Por Imed Laaridh, director de Zaion Lab
La atención al cliente automatizada se encuentra en un punto de inflexión. Tras años de promesas —y algunas decepciones—, los responsables de las áreas de negocio han aprendido a plantearse las preguntas adecuadas. Ya no se trata de «¿debemos adoptar la IA conversacional?», sino de «¿cómo convertirla en una herramienta de rendimiento real, controlada y sostenible?».
En Zaion, tenemos una firme convicción al respecto. Y esa convicción se basa en la experiencia: cientos de implementaciones en entornos de producción, en sectores exigentes como los seguros, la banca, los servicios públicos o la seguridad social. Entornos en los que no basta con una respuesta ágil, sino que también debe ser conforme a la normativa, trazable y estar alineada con los procesos de negocio.
Lo que las empresas han aprendido realmente de la IA generativa
La irrupción de los grandes modelos de lenguaje (LLM) ha despertado un entusiasmo justificado. Por primera vez, era posible diseñar agentes conversacionales capaces de gestionar expresiones variadas, conversaciones no lineales e intenciones complejas, sin tener que formalizar cada regla por adelantado.
Sin embargo, las empresas que han intentado construir sus sistemas de relación con el cliente basándose exclusivamente en un enfoque generativo se han topado rápidamente con obstáculos concretos:
Los costes de infraestructura se disparan en cuanto aumentan los volúmenes
Respuestas fluidas, pero no siempre precisas ni conformes a las políticas internas
Una dificultad de gestión: ¿cómo verificar lo que ha dicho un funcionario y por qué?
Una mayor exposición a los riesgos, especialmente cuando un único agente concentra demasiado acceso y demasiadas responsabilidades
No se trata de una crítica a la tecnología. Es la constatación de que la IA generativa, cuando se implementa sin una arquitectura adecuada, se convierte rápidamente en un problema operativo tanto como en una solución.
El otro extremo también tiene sus límites
Los sistemas deterministas —flujos de trabajo programados, árboles de decisión, recorridos totalmente codificados— han prestado un buen servicio. Ofrecen control, previsibilidad y una buena adaptación a los procesos regulados.
Pero sus limitaciones se hacen evidentes en cuanto la relación con el cliente gana en volumen y complejidad. Las conversaciones se vuelven rígidas. Un cliente que reformula su pregunta, cambia de opinión o se sale del guion previsto se encuentra bloqueado. Y los equipos que gestionan estos flujos de trabajo dedican cada vez más tiempo a gestionar los casos de uso, que no dejan de multiplicarse.
Nuestra respuesta: una arquitectura híbrida, no un compromiso
En Zaion no tenemos que elegir entre estos dos modelos. Los combinamos.
Nuestra plataforma se basa en un enfoque modular: el recorrido conversacional se divide en agentes especializados, cada uno de ellos dedicado a una etapa concreta. Cada agente aplica el enfoque adecuado según lo que requiera la situación: determinista cuando el control y el cumplimiento son prioritarios, y generativo cuando la fluidez y la adaptación aportan un valor real.
En la práctica, esto significa que una notificación de siniestro puede comenzar con un proceso de autenticación estrictamente determinista, continuar con una fase de recopilación de información asistida por la inteligencia generativa para comprender mejor la situación del asegurado, y concluir con una acción operativa —apertura de un expediente, derivación a un perito— gestionada de forma totalmente controlada.
El resultado, medido en términos de producción:
Un mejor control de los costes de LLM, ya que la tecnología generativa se reserva para aquellos ámbitos en los que aporta valor
Un mayor cumplimiento normativo en las etapas críticas
Una experiencia del cliente más fluida y natural en las etapas de la conversación
Observabilidad total: cada decisión y cada intervención pueden rastrearse, auditarse y explicarse
Ejemplo de integración entre un modelo determinista y un modelo generativo en un proceso de seguros:
El futuro pertenece a las arquitecturas que saben elegir
La verdadera madurez de la IA conversacional en el ámbito empresarial no consiste en apostarlo todo por el modelo más potente, sino en saber, en cada etapa del recorrido del cliente, qué nivel de inteligencia, flexibilidad y control es realmente necesario.
Esta capacidad de discernimiento —tanto arquitectónica como estratégica— es lo que estamos desarrollando en Zaion Lab. Y la adquisición de Dydu nos brinda los medios para implementarla a una nueva escala, en todos los canales de la relación con el cliente.
Imed Laaridh es director de Zaion Lab, la división de I+D de Zaion dedicada a la innovación en IA conversacional, generativa y vocal. Zaion acaba de anunciar la adquisición de Dydu para convertirse en el principal actor francés en IA multicanal para la gestión de la relación con el cliente.
