Alasdair Miller, Head of Product Development and R&D en Sabio Group.

La reciente predicción de Gartner de que los costes de resolución mediante IA generativa superarán los 3 dólares por interacción en 2030, superando a los agentes humanos, supone una contradicción de sus previsiones anteriores sobre la industria de CX.

Pero antes de entrar en pánico y aparcar nuestras ambiciones en IA, seamos claros sobre una verdad incómoda: Gartner no está prediciendo un fracaso tecnológico. Está prediciendo un fracaso del modelo de partnership.

Si leemos entre líneas el análisis de Gartner, los responsables aparecen a simple vista: proveedores que venden modelos de precios basados en consumo mientras las organizaciones “consumen mucho más de lo que esperan”. Partners que prometen que la IA “pondrá orden en el caos” cuando claramente no es así. Proveedores tecnológicos que cobran por su servicios, independientemente de si su solución consigue o no los objetivos vendidos.

Este problema no es de GenAI, sino del modelo comercial y que ha estado presente en la industria de la tecnología CX desde mucho antes de que los grandes modelos de lenguaje (LLM) accedieran al chat, cuestión sobre la que debatiremos en nuestro próximo Disrupt, el 14 de abril.

El guión es sencillo: vender el sueño, implementar la tecnología, facturar por consumo y pasar al siguiente cliente. ¿Si los costes se disparan? Problema del cliente. ¿Si las tasas de automatización decepcionan? Quizá necesites más días de consultoría.

¿Es de extrañar que las organizaciones estén perdiendo dinero en inversiones en IA que no generan más que facturas infladas de la nube?

La brecha de responsabilidad

Gartner identifica correctamente los costes ocultos: talento especializado en IA, patrones de uso impredecibles y exigencias de infraestructura. Pero hay algo que falta en ese análisis: estos costes solo se vuelven catastróficos cuando tu partner tecnológico no tiene ningún incentivo para controlarlos.

Cuando los ingresos de un proveedor crecen al mismo ritmo que crece tu consumo de IA, no tiene absolutamente ningún incentivo para optimizar tu solución. Cuando su remuneración llega independientemente de los resultados, ¿por qué iba a importarles si tu tasa de automatización alcanza el 30% o el 3%?.

Todo el modelo está diseñado para trasladar el riesgo al cliente mientras el partner contabiliza sus ingresos por consumo.

Un enfoque diferente

En Sabio hemos tomado un camino fundamentalmente distinto. Nuestra reciente colaboración con una gran organización de telecomunicaciones funciona bajo un modelo de riesgo-recompensa, donde nuestra compensación está directamente vinculada a resultados de negocio medibles. Obtenemos ingresos por interacción completada, con incentivos adicionales solo cuando las resoluciones son efectivas y no generan contactos repetidos.

En otras palabras: si nuestra IA no funciona, no cobramos

Esto no es altruismo; es responsabilidad. Cuando tu éxito comercial depende del éxito operativo de tu cliente, de repente te interesa mucho hacer bien la implementación, optimizar el uso de tokens y garantizar que la tecnología realmente resuelva las consultas de los clientes.

La verdadera predicción

Mi predicción alternativa a la de Gartner: los costes de la IA sí se dispararán para las organizaciones que sigan eligiendo partners con incentivos desalineados. Se dispararán para quienes se dejen seducir por modelos de precios basados en consumo que parecen baratos hasta que llega la factura mensual. Explotarán para cualquiera que crea a un proveedor tecnológico cuando promete que la IA resolverá mágicamente su caos de datos.

Pero para las organizaciones que exigen responsabilidad basada en resultados a sus partners, la economía es muy distinta.

El futuro de la IA en el servicio al cliente no consiste en elegir entre automatización cara y agentes. Consiste en elegir partners dispuestos a respaldar sus promesas con resultadores reales.