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La IA agéntica ya puede asumir tareas acotadas dentro de un servicio BPO: reunir datos de varios sistemas, clasificar solicitudes o hacer comprobaciones administrativas. La pregunta útil, según una columna de opinión publicada por CIO el 28 de septiembre de 2026, no es qué puede hacer la tecnología, sino qué tareas queremos que sigan en manos de personas. La tesis procede de José María de la Fuente, director comercial de AVOS Tech (Grupo Prosegur), y debe leerse como la perspectiva de su autor, no como la conclusión de un estudio independiente.
Qué distingue a la IA agéntica de un chatbot
Un chatbot responde preguntas dentro de una conversación. Un agente de IA, en el sentido que describe la columna, va un paso más allá: interpreta información, ejecuta procesos y toma decisiones dentro de límites definidos. La diferencia práctica está en dos capas. La primera es la capacidad de actuar sobre sistemas, por ejemplo abrir un expediente, consultar una base de datos o clasificar una solicitud. La segunda es el marco que fija qué puede decidir el agente por sí solo y qué debe escalar. Cuando falla la segunda capa, el problema deja de ser una mala respuesta y pasa a ser una acción incorrecta ejecutada a gran velocidad.
Dónde puede actuar primero en un BPO
La automatización en BPO no se limita a las llamadas ni al front-office. La columna sitúa buena parte del potencial en el back-office de banca y seguros, donde abundan tareas repetitivas y basadas en datos. Tres patrones aparecen de forma recurrente.
Recopilación de información de varios sistemas
Antes de resolver una solicitud, un operador suele consultar varias aplicaciones y copiar datos entre ellas. Un agente puede reunir esa información, normalizarla y dejarla lista para la revisión, siempre que las integraciones y la calidad de los datos sean suficientes.
Clasificación y comprobaciones administrativas
Clasificar solicitudes por tipo, urgencia o documentación completa, y verificar que cumplen requisitos formales, son tareas acotadas con criterios explícitos. Son el tipo de trabajo donde la automatización tiene menos ambigüedad, aunque también donde un error sistemático puede repetirse en miles de expedientes.
Procesos intensivos en datos y sujetos a regulación
La columna cita la gestión de hipotecas, la evaluación de siniestros y la tramitación de pólizas complejas. En todos ellos, el autor subraya que el rigor, el cumplimiento y la transparencia son esenciales. Esta observación describe la exigencia del proceso; no sustituye el análisis de la normativa aplicable en cada país ni en cada línea de negocio, que requiere un estudio jurídico específico.
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Qué debe seguir siendo humano
El argumento central de la columna no es automatizar por automatizar. Propone combinar la velocidad y el análisis de la tecnología con la experiencia, la empatía y el criterio de las personas. Según el autor, el valor humano aparece en tres situaciones: la gestión de excepciones, la comprensión de situaciones complejas y las decisiones que requieren contexto.
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Repair common Windows errors and clear accumulated junk for a smoother, more stable PC - no reinstall needed.Free scan · no reinstallOutdated Drivers Are Slowing You Down
One free scan finds every outdated or missing driver and matches the right update for your exact hardware.Free scan · exact hardware matchLa frase que resume esa posición es esta: “El futuro del BPO no estará definido por una competición entre humanos y máquinas, sino por nuestra capacidad para hacer que ambos trabajen juntos.” (José María de la Fuente, en CIO, 28 de septiembre de 2026).
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Excepciones
Un proceso automatizado funciona bien mientras los casos encajan en el patrón previsto. Lo que no encaja, como un siniestro con documentación incompleta o una póliza con condiciones combinadas, es donde una persona aporta más. La automatización útil es la que detecta esos casos y los traslada a alguien con capacidad de decidir, en lugar de forzarlos a través del flujo habitual.
Contexto y confianza
Una encuesta de Cisco publicada en 2025 recoge que el 96% de los encuestados consideraba muy importantes las relaciones humanas al interactuar con proveedores tecnológicos B2B. Es un dato sobre preferencias declaradas en el ámbito B2B, no una medida de satisfacción en BPO, pero apunta en la misma dirección que la columna: en procesos donde el cliente depende de una decisión, la confianza suele pasar por una persona identificable.
