Tres elementos esenciales para operaciones de Agentic IA en tiempo real a gran escala

Bien implementada, la IA con agentes se convierte en un motor para la transformación empresarial sostenida, generando mayores ingresos, una mejor experiencia del cliente (CX) y una menor tasa de abandono. Un estudio de McKinsey reveló que las empresas que utilizan IA con agentes para ofrecer interacciones personalizadas y omnicanal con los clientes logran niveles de satisfacción del cliente entre un 15% y un 20% superiores y reducciones en los costos de servicio entre un 20% y un 30%.

Sin embargo, junto a este éxito, existe otra realidad, con estadísticas que reflejan lo que nuestro equipo en Konecta observa en el ámbito de la experiencia del cliente (CX).

Datos de Deloitte muestran que, si bien el 38% de las organizaciones están probando activamente la Agentic IA, solo el 11% cuenta con agentes que funcionan con éxito en producción. Según BCG, el 60 % de las empresas generan poco o ningún valor comercial significativo a partir de sus inversiones en IA. La Encuesta de Madurez de Confianza en la IA de McKinsey de 2026 reveló que solo alrededor del 30% de las organizaciones han alcanzado un nivel maduro de gobernanza de la Agentic IA, y las empresas que asignan propiedad y responsabilidad explícitas obtienen puntuaciones significativamente más altas en madurez que las que no lo hacen.

En resumen: si bien las demostraciones y los proyectos piloto de los proveedores se desarrollan con éxito, el proceso de implementación, ejecución y escalado de la Agentic IA suele ser mucho más lento, arriesgado o difícil de medir de lo esperado.

Lo cierto es que la implementación de un agente de IA en producción es solo el comienzo de un proceso que depende en gran medida de la rigurosidad con la que se gestione la Agentic IA después de su puesta en marcha. Este es el reto de las operaciones del "Día 2". ¿Puedes ver con precisión lo que hacen tus agentes (visibilidad/observabilidad)? ¿Comprendes exactamente por qué lo hacen (explicabilidad)? ¿Y puedes estar seguro de que es correcto y cumple con las normativas (confianza)?

Basándonos en la experiencia de Konecta, que gestiona millones de interacciones de experiencia del cliente impulsadas por IA en diversos sectores a diario, presentamos tres factores clave para el éxito en la gestión sólida de la Agentic IA desde el primer día. 

El coste de la computación y el almacenamiento de IA es un problema emergente. Actualmente, la imprevisibilidad de los costes de la nube puede ser una de las causas más rápidas de la pérdida de confianza de la dirección en un programa de IA. Un reciente estudio de Vanson Bourne (para Tangoe) reveló que los costes de la nube han aumentado un 30% de media debido a las tecnologías relacionadas con la IA, y el 72% de los líderes afirma que su gasto en la nube se está volviendo cada vez más inmanejable.

Lo cierto es que no todas las tareas requieren el modelo más caro disponible. Muchos de nuestros casos de uso muestran una diferencia de rendimiento de tan solo un 1% a un 5% entre un modelo más pequeño y económico y uno más nuevo y caro. Un aumento de costes superior al 200% para una mejora de calidad del 5% rara vez compensa. (Si bien existen excepciones reales en las que solo un modelo de vanguardia es suficiente, estas representan una minoría muy reducida).

Sin visibilidad conjunta de costes y calidad, las organizaciones corren el riesgo de gastar de más o de perder una oportunidad sencilla en la que un pequeño aumento de presupuesto mejoraría significativamente la calidad. Utilizar los dashboards FinOps integrados para realizar un seguimiento exacto del consumo de tokens en tiempo real y del coste computacional por modelo es fundamental, pero el verdadero valor reside en combinarlo con el seguimiento de la calidad de las respuestas. Este nivel de visibilidad permite dirigir dinámicamente las cargas de trabajo al modelo más rentable, evitando así sobrecostes presupuestarios.

Los problemas de "caja negra" de la IA persisten. La monitorización tradicional se diseñó para medir el estado de la plataforma de TI: latencia, velocidad, rendimiento, resiliencia, etc. En cambio, un agente puede parecer perfectamente saludable según estas métricas, pero proporcionar a los clientes respuestas completamente erróneas. Por lo tanto, la observabilidad de una plataforma agéntica debe operar en un nivel completamente diferente, utilizando datos que transformen la Agentic IA desde una caja negra a un sistema que pueda mejorarse en tiempo real.

Las organizaciones pueden estar preocupadas por los modelos de IA de código cerrado de los proveedores, que no son explicables. Estos pueden comportarse de forma impredecible o inapropiada, ya sea por las actualizaciones del modelo o por la naturaleza de los datos de entrenamiento. Externamente, el panorama de la gobernanza ha evolucionado con una serie de políticas y leyes que las organizaciones deben cumplir. Entre ellas se incluyen la creación del Órgano Consultivo de IA de la ONU, la firma de la Orden Ejecutiva sobre IA en EE. UU. y la Ley de IA de la UE.

Por eso, cada decisión de IA debe ser rastreable, registrada y totalmente auditable. Algunos aspectos que conviene monitorizar son:

• La eficacia de la respuesta rápida. Un pequeño cambio en la redacción puede generar un cambio significativo en el rendimiento, y una pregunta que funciona bien en un modelo puede tener un rendimiento deficiente en otro.
• Precisión y fundamento. ¿La respuesta se ajusta a la realidad? ¿Puede el agente indicar claramente en qué se basa?
• Alucinaciones. Un agente que produce respuestas sin sentido y con demasiada seguridad perderá rápidamente la confianza de los usuarios y puede generar graves problemas de calidad y reputación para la empresa.

Una investigación indica que, a pesar de la creciente familiaridad de los clientes con la IA en el servicio al cliente, una abrumadora mayoría (87%) considera esencial tener la opción de hablar con un agente humano cuando sea necesario.

La solución consiste en posicionar la IA como un verdadero copiloto para los equipos de atención al cliente. Las transacciones rutinarias pueden automatizarse por completo. Para las tareas más complejas, la IA puede encargarse del trabajo pesado, como sintetizar el contexto y redactar una respuesta, pero siempre debe ser un humano quien dé el visto bueno.

Considere el rol humano como un "ancla de confianza": establecer límites, gestionar excepciones y garantizar que la IA se comporte de forma fiable tanto para los clientes como para los reguladores. El valor de las personas reside en su criterio, empatía y capacidad para intervenir justo cuando la automatización alcanza sus límites.

Si se implementa correctamente, este tipo de ciclo de aprendizaje continuo puede aumentar los índices de automatización, al tiempo que redirige automáticamente los casos complejos o emocionalmente delicados a agentes humanos especializados.

La diferencia entre la fase piloto y la producción radica en la disciplina operativa. Las organizaciones que descuidan la fase del Día 2 seguirán repitiendo las fases piloto. Aquellas que integran la observabilidad, la gobernanza y la supervisión humana en una Agentic IA segura y lista para la empresa desde el primer día serán las que superen ese 11% que actualmente opera en producción y se mantengan en ella.

La verdadera visión de la Agentic IA es un sistema autooptimizado: un ciclo de retroalimentación donde cada interacción resuelta, escalada o refinada mejora la siguiente. Los datos completos sobre lo que funciona, reunidos en una vista integrada, son lo que convierte al agente eficaz de hoy en uno aún más inteligente mañana. Esto se refleja en la métrica más importante: clientes satisfechos, muchos de los cuales volverán una y otra vez.

¿Listo para profundizar? Descubre nuestra guía de 3 pasos para escalar la Agentic IA en la CX.