En Colombia, la industria del BPO cerró 2025 con ingresos operacionales por 56,5 billones de pesos y una participación del 3,3 % del PIB, según el más reciente balance de la Asociación Colombiana de BPO (BPrO). Detrás de estas cifras hay miles de interacciones que ocurren todos los días entre empresas y consumidores. Y en cada una de ellas existe un desafío que va mucho más allá de responder una llamada, un mensaje o una solicitud: mantener una experiencia de calidad de manera consistente.
Según la encuesta de experiencia del cliente de PwC de 2025, más de la mitad de los 5511 consumidores encuestados (52 %) afirmaron haber dejado de usar o comprar productos de una marca debido a una mala experiencia con sus productos o servicios, y casi un tercio (29 %) lo hizo debido a una mala experiencia de atención al cliente.
Sin embargo, la calidad no suele deteriorarse de un día para otro. Muchas veces comienza con pequeñas señales: una respuesta que no resuelve completamente la necesidad, un cliente que debe repetir su solicitud, una conversación que se extiende más de lo esperado o un tono que evidencia frustración. Cuando esas señales llegan a los indicadores tradicionales, el deterioro puede llevar semanas acumulándose.
Hasta ahora, la industria ha tenido que elegir entre dos caminos. El primero es automatizar, lo que suele significar desviar hacia la IA las consultas más sencillas y dejar el trabajo complejo, y más costoso, igual que antes. El segundo es sumar personas para sostener la calidad, con el costo que eso implica.
Covisian, multinacional CX-Tech que gestiona diariamente más de un millón de interacciones, plantea un tercer camino que no existía hasta ahora. Lo hace a través de un modelo patentado de IA supervisada: la inteligencia artificial conversa con el cliente mientras un agente supervisa varias conversaciones al mismo tiempo e interviene cuando la situación lo requiere.
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 directivo comparte cinco claves de este modelo:
- 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 no permite conocer lo que ocurre en toda la operación. Con el análisis conversacional y el control de calidad en tiempo real durante el servicio, la revisión deja de hacerse sobre una muestra posterior, y pasa a hacerse en cada interacción mientras ocurre. La pregunta ya no es «¿qué pasó en las llamadas revisadas?», sino «¿qué está pasando ahora en toda la operación?».
- Supervisar el proceso, no solo el discurso: Ya no sirve monitorear las interacciones una vez que han terminado y se actúa tarde sin foco en las preocupaciones y necesidades de los clientes lo que revierte en un deterioro de la satisfacción y la lealtad a la marca. A diferencia de los sistemas de script adherence tradicionales, los servicios de Covisian ya trabajan con supervisión activa del proceso, no solo del discurso, gestionando y monitoreando la ejecución de tareas críticas en tiempo real. En este proceso, la IA se encarga de analizar y advertir al agente de cada punto crítico y el humano se encarga de actuar, en tiempo real, blindando la experiencia de cliente y la calidad del servicio.
- La IA conversa, la persona supervisa. Es el corazón del modelo. En lugar de sustituir al agente por un bot o de limitar la IA a un papel de asistente, la IA supervisada permite que un mismo profesional acompañe varias conversaciones a la vez. La IA gestiona el diálogo, detecta señales de fricción y alerta. La persona aporta criterio, empatía y capacidad de decisión justo cuando hacen falta. Así, el juicio humano está presente en cada conversación, y no solo en las que un agente puede atender una a una.
- Medir el tiempo de gestión, no las llamadas evitadas. El número de llamadas que la IA «evita» es un indicador engañoso: solo cuenta las interacciones más cortas y fáciles, mientras el trabajo complejo sigue costando lo mismo. Este nuevo modelo mide otra cosa: cuánto tiempo de gestión se ahorra en todas las interacciones, incluidas las más complejas. Ese ahorro se construye con muchas mejoras pequeñas, como la identificación y autenticación automática, el CRM que se completa solo, la búsqueda de información asistida y el resumen automático de cada llamada. Cada segundo ahorrado es capacidad que vuelve a la operación.
- La capacidad liberada se reinvierte, no se recorta. Cuando cada gestión dura menos, se libera capacidad con el mismo equipo. El objetivo no es reducir personas, sino hacer posible lo que antes no lo era: absorber picos de demanda sin perjuicio de la calidad, atender canales y horarios que antes no tenían servicio o elevar el nivel de atención.
«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.
Detrás de este modelo hay una combinación poco habitual en el sector: treinta años de experiencia operando servicios de atención, una plataforma tecnológica propia que unifica canales, operaciones y datos, y una inteligencia artificial integrada en cada conversación. La verdadera transformación no consiste en automatizar la atención. Consiste en ser capaces de ofrecer a los clientes y a las empresas una atención más consistente, más inteligente y, sobre todo, más humana cuando el cliente realmente lo necesita.
