IA omnicanal: cómo está cambiando la experiencia del cliente
La IA omnicanal implica el uso de inteligencia artificial para orquestar todos los canales de contacto con el cliente de forma integrada. La IA omnicanal no es solo una tecnología, sino una verdadera prueba de resistencia para la madurez organizacional y la estrategia de experiencia del cliente de las empresas italianas.
En los últimos años, la IA ha acelerado los proyectos de Experiencia del Cliente Omnicanal, pero ha puesto de manifiesto su fragilidad y limitaciones estructurales. Una investigación del Observatorio de Experiencia del Cliente Omnicanal (OCX) de la Universidad Politécnica de Milán muestra que, sin una base sólida, la IA corre el riesgo de seguir siendo una innovación táctica y fragmentada, con escaso impacto en el valor generado para los clientes y las organizaciones.
En este artículo, exploramos por qué la IA debe integrarse en un marco de gobernanza, habilidades y procesos bien definidos, cuáles son los principales factores facilitadores y cómo transformar los casos de uso de la simple automatización en palancas para rediseñar procesos de extremo a extremo.
La IA omnicanal como prueba de estrés de la madurez empresarial
La adopción de IA omnicanal En la experiencia del cliente omnicanal, actúa como una verdadera prueba de estrés organizacional. La IA está acelerando experimentos y proyectos piloto, pero al mismo tiempo, está resaltando problemas críticos que existían mucho antes de la tecnología.
Los datos del Observatorio OCX muestran que las principales barreras no son técnicas, sino estratégicas y operativas. El 33% de las empresas indica la falta de una estrategia clara de IA como el principal obstáculo para la adopción estructural. A continuación, se encuentran las dificultades de integración con los sistemas existentes (32%), lo que dificulta la conexión de la IA con las plataformas de CRM, marketing y atención al cliente.
Otros obstáculos importantes incluyen procesos internos no mapeados o no estandarizados (25%) y limitaciones de costos o presupuesto (24%). En resumen, la tecnología está disponible, pero la arquitectura organizativa y de procesos que la sustenta suele ser deficiente. También es significativo el peso aún marginal de cuestiones como la ética, la gestión de riesgos, las alucinaciones de modelos o la aceptación del cliente.
Estos aspectos, actualmente secundarios en la muestra italiana, son en cambio centrales en el debate internacional y en regulaciones emergentes como la Ley Europea de IA (sitio web oficial de la UEEs razonable esperar que, a medida que la IA ingrese a contextos más críticos y de cara al cliente, las empresas italianas también tengan que abordar sistemáticamente estas dimensiones.
La investigación destaca un punto clave: la IA no es el punto de partida para la transformación omnicanal, sino un acelerador que ejerce presión sobre las bases existentes. Donde falta dirección, integración y una visión unificada, la introducción de la IA puede amplificar las ineficiencias y los silos de información, en lugar de generar valor para la experiencia del cliente.
Factores facilitadores de una IA omnicanal estructural
Para transformar el’IA omnicanal Un verdadero facilitador de la Experiencia del Cliente requiere ciertas condiciones propicias. El estudio de OCX destaca cuatro pilares interconectados que distinguen a las empresas más consolidadas de las que aún se encuentran en fase experimental.
1. Estrategia clara y hoja de ruta compartida
El primer elemento es la estrategia. Sin una dirección clara para la IA, los proyectos permanecen aislados y son difíciles de escalar. Las iniciativas que comienzan como experimentos locales, si no se integran en una hoja de ruta compartida, corren el riesgo de producir únicamente "islas de innovación" poco alineadas con los objetivos generales de la experiencia del cliente.
Una estrategia eficaz de IA omnicanal debe definir prioridades, casos de uso, métricas de éxito e impactos esperados a lo largo del recorrido del cliente. Solo así la IA podrá tener un impacto estructural en los procesos, los modelos de servicio y los resultados de negocio, en lugar de quedarse en un segundo plano.
2. Gobernanza centralizada y reducción de silos
El segundo factor se refiere a la gobernanza. El estudio muestra un mercado aún fragmentado: solo alrededor de una cuarta parte de las empresas coordinan proyectos de IA a través de un equipo de gestión central, mientras que casi la mitad otorga amplia autonomía a cada unidad de negocio.
