En el ecosistema de la Experiencia de Cliente (CX), la Inteligencia Artificial (IA) ha dejado de ser una promesa de futuro para convertirse en el epicentro de las agendas corporativas. Sin embargo, la industria del Contact Center se está topando con una barrera invisible pero devastadora: la brecha de adopción real por parte de los operadores de primera línea. Mientras los comités de dirección aceleran la adquisición de herramientas avanzadas, los equipos humanos las perciben muchas veces como una carga adicional en lugar de una solución. Esta desconexión no solo sabotea los indicadores de rendimiento, sino que dispara las ineficiencias financieras debido a un descontrol en el consumo de recursos computacionales.
El verdadero desafío de la IA: Superar la brecha de adopción para la optimización de procesos en CX
La narrativa tecnológica actual asume que a mayor despliegue de herramientas, mayor eficiencia. Sin embargo, Rubén Pérez, VP y Co-Head of Delivery para Iberoamérica de EPAM NEORIS, pone el dedo en la llaga: el obstáculo principal no es la tecnología, sino el cambio organizacional y la gestión de adopción dentro de las empresas.
Cuando las herramientas se lanzan en paralelo, sin una priorización rigurosa basada en el impacto de negocio y sin integrarse de forma nativa en la dinámica diaria, el personal de atención al cliente termina desatendiendo las directrices. En lugar de optimizar la experiencia de usuario, se genera una desconexión progresiva que hunde las métricas y degrada la calidad del servicio.
El informe de 2025 «From Hype to Impact» elaborado por EPAM aporta estadísticas contundentes sobre esta realidad del mercado:
- 42% de las compañías globales reconoce abiertamente que sus colaboradores necesitan desarrollar nuevas habilidades y competencias para responder a las exigencias operativas de la IA.
- 46% de las organizaciones clasificadas como «más avanzadas» tecnológicamente experimenta esta misma brecha de capacitación.
- Menos del 4% de los ejecutivos afirma no tener planes de ampliar sus equipos especializados en IA, lo que evidencia una presión organizacional inmensa para incorporar talento capaz de pilotar esta transición.
Gestión de costes operativos: El impacto financiero oculto tras el consumo de tokens
Más allá del factor humano, la mala ejecución en los entornos de atención al cliente está destapando graves problemas en la estructura financiera de las compañías. El costo acumulado derivado del uso y procesamiento de grandes modelos de lenguaje (LLM) está empezando a comprometer la viabilidad de los proyectos.
La ineficiencia en el diseño de prompts o la falta de integración de sistemas provoca llamadas redundantes a las APIs, lo que eleva drásticamente la factura tecnológica. Controlar y atajar la reducción de costes por token se ha vuelto una prioridad crítica para los directores de operaciones que necesitan imperativamente cómo justificar el ROI de software ante los inversores y la dirección financiera.
Para que los resultados sean sostenibles, resulta urgente equilibrar las opciones de licenciamiento, establecer límites de uso claros y regular los accesos. Una política demasiado hermética ahoga la innovación, pero una apertura descontrolada provoca desvíos presupuestarios inasumibles que destruyen la rentabilidad del Contact Center.
EVALUACIÓN DE ADOPCIÓN DE IA EN OPERACIONES┌────────────────────────────────────────────────────────┐│ 🔴 ERROR TÁCTICO: ││ Pilotos aislados -> Silos de datos -> Costo por token 📈│└───────────────────────────┬────────────────────────────┘ │ Transición hacia:┌───────────────────────────▼────────────────────────────┐│ 🟢 ENFOQUE OPERATIVO: ││ Agentes AI interconectados -> Flujos nativos -> ROI │└────────────────────────────────────────────────────────┘
Cómo justificar el ROI de software de IA mediante la orquestación y automatización de flujos de trabajo
Para evitar que la adopción sea puramente superficial, la tecnología debe mimetizarse con el puesto de trabajo del agente. Es aquí donde metodologías de vanguardia aportan valor estratégico. EPAM propone el uso de su marco de trabajo especializado AI/Run™.Transform, cuyo objetivo es diagnosticar qué se busca transformar, definir la ruta de ejecución y asegurar que los humanos asimilen las herramientas de forma práctica.
