La predicción, la tendencia en atención al cliente para el 2026
Bogotá, Colombia. La inteligencia artificial aplicada a la atención al cliente está entrando en una nueva etapa. En 2026, las organizaciones líderes dejarán atrás los modelos reactivos —basados únicamente en responder solicitudes— para adoptar esquemas de atención predictiva, capaces de anticipar la demanda, automatizar procesos completos y optimizar recursos antes de que se produzcan cuellos de botella.
De acuerdo con IDC, hacia 2027 la mitad de las empresas a nivel global utilizará agentes de inteligencia artificial, transformando de manera estructural la colaboración entre humanos y máquinas. La consultora denomina este cambio como la era agentic, caracterizada por sistemas autónomos que no solo asisten en la toma de decisiones, sino que las ejecutan y optimizan de forma independiente.
En este contexto ZeroQ, empresa SaaS especializada en soluciones de atención presencial, remota e híbrida, que actualmente trabaja con más de 400 clientes enterprise en Latinoamérica y gestiona operaciones en más de 2.900 sucursales de sectores como salud, finanzas, cajas de compensación y entidades públicas.
“Estamos pasando de una IA que sólo responde a una IA que ejecuta. La atención predictiva será el estándar operativo en 2026, especialmente en organizaciones que manejan grandes volúmenes de atención”, señala Xania Pantoja de ZeroQ.
Uno de los cambios más relevantes será la evolución desde asistentes conversacionales limitados hacia agentes de IA ejecutores, capaces de automatizar procesos completos de principio a fin.
El AI Agent de ZeroQ ya opera bajo este paradigma, alineado con la tendencia agentic identificada por IDC. A diferencia de los chatbots tradicionales, estos agentes:
- Capturan información estructurada mediante conversaciones naturales.
- Solicitan y validan documentos en tiempo real.
- Se integran directamente con sistemas empresariales como SAP, CRM, HIS y plataformas core.
- Ejecutan transacciones, cambian estados de los casos y generan documentos automáticamente.
- Mantienen informado al usuario sobre su posición en fila y tiempos estimados.
- Detectan señales de frustración o abandono y activan acciones de retención proactiva.
- Validación de Identidad
- Automatización de Proceso
- Clasificación de solicitudes
- Generación de documentos, cotizaciones, contratos, etc.
En pilotos recientes, esta automatización permitió elevar el cumplimiento de SLA del 75% al 95%, reduciendo errores operativos y mejorando la experiencia del usuario.
Este mismo principio de autonomía y ejecución se traslada hoy a la atención al cliente, donde plataformas inteligentes comienzan a prevenir incidentes, anticipar congestiones y responder de forma automática, sin esperar a que el problema ocurra.
La atención predictiva se sustenta en el análisis avanzado de grandes volúmenes de datos operacionales. Gracias a millones de interacciones procesadas, ZeroQ modela patrones como:
- Picos de atención por hora, día y estacionalidad.
- Comportamientos asociados a campañas, fechas críticas o eventos externos.
- Motivos de visita, duración de trámites y tasas de resolución en primer contacto.
Hacia 2026, se espera que proliferen plataformas autónomas de prevención y respuesta ante incidentes, así como modelos predictivos ajustados por industria, alimentados por inteligencia global y datos en tiempo real. Esto permitirá a las organizaciones anticipar la demanda, planificar recursos y optimizar la experiencia antes de que el usuario perciba una fricción.
En Colombia, la adopción de atención predictiva con IA ya muestra resultados concretos:
- Sector salud: automatización del agendamiento y confirmación de citas, con reducciones de hasta 70% en tiempos de espera en farmacias y laboratorios.
- Cajas de compensación: reducción de la tasa de abandono del 15% al 3% mediante kioscos integrados, con ahorros de hasta USD $300.000 anuales en grandes oficinas.
- Sector financiero: disminución de hasta 70% en tareas manuales y reducción del 60% en errores operativos, gracias a la integración de agentes de IA con sistemas core.
Las organizaciones que adopten modelos predictivos de atención podrán obtener beneficios claros y medibles:
- Ahorros anuales entre USD $75.000 y USD $300.000, según el tamaño de la operación.
- Reducción de hasta 87% en tiempos de espera.
- Incrementos de hasta 10 puntos en NPS.
- Time-to-value de cuatro semanas y retorno positivo en el primer año.
Aunque el potencial es alto, la implementación de atención predictiva enfrenta desafíos como la integración con sistemas legacy y la estandarización de procesos. La atención predictiva no es una tendencia futura, es una necesidad inmediata para organizaciones que quieren operar con eficiencia en 2026.
