Durante años, la transformación digital se entendió como digitalizar procesos que antes eran presenciales o telefónicos: abrir una cuenta, emitir una póliza, pagar un servicio, iniciar un trámite o hacer un reclamo.
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Esa etapa —la transformación transaccional— fue imprescindible: ordenó operaciones, automatizó flujos, redujo costos y llevó servicios a escala. Pero hoy, frente a un cliente que vive en modo chat, que espera respuestas inmediatas y no tolera fricciones ni repeticiones, el paradigma transaccional empieza a quedar corto. La nueva frontera ya no se mide por la cantidad de pantallas o formularios, sino por algo más concreto: la capacidad de resolver una necesidad a través de una conversación.
Llamarlo conversacional no es una moda. Es el resultado de tres fuerzas que confluyen: un cambio cultural (mensajería y voz como interfaz cotidiana), la madurez de tecnologías de IA —incluida la IA generativa— y la presión del negocio por mejorar eficiencia operativa sin sacrificar experiencia.
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En ese contexto, IDC proyecta que el gasto mundial en transformación digital alcanzará casi USD 4 billones en 2027 (Businesswire). Y, en atención al cliente, McKinsey estima que la IA generativa puede aportar un valor equivalente a 30%–45% del costo actual de la función, elevando productividad y acelerando tiempos de respuesta.
Una transformación conversacional real no se trata de sumar un chatbot. Se trata de rediseñar la relación con el usuario para que el diálogo sea el punto de entrada a procesos del negocio, con contexto y capacidad de acción. En el modelo transaccional, el usuario se adapta al sistema: busca opciones, sigue pasos, completa campos y confirma. En el modelo conversacional, el sistema se adapta al usuario: entiende la intención, pregunta lo necesario, reconoce el historial y propone el siguiente paso. La diferencia decisiva es que una conversación madura no solo informa: resuelve.
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Para que eso ocurra, hay tres condiciones que suelen subestimarse. La primera es el contexto: conocer al cliente, su historial, el estado del caso, el producto y las reglas que aplican. La segunda es la integración: conectar la conversación con CRM, ERP, core, catálogos, inventarios, pagos y sistemas de tickets. La tercera es el gobierno: operar con permisos, auditoría, trazabilidad, seguridad y control de riesgo. Sin estas bases, la conversación puede lucir bien en una demo, pero volverse frágil en producción.
En la práctica, se observa una evolución en tres niveles. Nivel 1: conversación informativa. Nivel 2: conversación contextual. Nivel 3: conversación que ejecuta. Este tercer nivel es el que convierte a la IA conversacional en transformación de negocio.
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Gartner anticipa que tecnologías como self-service y live chat superarán a teléfono y email en valor percibido por líderes de atención hacia 2027, y que para fines de 2025 el 73% de las organizaciones habrá implementado soluciones de asistencia en tiempo real para agentes. Este enfoque suele ser el primer paso serio: potenciar al agente humano con resúmenes, sugerencias, próximos pasos y contexto en el momento, mejorando calidad y reduciendo tiempos, antes de automatizar por completo.
El siguiente salto es más ambicioso: IA que no solo conversa, sino que ejecuta tareas con autonomía dentro de un marco de políticas. También Gartner proyecta que hacia 2029 estas capacidades podrían resolver 80% de los casos comunes de atención sin intervención humana, con una reducción del 30% de costos operativos.
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Y al mismo tiempo, advierte de las expectativas sobredimensionadas: más del 40% de estos proyectos podrían cancelarse hacia fines de 2027 por costos o resultados insuficientes.
La conclusión es simple: lo conversacional no es plug-and-play, requiere integración, control y medición.
%2C%20por%20Rodrigo%20Cabot%2C%20gerente%20de%20I%2BD%20en%20Ecosistemas%20Global){kind=link}