El viaje del cliente ya no es solo humano

En los últimos años hemos enseñado el customer journey o viaje del cliente como la secuencia de interacciones entre una persona (cleinte) y una marca. Cada uno de esos momentos, los llamados touchpoints, asumía a un ser humano de un lado y, del otro, a un vendedor o, a lo sumo, un equipamiento como un tótem de autoservicio. Esa premisa se está agrietando.

Frente a la irrupción masiva de la IA, conviene abrir el punto de contacto en dos ejes independientes: quién representa al cliente y quién a la empresa. Cada uno puede ser humano o inteligencia artificial, lo que genera cuatro combinaciones. La humano-humano (H2H) es la clásica: un vendedor en tienda o un ejecutivo de call center. La humano-máquina (H2M) ya es cotidiana: un chat de soporte con IA que resuelve un reclamo. La tercera, máquina-máquina o agent-to-agent (A2A), es la que cambia el juego: la IA del cliente negociando con la IA de la empresa.

De estas configuraciones, las dos primeras ya dejaron de ser hipótesis. En Uber, ninguna persona decide qué conductor toma cada viaje ni cuánto cuesta: lo resuelve un agente autónomo que lee la demanda en tiempo real. Con los vehículos autónomos desaparece incluso el conductor, y con él una conversación que durante décadas fue parte del servicio. En McDonald’s pasa algo parecido: quien antes recibía el pedido era un cajero y hoy es una pantalla, mientras parte de la cocina opera con equipos automatizados. En ambos casos la atención no desapareció, cambió de manos: dejó de depender de la simpatía de una persona y pasó a depender de cómo esté diseñado el sistema.

Si ahí la IA sustituyó al humano del lado de la empresa, el punto de inflexión llega cuando también lo sustituye del lado del cliente. Hoy son pilotos acotados: agentes que comparan y compran en decisiones de bajo involucramiento, como la reposición habitual. Pero el efecto ya se anticipa. Cuando quien decide es un software que optimiza precio y condiciones, la persuasión pierde. La marca ya no solo debe resultar atractiva a una persona, debe ser legible para una máquina que decide por ella.

Nada de esto saca al humano de escena. Más bien, el servicio se reorganiza en un continuo que va del autoservicio puro a la atención presencial, con modelos híbridos en el medio. Por eso la pregunta deja de ser cuánto automatizo y pasa a ser cuáles puntos de contacto merecen una persona. Reconstruir la confianza tras una falla sigue pareciendo territorio humano, y de ahí la discusión sobre si la gestión de reclamos es automatizable. Y si cambia quién participa, también cambia la forma de medirlo. El CAC, el CLV o el NPS fueron diseñados para describir conductas humanas. ¿Qué significa una recomendación si quien la emite es un agente que optimiza costos? ¿Qué es la lealtad si el costo de cambio tiende a cero?

De ahí que el desafío sea concreto: revisar el mapa del viaje del cliente en la era de la IA. Estas son las discusiones que abordaremos en el curso Herramientas de analítica de datos desde la perspectiva del viaje del cliente.