
Esa afirmación desplaza el eje del debate: el verdadero desafío no es solo incorporar tecnología, sino enseñarle a operar dentro de la realidad del negocio.
No basta con cargar manuales o documentos. El sistema debe aprender cómo se resuelven los casos en escenarios reales: cuáles son las excepciones, qué decisiones funcionan, qué información se consulta y cómo se comporta el cliente cuando algo se sale del guion.
Si ese aprendizaje no ocurre, la IA responde con generalidades o con información incompleta, y la experiencia del usuario se deteriora.
En atención al cliente, esas fallas se vuelven visibles de inmediato: respuestas que no resuelven, contradicciones entre canales, escalamiento innecesario y mayor volumen de reclamos.
Rol mal definido: automatizar sin diseñar la complementariedad
Otro error recurrente, según Díaz, es no definir con precisión el rol de la IA dentro del modelo de servicio. La IA puede ejecutar tareas, procesar información y responder con rapidez, pero necesita objetivos definidos e instrucciones claras para aportar valor.
El punto, plantea, no es reemplazar la intervención humana, sino asignar tareas con lógica operativa: la IA aporta velocidad y eficiencia en procesos estructurados o de alto volumen, mientras que las personas siguen siendo determinantes en situaciones que requieren empatía, criterio, negociación o resolución de casos complejos.
Cuando esa complementariedad no se diseña, la operación se vuelve menos eficiente, no más.
Las respuestas incorrectas afectan la reputación de las empresas
El impacto de una implementación fallida no es solo de productividad. Díaz advierte sobre riesgos reputacionales y económicos, especialmente cuando el agente no está entrenado con datos adecuados o no tiene supervisión constante.
Un sistema mal preparado puede dar respuestas inapropiadas o sesgadas, o comunicar información incorrecta que afecta decisiones del cliente.
A ese riesgo se suma el fenómeno de contenido inventado, conocido como “alucinaciones”. Ocurre cuando la IA mezcla información real con datos inexistentes y produce respuestas plausibles pero falsas.
En atención al cliente, ese tipo de errores puede derivar en reclamos, pérdida de confianza y exposición pública.
Cómo implementar la IA de manera efectiva
Para Díaz, la ruta de implementación debería empezar en la operación: identificar qué consultas llegan, cómo se resuelven y qué procesos intervienen.
El siguiente paso es estructurar esa información con conversaciones reales, identificación de patrones, limpieza de datos y organización de un conocimiento alineado con lo que ocurre en el día a día.
