La mayoría de las herramientas de IA que se compran hoy en CX terminan a medio uso. La razón está del lado del equipo que las tiene que operar, que no fue preparado para eso. Y ese trabajo de preparación es el que decide si la inversión rinde o queda guardada.
En las reuniones con clientes de la región cada vez aparece más una frase, dicha medio en broma medio en serio, "es como comprar un Ferrari sin saber manejarlo". La frase resume bien lo que está pasando con muchas compras de IA en CX, la tecnología llega, el equipo la mira con cautela, la operación sigue funcionando como antes, y a los pocos meses la herramienta está encendida pero no está moviendo el número que se esperaba que moviera.
¿Qué le pasa al asesor el día que se anuncia la compra?
Muy pocas veces le entusiasma. Y no es por miedo a la tecnología, es porque desde su lado el anuncio viene sin respuesta a la única pregunta que le importa, qué hago yo distinto a partir del lunes. Si esa respuesta no está clara, el asesor asume que la herramienta viene a complicarle el día, no a hacerle el trabajo más fácil, y esa lectura inicial es muy difícil de dar vuelta después.
Puertas adentro de la empresa, muchas veces esa respuesta tampoco está del todo clara. Se compró la solución porque el mercado dice que hay que tenerla, porque el competidor la anunció, o porque el directorio pidió una respuesta sobre la estrategia de IA para el año. Ninguna de esas razones baja bien al equipo que va a operarla todos los días, y ahí empieza el problema.
¿Qué pasa en los primeros 30 días de operación?
Las primeras semanas después del go-live son donde se define casi todo. El asesor recibe una capacitación, generalmente breve, y arranca a usar la herramienta en casos reales. Ahí aparecen los primeros errores, respuestas raras, casos que la IA no cubre bien, sugerencias que no calzan con lo que el cliente está pidiendo.
Ese momento se abre en dos. Si el asesor tiene a alguien del proyecto disponible para consultar en el momento, aprende a usar mejor la herramienta y le encuentra la vuelta. Si no lo tiene, aprende otra cosa, aprende a esquivarla, a hacer el trabajo por afuera y a marcar la casilla de "usé la IA" cuando el reporte se lo pide.
En los diagnósticos que hacemos con clientes de la región vemos esa misma escena repetida, y casi siempre coincide con si hubo acompañamiento operativo del proveedor las primeras cuatro semanas o no. Cuando no lo hubo, a los seis meses la herramienta está encendida y el equipo trabaja como antes.
Cuando el acompañamiento es la parte visible del trabajo
Con Clínica Alemana el foco durante la puesta en marcha estuvo tanto en el despliegue de la tecnología como en el trabajo con el equipo que la iba a operar.
Karina Rodríguez, Coordinadora del Contact Center de la clínica, resumió el resultado con sus palabras:
"eContact ha sido un respaldo fundamental para nuestro equipo, no solo en la resolución de tickets y en las capacitaciones impartidas, sino también en las labores del día a día. Destaco especialmente su profesionalismo, disposición y capacidad de respuesta oportuna, cualidades que han contribuido significativamente a facilitar nuestro trabajo y mejorar nuestros procesos."
Karina Rodríguez · Coordinadora del Contact Center · Clínica Alemana
Lo interesante de esa frase, más allá del reconocimiento, es lo que describe como trabajo real, capacitaciones, respuesta oportuna, acompañamiento en el día a día. Nada de eso aparece en la factura de una licencia, y sin embargo es lo que hace que un proyecto rinda o quede a medio uso.
Cómo se ve un equipo que sí adoptó bien
Un equipo que adoptó bien la IA se reconoce rápido. Los asesores hablan de la herramienta como parte de su trabajo, no como algo separado. Cuando encuentran un error avisan y esperan que se corrija, en lugar de dejarlo pasar. Los números del negocio se movieron después del go-live, no solo el uso de la herramienta, y esa diferencia es la que separa una compra de tecnología de una adopción real.
El equipo que no adoptó bien también se reconoce rápido, aunque en los reportes que llegan arriba parezca lo mismo. La herramienta figura como implementada, el uso reporta actividad, y sin embargo el número de negocio no cambió. Esa es la señal de que la tecnología nunca fue el problema. El problema fue el trabajo que no se hizo con el equipo antes y durante el despliegue.
Y ese trabajo, el que decide si la compra de IA se convierte en resultado o queda como línea en un balance, no lo hace el proveedor de licencias. Lo hace alguien que sabe que la parte más difícil de una implementación en CX empieza el día después del go-live.