La irrupción de la IA agéntica, un sistema de inteligencia artificial diseñado para funcionar de forma autónoma, ha puesto fin a la era de la robotización en la CX, dejando atrás las respuestas mecánicas, las largas esperas y la frustración del cliente por no obtener la respuesta deseada. Inconcert, compañía global especializada en tecnología para la gestión de la experiencia de cliente, ha dado un paso decisivo mediante la evolución de Inagent, una solución de agentes de IA autónomos. Pero, ¿cuáles son los pro y contra de usar IA agéntica en marketing?
La solución cuenta con más de 200 voces realistas en diversos idiomas y regionalismos, y es capaz de interpretar errores e incluso emojis para lograr una comunicación totalmente natural. Otra de las innovaciones es su capacidad Context-Aware, que le permite conectarse con los sistemas de negocio del cliente para acceder automáticamente a la información relevante del usuario, como su identidad, historial o fase del proceso.
Marta Pérez Mateos, CMO de Inconcert, explica que “la incorporación de IA agéntica en marketing abre un abanico de oportunidades muy potentes para las marcas que buscan conectar de manera más cercana y eficiente con sus clientes. Hoy, los usuarios ya no solo esperan respuestas rápidas, sino que quieren que las marcas los entiendan, los escuchen y se adapten a su contexto. Y ahí es donde esta tecnología implica una verdadera diferencia”. Y así desarrolla el tema, para los lectores de PRNoticias.
¿Cuáles son los pro de usar IA agéntica en marketing?
Uno de sus principales beneficios es la capacidad de personalización, optimizando campañas y mejorando significativamente la experiencia del cliente. Por ejemplo, al integrar un agente de IA en el chat de una web, se habilita un canal de atención disponible 24/7 que responde consultas, recopila datos, califica al lead y actualiza automáticamente el CRM, permitiendo al equipo comercial actuar de inmediato. Este enfoque también puede aplicarse a campañas por voz, por ejemplo, tras completar un formulario en una landing, el usuario recibe una llamada gestionada por IA, que resuelve dudas, detecta oportunidades y deriva al equipo humano si es necesario. Otra ventaja clave es su facilidad de implementación ya que no requiere programación, es decir, basta con definir el objetivo, conectar el sistema y entrenar al agente con la base de conocimiento adecuada. A partir de ahí, actúa como un miembro más del equipo, resolviendo tareas, ejecutando procesos y adaptándose al canal y al tono del cliente.
¿Y los contra?
Como toda tecnología emergente, su uso también plantea retos. Es fundamental definir bien los casos de uso, garantizar una buena calidad del entrenamiento y supervisar su evolución para asegurar una experiencia realmente satisfactoria.
¿Cómo puede la IA agéntica mejorar la personalización de campañas de marketing?
Una de las principales ventajas de contar con un agente de IA agéntica es que cada conversación deja una huella útil. Las interacciones que se producen a través del chat o por voz no solo resuelven dudas en el momento, sino que también generan datos valiosos como qué productos están generando más interés o qué preguntas, objeciones o necesidades se repiten con mayor frecuencia. Esta información puede analizarse para extraer patrones de comportamiento que luego alimentan las campañas de marketing con un nivel de precisión mucho mayor.
¿Qué “sabe” la IA agéntica y para qué sirve ese “conocimiento”?
La personalización va mucho más allá del clásico “mensaje adecuado en el momento adecuado”. Por ejemplo, en estrategias de up-selling y cross-selling la capacidad Context-Aware de Inagent es clave, al estar conectado con los sistemas del negocio, el agente sabe qué producto o servicio ha contratado ya el cliente, cuál fue su última consulta o qué etapa del ciclo de vida atraviesa. Con esta información, puede detectar oportunidades y proponer recomendaciones personalizadas en tiempo real que encajen con ese cliente en particular. Esto permite dejar atrás las segmentaciones generales o las campañas masivas. La IA agéntica activa comunicaciones contextualizadas, uno a uno, con una lógica muy similar a la de una campaña automatizada, pero en forma de conversación directa. Cada interacción se convierte en una microcampaña ajustada al perfil y al momento, lo que mejora no solo la experiencia del usuario, sino también el rendimiento global de las acciones de marketing.
¿Cómo ayuda la IA agéntica a optimizar la segmentación de audiencias en marketing digital?
