Entre el potencial y la realidad: aprendizajes tras los primeros pasos con agentes virtuales de IA en entornos reales.
La emoción de innovar: lo que no se cuenta de los primeros proyectos
Alhambra IT continúa desarrollando casos de uso relacionados con los agentes virtuales, sin embargo, es momento de poner los pies en la tierra y compartir los sentimientos, emociones y miedos de todas aquellas personas con las que hemos hecho de pilotos, proyectos y, en definitiva, sembrado los primeros embriones de Agentes de IA en sus organizaciones.
Qué pueden hacer (y ya hacen) los agentes virtuales de IA
Los agentes virtuales impulsados por inteligencia artificial están transformando la forma en que las empresas gestionan la interacción con sus clientes, (o al menos eso es lo que se plantea como objetivo en la mayoría de estos casos de uso). Estos sistemas automatizan tareas repetitivas como la atención al cliente, la recepción de pedidos, la cualificación de oportunidades o la realización de encuestas de satisfacción, permitiendo una mayor eficiencia operativa y una mejor experiencia para el usuario.
Por ejemplo, un agente virtual puede recibir pedidos a través de múltiples canales como el teléfono, formularios web, WhatsApp o chat de voz interactivo online, validando información, confirmando precios y generando automáticamente el pedido en el sistema ERP. Asimismo, ya es un hecho la realización de encuestas postventa, que se ampliarán al seguimiento de proyectos o recordatorios de servicios, recopilando datos útiles para la toma de decisiones.
De especial interés es el último piloto de agente de Soporte, en el que nuestra IA se integra con el grupo de atención al cliente para resolver incidencias técnicas como si fuera un agente más del equipo de soporte, especialmente útil en los picos de trabajo. Estos agentes funcionan 24/7 y pueden gestionar múltiples conversaciones simultáneamente, lo que los hace altamente escalables.
Cuando la teoría no basta: los retos reales en la implementación
No obstante, la implementación de este tipo de soluciones no siempre es un éxito. Muchos proyectos fracasan por una mala planificación, flujos conversacionales poco naturales, falta de conexión con sistemas internos o por no prever adecuadamente cuándo debe intervenir un humano, pero, sobre todo, por no haber creado un caso de uso sencillo que realmente haga que el Agente ahorre tiempo al humano.
¿Qué pasa con los datos? El dilema de la privacidad y la confianza
Además, existen preocupaciones importantes relacionadas con la seguridad de los datos. Las empresas temen que la información sensible que comparten sus clientes —como datos personales, financieros o estratégicos— pueda ser almacenada en servidores de terceros o, peor aún, utilizada para entrenar modelos sin su consentimiento.
Este temor se agrava cuando se usan plataformas de IA generativa en la nube que no ofrecen garantías claras sobre la privacidad y la soberanía del dato. Por ello, muchas organizaciones exigen que los agentes virtuales se implementen sobre infraestructuras privadas o en entornos que garanticen el cumplimiento de normativas como el RGPD. La transparencia, la gobernanza del dato y la capacidad de auditar los registros son claves para generar confianza.
El camino hacia agentes útiles, seguros y confiables
En conclusión, los agentes virtuales de IA ofrecen un enorme potencial, pero su éxito depende de un caso de uso REAL y ÚTIL, una implementación técnica robusta, una buena experiencia conversacional y una estrategia clara de protección de datos. La confianza del cliente y de la empresa usuaria debe ser una prioridad desde el primer momento, por ello Alhambra contrasta con su equipo legal en cada caso de uso el cumplimiento RGPD y la utilización que se realiza de los datos como primer paso en la implementación de un “caso de uso” de nuestros Agentes Virtuales.
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