Los servicios de procesos de negocio en transformación
Los servicios de procesos de negocio (BPS) atraviesan una transformación histórica. Durante años, el modelo de BPO se sostuvo sobre la estandarización, la mejora continua y la automatización robótica. Ese paradigma está experimentando una evolución exponencial: más del 70% de los nuevos proyectos en Latinoamérica incluyen IA generativa o agentes autónomos.
En particular, los agentes incorporan un elemento decisivo: capacidad cognitiva. Ya no se limitan a ejecutar pasos repetitivos: son capaces de interpretar contextos, tomar decisiones operativas y comunicarse con usuarios y sistemas en lenguaje natural. Así, se consolidan como “coordinadores digitales”, que complementan equipos humanos y elevan el nivel de servicio.
Del RPA a la inteligencia autónoma: una diferencia radical
La diferencia respecto a la automatización tradicional es radical. Las soluciones basadas en reglas funcionan bien mientras nada cambie. Los agentes de IA, en cambio, comprenden información no estructurada, aprenden del comportamiento histórico y se adaptan a la variabilidad natural de los procesos. Es decir, “razonan”, eligen y actúan.
Los agentes aprenden de datos históricos, de la interacción continua con humanos y de ciclos permanentes de refinamiento supervisado. A medida que evolucionan:
- interpretan mejores documentos complejos
- clasifican casos con mayor precisión
- dependen cada vez menos de supervisión
- pueden operar escenarios nuevos sin necesidad de programarlos.
En pocas semanas, pueden pasar de asistir en conciliaciones a resolver discrepancias completas, reduciendo su tasa de error de manera continua.
Gobernanza y auditoría
Sin embargo, su autonomía tiene límites necesarios. Aunque pueden clasificar, priorizar o ejecutar acciones dentro de políticas definidas, las decisiones con impacto legal o financiero relevante siguen requiriendo supervisión humana.
La gobernanza de datos, la explicabilidad y la auditoría continua son imprescindibles, en especial en industrias reguladas.
El objetivo no es reemplazar el juicio humano, sino amplificarlo sin perder control ni trazabilidad.
Resultados operativos: eficiencia, calidad y anticipación
Las empresas que incorporan agentes reducen los tiempos de ciclo, gracias a que interactúan de manera simultánea con múltiples sistemas. Pero, además:
- el análisis contextual disminuye retrabajos
- las anomalías se anticipan antes de que afecten al cliente
- las operaciones se vuelven 24/7 sin estructuras humanas nocturnas o multilingües.
Ejemplos citados en el texto:
- En procesos financieros, los tiempos de análisis se reducen hasta un 70%.
- En customer experience, la resolución se acelera un 30% y el NPS mejora entre 10 y 18 puntos.
Los beneficios no son solo operativos: el punto más transformador es que los agentes no solo automatizan procesos existentes, sino que permiten rediseñarlos.
Desafíos para escalar
Escalar esta tecnología exige enfrentar desafíos profundos. Muchas empresas lidian con:
- sistemas heredados fragmentados
- datos de calidad variable
- culturas que se resisten porque perciben a la IA como una amenaza.
La gobernanza ética, la transparencia y el manejo de sesgos se vuelven fundamentales, mientras emergen nuevas capacidades humanas:
- diseñar flujos
- supervisar agentes
- refinar modelos
- definir modelos operativos acordes a este nuevo ecosistema.
Hacia un futuro híbrido del BPS en la región
El futuro del BPS en la región será híbrido.
Los agentes se convertirán en el primer nivel operativo para gran parte de las interacciones transaccionales, mientras los equipos humanos se enfocan en análisis, estrategia y relaciones.
La industria migrará de centros de costos a plataformas digitales de decisión y operación, e incluso veremos modelos de Autonomous Operations-as-a-Service.
Los líderes que recién comienzan deberán avanzar paso a paso:
- casos de alto volumen
- gobernanza de datos
- nuevas capacidades humanas
- visión de escalabilidad que deje atrás automatizaciones aisladas.
Conclusión: los agentes como catalizadores del siguiente nivel operativo
La clave es entender que los agentes de IA no son un reemplazo, sino un catalizador para llevar las operaciones al siguiente nivel.