Chapter 1
Durante dos años, la historia dominante en la AI empresarial ha sido sobre estar estancado. Esa historia es precisa para la AI empresarial en general. Pero para la AI en la comunicación con los clientes específicamente, está ocurriendo algo diferente.
Estas organizaciones han llegado a la producción. El debate sobre si implementar o no la AI en la comunicación con los clientes ha terminado. Lo que sucede a continuación no es lo que el mercado esperaba.
Hay una historia en la que todos creen en la AI empresarial: el purgatorio de los pilotos. La narrativa ha estado establecida durante años: la mayor batalla es llevar un piloto de AI hasta producción. En 2025, McKinsey informó que dos tercios de las organizaciones seguían en fases de piloto o experimentación, y Gartner ha descubierto que al menos el 50% de los proyectos de AI generativa se abandonan tras la prueba de concepto.
Además, a la mayoría le ha costado obtener valor de sus inversiones en AI. BCG descubrió que el 60% aún no había mostrado ningún valor material. Y solo el 15% de los tomadores de decisiones de AI informan de un aumento del EBITDA según Forrester, que predice que las empresas retrasarán el 25% del gasto planificado en AI hasta 2027.
de las organizaciones siguen en fases de piloto o experimentación. (McKinsey, 2025)
de los proyectos de Gen AI serán abandonados tras la prueba de concepto. (Gartner, 2026)
de las organizaciones aún no han demostrado un valor material por sus inversiones en AI. (BCG, 2025)
de los responsables de decisiones de AI informan de un aumento del EBITDA gracias a la AI, pero la mayoría todavía no lo hace. (Forrester, 2026)
Pero en la comunicación con los clientes por AI, esa historia ya no es cierta. Los datos de 2527 responsables de la toma de decisiones de grandes empresas en diez países y seis sectores diferentes muestran que la mayoría de las empresas están pasando sus pruebas piloto de IA a producción.
Nuestra investigación muestra que el 62% de las organizaciones ya tienen agentes de AI activos en los canales del cliente, y el 88% estará en producción en 12 meses. Eso significa que casi nueve de cada diez empresas estarán implementando activamente agentes de IA a finales de 2026.
Y, a pesar de lo que muchos pensarían, las organizaciones más avanzadas tecnológicamente no están significativamente adelantadas en lo que respecta a las comunicaciones por AI. El 69% de las organizaciones tecnológicas están en producción, frente al 61% de las organizaciones no tecnológicas. Eso es un avance, pero no es una ventaja generacional.
Las grandes empresas no están ejecutando la IA en un solo canal y viendo qué pasa. La implementación media abarca 3,3 canales de forma simultánea, y casi la mitad de las empresas ejecutan la AI en cuatro o más. Los casos de uso más populares para los agentes de AI en distintos sectores incluyen la asistencia al cliente, la verificación de identidad y la prevención del fraude.
El mix de canales también es sólido. Cuando se les preguntó qué canales planean integrar con agentes de AI, los encuestados mencionaron principalmente el chatbot web (64%), el email (63%), las redes sociales (51%), WhatsApp (49%) y los SMS/MMS (49%). La voz y las respuestas interactivas de voz se sitúan en un 42%, pero la AI ha movido la voz del atraso a la prioridad. El 67% de las empresas ahora la califica como igual o más importante que el texto y la mensajería, y el 41% ve la gestión de llamadas totalmente autónoma como la mayor oportunidad de la voz.
La investigación de Sinch (2026) muestra que el chatbot web (64%), el email (63%) y las redes sociales (51%) son los canales principales para integrar agentes de AI.
Dado que casi la mitad de las empresas ejecutan la AI en cuatro o más canales simultáneamente, lo que intentan lograr con todo esto es importante. La investigación de Sinch (2026) muestra que, para el 36% de los encuestados, el objetivo principal que impulsa las decisiones de inversión es mejorar la satisfacción y la fidelidad del cliente. El crecimiento de los ingresos ocupa el segundo lugar con un 24%. La reducción de costes es la tercera con un 16%.
Lo que resulta interesante es que las organizaciones que invierten más agresivamente no están intentando recortar personal. Están compitiendo en la experiencia del cliente y tratando de ganarse algo más difícil de medir que la eficiencia o el coste: la confianza del cliente.
La investigación de Sinch (2026) revela que los principales objetivos que impulsan las decisiones de inversión en AI son mejorar la satisfacción del cliente (36%), el crecimiento de los ingresos (24%) y la reducción de costes (16%).
La falta de inversión ya no es un problema en la comunicación con los clientes por AI: el 98% aumentará su gasto en 2026, y solo el 0,3% planea recortar. Es más, solo el 7% de los encuestados citó las limitaciones presupuestarias como su principal barrera para impulsar el impacto comercial a través de la comunicación con los clientes basada en agentes.
Y el caso del ROI también es real. Entre los líderes que ya están en producción, casi el 60% estima que las ganancias de eficiencia operativa y las mejoras en la satisfacción del cliente superarán el 25% en un plazo de dos años, y se prevén ganancias similares en ingresos y reducción de costes.
LA VISIÓN REGIONAL:
El purgatorio de los pilotos ha terminado a nivel mundial, pero la salida no es uniforme. Las tasas de implementación varían del 55% en EMEA al 67% en APAC, y las brechas a nivel de país son más amplias. Brasil lidera con un 76%, 14 puntos por encima de la media global. Alemania tiene la tasa de implementación de AI más baja con un 46%, 16 puntos por debajo de esta.
Sin embargo, la historia más interesante es cómo los diferentes países están ordenando la inversión y la implementación. Algunos mercados todavía están trabajando para alcanzar sus ambiciones de AI. Otros están más avanzados de lo que sugieren las cifras globales.
El 62% de las organizaciones tienen un agente de comunicación con los clientes por AI activo. El 88% tendrá uno para finales de 2026.
Llegar a la producción fue difícil, y la mayoría de las empresas lo han logrado. Pero los datos sugieren que escapar del purgatorio de los pilotos no fue la parte más difícil.
Las organizaciones que toman la delantera ya no están debatiendo los plazos de producción o los casos de inversión. Han implementado, están escalando… y lo que han encontrado en el otro lado no es lo que el mercado esperaba.
La comunicación con los clientes por AI finalmente ha salido de la etapa piloto. Pero lo que sucede después de que las empresas lo lancen con éxito cambia radicalmente la pregunta que cada líder de comunicaciones de AI debería hacerse ahora mismo.
