Cada vez más empresas delegan en los agentes de inteligencia artificial (IA) la interacción con sus clientes, con un claro incremento de la eficiencia. Sin embargo, esto no resulta igual de positivo para los clientes. En nuestra más reciente investigación sobre las Tendencias de los consumidores, se observó que la IA para el servicio al cliente cuenta con la tasa de fallas más alta de las aplicaciones automatizadas y no cumple con los indicadores de satisfacción del cliente como la comodidad, el ahorro de tiempo y la utilidad.
Cuando la inteligencia artificial es el primer punto de contacto con las organizaciones, el éxito o el fracaso comercial depende más que nunca de la experiencia del cliente. Preguntamos a más de 7000 consumidores, en siete países y siete sectores distintos, sobre sus interacciones más recientes con la atención al cliente en una empresa. Los resultados son claros: si bien los agentes de IA obtienen una buena puntuación en amabilidad, no ocurre lo mismo con la comprensión. Además, según se observó, este aspecto es determinante para la resolución eficaz de los problemas.
El modelo que creamos para analizar estos indicadores se denomina Marco de rendimiento del agente (o “AP3”) y mide tres aspectos específicos de los canales tradicionales y automatizados: amabilidad, conocimiento y comprensión.
Si el agente no comprende el problema, los indicadores de satisfacción del cliente lo revelan
Cuando el servicio de atención al cliente en una empresa no logra resolver los problemas, los indicadores de satisfacción del cliente caen a 2,83 puntos, lo cual es el reflejo de una experiencia que pone en riesgo la relación con la marca.
La principal causa de que los canales, ya sean tradicionales o con agentes de IA, no logren resolver los problemas es la falta de comprensión.
Si el agente no resuelve el problema que motivó la interacción, los consumidores califican la capacidad de comprensión un 37 % peor (una caída de 4,44 a 2,78 puntos), muy por debajo de la caída en conocimiento (34 %) o amabilidad (20 %).
Un agente puede ser amable y conocer toda la información de respaldo, pero si no comprende el problema es poco probable que lo resuelva. Y los problemas sin resolver generan la necesidad de interacciones repetidas, quejas y pérdida de clientes, lo que daña al negocio.
“Si carece de una comprensión del contexto, la IA podría generar más problemas de los que resuelve. Esta falta de comprensión afecta a la satisfacción y al negocio”.
La IA se destaca en amabilidad, pero demuestra la peor comprensión
En todos los canales y los grupos demográficos de nuestro estudio, los consumidores califican mejor a los agentes en amabilidad (4,36) que en conocimiento (4,17) o comprensión (4,16). Pero la diferencia es mayor con los agentes de IA.
Las interacciones con canales de inteligencia artificial, junto con las redes sociales, obtienen la puntuación más alta en amabilidad: 4,41 puntos. Sin embargo, al medir si el agente realmente comprendió el problema, la IA obtuvo apenas 4,08 puntos.
Esta diferencia de 0,33 puntos entre amabilidad y comprensión es mayor en la IA que en el resto de los canales analizados.
“Está claro que los agentes de IA se comunican con amabilidad; pero, según nuestra investigación, carecen del contexto que se necesita a fin de brindar una experiencia valiosa para el cliente”.Leonie Brown, directora de Qualtrics Labs
De acuerdo con nuestra investigación, lo más crítico para la atención al cliente en una empresa es que las consecuencias de una mala experiencia parecen ser más graves al interactuar con agentes de IA. Esto se debe a que el contrato social entre seres humanos es distinto que entre un cliente y una inteligencia artificial.
La amabilidad de una persona se siente genuina. Cuando un agente de IA no puede combinarla con comprensión, esa misma amabilidad se siente artificial y condescendiente, lo que incrementa la frustración.
Los consumidores más jóvenes exigen más comprensión
La comprensión es el aspecto que presenta más variación por edad en las encuestas, con una tendencia al alza en paralelo con la edad. Es decir, los consumidores más jóvenes, que son además lo que más interactúan con agentes de IA, son los más exigentes en ese aspecto.
Este grupo etario espera que se los escuche, y son menos tolerantes con las interacciones que carecen de personalización. Con el tiempo, se irán convirtiendo en la principal base de clientes de la mayoría de las empresas, por lo que es fundamental resolver esta falta de comprensión para aumentar los indicadores de satisfacción del cliente. Para garantizar que sigan optando por tu marca, necesitas identificar y corregir las malas experiencias.
La velocidad de implementación de los agentes de IA no garantiza mejores resultados
A partir de la puntuación en todos los sectores, queda claro que importa más la comprensión del contexto que la rapidez de la implementación. Observamos que aquellos sectores que más invirtieron en activaciones rápidas de agentes de IA son quienes muestran el peor rendimiento. El sector de las telecomunicaciones obtuvo la puntuación más baja en comprensión (4,05 puntos), mientras que al comercio minorista le fue peor en los indicadores de satisfacción del cliente (4,07 puntos).
Por el contrario, el sector de seguros (sin incluir la atención médica) lidera en todas las categorías, con las puntuaciones más altas en amabilidad (4,55), conocimiento (4,42) y comprensión (4,40), seguido por el sector de hotelería y turismo.
Cómo mejorar la experiencia en los canales tradicionales y con agentes de IA
En el estudio, detectamos cuatro prioridades inmediatas que los líderes de gestión de la experiencia deberían tener en cuenta para mejorar o ampliar el uso de la inteligencia artificial en los canales de atención al cliente:
- Garantiza que los agentes de IA cuenten con toda la información sobre experiencias anteriores, preferencias e historial de compra, de modo que brinden soluciones realmente personalizadas y valiosas a gran escala.
Si el agente de IA es tu primer punto de contacto con el cliente, seguramente recibas todas sus opiniones de forma más rentable. Sin embargo, sin una comprensión genuina de sus necesidades, pones en riesgo la base de la lealtad del cliente con tu marca: los indicadores de satisfacción del cliente. - Mide lo que realmente importa. El indicador de contención solo muestra que la inteligencia artificial manejó la interacción, pero no dice nada de su nivel de éxito. Para obtener el panorama completo, necesitas también métricas de eficacia, como la comprensión y la resolución de problemas.
- Diseña tus herramientas automatizadas de atención al cliente en una empresa con la resolución completa en mente. El futuro del servicio al cliente está en la colaboración inteligente entre los agentes de IA y tus especialistas. Mide el valor de cada traspaso para que la información de contexto circule entre tus sistemas, en lugar de que el cliente tenga que empezar de cero en cada canal.
- Sigue midiendo después de la implementación. Los agentes de IA no son estáticos: las conversaciones evolucionan, las expectativas del cliente cambian, y una revisión trimestral podría no mostrarte los problemas de rendimiento a tiempo. Una adaptación rápida es más eficaz que una implementación veloz por única vez.
Leonie Brown es directora de Qualtrics Labs, donde lidera la investigación sobre metodologías emergentes para la experiencia del cliente y la experiencia del empleado.
Los datos que se mencionan en este artículo provienen del Estudio comparativo sobre la eficacia del agente para 2026 de Qualtrics (n = 7001 consumidores de 7 países: Alemania, Australia, Canadá, Estados Unidos, Francia, México y Reino Unido; y de 7 sectores: Comercio minorista, Finanzas, Hotelería y turismo, Organismos gubernamentales locales y nacionales, Seguros (sin incluir atención médica), Servicios públicos y Telecomunicaciones; realizado entre diciembre de 2025 y enero de 2026).