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Qué dicen las encuestas, y qué no pueden decir
La columna no presenta mediciones de impacto. Los datos cuantitativos disponibles proceden de tres encuestas de 2025, publicadas por sus respectivas organizaciones. Miden expectativas y percepciones, no resultados obtenidos con la IA, y sus poblaciones no son equivalentes.
| Fuente y fecha | Dato | Población y alcance |
|---|---|---|
| Cisco, nota publicada el 27 de mayo de 2025 | 68% de las interacciones de experiencia de cliente con proveedores tecnológicos se esperaba que fueran gestionadas mediante IA en los tres años siguientes al estudio | Expectativa de encuestados; alcance de CX con proveedores TIC. Es una previsión, no un resultado medido |
| Cisco, 2025 | 96% consideró muy importantes las relaciones humanas al interactuar con proveedores tecnológicos B2B | Encuestados del estudio de Cisco; tamaño muestral no stated en la nota consultada |
| Cisco, 2025 | 99% consideró importante que los proveedores demuestren acuerdos sólidos de gobernanza para un uso ético de la IA agéntica | Encuestados del estudio de Cisco; tamaño muestral not stated en la nota consultada |
| Capgemini Research Institute, 2025 | 70% de los agentes de atención al cliente encuestados informó de una reducción de la carga laboral general mediante tecnología | Agentes de atención al cliente encuestados; tamaño muestral not stated en la nota consultada |
| Capgemini Research Institute, 2025 | 24% de las organizaciones encuestadas declaró reducción de costes operativos; 31% informó de respuestas más rápidas | Organizaciones encuestadas; tamaño muestral not stated en la nota consultada |
| BCG y MIT Sloan Management Review, comunicado de 20 de noviembre de 2025 | 35% de las compañías exploraba la IA agéntica y 44% preveía implantarla a corto plazo; 76% describía la IA agéntica más como compañero de trabajo que como herramienta | Más de 2.000 ejecutivos de 21 sectores y 116 países, según el comunicado de BCG |
Tres advertencias condicionan la lectura de estas cifras. Primero, las encuestas miden lo que las personas esperan o declaran, no lo que sucede en un proceso concreto. Segundo, Cisco, Capgemini y BCG preguntan a poblaciones distintas, sobre alcances distintos, y sus cifras no son comparables entre sí. Tercero, ninguna de ellas acredita que la IA sea la causa de los resultados descritos; una reducción de carga laboral reportada por agentes puede responder a muchos factores de rediseño operativo. Para un directivo de BPO, la utilidad de estos datos es orientar hipótesis y prioridades, no justificar un retorno concreto.
Independent reader supportYour contribution helps us test, update, and keep practical guides available for everyone.Controles antes de desplegar agentes de IA
La columna advierte contra experimentar en operaciones críticas sin garantías suficientes, y sostiene que, a mayor autonomía, mayor debe ser la exigencia de supervisión, gobernanza y control. En la práctica, antes de poner un agente en producción conviene cerrar al menos estos puntos:
- Límites de acción por escrito. Qué tareas ejecuta el agente, cuáles solo recomienda y cuáles requieren aprobación humana.
- Impacto de error y reversibilidad. Clasificar cada tarea según el coste de un fallo y si una acción incorrecta puede deshacerse sin perjudicar al cliente.
- Escalado a una persona. Criterios definidos de traspaso, con tiempos de respuesta del equipo humano y responsable identificado.
- Integración y calidad de datos. Sistemas conectados y datos verificados antes de que el agente tome decisiones sobre ellos.
- Experiencia del cliente y carga del agente. Métricas antes y después, medidas en el mismo proceso, para distinguir mejora real de cambio de percepción.
- Gobernanza, seguridad y trazabilidad. Registro de cada acción del agente, control de accesos y una revisión periódica de sus decisiones.
Estos controles son criterios de diseño que se desprenden de las exigencias que describe la columna; no constituyen una norma ni una certificación. Los requisitos legales concretos dependen de la jurisdicción y del sector del cliente.
Plataformas: un ejemplo de categoría
Microsoft describe Copilot Studio como una plataforma de bajo código para crear agentes personalizados, y documenta ejemplos empresariales de automatización con traspaso a atención humana (comunicado de Microsoft Latinoamérica, 28 de abril de 2025). Es un ejemplo de la categoría de herramientas que permiten construir agentes, no una recomendación: una evaluación de plataformas requiere comparar integraciones, costes, requisitos de gobernanza y el encaje con los sistemas del cliente, algo que la fuente no aborda. Puede consultarse el comunicado en la nota de Microsoft sobre IA agéntica y transformación empresarial.
Para leer la columna original, sus datos de contexto y el resto de la argumentación, consúltese el artículo de CIO. Las encuestas citadas están disponibles en la nota de Cisco, en la biblioteca de investigación de Capgemini y en el comunicado de BCG.
La cita de Liz Centoni, vicepresidenta ejecutiva y directora de Experiencia del Cliente de Cisco, recogida en la nota de Cisco, lo plantea en otros términos: “Con la IA Agéntica alcanzando un nuevo nivel de madurez, estamos más cerca que nunca de resolver algunos de los problemas más persistentes de los clientes empresariales”. Es una afirmación de proveedor, y conviene leerla como tal.
Quick Recap
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