Cómo la IA está transformando la atencion al cliente en 2025

La atención al cliente se está transformando gracias a la inteligencia artificial (IA) en 2025, ofreciendo tanto oportunidades emocionantes como retos estratégicos para las empresas de todo el mundo. Consultoras como McKinsey, Boston Consulting Group (BCG) y Bain señalan que las tecnologías impulsadas por IA —desde chatbots generativos conversacionales hasta motores de análisis predictivo y plataformas de automatización omnicanal— están redefiniendo rápidamente la forma en que las compañías interactúan con sus clientes (Blackader et al., 2025; Lellouche Tordjman et al., 2024). “Cada vez está más claro que el centro de contacto del futuro probablemente será un entorno dominado por la IA”, pero los líderes deben calibrar el equilibrio adecuado entre humanos y automatización al construir este estado futuro (Blackader et al., 2025). Este artículo explora las principales tendencias de la atención al cliente basada en IA en 2025

Tendencias Clave de la Atención al Cliente Impulsada por IA en 2025

IA Generativa y Agentes Conversacionales La IA generativa ha irrumpido en la atención al cliente, permitiendo conversaciones automatizadas más naturales y sofisticadas. Los chatbots y agentes virtuales de hoy pueden gestionar consultas complejas e incluso tomar acciones de forma autónoma. McKinsey observa que 

“En 2025, un agente de IA puede conversar con un cliente y planificar las acciones que realizará posteriormente —por ejemplo, procesar un pago, verificar fraudes y completar un envío.”

Esto supone un salto enorme respecto a hace solo un par de años, cuando los bots solo ayudaban a los agentes humanos resumiendo información. Ahora, los sistemas de IA agente están capacitados para gestionar interacciones de servicio de principio a fin. Empresas de todos los sectores compiten por desplegar estos bots avanzados para atender consultas rutinarias, habilitar el autoservicio y personalizar interacciones a gran escala. Sin embargo, con el auge de la IA generativa también existe una nota de precaución sobre enfocar los esfuerzos de forma estratégica. Expertos de BCG advierten que “las empresas deben usar GenAI como herramienta, no como martillo, y centrarse en iniciativas que ofrezcan el mayor impacto.” (Tordjman et al., 2024). En 2025, muchos ejecutivos sienten la presión intensa de demostrar que están aprovechando la IA generativa, pero dispersar las inversiones en demasiadas herramientas nuevas puede diluir el valor.

Las organizaciones líderes se concentran en casos de uso de alto impacto —por ejemplo, reinvención de procesos (rediseñar flujos de trabajo con IA), autoservicio al cliente (interfaces de chat impulsadas por IA) y asistencia al empleado (herramientas de IA que apoyan a los agentes)—, que BCG identifica como los que ofrecen retornos más rápidos y elevados. Cuando se despliega con enfoque y capacidades fundamentales adecuadas, la IA generativa “puede cambiar las reglas del juego y reescribir la economía de la experiencia del cliente.”

Análisis Predictivo para Soporte Proactivo Otra tendencia importante es el uso de análisis predictivo impulsado por IA para anticipar necesidades y problemas de los clientes, permitiendo ofrecer un servicio proactivo. En lugar de esperar a que un cliente contacte al soporte, los sistemas de IA analizan datos para prever problemas (como un producto que puede fallar o una cuenta que podría quedar morosa) y se comunican automáticamente con soluciones preventivas. Bain & Company informa que la aplicación de la IA generativa en soporte al cliente incluye ahora “análisis para anticipar, desviar y resolver posibles problemas; chatbots para ampliar ofertas de autoservicio digital; algoritmos que conectan a los clientes con el representante más adecuado; y herramientas de asistente de conocimiento que ayudan a los agentes a actuar con mayor eficiencia.” (Crawler et al., 2024) BCG señala que una empresa de tecnología B2B implementó un agente de “cuidado predictivo” impulsado por GenAI que detecta automáticamente incidencias de servicio e inicia contacto “en muchos casos antes de que la persona se dé cuenta de que hay un problema.” Este agente colabora con el cliente para solucionar en tiempo real, frecuentemente resolviendo el incidente al instante y evitando así una llamada al soporte. El sistema ha “ahorrado en formación y personal” y ha permitido gestionar un mayor volumen de consultas más rápido que antes.