Esta autonomía fomenta la experimentación, pero expone el riesgo de duplicación, silos de información y soluciones no escalables. Sin embargo, en clústeres más avanzados, surge una gobernanza centralizada de la IA omnicanal, capaz de alinear prioridades, presupuestos, responsabilidades e impactos, especialmente en los frentes de OCX y la experiencia del cliente.
3. Habilidades y ecosistema de socios
El tercer elemento son las habilidades. La adopción de IA avanza más rápido que la capacidad de desarrollar las habilidades adecuadas. Solo el 111% de las empresas reportan tener habilidades especializadas y avanzadas, mientras que la mayoría se ubica en niveles intermedios o bajos.
Incluso entre las organizaciones más consolidadas, persiste una brecha significativa, lo que hace necesario construir un ecosistema de socios tecnológicos y de consultoría. En este contexto, resulta útil combinar la experiencia interna, los centros de excelencia, los proveedores de tecnología y las plataformas en la nube especializadas en IA y datos, como los servicios de aprendizaje automático que ofrecen los principales hiperescaladores.Inteligencia artificial de Google Cloud, Inteligencia artificial de Microsoft Azure).
4. La gestión del cambio y la centralidad del factor humano
Finalmente, la gestión del cambio sigue siendo un factor transversal crucial. La capacitación interna, los proyectos piloto, los equipos de trabajo especializados y la participación de primera línea son las acciones más comunes para apoyar a las personas y los procesos en la adopción de la IA.
La centralidad del factor humano se reconoce independientemente del nivel de madurez de OCX. Sin una ruta de soporte estructurada, incluso las iniciativas tecnológicamente más avanzadas tienen dificultades para generar valor. La IA omnicanal requiere modelos híbridos, en los que la IA empodera a las personas, apoya las decisiones y reduce la complejidad, sin reemplazar por completo la intervención humana.
Del uso táctico al rediseño de procesos con IA omnicanal
El análisis del Observatorio OCX revela una clara brecha entre el potencial de la IA y su uso actual en las empresas italianas. En la mayoría de los casos, la IA se utiliza como herramienta de apoyo o automatización local, sin rediseñar los modelos de experiencia del cliente.
El 331% de las empresas utiliza IA para actividades de empoderamiento, apoyando a sus empleados en las operaciones existentes. El 301% la utiliza como complemento táctico para automatizar pasos operativos individuales, a menudo en canales o puntos de contacto específicos. Un porcentaje significativo, equivalente al 161%, declara que no ha generado cambios significativos en los procesos.
Solo una minoría utiliza la IA como palanca para el rediseño parcial o estratégico de procesos, con porcentajes generales de poco más de una quinta parte de la muestra. Aquí es donde reside el verdadero salto cualitativo: las empresas líderes son capaces de integrar la IA omnicanal en la lógica operativa general de la organización, replanteando los flujos, las responsabilidades y los métodos de interacción a lo largo de todo el recorrido del cliente.
Sin embargo, la investigación advierte de un riesgo concreto: la trampa de la complejidad. Introducir soluciones de IA de forma fragmentada, sin construir los fundamentos de la experiencia del cliente ni una estrategia de datos coherente, puede, de hecho, empeorar la experiencia del cliente. Los silos aumentan, los puntos de contacto inconsistentes se multiplican y se vuelve más difícil rediseñar los procesos integrales para la adopción omnicanal.
De la investigación a la experiencia: Casos prácticos de IA omnicanal en las empresas
Las intervenciones de las empresas participantes en la conferencia OCX confirman y materializan los mensajes de la Investigación. A pesar de los diferentes contextos, surge una visión común:’IA omnicanal Genera valor sólo si se integra en procesos, gobernanza y competencias ya estructuradas, evitando enfoques puramente tecnológicos.
Gian Luca Gallo, Director Comercial de TP Italia, destaca cómo la IA actúa como amplificador de las características organizacionales existentes. Si se introduce en empresas que no están preparadas, la IA corre el riesgo de simplemente volverlas más complejas y costosas, sin mejorar la experiencia del cliente. Por lo tanto, el punto de partida sigue siendo una comprensión centralizada de los procesos y el conocimiento corporativos.
Vincenzo D'Arienzo, Ejecutivo de Cuentas de Colaboración en Cisco, se centra en la evolución del servicio al cliente hacia modelos inteligentes basados en agentes. La adopción de agentes autónomos y arquitecturas multiagente abre nuevas oportunidades de escalabilidad y especialización, pero también introduce una mayor complejidad.
