Yanny Rincón, gerente comercial de Outsourcing SAS-BIC y DIPDIG, planteó en ANDICOM 2026 un modelo de atención que combina personas y agentes de Inteligencia Artificial, con autonomía del cliente para modificar flujos.
El modelo híbrido de atención al cliente es la apuesta comercial que Outsourcing SAS-BIC y DIPDIG llevaron a ANDICOM 2026: personas y agentes de Inteligencia Artificial operando en el mismo canal. Yanny Rincón, gerente comercial de ambas compañías, lo explicó en Cartagena durante el congreso.
El argumento de venta no es la tecnología en sí. Es el tiempo. Rincón puso el foco en algo que rara vez aparece en los anuncios de Inteligencia Artificial: cuánto tarda una empresa en modificar la forma en que atiende a sus usuarios.
¿Qué significa un modelo híbrido de atención al cliente?
La compañía lleva más de tres décadas atendiendo usuarios con personas. La incorporación de agentes conversacionales no reemplaza ese esquema, según la vocera, sino que lo mezcla.
«Tenemos la oportunidad de hacer un trabajo híbrido con lo que hemos venido haciendo los últimos 33 años en el mercado, atendiendo a nuestros clientes, a los usuarios de nuestros clientes con humanos, y ahora incorporando la Inteligencia Artificial agéntica», explicó Rincón.
El objetivo declarado es doble: «potencializar las capacidades humanas» y aumentar el volumen de interacciones gestionadas con Inteligencia Artificial conversacional, que la compañía describe como su producto bandera. En términos de resultado, Rincón mencionó tres atributos: un servicio «mucho más natural, mucho más rápido, más productivo».
¿Por qué el tiempo para cambiar un flujo se volvió el argumento comercial?
Aquí está el punto más concreto y el que diferencia esta propuesta de un despliegue tradicional de tecnología. En los modelos convencionales, modificar un guion de atención, un árbol de decisión o una regla de negocio implica pasar por el proveedor, abrir un requerimiento y esperar un ciclo de desarrollo. Rincón sostiene que la plataforma OASYS traslada esa capacidad al cliente: puede trabajar directamente sobre los flujos y «hacer los cambios que necesiten en tiempo real», para «ya olvidar un poco estos cambios que tardaban semanas o meses».
La descripción es consistente con la documentación técnica de SoundHound AI ante la Comisión de Bolsa y Valores de Estados Unidos, donde OASYS aparece como un sistema orquestado y de autoaprendizaje en el que las organizaciones construyen y despliegan agentes capaces de ejecutar transacciones, tareas y flujos de trabajo.
Para una operación de atención, esa autonomía tiene una consecuencia práctica: cambia quién controla el proceso. Y abre una pregunta de gobierno que la propia DIPDIG ha reconocido en otras conversaciones, cuando su gerente de Transformación Digital planteó la necesidad de mecanismos para saber qué herramientas usan los colaboradores, cómo consumen recursos y si los resultados agregan valor. Autonomía sin trazabilidad es un riesgo operativo, no una ventaja.
¿Qué respalda la promesa de reducir costos hasta un 40 %?
Rincón entregó la cifra más específica de la presentación: el modelo híbrido permitiría «reducir costos hasta incluso en un 40 %».
Es un dato que conviene leer con precisión. No se especificó sobre qué línea de costos se calcula, en qué tipo de operación, con qué volumen de interacciones, ni contra qué periodo de comparación. Tampoco si corresponde a resultados ya medidos en clientes o a una proyección de la oferta.
La diferencia importa para quien evalúa una implementación. Un ahorro verificado en una operación específica y un techo comercial son dos cosas distintas, y la experiencia del sector muestra que buena parte de los proyectos de Inteligencia Artificial no alcanzan los retornos anunciados cuando los procesos de base no están ordenados. Antes de automatizar, la propia compañía ha señalado que se necesita información estructurada, trazabilidad de las interacciones y mecanismos de protección de datos sensibles.
¿Qué queda por resolver en el trabajo conjunto entre personas e IA?
La fórmula del trabajo mancomunado entre humanos e Inteligencia Artificial resuelve el problema de comunicación, pero no el operativo. En un negocio donde la unidad de trabajo es la interacción, aumentar la proporción de interacciones atendidas por agentes automatizados modifica la composición del empleo, no solo su productividad.
Las declaraciones en ANDICOM no incluyeron cifras de plantilla, de recomposición de perfiles ni de formación para los equipos que pasarán a operar junto a los agentes. Es la información que permitiría evaluar si el modelo híbrido efectivamente potencia capacidades humanas, como plantea la compañía, o si redistribuye tareas sin acompañar la transición.