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98% de las empresas ya usa IA en atención al cliente, pero solo 15% la orquesta de punta a punta98% of Companies Already Use AI in Customer Service, But Only 15% Orchestrate It End to End

2026-08-26

El 25 de agosto de 2026, Talkdesk publicó su informe The State of Agentic Automation in CX, elaborado con la firma de investigación NewtonX sobre una encuesta a más de 250 líderes de experiencia del cliente, TI, operaciones y estrategia de IA en organizaciones de mercado medio y grandes empresas de Norteamérica, EMEA, LATAM y APAC, con representación de salud, servicios financieros, retail y otros sectores.

El hallazgo central es incómodo para cualquiera que haya invertido en IA de atención durante el último año: el 98% de las organizaciones ya desplegó IA en algún punto del recorrido del cliente, pero solo el 15% combina IA agéntica con orquestación entre departamentos para resolver la necesidad del cliente de extremo a extremo.

Qué significa realmente esa brecha

La distancia entre 98% y 15% no es un problema de adopción: es un problema de arquitectura operativa. La mayoría de las empresas compró IA por pieza —un bot en el chat, un resumidor de tickets, un clasificador de correos— sin conectar esas piezas al resto del negocio. El resultado es que la IA responde rápido pero no resuelve, porque resolver casi siempre exige tocar un sistema que vive fuera del contact center: facturación, logística, cumplimiento, back office.

Talkdesk describe el efecto como un doble costo:

  • Se paga la licencia de herramientas de IA aisladas que automatizan una conversación pero no cierran el caso.
  • Se sigue absorbiendo el gasto operativo de las solicitudes sin resolver: reintentos del cliente, escalamientos, llamadas de seguimiento y trabajo manual que nunca desapareció.

La contención dejó de ser la métrica

Durante años el indicador estrella fue la tasa de contención: qué porcentaje de conversaciones terminaba sin intervención humana. El estudio empuja hacia una métrica más honesta, la resolución de punta a punta, que pregunta si el problema del cliente quedó efectivamente cerrado sin que tuviera que volver a escribir. Una automatización que contiene el 70% de los contactos pero genera un 30% de recontactos no está ahorrando: está trasladando el costo hacia adelante.

Qué hacer con esto en una operación real

Para una empresa de LATAM o el Caribe que está evaluando su siguiente inversión en atención al cliente, el informe sugiere un orden de prioridades distinto al habitual:

  • Instrumentar antes de automatizar. Si no se mide la tasa de recontacto y el tiempo total hasta la resolución, cualquier ganancia de IA es una hipótesis sin evidencia.
  • Elegir tres flujos completos, no treinta respuestas. Es preferible automatizar de punta a punta los tres motivos de contacto más frecuentes que dar respuestas parciales a todo el catálogo.
  • Exigir integración real. Un agente de IA sin permisos de escritura sobre los sistemas de negocio es, en la práctica, un buscador de preguntas frecuentes con mejor redacción.
  • Mantener el traspaso humano con contexto. El escalamiento que pierde el historial de la conversación destruye la mayor parte del valor generado por la automatización previa.

El factor regional

El estudio incluyó respuestas de LATAM, y ese detalle importa: en la región conviven canales que en otros mercados ya se consideran heredados —WhatsApp como canal primario, atención presencial en sucursal, llamadas telefónicas de alto volumen— con sistemas centrales que no siempre exponen APIs modernas. Eso hace que la orquestación de punta a punta sea más difícil y, precisamente por eso, más diferenciadora para quien la logre.

En TEKFENIX trabajamos exactamente sobre esa brecha. Servigo365, nuestra mesa de ayuda y plataforma de atención multicanal con IA, está diseñada para que la automatización no se detenga en la respuesta: integra los sistemas de negocio del cliente para que un caso se cierre de verdad, con trazabilidad completa y traspaso a un agente humano sin pérdida de contexto. Y cuando la resolución exige presencia física en sucursal, Nexturno conecta ese recorrido digital con la gestión de turnos y colas, de modo que el cliente no vuelva a empezar de cero al cruzar la puerta. Si su organización está en el 98% que ya desplegó IA pero fuera del 15% que la orquesta, conversemos.

On August 25, 2026, Talkdesk released its report The State of Agentic Automation in CX, produced with research firm NewtonX based on a survey of more than 250 customer experience, IT, operations and AI strategy leaders at mid-market and enterprise organizations across North America, EMEA, LATAM and APAC, spanning healthcare, financial services, retail and other industries.

The central finding is uncomfortable for anyone who invested in customer service AI over the past year: 98% of organizations have deployed AI somewhere in the customer journey, but only 15% combine agentic AI with cross-departmental orchestration to resolve customer needs end to end.

What that gap actually means

The distance between 98% and 15% is not an adoption problem — it is an operating architecture problem. Most companies bought AI piece by piece: a chat bot, a ticket summarizer, an email classifier, without connecting those pieces to the rest of the business. The result is AI that answers fast but does not resolve, because resolving almost always requires touching a system that lives outside the contact center: billing, logistics, compliance, back office.

Talkdesk describes the effect as a dual cost:

  • Paying for isolated AI tools that automate a conversation but never close the case.
  • Still absorbing the operational expense of unresolved requests: customer retries, escalations, follow-up calls and manual work that never went away.

Containment is no longer the metric

For years the headline indicator was containment rate: what percentage of conversations ended without human intervention. The study pushes toward a more honest metric — end-to-end resolution — which asks whether the customer's problem was actually closed without them having to write again. Automation that contains 70% of contacts but generates 30% re-contacts is not saving money; it is pushing the cost downstream.

What to do with this in a real operation

For a company in LATAM or the Caribbean evaluating its next customer service investment, the report suggests a different order of priorities:

  • Instrument before automating. If re-contact rate and total time to resolution are not measured, any AI gain is an untested hypothesis.
  • Pick three complete flows, not thirty answers. Automating the three most frequent contact reasons end to end beats giving partial answers across the whole catalog.
  • Demand real integration. An AI agent without write permissions on business systems is, in practice, a better-worded FAQ search.
  • Preserve context on handoff. An escalation that loses the conversation history destroys most of the value the prior automation created.

The regional factor

The study included LATAM responses, and that detail matters: the region combines channels considered legacy elsewhere — WhatsApp as a primary channel, in-branch service, high-volume phone calls — with core systems that do not always expose modern APIs. That makes end-to-end orchestration harder and, precisely for that reason, more differentiating for whoever achieves it.

At TEKFENIX we work on exactly that gap. Servigo365, our AI-powered helpdesk and multichannel service platform, is designed so automation does not stop at the answer: it integrates with the client's business systems so a case truly closes, with full traceability and handoff to a human agent without losing context. And when resolution requires a physical branch visit, Nexturno connects that digital journey to queue and appointment management, so the customer does not start over at the door. If your organization is in the 98% that deployed AI but outside the 15% that orchestrates it, let's talk.

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