Automatización Omnicanal y Experiencias Sin Fricciones Una tercera tendencia clave es el auge de la automatización omnicanal, en la que la IA se integra en todos los puntos de contacto del cliente (web, móvil, chat, teléfono, tienda física) para ofrecer una experiencia coherente y sin costuras. Los clientes modernos interactúan con las empresas por múltiples canales y esperan que esas interacciones estén conectadas. Las compañías globales usan la IA para enlazar estos puntos tras bambalinas —por ejemplo, empleando procesamiento de lenguaje natural para analizar llamadas de voz y compartir insights con sistemas de chatbot, o usando datos unificados del cliente para que un agente de servicio conozca de inmediato la conversación previa en chat. El objetivo es una visión de 360 grados del cliente y una calidad de servicio consistente en todos los canales. Lograr esto sigue siendo un trabajo en progreso para muchas organizaciones en 2025. Las expectativas de los clientes son muy altas: “Los compradores quieren recorridos curados y sin fricciones entre puntos de contacto digitales y físicos”, observa un informe de BCG, “pero muchos minoristas siguen operando con pilas fragmentadas y guiones rígidos”. Dicho de otro modo, los consumidores exigen un enfoque omnicanal —como empezar una conversación en una app móvil y finalizarla por teléfono sin repetir información—, pero las empresas enfrentan silos tecnológicos heredados que complican la integración. No obstante, el beneficio de hacerlo bien es enorme. Bain & Company subraya que las compañías que integran canales sin fisuras “ofrecen experiencias sobresalientes, a menudo inimaginables anteriormente.”.

Beneficios Estratégicos de la IA en la Atención al Cliente Las empresas que implementan eficazmente estas tecnologías de IA están cosechando beneficios sustanciales. Una ventaja principal es una mayor eficiencia y rentabilidad en las operaciones de servicio. La automatización con IA puede gestionar gran volumen de consultas rutinarias al instante, liberando a los agentes humanos para enfocarse en necesidades más complejas y de alto valor. Según el Informe Tecnológico de Bain 2024, la IA ya “está generando ganancias reales de eficiencia en múltiples funciones”, incluyendo la reducción de los tiempos de respuesta del soporte al cliente en aproximadamente un tercio. Los asistentes impulsados por IA generativa pueden redactar respuestas, sugerir soluciones o completar transacciones en una fracción del tiempo que tomaría a una persona, lo que conduce a una resolución más rápida de los casos.

McKinsey pone el ejemplo de una gran compañía energética que integró un asistente de voz con IA en su flujo de trabajo de centro de llamadas y “redujo con éxito el volumen de llamadas de facturación en alrededor del 20% y recortó hasta 60 segundos en la autenticación de clientes” durante las llamadas. Ese tipo de ahorros de tiempo se traducen en reducciones de costos y ganancias de productividad significativas. El análisis de Bain encuentra de igual modo que los chatbots impulsados por IA y las herramientas de autoservicio desplazan a menudo a los clientes hacia canales de menor costo (como aplicaciones o chat web), disminuyendo el gasto en interacciones de servicio en vivo.

Otro beneficio crítico es la mejora de la experiencia y satisfacción del cliente. La IA permite un servicio más receptivo, personalizado y disponible 24/7. La IA generativa no necesita descansar: ofrece soporte siempre activo que puede responder preguntas al instante, lo cual es crucial para empresas globales que atienden clientes en múltiples husos horarios. McKinsey señala que la capacidad de la IA de “estar siempre activa” para gestionar consultas simples, realizar traducciones en vivo para soporte multilingüe y ofrecer respuestas personalizadas “hace las interacciones más eficientes, reduciendo tiempos de espera y mejorando la satisfacción del cliente.” Los clientes aprecian obtener soluciones rápidas sin largas esperas. Al mismo tiempo, los insights basados en datos de la IA permiten la personalización a escala —utilizando el historial y contexto del cliente para adaptar recomendaciones o soluciones. Esto puede impulsar las ventas (mediante mejores ventas cruzadas y adicionales) y profundizar la lealtad. Por ejemplo, BCG descubrió que los líderes en personalización (a menudo apalancados por IA) logran un crecimiento de ingresos anual un 10% superior al de sus pares.

De manera importante, la IA también está potenciando a los empleados humanos para desempeñarse mejor, creando un modelo de servicio “híbrido humano-IA”. En lugar de reemplazar personas, las empresas exitosas usan la IA para asistir a los agentes —por ejemplo, resumiendo registros de llamadas, sugiriendo próximos pasos o incluso entrenando a los agentes en tiempo real. En la práctica, este apoyo puede aumentar la productividad de los agentes y reducir el agotamiento (un problema significativo dado el alto índice histórico de rotación en centros de contacto). Un banco global citado por Bain utilizó asistentes de conocimiento con IA tan eficazmente que ahorró miles de horas de trabajo de agentes y mejoró la calidad de las respuestas en un 40% (Crawford et al., 2024).