En este escenario, la orquestación se vuelve crucial para evitar la fragmentación, mejorar la fiabilidad de las respuestas y mantener una experiencia omnicanal consistente. Josef Novak, director de Innovación y cofundador de Spitch, ofrece una perspectiva complementaria, destacando la necesidad de superar la contradicción entre la automatización y el factor humano.
Según Novak, el futuro del Contact Center y la Experiencia del Cliente reside en modelos donde la IA y las personas colaboran: la inteligencia artificial ayuda a mediar en la complejidad, apoya las decisiones y mejora la profesionalidad de los agentes, sin reemplazarlos. En general, las contribuciones convergen en un punto clave: la adopción de la IA no es una elección binaria entre tecnología y personas, sino un proceso de transformación que requiere equilibrio, un diseño meticuloso y una sólida integración con los modelos de servicio.
IA omnicanal: impacto en el marketing y los negocios
El impacto de la’IA omnicanal El impacto en el marketing y los negocios es profundo. En el marketing digital, la IA permite la personalización avanzada de contenido, la segmentación dinámica de la audiencia y la gestión automatizada del recorrido del cliente en múltiples canales, como WhatsApp, el correo electrónico y las redes sociales.
Para las empresas, esto se traduce en campañas más efectivas, mayor relevancia de los mensajes y una mejor alineación entre las comunicaciones de marketing y las interacciones de atención al cliente. La capacidad de integrar datos de diferentes canales (chat, aplicaciones, sitios web y tiendas físicas) les permite crear una visión integral del cliente y orquestar recorridos más fluidos y consistentes.
Desde una perspectiva empresarial, la IA omnicanal habilita nuevos modelos de relación: asistentes virtuales proactivos, notificaciones personalizadas durante todo el ciclo de vida del cliente y ofertas dinámicas basadas en el comportamiento real. La automatización inteligente libera tiempo a los agentes, permitiéndoles centrarse en casos de mayor valor y relaciones complejas.
En cuanto a la experiencia del cliente, la IA facilita respuestas más rápidas, un autoservicio avanzado y una integración fluida entre canales, lo que reduce la fricción y los tiempos de espera. Esto impacta directamente en KPI como el NPS, la retención y el valor promedio del cliente, generando retornos tangibles de la inversión en tecnología y datos.
Cómo SendApp puede ayudar con la IA omnicanal
En este escenario, plataformas como SendApp se convierten en facilitadores prácticos de IA omnicanal Orientado a empresas, con especial énfasis en WhatsApp Business y mensajería instantánea. El objetivo es transformar el chat en el núcleo operativo de las estrategias omnicanal.
Con SendApp Oficial (API de WhatsApp Business) Las empresas pueden integrar WhatsApp de forma segura y escalable en sus sistemas de CRM, automatización de marketing y atención al cliente. Esto les permite orquestar conversaciones automatizadas e híbridas, conectar la IA a los flujos omnicanal y centralizar datos e interacciones en un solo lugar.
SendApp Agent Permite a los equipos de ventas y soporte gestionar conversaciones de WhatsApp de forma colaborativa, asignar tickets, supervisar el rendimiento y combinar bots y agentes humanos en un modelo híbrido. Este es el enfoque recomendado por el Observatorio: la IA complementa a las personas, no las reemplaza.
Para aquellos que quieran impulsar la automatización avanzada, SendApp Cloud Permite flujos de trabajo complejos, activadores basados en eventos, integraciones con sistemas externos y la orquestación centralizada de campañas, notificaciones y recorridos automatizados a través de WhatsApp. De esta forma, la IA omnicanal se convierte en una herramienta clave para rediseñar procesos integrales, desde el marketing hasta la atención al cliente.
SendApp ayuda a las empresas a pasar de la experimentación táctica a una estrategia de comunicaciones de WhatsApp verdaderamente omnicanal, alineada con los principios surgidos de OCX Research: gobernanza clara, integración con los sistemas existentes, atención al factor humano y uso inteligente de los datos.
Para empresas que quieren llevar la’IA omnicanal En tus flujos de comunicación diarios, el siguiente paso es una consulta específica sobre WhatsApp Business y automatización. Descubre todas las soluciones en la web. SendApp y solicita una prueba gratuita para comenzar a diseñar recorridos omnicanal más efectivos, medibles y orientados a resultados.