La solución para estabilizar la rentabilidad corporativa pasa por sustituir los pilotos independientes por agentes de IA diseñados para tareas específicas, capaces de comunicarse entre sí y de insertarse en tiempo real en los flujos operativos ya existentes. Al automatizar flujos complejos y guiar la toma de decisiones, el agente humano percibe la IA como un copiloto real, impactando de forma directa en los KPIs del negocio:
- FCR (First Contact Resolution): Los agentes interconectados proveen información exacta al instante, elevando la resolución en la primera interacción.
- AHT (Average Handling Time): La automatización de tareas administrativas en tiempo real desploma el tiempo medio de operación por llamada.
- NPS (Net Promoter Score): Una atención fluida y sin fricciones se traduce inmediatamente en la lealtad y satisfacción del cliente final.
Sobre EPAM NEORIS
EPAM NEORIS opera como una de las alianzas de consultoría digital más potentes del mercado internacional. Es la unión estratégica de EPAM Systems, Inc. (NYSE: EPAM), firma con más de 30 años de trayectoria global en ingeniería y consultoría de software, y NEORIS, que aporta 25 años de conocimiento y liderazgo en el mercado local y regional.
La entidad impulsa de forma decidida la evolución tecnológica en las industrias más competitivas a través de servicios avanzados de inteligencia artificial, transformación en la nube y consultoría de negocio. En la región de Iberoamérica cuenta con una sólida fuerza operativa de más de 9.000 profesionales, totalmente respaldados por la infraestructura global de EPAM, que despliega más de 60.000 expertos en 55 países del mundo. Bajo su lema «Unidos para crecer. Juntos para transformar», gestionan proyectos complejos garantizando soluciones ágiles, escalables y con un profundo conocimiento de los mercados regionales.
Sostener el valor en la carrera tecnológica
La madurez digital ya no premia al que implementa más rápido, sino al que logra estructurar un ecosistema donde la tecnología y los equipos avanzan en la misma dirección. Aquellas organizaciones que consigan dotar a su personal de las habilidades adecuadas y controlar estrictamente sus consumos serán las que lideren el sector.
¿Cómo están respondiendo tus equipos a las nuevas herramientas de IA? ¿Has detectado ineficiencias o incrementos imprevistos en tu gestión de costes operativos por procesamiento? ¡Déjanos tu opinión en los comentarios y comparte tu experiencia con la comunidad!
¿Sufre tu Contact Center la brecha de adopción? Comprobación de 3 pasos
Evalúa la salud operativa de tus plataformas y la implicación de tu equipo:
- [ ] Capacitación e Habilidades: ¿Forma parte tu Contact Center del 42% de empresas cuyos empleados necesitan reestructurar sus habilidades para poder operar junto a la IA?
- [ ] Visibilidad de Costes: ¿Cuentas con herramientas de auditoría en tiempo real para supervisar la reducción de costes por token y evitar desvíos en el consumo de los modelos?
- [ ] Integración en Flujos: ¿Tus soluciones de IA están integradas nativamente en la pantalla de tus agentes o tienen que abrir aplicaciones externas de forma aislada?
Preguntas Frecuentes (FAQ)
¿Qué es la brecha de adopción de IA en las organizaciones? Es la desconexión que ocurre cuando las empresas adquieren tecnologías avanzadas de IA pero sus colaboradores no las integran en su flujo de trabajo diario, bien por falta de capacitación, de procesos claros o de un cambio cultural enfocado.
¿Cómo influye el consumo de tokens en la gestión de costes operativos? Cada interacción, consulta o procesamiento que realiza un modelo de lenguaje masivo genera un consumo de tokens. Si las herramientas no están optimizadas ni integradas correctamente, el gasto acumulado de procesamiento se dispara, erosionando la rentabilidad de las iniciativas.
¿Qué propone el marco AI/Run™.Transform de EPAM NEORIS? Es un entorno metodológico diseñado para asegurar una adopción tecnológica sostenible. Se enfoca en definir los objetivos de transformación y capacitar a las personas mediante el uso de agentes de IA interconectados que automatizan flujos clave y apoyan la toma de decisiones en tiempo real.