La inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser una tecnología confinada a los laboratorios de innovación. Cada vez más empresas buscan incorporarla en sus operaciones para reducir los tiempos de atención, automatizar procesos y mejorar la experiencia de sus clientes. Sin embargo, demostrar que una solución funciona en un entorno controlado no garantiza que pueda implementarse a gran escala.
La brecha persiste. Según el informe The State of AI in 2025, de McKinsey, el 88% de las compañías encuestadas utilizaba IA en al menos una función empresarial, pero aproximadamente dos tercios aún no había comenzado a escalar su uso en toda la organización. Además, solo el 39% reportaba algún impacto en sus resultados operativos antes de intereses e impuestos (EBIT).
Konecta señala la importancia de integrar agentes de IA
En este panorama, las empresas deben ir más allá de crear agentes capaces de ejecutar tareas. El desafío ahora consiste en integrarlos con los sistemas empresariales, mantener el control sobre sus decisiones y demostrar resultados medibles. Para las compañías peruanas que todavía operan con infraestructura tecnológica heredada, este proceso puede resultar especialmente complejo.
Frente a este desafío, Konecta lanzó en junio de 2026 Kolibri, una plataforma de IA agéntica diseñada para llevar proyectos piloto a entornos de producción en cuestión de semanas. La solución aprovecha los más de 25 años de experiencia de la compañía en gestión de clientes, así como el conocimiento adquirido a partir de más de un millón de interacciones diarias a escala global.
No obstante, Andrés Méndez, director de Experiencia de Clientes y Transformación Digital de Konecta Perú, reconoce que acelerar estos despliegues requiere adaptarse a las condiciones tecnológicas de cada organización.
El 20% que puede complicar la implementación de IA
Uno de los principales atributos de Kolibri es su biblioteca de casos de uso preconfigurados. Según Konecta, el 80% de estos ya ha sido probado y cuenta con medidas de seguridad, mientras que el 20% restante requiere adaptaciones a los sistemas, procesos y objetivos específicos de cada cliente.
La propuesta busca evitar que las compañías tengan que desarrollar soluciones desde cero. Sin embargo, ¿qué sucede cuando esa personalización debe realizarse sobre sistemas antiguos que dificultan la integración?
“Cuando hablamos del 80%, es porque toda la arquitectura está lista y definida bajo los criterios que mencionaba antes. Tenemos los procesos, las capas de seguridad, los agentes y la disponibilidad de los modelos de lenguaje. Eso es lo que denominamos el 80% ya ganado. Pero ese 20% muchas veces rompe las reglas, porque se trata de sistemas legacy o sistemas que no están en la nube y que no permiten integraciones”, explica Méndez a Sectoriales Tech.
Estas dificultades pueden obligar a realizar implementaciones por fases o mantener determinadas actividades bajo supervisión humana. Incluso hay procesos que Konecta prefiere no automatizar en una primera etapa debido a las limitaciones de la infraestructura tecnológica de sus clientes.
El problema trasciende a la compañía. En junio de 2025, Gartner advirtió que más del 40% de los proyectos de IA agéntica podrían cancelarse antes de finalizar 2027 debido al aumento de los costos, la falta de claridad sobre su valor empresarial y la insuficiencia de los controles de riesgo. La consultora también señaló que integrar agentes con sistemas heredados puede requerir modificaciones costosas.
Ante ello, Kolibri utiliza una arquitectura abierta que permite integrarse con sistemas CRM, plataformas de datos y soluciones de proveedores como Google Cloud, Salesforce y CrewAI. La herramienta también incorpora mecanismos FinOps para monitorear el consumo de recursos computacionales y los costos operativos.
Sin embargo, contar con componentes tecnológicos reutilizables no significa que todas las organizaciones estén igualmente preparadas para aprovecharlos.
De atender consultas a ejecutar transacciones: ¿hasta dónde puede llegar la automatización?
