IA Now: La IA ya genera resultados fidelización de clientes y modernización de contact centers

En el panel “Del hype a la realidad”, que cerró el evento IA NOW: Plan de Acción para la Transformación organizado por Simalco, expertos de BBVA México y Telefónica Tech coincidieron en que la inteligencia artificial solo generará valor cuando se construya sobre una base sólida de datos confiables, gobernanza ética y un enfoque claro en casos de negocio medibles.

La moderación estuvo a cargo de Daniela de la Torre, Large Enterprise Account Executive LATAM en Udemy Business, quien subrayó la magnitud del reto: “US$644 mil millones es la inversión estimada en IA para 2025, pero apenas 1% de las organizaciones está preparada para implementarla con éxito”.

Cultura data-driven y datos como producto

Daniel Jones, Head of Advanced Analytics in Retail Banking de BBVA México, sostuvo que el punto de partida está en la cultura organizacional. “En BBVA trabajamos en una cultura data-driven: todas las decisiones, desde las estratégicas hasta las del día a día, se toman basadas en datos, modelos y análisis”, afirmó.

El directivo explicó que en el banco se exige a los datos el mismo estándar de calidad que a cualquier producto financiero. “Exigimos que cada dato sea confiable, gobernado, trazable y con un responsable definido. Si los datos no tienen la calidad suficiente, en el mejor de los casos los modelos serán subóptimos; en el peor, nos llevarán a decisiones erradas”, señaló.

Casos concretos: Blue y la transformación del contact center

Jones presentó avances tangibles en la aplicación de inteligencia artificial. El primero es Blue, un agente conversacional en fase beta que ya utilizan 300 mil clientes y que busca escalar a los 25 millones de usuarios digitales de la institución. “Blue responde preguntas sobre productos y servicios, consulta posiciones y saldos y guía al usuario dentro de la aplicación. Más adelante incorporará voz y asesoría financiera personalizada”, explicó.

El segundo ejemplo es la transformación del contact center. “Eliminamos la IVR tradicional. Hoy una IA entiende en lenguaje natural y deriva al especialista adecuado. Con esto logramos reducir en 65% el tiempo de navegación y alcanzar un 87% de entendimiento, que sigue en aumento”, destacó.

Telefónica Tech: gobernanza, ética y tropicalización

Por su parte, Rafael González, Country Manager de Telefónica Tech México, coincidió en que la calidad del dato es la base de cualquier proyecto exitoso. “Para nosotros lo más importante es la calidad del dato. Sin un buen dato, todo lo demás se trastoca”, aseguró.

Subrayó que la gobernanza y la ética son indispensables, incluso en ausencia de regulación local. “Estamos obligados a un uso responsable de los datos porque así lo demandan los mercados y nuestros accionistas”, dijo. También advirtió sobre la necesidad de contextualizar los algoritmos: “La inteligencia artificial no estima por sí sola la idiosincrasia del mexicano. Requiere trabajo y aprendizaje local; no basta con un modelo genérico”.

El ejecutivo señaló que la IA ya genera resultados en sectores como la fidelización de clientes, la modernización de contact centers, la eficiencia energética y la gestión del agua, además de la capacitación empresarial. “Cada vez más compañías piden academias de IA para sus equipos, desde el CEO hasta los niveles operativos, porque esta herramienta no sustituye personas: requiere que aprendamos a gestionarla”, afirmó.

Aprendizajes y retos

Ambos panelistas coincidieron en que la transición de piloto a producción es la etapa más compleja. Jones reconoció que “enamorarse de un prototipo es fácil, pero integrarlo en un ecosistema real y cambiante es lo difícil”, mientras que González advirtió sobre la presión que enfrentan las empresas para demostrar retornos inmediatos. “Me ha tocado explicar ante boards predicciones de ventas nefastas. Convencer a un CFO con promesas intangibles es muy complicado: lo que cuenta es cuánto inviertes, cuánto retornas y en qué plazo”, dijo.

Mirada hacia adelante

Para BBVA México, el futuro de la IA está en alinearla con un propósito claro de negocio. “La inteligencia artificial no es un fin en sí mismo, es un medio. Todo lo que hacemos debe apuntar a mejorar la vida financiera de los clientes, construir confianza y empoderar a los empleados con herramientas que automaticen tareas de bajo valor”, subrayó Jones.

En tanto, González recalcó que la clave será la formación y la gobernanza: “La IA llegó para quedarse. Necesitamos upskilling y reskilling a todos los niveles, modelos de gobernanza sólidos y casos de uso prácticos. La eficiencia será decisiva en mercados cada vez más competitivos”.

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