Desafíos y Consideraciones en la Implementación A pesar de los claros beneficios, implementar IA en la atención al cliente conlleva desafíos y riesgos significativos que los ejecutivos deben gestionar.

Integración Técnica y Cultural

• Muchas empresas operan con plataformas de centro de contacto heredadas y bases de datos aisladas que no fueron diseñadas para trabajar con IA. McKinsey observa que en años recientes las organizaciones han experimentado con diversas herramientas tecnológicas para atención al cliente a menudo “sin un objetivo claro o visión guía”, y han descubierto que “la introducción de nuevas tecnologías requiere tiempo para perfeccionarse.” Conectar sistemas y fuentes de datos dispares es difícil pero necesario para que la IA funcione correctamente; por ejemplo, un chatbot solo es tan bueno como la base de conocimiento y los datos de cliente a los que puede acceder.
• Además, la implementación de IA requiere una gestión del cambio cuidadosa. Incluso la mejor tecnología puede fracasar si los empleados no la adoptan y entrenan. El personal de primera línea puede resistirse por temor o confusión, obstaculizando la adopción. La encuesta global de BCG 2025 encontró que el uso de herramientas de IA por parte de empleados de primera línea alcanzó un “techo de silicio”, con solo alrededor del 51% usándolas regularmente, en parte por falta de formación y apoyo. Para superarlo, las empresas deben invertir en capacitar a su personal: BCG apunta que el uso regular de IA es mucho mayor entre empleados que reciben más de 5 horas de formación.

Enfoque Estratégico y Gobernanza

• La emoción en torno a la IA puede llevar a un enfoque disperso, donde las empresas prueban un poco de todo (chatbots, análisis de IA, automatización robótica, etc.) sin alinear con una estrategia clara de servicio al cliente. Esto arriesga inversiones desaprovechadas o incluso perjudicar la experiencia del cliente. Como advierte BCG, muchas firmas están “en riesgo de diluir inversiones en demasiadas aplicaciones no estratégicas” de la IA. Los líderes sensatos establecen prioridades para donde la IA tendrá mayor impacto y escalonan sus implementaciones en fases (por ejemplo, abordar primero un punto de dolor de alto volumen como consultas de facturación con un bot de autoservicio antes de expandirse).
• Es vital medir resultados —por ejemplo, tiempos de resolución, puntuaciones de satisfacción y costo por contacto— para asegurar que la IA ofrezca el ROI esperado. La IA en atención al cliente no debe implementarse por novedad; debe servir a objetivos clave del negocio como mejorar el Net Promoter Score, reducir la rotación o habilitar escalabilidad a nuevos mercados.

Control de Calidad, Riesgos y Ética

• Las herramientas de IA, especialmente los modelos generativos, a veces pueden producir respuestas incorrectas o inapropiadas —el fenómeno de las “alucinaciones” o sesgos. Si no se supervisa, esto podría desinformar a los clientes o incluso ofenderlos, dañando la confianza y la reputación de la marca. Por ello, las empresas deben instaurar una supervisión rigurosa de las interacciones de IA con clientes, lo que puede implicar humanos en el bucle (por ejemplo, que los agentes revisen los mensajes generados por IA antes de enviarlos en casos sensibles) o establecer límites estrictos sobre lo que la IA puede y no puede hacer de forma autónoma.
• La privacidad de datos y el cumplimiento regulatorio son preocupaciones adicionales. Los sistemas de IA a menudo dependen de analizar datos personales de clientes, lo que plantea cuestiones sobre consentimiento y seguridad, especialmente bajo regulaciones estrictas en Europa, América del Norte y Asia. Las organizaciones deben asegurar que sus soluciones de IA cumplan con la legislación y que los datos de los clientes se manejen de forma transparente y ética. McKinsey subraya que desarrollar mayor “explicabilidad” y transparencia en la IA es crítico para reducir sesgos y riesgos en la IA empresarial.
• Finalmente, hay un elemento humano más amplio: incluso en el panorama tecnológico de 2025, no todos los clientes se sienten cómodos interactuando con IA. Muchos todavía prefieren hablar con un humano para asuntos complejos o sensibles. Una encuesta de McKinsey encontró que el 94% de los Baby Boomers prefieren llamadas en vivo para el soporte. Las empresas deben diseñar un modelo de servicio equilibrado donde la IA maneje lo que pueda y transfiera sin fricciones a agentes humanos cuando sea necesario. Lograr la mezcla adecuada humano-IA —una que ofrezca autoservicio eficiente y atención humana empática— es quizás el desafío supremo y requiere calibración continua.

