La Ley 10/2025 de Servicios de Atención a la Clientela (Ley SAC), en vigor desde diciembre no tiene en cuenta a la IA

Nevos requerimientos a los Contact Center para evitar multas que pueden llegar a ser millonarias en 12 meses.

Cuestiones:

• codificación de las llamadas comerciales deberán comenzar por un prefijo 400, sin haber definido qué tipos de llamadas se considerarán como tal
•  esperas no superen los 3 minutos en el 95 % de los casos
• obligación de transferir las llamadas a un supervisor en caso de solicitarlo el cliente
• trazabilidad completa del proceso (registro, almacenamiento, integración y explotación) en todo momento a disposición del cliente
•  información proactiva de las empresas ante incidencias
• accesibilidad usuarios vulnerables y anticipar apoyo, sin que lo tener que solicitarlo
• discernir en tiempo real cuestiones como el análisis de los sentimientos
• auditorías anuales: mayor esfuerzo en grabaciones de las llamadas. Vincular correctamente cada uno de los ticket generados con sus respectivos log, que aseguren
  • seguimiento correcto de las atenciones
  • accesibilidad de los clientes al proceso seguido en sus peticiones

Tendencias de Experiencia de Cliente e IA en 2026

Las empresas que se preocupan por su Experiencia de Cliente son un 60% más rentables y obtienen hasta un 84% más de ingresos.

La IA Agentic (agéntica) representa un cambio evolutivo de la IA generativa hacia sistemas autónomos orientados a objetivos, capaces de planificar, tomar decisiones, utilizar herramientas y ejecutar acciones complejas con mínima supervisión humana.

A diferencia de la IA generativa pasiva, la IA agentic actúa proactivamente, aprende de la experiencia y se adapta en tiempo real a entornos dinámicos.

Características IA Agentic

• Autonomía Proactiva: No solo responde a preguntas, sino que actúa por iniciativa propia para completar tareas finales.
• Capacidad de Acción: Utiliza herramientas externas, API, bases de datos e internet para ejecutar flujos de trabajo completos.
• Razonamiento y Planificación: Desglosa un objetivo complejo en subtareas, planifica pasos y correge el rumbo si algo falla.
• Ciclo de Aprendizaje: Analiza su propio rendimiento para mejorar futuros resultados.

Ejemplos

• Marketing: Gestión continua de campañas complejas, ajustando presupuestos y creatividades en tiempo real.
• Operaciones/Logística: Optimización de la cadena de suministro, ajustando rutas según datos meteorológicos o tráfico.
• Atención al Cliente: Sistemas autónomos que resuelven problemas complejos sin derivar al humano.
  Finanzas: Bots de trading que analizan indicadores económicos en tiempo real para ejecutar operaciones.

IA de «asesor creativo» a «agente ejecutor», automatización inteligente y estratégica.

• transcripción en tiempo real de las conversaciones
• ayuda a los agentes telefónicos
• traducciones simultáneas

Foto de Tara Winstead