Durante más de una década, la IA aplicada a la atención de clientes estuvo asociada principalmente a los chatbots: asistentes capaces de responder preguntas frecuentes, pero con limitaciones para comprender el contexto de una conversación o resolver procesos completos. Hoy esa etapa comienza a quedar atrás.
La irrupción de los llamados agentes inteligentes está marcando una nueva generación en la automatización de la atención. El cambio ya no consiste únicamente en responder consultas, sino en resolverlas. Lo que comenzó en industrias como la banca, el retail y los seguros empieza ahora a extenderse al sector público, donde la presión por mejorar la experiencia de los ciudadanos convive con una creciente demanda por servicios más eficientes y disponibles.
Uno de los casos más ilustrativos en Chile es el de la Tesorería General de la República (TGR), institución que incorporó un agente de inteligencia artificial por voz para apoyar uno de sus procesos más exigentes: la Operación Renta. Cada año, la Operación Renta concentra uno de los mayores volúmenes de atención de la TGR. Durante esas semanas, miles de contribuyentes llaman para consultar fechas de devolución, resolver dudas sobre sus declaraciones y conocer los pasos a seguir frente a distintos escenarios tributarios.
El aumento de llamadas es tan significativo que históricamente la capacidad de atención se veía tensionada durante todo el proceso. Antes de incorporar un agente de inteligencia artificial para apoyar la atención telefónica, la institución lograba responder aproximadamente la mitad de las llamadas recibidas durante los períodos de mayor demanda.
Frente a ese escenario, la TGR desarrolló junto a CGS Nexus un agente conversacional por voz entrenado con información tributaria oficial y preparado para comprender el español de Chile mediante procesamiento de lenguaje natural. El proyecto comenzó a desarrollarse durante el segundo semestre de 2024 y, tras varios meses de entrenamiento y validación, inició su operación pública durante la Operación Renta de 2025.
Los resultados muestran un cambio relevante en la operación. Durante la Operación Renta 2025, el agente resolvió de forma autónoma el 60% de las consultas telefónicas, mientras los ejecutivos concentraron su trabajo en los casos de mayor complejidad. La solución atendió más de 43 mil llamadas durante el período, con una adherencia operacional de 99% y un tiempo promedio de atención considerablemente menor que el de una interacción exclusivamente humana.
Pero el principal cambio no estuvo únicamente en la velocidad. La plataforma fue capaz de aumentar automáticamente su capacidad de atención durante los momentos de mayor demanda, absorbiendo miles de consultas simultáneas sin generar los cuellos de botella que históricamente caracterizaban este proceso.
Para Pablo Rossel, CEO de CGS Nexus LATAM, la irrupción de los agentes inteligentes representa un cambio mucho más profundo que la incorporación de una nueva tecnología. “Durante años el desafío fue responder más llamadas incorporando más personas. Hoy la lógica cambia: los agentes inteligentes absorben el volumen repetitivo de consultas para que los equipos puedan concentrarse en aquellas situaciones donde realmente aportan criterio, análisis y capacidad de resolución”.
Mientras los chatbots fueron concebidos como herramientas para entregar respuestas, los agentes inteligentes pueden transformarse en verdaderos ejecutores de procesos. Dependiendo del nivel de integración con los sistemas de cada organización, son capaces de consultar información, iniciar acciones, ejecutar tareas o escalar una interacción entregando al siguiente ejecutivo todo el contexto de la conversación. La IA deja así de ser un canal complementario para convertirse en parte de la operación misma.
La diferencia está en que un agente inteligente no solo responde preguntas: comprende el contexto, interactúa con otros sistemas y es capaz de ejecutar acciones concretas. En otras palabras, el valor ya no está en mantener una conversación más natural, sino en resolver de manera efectiva la necesidad del usuario.
El caso de la TGR también demuestra que la incorporación de inteligencia artificial no implica eliminar el rol de las personas. En instituciones que administran información tributaria, financiera o patrimonial, existen procesos donde el acceso a datos sensibles exige validaciones, controles y criterios que continúan siendo responsabilidad de ejecutivos especializados. En ese escenario, los agentes inteligentes actúan como un primer nivel de resolución, liberando capacidad operativa para que los equipos humanos intervengan donde generan mayor valor.
Fuente: TGR
