Columna de opinión | Cómo salir del laberinto de los chatbots

Leo Wurman, CRO en Ocular Solution

En un texto publicado por el The New York Times, Samuel Levine, comisionado del Departamento de Protección al Consumidor y al Trabajador de la Ciudad de Nueva York, relató una escena que usted y yo hemos vivido: encontró cobros que no reconocía en la cuenta de un hotel y buscó un teléfono de atención. Solo había un chat en vivo.

Tras unos saludos cordiales y un menú de preguntas frecuentes reveló que su interlocutor era un bot. Siguieron 25 minutos de explicar y volver a explicar, de responder preguntas que no venían al caso y de esquivar ofertas para reservar otra estadía. Ni siquiera escribir HUMANO, así en mayúsculas, sirvió.

Levine no es un cliente cualquiera: como comisionado, recibe quejas parecidas de neoyorquinos de todo tipo. Por eso, su departamento propone lo que él describe como algunas de las normas más estrictas del país contra los bucles de atención automatizada, en chat y en sistemas de voz. La regla es simple: las empresas pueden seguir usando Inteligencia Artificial, pero deben avisar cuando el cliente habla con una máquina y facilitarle llegar a una persona.

Las empresas cuyos bots confundan a sus clientes, los dejen sin ayuda o solo simulen atenderlos arriesgarían multas de US$525 a US$3.500 por cada afectado. El monto menor corresponde a quienes infrinjan por primera vez. En una ciudad de unos 8,6 millones de habitantes, la cuenta puede crecer rápido. Estados como California, Maine, Nueva Jersey y Utah, en tanto, impulsan medidas para exigir que las empresas transparenten el uso de chatbots.

Esta señal no debe leerse solo desde Estados Unidos. Las empresas de nuestra región adoptaron los mismos chatbots, con las mismas promesas y, muchas veces, con los mismos resultados. La pregunta ya no es si automatizar la atención, sino que cómo hacerlo sin que el cliente sienta que la empresa se escondió detrás de una máquina.

Lo que el chatbot ahorra, lo cobra el NPS

Durante años, muchos chatbots se midieron con un indicador cómodo: la contención, el porcentaje de contactos que nunca llegan a un ejecutivo. Pero una conversación contenida no es una conversación resuelta. El cliente que abandona el chat sin respuesta no desaparece: vuelve a llamar, reclama en redes sociales o se cambia de compañía.

El informe 2026 Consumer Experience Trends de Qualtrics, que encuestó a más de 20.000 consumidores en 14 países, apunta en la misma dirección. Casi uno de cada cinco de quienes usaron IA en atención al cliente no obtuvo ningún beneficio, una tasa de fracaso casi cuatro veces mayor que la del uso de IA en general. Y la mitad de los consumidores teme que el uso de IA de las empresas le impida hablar con una persona.

Levine llegó a sospechar que aquel bot no estaba hecho para resolver, sino que para medir cuánta fricción toleraría un cliente antes de rendirse. Sea o no el caso, su sospecha apunta al centro del problema: muchos chatbots se diseñaron para desviar contactos, no para resolverlos. Si la consulta no encaja en el guion ni en el menú de preguntas frecuentes, el cliente queda atrapado.

Automatización humanizada

La salida, entonces, no es volver a las filas de espera interminables ni renunciar a la tecnología, es cambiar el objetivo del diseño: de contener a resolver. A eso llamamos automatización humanizada, y se sostiene en cinco principios: 

• Entender, no clasificar. El agente comprende lo que el cliente dice con sus propias palabras, por voz o por escrito, sin menús ni palabras clave. Y recuerda el contexto: nadie debe contar su caso dos veces.
• Resolver, no contener. Un buen agente no solo conversa, más bien actúa dentro de los sistemas de la empresa para aclarar un cobro, reprogramar una cita o gestionar una solicitud. Su éxito se mide en casos resueltos, no en contactos evitados.
• Ser transparente. Humanizado no significa hacerse pasar por humano. 
• Tener siempre una persona al alcance. Cuando el caso pide criterio, empatía o una excepción, la conversación pasa a un ejecutivo con todo el historial. El cliente nunca vuelve a empezar.
• Gobernar cada conversación. Cada acción tiene dueño, permiso y registro auditable. Las grabaciones y transcripciones son datos personales; requieren consentimiento y una retención limitada.

Con todo, la lección no es que las máquinas no puedan ayudar, sino que, adicionalmente, los clientes deben ser escuchados con facilidad. Automatizar sin deshumanizar es eso: que la primera respuesta sea también una buena respuesta y que, si hace falta, una persona llegue sabiéndolo todo. Responder es fácil y resolver es el trabajo.