La segmentación tradicional se basa en atributos fijos como la edad, la ubicación o el historial de compra, por el contrario, la IA agéntica permite una comprensión mucho más profunda y dinámica del comportamiento del usuario, gracias a capacidades avanzadas como el análisis de sentimientos, la detección de objeciones, el reconocimiento de patrones conversacionales y la identificación de palabras clave. Tradicionalmente, muchos leads se quedan en pausa tras completar un formulario, lo que implica una pérdida de oportunidad por falta de inmediatez. Con la IA agéntica, este proceso se automatiza, y es que en cuanto el usuario envía sus datos, el agente inicia automáticamente la interacción, formula preguntas clave y evalúa el nivel de interés o urgencia.
¿Qué otras ventajas tiene esta tecnología?
Esta tecnología permite afinar la segmentación de audiencias de forma automática, recabando un mayor volumen de información para enriquecer el lead y, a partir de ahí, poder crear microsegmentos dinámicos basados en las respuestas y el comportamiento del cliente, desde quienes muestran dudas sobre el producto, hasta quienes expresan una clara intención de compra. Gracias a esto, se pueden activar acciones específicas como derivarlo a un asesor, lanzar una oferta personalizada o alimentar la base de datos para futuras campañas. En definitiva, la IA agéntica no solo ayuda a segmentar mejor, sino que optimiza el uso de los recursos comerciales, priorizando aquello que tiene más potencial de convertirse en resultado real de negocio.
¿Se puede usar IA agéntica para generar ideas en marketing? ¿Dónde queda la creatividad humana?
Sí, y no solo ideas, sino inspiración basada en datos reales. Inagent, por ejemplo, puede detectar temas recurrentes entre los usuarios, emociones asociadas a ciertos productos, o keywords emergentes en el lenguaje de los clientes. Todo eso puede alimentar campañas creativas con mucha más relevancia. Sin embargo, la creatividad humana no desaparece. De hecho, se vuelve más estratégica: la IA proporciona el insight, pero la mente humana le da forma y storytelling. Es como un equipo donde la IA sugiere y el marketero decide qué vale la pena contar, cómo y en qué tono. La clave está en entender que no se trata de reemplazar, sino de potenciar la creatividad con inteligencia contextual.
¿De qué forma la IA agéntica puede mejorar la experiencia del cliente a través de chatbots o asistentes virtuales?
Los bots tradicionales siguen guiones, mientras que la IA agéntica entiende y decide como lo haría un humano. Inagent no pregunta “¿En qué puedo ayudarte?” si ya sabe por qué estás ahí. Al conectarse a los sistemas internos, puede decirte: “Hola, veo que ayer intentaste descargar tu factura y tuviste un error. ¿Quieres que te la envíe ahora?”. Además, tiene sensibilidad emocional, es decir, si detecta frustración, un tono negativo o urgencia en una consulta, redirecciona la consulta automáticamente a un agente humano, sin que el cliente lo pida.
¿Se corre el riesgo de despersonalizar la atención?
Más bien humaniza la experiencia, y elimina una de las grandes fuentes de frustración en la atención digital: tener que repetir información o “luchar” con un robot que no entiende lo que pasa. Así que sí, si se diseña bien, la IA agéntica mejora la personalización, la empatía y la agilidad del servicio. El riesgo de despersonalización solo ocurre si se usa como un simple bot.
¿Quiénes pueden usar IA agéntica, y cómo?
La IA agéntica ya no es una herramienta solo para grandes tecnológicas. Inagent está pensada para ser accesible y escalable a cualquier organización que tenga interacción digital con usuarios como universidades, aseguradoras, bancos, empresas de servicios, salud, retail o transporte, entre muchas otras. Además, ofrece plantillas ya entrenadas para casos como captación de leads, gestión de cobros, agendamiento de citas, reclamaciones, soporte técnico o campañas outbound e inbound. Esto permite una implementación en días, no meses. El sistema se configura en lenguaje natural y sin necesidad de desarrolladores, solo necesitas definir tus objetivos, conectar tus sistemas (CRM, ecommerce, etc.) y entrenar al agente con tu base de conocimiento.
¿Qué le recomiendas a quienes no la usan todavía?
Mi recomendación sería que empiecen con un caso de uso simple pero de alto impacto, por ejemplo, atención de consultas frecuentes y generación de leads calificados. La clave no es hacer todo al mismo tiempo, sino ver los primeros resultados rápido, medir y escalar desde ahí. Con herramientas como Inagent, puedes tener un primer agente operativo en tiempo récord, sin codificación y validando rápidamente si la solución se adapta a tu organización. La IA agéntica no sustituye al equipo humano, lo libera de lo repetitivo y le permite enfocarse en lo que realmente requiere empatía, criterio y visión. La transformación no es solo tecnológica, es cultural, y quienes la adoptan, marcan la diferencia.
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