La inteligencia artificial (IA) ha avanzado a pasos agigantados, transformando la tecnología y redefiniendo nuestra interacción con el mundo. Desde sus inicios teóricos hasta su manifestación actual, la IA ha pasado por varias fases evolutivas, cada una construida sobre la anterior. A continuación, exploramos este fascinante viaje, desde el aprendizaje automático hasta las formas más avanzadas de inteligencia artificial que están revolucionando el mercado.
La evolución de la IA: Del aprendizaje de datos a la creatividad
El Machine Learning (ML) o aprendizaje automático, marcó el primer gran salto, permitiendo a las máquinas aprender de los datos en lugar de ser programadas con reglas explícitas. Algoritmos de ML identifican patrones en grandes conjuntos de datos para hacer predicciones, como los motores de recomendación de Netflix.
El Deep Learning (DL), una subcategoría del ML, lleva el aprendizaje a otro nivel con el uso de redes neuronales artificiales, estructuras inspiradas en el cerebro humano. El DL ha sido fundamental para los avances en el reconocimiento de voz (Siri, Alexa) y la traducción automática.
La IA Generativa (GenAI) irrumpió con la capacidad de crear contenido original. Modelos como GPT y DALL-E no solo procesan la información, sino que la sintetizan para generar texto, imágenes y música que nunca antes habían existido, transformando las industrias creativas.
La “Agentic AI”: De la creación a la acción autónoma
La “Agentic AI” va un paso más allá de la GenAI. Se refiere a sistemas de IA que tienen la capacidad de razonar, planificar y ejecutar acciones de manera autónoma para lograr un objetivo. Un agente de IA no solo responde a una solicitud, sino que descompone un problema complejo en pasos más pequeños, toma decisiones y aprende de los resultados de sus acciones.
En el ámbito del Customer Experience (CX), la “Agentic AI” está revolucionando la forma en que las empresas interactúan con sus clientes. Mientras que los chatbots de GenAI pueden responder una pregunta, un agente de IA puede gestionar la totalidad de una solicitud del cliente. Por ejemplo, un agente de IA puede:
Recopilar información: Identificar a un cliente y su necesidad.
Planificar: Analizar las opciones disponibles para el cliente.
Ejecutar: Realizar el cambio o la transacción en los sistemas de la empresa.
Evaluar: Verificar que el cambio se haya realizado correctamente y que el cliente haya recibido la confirmación.
Este enfoque proactivo y holístico permite una automatización de principio a fin y libera a los agentes humanos de tareas rutinarias para que se centren en interacciones más complejas que requieren empatía y juicio humano.
El impacto en el mercado: Cifras y mercados transformados
El mercado de la IA para la experiencia del cliente está en una fase de crecimiento acelerado. Se proyecta que el mercado global de IA generativa, un componente clave de la “Agentic AI”, crecerá de $67.18 mil millones en 2024 a $967.65 mil millones para 2032. Un estudio de KPMG revela que por cada dólar invertido en IA, las empresas obtienen un retorno promedio de $3.5. Además, las empresas que aplican la IA a iniciativas relacionadas con el cliente pueden esperar hasta un 25% más de ingresos en un período de cinco años.
La “Agentic AI” está transformando de manera especial los siguientes mercados:
Retail y comercio electrónico: La “Agentic AI” no solo recomienda productos, sino que gestiona la totalidad del ciclo de compra, desde la personalización avanzada hasta la gestión autónoma de devoluciones.
Servicios financieros y banca: La “Agentic AI” se utiliza para la detección de fraude, la automatización de solicitudes de préstamos y la gestión de procesos internos.
Telecomunicaciones: Los agentes de IA resuelven proactivamente problemas técnicos, gestionan cambios de planes y ofrecen soporte técnico inteligente, lo que puede reducir el costo por interacción hasta en un 40%.
Salud y ciencias de la vida: La “Agentic AI” ayuda a la programación de citas, el recordatorio de medicación y la navegación por sistemas de seguros complejos.
Un actor principal en este espacio es NiCE, con su solución CXone Mpower. Esta plataforma combina la potencia de la IA llevándola a un nivel superior “Agentic AI” con capacidades para ofrecer una solución integral de último nivel. CXone Mpower permite a las empresas crear agentes virtuales autónomos que no solo responden preguntas, sino que también ejecutan tareas de servicio al cliente, actuando como un copiloto para los agentes humanos al proporcionar información contextual en tiempo real y automatizar tareas repetitivas.
En resumen, la “Agentic AI” no es solo un avance tecnológico, sino un imperativo estratégico que permite a las empresas automatizar, personalizar y, en última instancia, crear una ventaja competitiva significativa en un mercado cada vez más exigente.
Autor: Rafael Avendaño, especialista en CX en NiCE.