A diferencia de los asistentes conversacionales tradicionales, la IA agéntica puede coordinar múltiples agentes especializados para ejecutar procesos de principio a fin. Esto incluye consultar información, actualizar registros y realizar transacciones mediante conexiones con los sistemas empresariales.
Méndez describe un caso desarrollado para una empresa de retail en Europa, en el que las devoluciones de productos adquiridos por comercio electrónico pueden gestionarse sin intervención humana.
“Todo el flujo de trabajo está articulado a través de un proceso agéntico en el que no hay intervención humana. Se validan las direcciones, se sube la foto del producto, se define cuándo se quiere recoger y si el cliente desea recibir un abono en una tarjeta específica del retail para cambiar la prenda por otra cosa. Todo eso lo hace un agente de IA”, detalla.
Una experiencia similar se presenta en el sector de comida rápida, donde agentes de voz reciben pedidos, consultan información almacenada en el CRM, identifican las preferencias de los consumidores y completan solicitudes que luego son atendidas por los servicios de reparto.
No obstante, esta autonomía tiene límites. En sectores como la banca y los seguros, determinadas decisiones siguen dependiendo de personas. Méndez menciona la validación de créditos y préstamos, así como los procesos de contratación de pólizas, en los que la supervisión humana forma parte del diseño operativo.
“Siempre hay un análisis inicial para entender el proyecto que vamos a trabajar con el cliente. Hay procesos en los que, si bien la tecnología interviene y puede dar resultados efectivos, los clientes quieren seguir contando con una persona que tome la decisión. Estos procesos híbridos los definimos desde el diseño del proyecto, identificando los puntos de control en los que una persona interviene para validar el resultado”, sostiene.
Este enfoque coincide con una advertencia publicada por Gartner en octubre de 2026: otorgar mayor autonomía a los agentes sin garantizar previamente su fiabilidad puede aumentar los riesgos operativos y de seguridad.
Banca, retail y turismo: las oportunidades de Kolibri en Perú
Aunque Kolibri contempla aplicaciones en telecomunicaciones, energía, movilidad y otros sectores, Konecta identifica tres grandes oportunidades en el mercado peruano: servicios financieros y seguros, retail y comercio electrónico, y hotelería y turismo.
La compañía cuenta con más de 60 clientes y gestiona más de 300 servicios en Perú, entre ellos ventas, atención al cliente y operaciones de back office. Según Méndez, esta presencia le permite conocer de cerca los procesos empresariales e identificar oportunidades de automatización.
“Banca y seguros es una de las verticales en las que vemos mayor adopción y proyección. Cada vez observamos más clientes que incorporan tecnologías emergentes en sus flujos de trabajo y procesos. Otro sector muy importante es el retail y el comercio electrónico, donde también tenemos clientes que están adaptando sus operaciones. Finalmente, vemos una oportunidad interesante en hotelería y turismo”, señala.
Sin embargo, no todas las industrias avanzarían al mismo ritmo. El ejecutivo recomienda actuar con mayor cautela en el sector educativo, donde determinados procesos comerciales dependen especialmente de la cercanía y la interacción personal.
Para Méndez, la adopción debe responder al nivel de madurez digital de cada empresa. Si una organización todavía opera exclusivamente con infraestructura tecnológica local, difícilmente podrá automatizar todos sus procesos de forma inmediata.
Demostrar resultados, no solamente automatizar
Más allá de acelerar los despliegues, la sostenibilidad de la IA agéntica depende de su capacidad para generar resultados empresariales verificables. Konecta asegura que establece indicadores desde las primeras etapas de sus proyectos. Entre ellos figuran los tiempos de atención, las tasas de conversión, los resultados comerciales y la resolución de quejas y reclamos.
“Empezamos a escalar cuando vemos que los resultados se acercan a los obtenidos con intervención humana o comienzan a superarlos. Pero estos indicadores no solo están relacionados con la rentabilidad o el retorno, sino también con la adopción de la tecnología. Muchas veces queremos introducir cambios y la gestión del cambio genera esa resistencia entre la tecnología y las personas”, indica Méndez.