Perspectiva Global y Estudios de Caso Las perspectivas de McKinsey, BCG y Bain revelan que la revolución de la IA en la atención al cliente es un fenómeno global que se manifiesta en distintas industrias y regiones con ejemplos notables:

• Sector financiero: bancos en Asia, Europa y América han desplegado chatbots en apps móviles para gestionar millones de consultas rutinarias (desde saldos hasta activaciones de tarjetas) en idiomas locales, reduciendo drásticamente la carga de los centros de llamadas. Un gran banco de Norteamérica informó que su asistente virtual gestionó más del 50% de las solicitudes entrantes completamente por autoservicio en meses tras su lanzamiento (Lellouche Tordjman et al., 2024).
• Retail: Carrefour, la cadena de supermercados europea, ha probado un asistente de compras con IA generativa en su sitio web que crea listas de compra personalizadas y sugiere recetas según preferencias de clientes, mejorando la experiencia online y elevando el engagement y ventas por cliente.
• Telecomunicaciones: Deutsche Telekom aprovecha la IA para mejorar la confiabilidad del servicio; según un vicepresidente senior, “la IA generativa mejorará en gran medida nuestra experiencia y eficiencia en el centro de contacto”, pero enfatiza el “valor único de la conexión humana” para la fidelidad en una industria de alta complejidad. Su equipo espera que la IA logre cerca de un 30% de ganancias de eficiencia en los próximos años, preservando cuidadosamente el toque humano.
• Utilities de energía: un proveedor integró un agente de voz con IA para autenticar llamadas y responder consultas de facturación, reduciendo el tiempo de gestión y mejorando la satisfacción.
• BPOs: empresas de externalización de procesos de negocio como Teleperformance y Concentrix adoptan IA a gran escala para asistir a sus agentes (traducción en tiempo real, bases de conocimiento de IA), permitiendo a cada agente manejar más consultas con mayor precisión. Entrevistas de McKinsey con la dirección de Teleperformance indican que, aunque sus clientes invierten en canales digitales y de IA, los volúmenes de llamadas han aumentado porque es más fácil para los clientes comunicarse, lo que subraya la necesidad de soluciones escalables.

Las organizaciones que han adoptado la IA reportan beneficios tangibles: reducciones del 20–30% en volúmenes de llamadas y tiempos de respuesta, mayor satisfacción del cliente y crecimiento que supera a la competencia.

Es de suma importancia resaltar que para sacar todo el potencial de la IA se requiere más que tecnología: se necesita una estrategia reflexiva, integración sólida de datos, capacitación de empleados y un enfoque inquebrantable en el cliente. El mensaje estratégico para los ejecutivos es tratar la IA como un medio poderoso para un fin (mejor servicio y lealtad), no como un objetivo per se. Esto implica priorizar casos de uso alineados con la estrategia de negocio, invertir en los habilitadores (datos, talento, gobernanza) y mantener el elemento humano donde sea crucial. Como aconseja BCG, eviten el “síndrome del objeto brillante” y enfoquen recursos en las áreas donde la IA puede transformar verdaderamente la experiencia del cliente.

Referencias

• Abraham, M., Colgan, M., Fisher, S., Liampoti, A., & Lynes, C. (2025). How customer experience is changing across industries in the age of AI. Boston Consulting Group.
• Beauchene, V., Duranton, S., Kalra, N., & Martin, D. (2025). AI at Work: Momentum builds, but gaps remain. Boston Consulting Group.
• Blackader, B., Buesing, E., Amar, J., & Raabe, J. (2025). The contact center crossroads: Finding the right mix of humans and AI. McKinsey & Company.
• Lellouche Tordjman, K., Edison, S., Jesse, E., Keating, K., & Choudhary, K. (2024). Three ways GenAI will transform customer experience. Boston Consulting Group.
• McKinsey & Company. (2025). Superagency in the workplace: Empowering people to unlock AI’s full potential. (McKinsey Digital Report, January 2025).
• Robinson, M., Vu, M., Sheth, A., Tanaka, A., & Lin, C. (2024). Generative AI’s potential to improve customer experience. Bain & Company.

Crawford, D., Wang, J., & Kanan, J. (2024). Five functions where AI is already delivering. In Technology Report 2024. Bain & Company.