Los BPO buscan detectar fallas de atención antes de perder clientes
La inteligencia artificial comienza a transformar la supervisión de los centros de contacto al permitir el análisis de conversaciones mientras ocurren y facilitar la intervención humana.
La industria del BPO en Colombia cerró 2025 con ingresos operacionales de 56,5 billones de pesos y una participación del 3,3 % del producto interno bruto (PIB), según el balance de la Asociación Colombiana de BPO (BPrO). En este sector, mantener una calidad de atención consistente representa un desafío ante el volumen de interacciones diarias entre empresas y consumidores.
El impacto de una mala experiencia también se refleja en las decisiones de compra. Según la encuesta de experiencia del cliente de PwC de 2025, el 52 % de los 5.511 consumidores consultados afirmó haber dejado de usar o comprar productos de una marca debido a una mala experiencia con sus productos o servicios. Además, el 29 % señaló que lo hizo por una mala experiencia de atención al cliente.
La calidad del servicio puede deteriorarse progresivamente a partir de señales como respuestas que no resuelven las necesidades, solicitudes que los clientes deben repetir, conversaciones demasiado extensas o manifestaciones de frustración. Cuando estos problemas aparecen en los indicadores tradicionales, el deterioro puede llevar semanas acumulándose.
Ante este escenario, Covisian desarrolla un modelo patentado de inteligencia artificial supervisada que permite a la IA conversar con los clientes mientras un agente humano supervisa varias interacciones simultáneamente e interviene cuando la situación lo requiere. La compañía gestiona más de un millón de interacciones diarias.
De acuerdo con César López, CEO para Iberia y Latinoamérica de Covisian:
“la IA puede analizar grandes volúmenes de interacciones y ayudar a identificar desviaciones que la supervisión manual difícilmente podría detectar”.
El modelo se estructura en cinco aspectos relacionados con la supervisión, la gestión operativa y el uso de la capacidad liberada.
1. Escuchar el 100 % de la operación en tiempo real.
El control de calidad tradicional se basa en revisar manualmente una pequeña muestra de llamadas, lo que limita la visibilidad sobre el conjunto de la operación.
Con el análisis conversacional y la supervisión en tiempo real, la evaluación puede realizarse durante cada interacción, en lugar de limitarse a una revisión posterior de una muestra.
El cambio consiste en pasar de identificar lo ocurrido en las llamadas seleccionadas a observar qué sucede en toda la operación mientras el servicio está en curso.
2. Supervisar el proceso, no solo el discurso.
El monitoreo posterior a las interacciones puede retrasar la respuesta ante problemas que afectan la satisfacción y la lealtad de los clientes. Frente a los sistemas tradicionales de seguimiento del cumplimiento de guiones, el modelo de Covisian incorpora la supervisión activa de los procesos y de la ejecución de tareas críticas en tiempo real.
La inteligencia artificial analiza las interacciones y advierte al agente sobre los puntos críticos, mientras la persona interviene para gestionar la situación y mantener la calidad del servicio.
3. La IA conversa y la persona supervisa.
En lugar de sustituir al agente por un bot o limitar la inteligencia artificial a una función de asistencia, el modelo permite que un mismo profesional supervise varias conversaciones simultáneamente.
La IA gestiona el diálogo, identifica señales de fricción y genera alertas. El agente aporta criterio, empatía y capacidad de decisión cuando se necesita una intervención humana. De este modo, la supervisión no depende únicamente de las conversaciones que una persona puede atender individualmente.
4. Medir el tiempo de gestión, no las llamadas evitadas.
El número de llamadas que la inteligencia artificial evita puede ofrecer una visión limitada de la eficiencia, porque contabiliza principalmente las interacciones más cortas y sencillas, mientras que las gestiones complejas mantienen sus costos.
El modelo propone medir el tiempo ahorrado en el conjunto de las interacciones, incluidas las más complejas. Para ello, incorpora mejoras como la identificación y autenticación automáticas, el diligenciamiento automático del sistema de gestión de relaciones con clientes (CRM), la búsqueda asistida de información y la generación de resúmenes de las llamadas.
Cada reducción del tiempo dedicado a estas tareas puede liberar capacidad operativa para otras gestiones.
5. Reinvertir la capacidad liberada.
La reducción del tiempo que requiere cada gestión permite liberar capacidad sin modificar el tamaño del equipo. Según el planteamiento de Covisian, el objetivo no es reducir personal, sino aprovechar esa capacidad para atender picos de demanda sin perjudicar la calidad, ofrecer servicio en canales y horarios que antes no estaban cubiertos o elevar el nivel de atención.
El enfoque busca vincular las mejoras de eficiencia con una mayor capacidad de respuesta, en lugar de medir los resultados exclusivamente por la cantidad de interacciones automatizadas.
“El futuro de la experiencia del cliente no está únicamente en responder más rápido. Está en comprender mejor cada interacción, detectar señales tempranas y actuar antes de que una fricción se convierta en una mala experiencia”, aseguró López.
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