Las grandes empresas llevan años invirtiendo en digitalización, pero los resultados no acompañan. Según McKinsey, las organizaciones capturan menos de un tercio del valor que esperaban obtener de sus inversiones digitales.
La paradoja es llamativa: más presupuesto, más tecnología, más proyectos de transformación… y aun así, los retornos siguen siendo decepcionantes. Algo falla. Y cada vez hay más evidencia de que el problema no está en los algoritmos ni en los datos, sino en el punto de partida.
El problema silencioso de la transformación digital
La raíz del problema es más sencilla de lo que parece. La mayoría de las grandes empresas comienza por las capacidades tecnológicas disponibles y después busca aplicaciones para ellas: parte de la herramienta y luego busca el clavo que clavar. Este orden invertido genera soluciones fragmentadas, experiencias desconectadas y, en última instancia, transformaciones que no llegan a cuajar.
El problema no es la tecnología en sí. Es el punto de partida.
Cuando las organizaciones ignoran las necesidades reales del cliente al inicio del proceso, el resultado es predecible: proyectos que funcionan bien sobre el papel pero que no resuelven nada concreto para las personas que los usan. La inversión crece, pero el valor capturado no la acompaña.
Qué significa «ingeniería centrada en el cliente»
El modelo conocido como customer-back engineering invierte este proceso. Primero se define la experiencia que el cliente necesita. Solo después se trabaja hacia atrás para diseñar la solución tecnológica que la hace posible.
Para que esto funcione, los ingenieros deben salir de sus pantallas. Capital One, por ejemplo, establece como objetivo que sus ingenieros mantengan varios puntos de contacto con clientes a lo largo del año: sesiones de empatía digital, turnos en atención al cliente, visitas conjuntas con equipos de ventas.
Ese contacto directo genera lo que Ashish Agrawal, vicepresidente de tecnología de pagos en Capital One, llama «innovación lateral»: soluciones que ningún equipo de producto habría imaginado desde una perspectiva puramente técnica. Según Agrawal, cuando los ingenieros ven el impacto real de su trabajo en la vida de las personas, se produce además un efecto motivador difícil de replicar por otros medios.
Cómo la IA amplifica este enfoque
La inteligencia artificial ha acelerado el ciclo de lanzamiento de productos de forma significativa. Esa misma velocidad, sin embargo, aumenta la presión sobre los equipos para identificar con rapidez qué problemas importan de verdad. Sin claridad sobre las necesidades del cliente, la IA solo acelera la producción de soluciones irrelevantes.
Los ingenieros están más cerca que nadie de los datos que alimentan los modelos. Cuando conocen bien el problema del cliente, pueden aplicar esas soluciones con mayor precisión y en menos tiempo. La ventaja es real, pero depende de ese conocimiento previo.
En atención al cliente, la IA agéntica puede resumir conversaciones al instante y formular preguntas de seguimiento precisas, reduciendo el tiempo que los agentes humanos dedican a revisar hilos completos. Según Agrawal, combinar un ecosistema de datos de alta calidad con herramientas agénticas permite pasar de mejoras incrementales a una transformación de alta velocidad.
Un caso concreto: Chat Concierge en el sector del automóvil
Capital One desarrolló Chat Concierge como ejemplo de este enfoque aplicado. El sistema, basado en un marco multiagente de IA, nació de los puntos de fricción reales de compradores de coches y concesionarios —no de las capacidades tecnológicas disponibles.
En una sola conversación, el asistente puede comparar vehículos, ayudar al comprador a tomar una decisión y programar pruebas de conducción o citas con vendedores. Los compradores acceden a través de los sitios web de los concesionarios participantes, que pueden supervisar la conversación y tomar el control del chat mediante la plataforma Navigator.
El sistema combina múltiples agentes lógicos que cooperan para simular el razonamiento humano. El resultado es un asistente que no solo responde preguntas, sino que actúa según las necesidades del usuario.
Las claves para construir una mentalidad de IA orientada al cliente
El 70 % de los líderes empresariales ya utilizan IA agéntica en algún grado, según una encuesta reciente de MIT Technology Review Insights. La adopción está en marcha. La pregunta ya no es si implementar IA, sino cómo hacerlo con criterio.
Agrawal identifica cuatro pilares fundamentales. Reimaginar la función central de la IA para resolver problemas reales, no para seguir tendencias. Partir de datos de alta calidad y bien gobernados, porque sin esa base los modelos agénticos no pueden razonar ni ejecutar con fiabilidad. Reconstruir los flujos de trabajo con la IA integrada desde el inicio, no añadida como una capa posterior. Y formar equipos multifuncionales —que incluyan ciencia de datos, ingeniería, producto y diseño— para evitar los silos que han lastrado transformaciones anteriores. Para quienes se inician en la IA agéntica, Agrawal recomienda un enfoque gradual: gatear, caminar, correr.
Lo que viene a continuación no es una carrera por acumular más herramientas de IA. Es una carrera por entender mejor al cliente antes de desplegarlas. Las empresas que interioricen esa secuencia serán las que conviertan la inversión en valor real, y no en otro proyecto de transformación que se queda a medias.