Las empresas están cambiando IA por llamadas tradicionales

ADN CallFasst

Entre 2024 y 2025, muchas empresas apostaron por automatizar por completo su servicio al cliente con la promesa de reducir costos y operar más rápido. Pero en la práctica, esa estrategia empezó a generar el efecto contrario: clientes frustrados y un aumento en la pérdida de usuarios, así lo indican reportes como el de Quadrics, donde uno de cada cinco consumidores que han usado atención al cliente con IA dijeron no obtener ningún beneficio de esa experiencia. Del lado de las empresas, está el caso de Klarna, empresa bancaria que se presentaba como centrada en IA, pero cuyo CEO tuvo que informar a Bloomberg que estaba recontratando personal humano luego de que su enfoque basado en IA resultado de “menor calidad”.

Esto es lo que, según fuentes como Knowmax definen como el impuesto de IA, es decir, el costo extra que las empresas tienen que pagar por el hartazgo que tiene el cliente al estar frente a una experiencia (CX) poco satisfactoria causada por una inteligencia artificial que lucha más por resolver sus problemas o necesidades.

Hoy, para muchos consumidores, interactuar con las áreas de soporte o atención al cliente se ha vuelto agotador. Bots que no entienden el contexto, respuestas circulares y procesos que nunca llegan a una solución terminan desgastando la relación con la marca, lo cual ya en el medio de la CX se conoce como desgaste por IA (AI fatigue). Y cuando un cliente siente que nadie realmente lo está escuchando, la confianza desaparece rápido.

El impacto ya se refleja en las métricas: las malas experiencias de CX han llevado a que cerca del 73% de los consumidores abandonen una marca de forma definitiva, de acuerdo con estadísticas de Zendesk.

¿Qué salió mal?

Los equipos de operaciones y experiencia del cliente en Norteamérica están viendo una tendencia clara: depender únicamente de automatización, lejos de ser la prometida solución en ahorro y rapidez, está afectando la satisfacción del cliente.

Como vimos con los ejemplos del inicio, muchas implementaciones de IA no están generando el retorno esperado porque existe una desconexión entre la experiencia automatizada y la atención humana. Esto hace que el cliente sienta que habla con dos empresas distintas: una fría y automática, y otra que aparece demasiado tarde.

Por eso, como lo hemos mencionado en nuestro blog desde el inicio del furor de las automatizaciones, el cambio no consiste en abandonar la tecnología, sino en usarla mejor.

Una solución que hemos sugerido en el blog de CallFasst es adoptar modelos híbridos donde la IA agiliza tareas repetitivas —como recopilar información, clasificar solicitudes o reducir tiempos de espera— mientras que los agentes humanos intervienen en los casos donde hace falta criterio, empatía y capacidad real de resolver problemas.

Sin embargo, esta vez añadimos un factor clave: la diferencia está en el diseño del proceso: cuando el bot no puede ayudar, la transición hacia una persona debe ser rápida y natural. En otras palabras: la tecnología acelera la operación, mientras que las personas construyen la experiencia.

Factor humano cuando de verdad importa

Es en los momentos de mayor frustración (cuando el cliente ya perdió paciencia y necesita una solución real) donde el componente humano hace la diferencia. Tenemos claro que nuestros agentes no son reemplazables por la automatización sino que se complementan. Están capacitados para manejar conversaciones complejas, resolver conflictos y conectar con las personas desde la empatía y la inteligencia emocional.

Sin embargo, para los tomadores de decisiones, tampoco creemos que la solución implique volver al pasado y desterrar la IA. Al respecto, hay un concepto llamado Human-in-the-loop (humano en el circuito), donde se descarga la responsabilidad y la toma de decisiones cruciales en el humano en lugar de dejar que la IA las tome todas sí sola. Mientras la IA se ocupa de procesos transaccionales y tareas rutinarias, los equipos de asesores se enfocan en lo que no puede resolverse con respuestas predefinidas: situaciones sensibles, clientes molestos y decisiones que requieren contexto humano.

Cuando el algoritmo sale más caro que el talento

Si bien la motivación principal para sustituir humanos con bots siempre fue la eficiencia y el recorte presupuestal, la cruda realidad de 2026 ha demostrado exactamente lo contrario. De acuerdo con proyecciones de Gartner, la automatización total resultará prohibitivamente costosa para la mayoría de las empresas, estimando que el costo por resolución utilizando Inteligencia Artificial Generativa superará los 3 dólares, una cifra incluso superior al costo promedio de muchos agentes humanos de atención al consumidor en modelos BPO. Incluso, los propios líderes de la industria tecnológica ya están advirtiendo sobre este desequilibrio financiero. Bryan Catanzaro, vicepresidente de Applied Deep Learning Research en NVIDIA, admitió recientemente en una entrevista con Axios que, para su equipo, «el costo de la computación está muchísimo más allá de los costos de los empleados».

Las empresas líderes en Norteamérica están reconociendo que apostar por modelos que incluyen asesores —como los que ofrece CallFasst— es la única estrategia financieramente sostenible y segura. De esta manera, evitan el ruinoso costo de la infraestructura computacional desmedida y el churn masivo de clientes frustrados, transformando su servicio de atención al cliente, cobranza, soporte técnico o telemarketing en un motor inagotable de lealtad, confianza y rentabilidad a largo plazo.