Antes, cuando a un cliente le surgía una duda sobre un producto le bastaba con hacer una búsqueda en internet y ésta lo llevaba a la página de preguntas frecuentes de la empresa. Hoy, ha encontrado un atajo: preguntárselo directamente a la IA. De acuerdo con una encuesta de Pew Research Center, 42% de los adultos ya utiliza herramientas de inteligencia artificial como primera opción para buscar información.

Detrás de ese salto están los grandes modelos de lenguaje, o LLMs, la tecnología que da vida a estas herramientas. A diferencia de los chatbots de hace unos años, que muchas veces no eran capaces de dar soluciones reales, estos nuevos sistemas pueden entender lo que el usuario está pidiendo con sus propias palabras y generar respuestas propias. Soluciones basadas en esta tecnología, como los AI Agents de Zendesk, pueden automatizar hasta el 80% de las interacciones con clientes y escalar el caso a un agente humano cuando sea necesario, de acuerdo con Zendesk.

Esta nueva dinámica le ha restado visibilidad a las empresas. Cada vez que un cliente resuelve su duda dentro de un chat de IA, éstas pierden visibilidad sobre esa interacción. “Hemos observado un cambio de comportamiento en nuestra propia central de ayuda. El volumen de interacciones sigue siendo elevado, pero los LLM están modificando la forma en que los usuarios buscan resolver sus dudas: en algunos casos pueden obtener una respuesta de inmediato, sin necesidad de cambiar de canal, navegar durante largos periodos o crear un ticket”, explica Walter Hildebrandi, Chief Technology Officer (CTO) de Zendesk para América Latina.

De hecho, la capacidad de resolver, y no solo de responder, es lo que está redefiniendo el estándar del servicio. De acuerdo con el informe CX Trends 2026 de Zendesk, 83% de los líderes de retail coincide en que la resolución se ha convertido en la nueva moneda del servicio al cliente. Un 85% de ellos considera que los consumidores abandonan a las marcas que no son capaces de resolver sus problemas desde el primer contacto.

El problema no es que la IA responda; es qué pasa cuando no puede. Cuando un cliente no logra obtener una solución satisfactoria se ve en la necesidad de escalar por otro canal, muchas veces empezando de cero. Ahí aparece una diferencia cada vez más relevante para las empresas: una interacción dentro de la IA no necesariamente significa que se haya resuelto el problema. En la práctica, una resolución implica completar el proceso de principio a fin, incluyendo un cierre y asegurando que el usuario haya cubierto su necesidad sin que tenga que abrir la misma solicitud a un canal o plataforma diferente.

El reporte CX Trends 2026 señala que el 89% de los líderes de CX en México considera que los agentes de IA con memoria serán fundamentales para ofrecer experiencias verdaderamente personalizadas. “Cuando un cliente resuelve su duda dentro de un chat de IA, la empresa puede perder visibilidad sobre esa conversación. Y si la inteligencia artificial no logra resolver la solicitud, la tarea vuelve al usuario, quien muchas veces tiene que empezar de nuevo en otro canal. Ese es el vacío que las marcas necesitan evitar en la experiencia del cliente”, explica Walter Hildebrandi, Chief Technology Officer (CTO) de Zendesk para América Latina.

Cerrar esa brecha implica que la IA pueda hacer algo más que responder preguntas. Con Zendesk MCP Client, los agentes de IA pueden conectarse con otras herramientas de la empresa para consultar información y realizar acciones que ayuden a resolver una solicitud, sin obligar al cliente a cambiar de canal o empezar de nuevo.

“La evolución de la IA está en pasar de responder a resolver. Eso implica que no solo pueda orientar al cliente, sino conectarse con los sistemas de la empresa y ejecutar las acciones necesarias para llevar una solicitud hasta su resolución”, señala Hildebrandi.

El avance de la IA hacia funciones que permiten ejecutar acciones, y no solo responder consultas, también incorpora nuevos factores a la experiencia del cliente, entre ellos el manejo de datos, la transparencia y el acceso a atención humana. Esto mantiene a los agentes humanos como parte del proceso en aquellos casos que requieren escalamiento o intervención adicional.

Para Hildebrandi, el cambio dependerá tanto de la confianza de los usuarios como de la evolución de la tecnología. “La verdadera transformación ocurrirá cuando dejemos de ver a la IA únicamente como un espacio para hacer preguntas y empecemos a confiarle acciones. Conforme esa confianza crezca, también crecerá la complejidad de las tareas que estaremos dispuestos a delegarle. El chat de IA podría convertirse en un punto de contacto con las empresas tan cotidiano como la mensajería instantánea”, afirma.

Este cambio también modifica el recorrido de atención. Una conversación puede comenzar en un chat de IA, continuar en los sistemas de la empresa y, cuando sea necesario, pasar a un agente humano. El reto tecnológico está en conservar el contexto a lo largo de ese proceso para que el cliente no tenga que reiniciar su solicitud cada vez que cambia de canal.