La presión para automatizar la CX nunca ha sido tan grande.
Las salas de juntas quieren control de costos. Los clientes esperan una resolución instantánea. Los agentes de IA son cada vez más capaces cada trimestre.
Pero en nuestro reciente seminario web, Lo que las organizaciones de CX deben hacer bien en 2026: crear una fuerza laboral humana e IA, el experto en IA Pascal Bornet cuestionó una suposición central que impulsa muchos programas de IA en la actualidad:
La automatización por sí sola no es una estrategia.
Sí, la IA puede reducir los costes.
Sí, es probable que entre el 60 % y el 70 % del volumen de CX se pueda automatizar.
Pero la verdadera ventaja competitiva no vendrá de cuánto se automatice. Esto dependerá de qué tan bien diseñes a los humanos y la IA para que trabajen juntos.
Aquí están las cinco conclusiones más prácticas de la conversación.
1. Deje de preguntar "¿Qué podemos automatizar?"
Empieza a preguntar:
“¿Dónde crea más valor el equilibrio adecuado entre los seres humanos y la IA?”
Pascal describió tres categorías distintas de trabajo en CX:
- Automatizado (dirigido por IA, supervisado por humanos)
Trabajo de gran volumen, basado en reglas y de baja complejidad, como restablecimiento de contraseñas, estado de pedidos y programación de citas. - Aumentado (dirigido por humanos, asistido por IA)
Trabajo complejo pero estructurado, como escalamientos, manejo de quejas y ofertas de retención personalizadas. La IA proporciona contexto, sentimiento y las siguientes mejores acciones. El humano decide y ejecuta. - Respaldado (dirigido por humanos, mejorado con IA)
Interacciones de alto valor que definen la marca, como quejas sensibles, momentos que salvan relaciones y mejoras estratégicas de CX. La IA elimina la carga administrativa y los humanos crean el valor.
El error que cometen la mayoría de las organizaciones es tratar todo como candidato a la automatización.
El 60-70 % del volumen que se puede automatizar impulsa la eficiencia. Pero, como señaló el vicepresidente de marketing de productos de Cresta, Devon Mychal, el 30 % restante suele generar el 70 % de la fidelidad y los ingresos, y ahí es donde reside el margen.
2. Algunas conversaciones no deberían tener lugar en absoluto
Una de las ideas más interesantes de la sesión fue el consejo de, antes de decidir si automatizar una conversación, preguntar:
¿Por qué se produce esta conversación en primer lugar?
¿Los clientes llaman porque la facturación es confusa? ¿El seguimiento del pedido está roto? ¿Las políticas son inconsistentes?
La IA ampliará todo lo que le proporciones, incluidos los procesos rotos. Solucione las causas fundamentales y reducirá el volumen de forma permanente. La automatización sin mejora de procesos sólo acelera el caos.
Aquí es donde la inteligencia de conversación se vuelve fundamental: sacar a la luz los patrones, los puntos de fricción y los impulsores de fallas repetidas ocultos en miles de interacciones para que puedas solucionar lo que está causando el contacto en primer lugar, no solo resolverlo más rápido.
3. El futuro agente CX no es "más rápido". Son diferentes.
Si la IA absorbe el volumen de la rutina, ¿qué pasará con los agentes humanos?
No desaparecen. Se especializan. Pascal nos explicó tres competencias básicas que todo profesional de CX debe desarrollar para seguir el ritmo de la innovación en IA en los próximos años:
1. Listo para el cambio
La pila tecnológica evolucionará cada 6 a 12 meses. Los flujos de trabajo cambiarán y las capacidades de IA se expandirán. La adaptabilidad no es opcional: se convierte en una habilidad profesional fundamental.
2. Listo para IA
Los agentes deben:
- Interpretar los resultados de la IA de manera crítica
- Preguntar de manera efectiva
- Anular cuando sea necesario
Confiar ciegamente en la IA es tan peligroso como rechazarla.
3. Preparado para humanos (el más importante)
Estos son los "húmicos": capacidades exclusivamente humanas que la IA no puede replicar:
- Creatividad: encontrar soluciones que no están en el manual
- Pensamiento crítico: saber cuándo la sugerencia de la IA es técnicamente correcta pero contextualmente incorrecta
- Conexión humana: empatía en momentos de alto riesgo
Estas no son habilidades interpersonales; impactan directamente en la retención, los ingresos y el valor de la marca. Si la IA maneja el trabajo rutinario y los humanos nunca practican estas habilidades críticas, se atrofian. El diseño de la fuerza laboral híbrida debe protegerlos y hacerlos crecer deliberadamente.
Pero las competencias por sí solas no son suficientes. Deben surgir nuevos roles para hacer operativo un modelo híbrido.
Pascal describió el surgimiento del AI Orchestrator, una función responsable de asignar el trabajo entre los humanos y la IA, monitorear el rendimiento del sistema y gestionar la calidad de la transferencia.
También anticipamos la evolución de esta función, formalizada en CCentro de operaciones de agentes de resta , un centro de comando unificado para gestionar, optimizar y gobernar agentes humanos y de IA en un solo sistema. En una fuerza laboral híbrida, la orquestación entre humanos y la IA no es una responsabilidad secundaria. Es una función operativa central.
4. La gobernanza se vuelve más difícil y más importante
Se destacaron dos realidades clave de gobernanza:
Responsabilidad
Si un agente de IA daña la relación con un cliente, ¿a quién pertenece? La respuesta debe definirse antes de la implementación. Y la responsabilidad siempre debe recaer en un ser humano.
El control de calidad debe evolucionar
El muestreo aleatorio funcionó cuando los humanos manipularon 40 contactos por día. La IA maneja miles. Necesita control estadístico del proceso, no controles aleatorios.
5. Mida lo que crea la IA, no solo lo que elimina
Si solo mide métricas como la tasa de contención, el costo por contacto y el tiempo de gestión, solo estará realizando un seguimiento de la reducción.
La medición de la fuerza laboral híbrida debe ampliarse para incluir métricas como:
- Calidad de la resolución
- Confianza del cliente
- Confianza del agente
- Impacto en los ingresos a largo plazo
- Lealtad y valor de por vida
La IA que “resuelve” el 80% de los contactos pero daña la percepción de la marca en el 20% restante no es una historia de éxito.
Para profundizar en los marcos que compartió Pascal, incluidos los cuatro filtros prácticos para decidir hacia dónde debe conducir, ayudar o quedar completamente fuera la IA, puede ver la repetición completa del seminario web aquí..
Y si está listo para pasar de la teoría a la ejecución, vea cómo Cresta da vida a este modelo de fuerza laboral híbrida. El agente AI omnicanal de Cresta no solo automatiza las conversaciones; aumenta los agentes humanos en tiempo real, organiza transferencias fluidas y brinda a los líderes la visibilidad y el control necesarios para gestionar el desempeño humano y de la IA en un sistema unificado.
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