Autor: Por: Carlos Ochoa, gerente de Desarrollo Digital Praxis Human Xperience

Por qué medir se volvió más complejo
Por qué medir se volvió más complejo [LA CEGUERA DEL CX CON IA ] Por qué medir se volvió más complejo (y más cr Por: Carlos Ochoa, gerente de Desarrollo Digital Praxis Human Xperience EL ESPEJISMO DE LA AUTOMATIZACION PERFECTA Muchas empresas caen en la trampa de creer que la lA es una solución mágica. *Implementamos un chatbot y los tiempos de respuesta mejoraron 300%". Pero ¿ qué hay detrás de esa métrica? ¿ Los clientes realmente están más satisfechos o simplemente reciben respuestas más rápidas que no resuelven sus problemas? La velocidad sin efectividad es solo ruido optimizado. Los KPls clásicos tiempo de respuesta, volumen de interacciones, tasa de autoservicio no capturan la complejidad de las interacciones con lA. Un cliente puede recibir una respuesta en 2 segundos, pero si el algoritmo no entendió su consulta real, esa métrica de "éxito" es completamente engañosa. E CUÁNDO MEDIR: LA IMPORTANCIA DEL TIEMPO REAL En el mundo acelerado della lA, el tiempo real es una necesidad operacional crítica. Las interacciones automatizadas pueden descarrilarse completamente en cuestión de segundos, y un problema que no se detecta inmediatamente puede multiplicarse exponencialmente. El monitoreo en tiempo real es clave para detectar fallos técnicos al instante, identificar consultas que la lA no sabe manejar y activar un escalamiento automático cuando la satisfacción cae por debajo de umbrales críticos.
Por otro lado, la evaluación periódica permite ver más allá de la inmediatez: analizar tendencias en los tipos de consultas, entender comportamientos emergente medir el verdadero retorno de inversión y detectar oportunidades estratégicas para mejorar tanto los algoritmos como los procesos. tanto los algoritmos como los procesos. Y LICO) La inteligencia artificial ya es parte del día a día en la experiencia del cliente. Chatbots, asistentes virtuales, recomendaciones automáticas están por todas partes. Pero hay un problema: la mayoría de las empresas están implementando lA sin tener idea de cómo está impactando realmente la experiencia de sus clientes. Es como manejar con los ojos vendados. Sabes que estás avanzando, pero no tienes claro si vas por el camino correcto o siestás a punto de estrellarte. correcto o siestás a punto de estrellarte.
Í LOS RIESGOS DE NO MEDIR E Deterioro silencioso Cuando no medimos adecuadamente lo que está pasando, los clientes gradualmente dejan de usar canales automatizados porque aprenden por experiencia que no van a obtener respuestas útiles. Pero acá está lo peligroso: en lugar de escalar su frustración o quejarse abiertamente, simplemente se van en silencio. Y nosotros, mientras tanto, seguimos viendo métricas de "éxito" en nuestros dashboards y celebramos la eficiencia de sistemas que están perdiendo clientes silenciosamente. Amplificación de sesgos Los algoritmos pueden discriminar involuntariamente a ciertos segmentos de nuestra base de clientes. Una tos de nuestra base de clientes. Una lA que funciona perfectamente para usuarios más digitales puede convertirse en una barrera infranqueable para adultos mayores o personas con menor alfabetización digital. Un ejemplo reciente y muy concreto: la eliminación de las tarjetas de coordenadas bancarias en agosto de 2025, reemplazadas por autenticación reforzada a través de aplicaciones móviles.
Aunque la medida sin duda mejora la seguridad, puede excluir inadvertidamente a adultos mayores que no dominan estas tecnologías, forzándolos a depender de terceros para sus operaciones bancarias más básicas o, peor aún, abandonar los servicios digitales completamente. completamente. QUÉ MEDIR ENTONCES El verdadero valor está en entender dos cosas: qué tan bien comprende la lA y cómo vive la experiencia el cliente.
En las métricas de comprensión, conviene fijarse en la tasa de resolución por intención, que muestra si el sistema realmente captó lo que la persona quería; el escalamiento inteligente, que indica en qué momento y por qué motivo se deriva a un humano, y la precisión contextual, que confirma si la respuesta fue pertinente para esa situación específica.
En las métricas de experiencia, el foco está en el análisis de sentimiento en tiempo real, para seguir la evolución emocional del cliente, y en la tasa de abandono por frustración, que revela el punto exacto en que decide dejar la interacción automatizada.
ALERTAS Í LA NUEVA REALIDAD INTELIGENTES INTELIGENTES notificaciones inteligentes y context talizadé la tasa de escalamiento a agentes humanos supera el 40% en una hora específica, cuando el análisis de sentimientos detecta patrones de frustración creciente en tiempo real, o cuando aparecen tipos de consultas nuevas que el sistema no está preparado para manejar. La integración de lA en CX es una revolución en cómo debemos pensar la medición. Los frameworks tradicionales, diseñados para interacciones humano-a-humano, se quedan cortos cuando evaluamos experiencias humano-máquina-humano. No medir adecuadamente el impacto de la lA es como volar sin instrumentos. Puedes sentir que todo está bien, pero cuando te das cuenta de que algo anda mal, ya puede ser demasiado tarde para corregir el rumbo. La pregunta. no es si podemos permitirnos invertiren medición avanzada de CX con/A. La pregunta es si podemos permitimos no hacerlo. no hacerlo. Í IMPLEMENTACIÓN PRÁCTICA Para que las métricas realmente impulsen mejoras, hay que integrarlas en un proceso que combine análisis, acción y aprendizaje continuo. Este camino puede estructurarse en tres fases: Fase 1: Auditoría de la Realidad Actual Antes de implementar cualquier nueva métrica, hay que entender qué está pasando realmente ahora. Esto significa analizar transcripciones reales de interacciones, hacer shadow sessions directas con clientes reales, y entender profundamente los puntos de dolor específicos que las métricas actuales no están capturando. Fase 2: Métricas Híbridas El futuro está en combinar inteligentemente la eficiencia operacional con la calidad experiencial real.
Una métrica como "resolución efectiva en primera interacción" es infinitamente más valiosa que simplemente medir "tasa de autoservicio". Fase 3: Circuitos de Retroalimentación Implementar mecanismos simples pero efectivos para que los clientes puedan calificar sus interacciones en tiempo real, permitiendo ajustes inmediatos del sistema y generando aprendizaje algorítmico constante y evolutivo..