La IA cognitiva promete transformar el problema de la experiencia de cliente en España
La experiencia del cliente se ha convertido en un problema cada vez más difícil para las empresas españolas. Las esperas aumentan, los canales de atención están fragmentados y muchos consumidores terminan repitiendo su problema cuando pasan de un chatbot a un agente humano.
El desafío atraviesa sectores como la banca, la sanidad y la hostelería. Las empresas deben atender a más clientes mientras gestionan procesos internos cada vez más complejos y, en algunos casos, una importante escasez de personal.
Además, el margen para ofrecer un mal servicio es cada vez menor. La Ley de Atención al Cliente, Ley 10/2025, establece nuevas obligaciones para las empresas en España, entre ellas atender el 95% de las llamadas en un máximo de tres minutos y resolver las reclamaciones generales en un plazo de 15 días laborables.
El problema está en los datos
En el sector de la banca, por ejemplo, ocho de cada diez personas consideran cambiar de banco debido, principalmente, a la mala atención al cliente. Para Kognia, una startup especializada en inteligencia artificial, buena parte del problema no está en la cantidad de empleados, sino en la tecnología que utilizan.
«El problema no es la falta de personal. La fragmentación tecnológica y el aislamiento de datos son los verdaderos culpables de la fricción en la experiencia del cliente», explica Luis Guillermo Pardo, cofundador y CEO de Kognia, quien considera que este es uno de los principales obstáculos para ofrecer una buena experiencia.
En muchas organizaciones, la información de un cliente está distribuida entre diferentes plataformas. Un banco puede tener sus datos financieros en un sistema, el historial de conversaciones en otro y las herramientas necesarias para ejecutar una operación en un tercero.
Esto obliga a los empleados a buscar información constantemente antes de poder solucionar un problema. Según datos compartidos por la compañía, alrededor del 40% del tiempo de los asesores se pierde buscando información. La situación se vuelve todavía más evidente cuando interviene un chatbot.
«Cuando una queja pasa de un chatbot a un representante humano, toda la conversación se reinicia», señala Pardo. Para el cliente, eso significa explicar nuevamente qué ocurrió, mientras que para la empresa supone dedicar recursos a reconstruir un contexto que ya debería estar disponible.
La IA debe entender el contexto
La respuesta habitual de las compañías para agilizar la atención al cliente ha sido incorporar chatbots. Sin embargo, muchos de estos sistemas funcionan bien únicamente con preguntas sencillas y procesos previamente definidos.
Kognia apuesta por un modelo diferente basado en lo que denomina IA cognitiva y agentes de IA. Su plataforma está diseñada para conectar información procedente de distintos sistemas y automatizar procesos administrativos. El objetivo es que la IA no se limite a responder una pregunta, sino que pueda actuar sobre la información disponible y mantener el contexto durante todo el proceso.
Por ejemplo, un cliente podría iniciar una solicitud relacionada con una operación bancaria, una gestión médica o una reserva hotelera. Si el caso necesita finalmente la intervención de un empleado, Alan puede transferir el contexto de la interacción para evitar que el usuario tenga que comenzar nuevamente.
«Los datos casi siempre están ahí. El problema es acceder a ellos y actuar en tiempo real a través de sistemas que históricamente no fueron diseñados para comunicarse entre sí», afirma Pardo.
La diferencia es especialmente relevante en sectores donde los problemas pueden ser sensibles. Un paciente que intenta resolver una gestión médica o un cliente preocupado por una alerta de fraude necesitan algo más que una respuesta automática.
El reto de hacerlo de forma segura
La automatización también plantea preguntas sobre privacidad y regulación. Las empresas españolas deben cumplir con el RGPD y, dependiendo del uso de la tecnología, con las nuevas obligaciones de la Ley de IA de la Unión Europea. Esto resulta especialmente importante en sectores como la banca y la sanidad, donde se manejan datos financieros y personales sensibles.
Kognia asegura que su plataforma incorpora privacidad desde el diseño, además de mecanismos de clasificación de datos, trazabilidad, anonimización y pseudonimización.
La compañía también considera fundamental que las decisiones de una IA puedan ser auditadas.
«En las industrias reguladas, no basta con que una IA dé una respuesta correcta. Una empresa debe poder explicar y auditar por qué dio esa respuesta y qué datos utilizó», explica Pardo.
Existe además un problema de confianza. Muchos consumidores han tenido malas experiencias con chatbots que no entienden sus solicitudes y terminan convirtiéndose en una barrera para hablar con una persona.
El 76,5% de los consumidores españoles considera imprescindible poder hablar con una persona real en determinados servicios financieros. Por eso, la propuesta de la compañía busca utilizar la IA para encargarse de tareas repetitivas y permitir que los empleados se concentren en situaciones que requieren criterio, empatía o decisiones complejas.
El desafío de la atención al cliente en España, por tanto, podría no resolverse simplemente contratando más personas o instalando más chatbots. La clave está en conectar los sistemas que las empresas ya utilizan y conseguir que la IA se convierta en una herramienta aliada que aporte valor real.
El objetivo es que la próxima generación de atención al cliente no consista únicamente en tener una IA disponible las 24 horas.
