El CEO de ExperiencIA, señala a Revista Economía, que el principal reto para las empresas peruanas es conectar la inteligencia artificial con sus datos, sistemas y procesos para convertirla en resultados concretos.
ExperiencIA acaba de ingresar al Perú. ¿Qué encontraron en el mercado peruano que los llevó a apostar por el país en este momento y qué nivel de madurez digital observan en las empresas locales?
En ExperiencIA combinamos tecnología, inteligencia artificial y talento para revolucionar cómo las empresas se conectan con sus clientes. No llegamos al Perú desde cero: nacemos de la unión entre Grupo P Latam, con trayectoria en experiencia de cliente, marketing y gestión comercial, y un equipo de ingeniería peruano que ya venía construyendo agentes de inteligencia artificial para empresas de banca, telecomunicaciones, salud, seguros, automotriz e inmobiliario en Perú, Bolivia, Colombia, Costa Rica y Estados Unidos. Marcas como Claro, Santander, Auna, Bitel, Kia y Jetour ya confían en nuestras soluciones. Lo que hacemos ahora es formalizar esa apuesta con una estructura regional y un portafolio integrado.
En el mercado peruano encontramos tres condiciones que pocas veces coinciden. Un cliente altamente conversacional: el peruano resuelve su relación con las marcas por WhatsApp y por teléfono, lo que genera volúmenes de interacción que hoy se atienden con equipos sobrecargados. Presupuesto: según el estudio “IA insights” de PwC Perú y UTEC, el 79% de los CEO y ejecutivos de Tecnología y Finanzas del país incrementó su presupuesto en inteligencia artificial[1]. Una brecha clara entre intención y ejecución, que es justamente donde aportamos valor.
Sobre la madurez digital, la describiría como alta en adopción y baja en integración. Casi todas las empresas medianas y grandes ya experimentaron con IA generativa (colaboradores usando asistentes, algún chatbot de preguntas frecuentes), pero pocas la han conectado a su CRM, a sus sistemas transaccionales y a indicadores de negocio. El estudio “AI & Boards 2026” de EY Perú lo confirma: nueve de cada diez empresas que ya usan IA lo hacen sin políticas aprobadas[2]. Banca y telecomunicaciones van adelante; el segmento corporativo mediano es donde vemos la mayor oportunidad.
Desde su experiencia ¿en qué áreas se está concentrando actualmente el uso de inteligencia artificial dentro de las compañías peruanas y qué tipo de soluciones son las más demandadas?
La demanda se concentra donde hay volumen, repetición e impacto directo en ingresos: el frente comercial y la relación con el cliente. En nuestra cartera vemos cuatro focos.
Atención al cliente omnicanal: agentes de IA en WhatsApp y web que resuelven consultas, agendan citas y derivan a un asesor humano con todo el contexto de la conversación. Ventas y generación de demanda: identificación de visitantes con intención de compra, calificación automática de leads, seguimiento inmediato y llamadas salientes con agentes de voz, por ejemplo para ofrecer créditos preaprobados y agendar la visita a una agencia. Cobranzas: agentes que gestionan todo el ciclo de mora, desde el recordatorio preventivo hasta la recuperación de cartera antigua, combinando WhatsApp y voz. Calidad y analítica de conversaciones: speech analytics para auditar el 100% de las llamadas, cuando tradicionalmente solo se escucha una pequeña muestra.
En cuanto a soluciones, lo más demandado son los agentes conversacionales de chat y voz y, cada vez más, el CRM con IA integrada. Las empresas descubren que un bot aislado no basta: necesitan que la conversación, el dato del cliente y la gestión del asesor vivan en un mismo sistema.
Más allá de experimentar con herramientas de IA, ¿qué están buscando concretamente las empresas cuando deciden incorporar esta tecnología?
Buscan resultados medibles, no tecnología. Cuando una empresa pasa de la experimentación a la compra, la pregunta cambia de “¿qué puede hacer la IA?” a “¿qué indicador va a mover y en cuánto tiempo?”.
En la práctica vemos cuatro objetivos: escalar la capacidad de atención sin escalar la planilla al mismo ritmo, atendiendo 24/7 y absorbiendo picos de demanda; convertir más de lo que ya tienen, porque muchos leads se pierden simplemente porque nadie los contacta a tiempo; mejorar la recuperación de cartera con un menor costo por gestión; y ganar visibilidad sobre lo que realmente ocurre en cada conversación con el cliente, algo que antes era una caja negra.
Y cada vez más, buscan un socio y no solo un proveedor de software. Quieren que el agente hable con el tono de su marca, respete sus políticas comerciales y regulatorias y sepa cuándo derivar a un humano; y eso exige a alguien que entienda su negocio, diseñe la estrategia con ellos y acompañe la operación después de la puesta en marcha.
¿En qué procesos están observando resultados más concretos de la IA en las empresas, particularmente en productividad, ventas y atención al cliente?
Los resultados más claros aparecen en procesos de alto volumen y bien definidos. Comparto algunos casos de nuestros clientes[4]:
En ventas: en una empresa automotriz alcanzamos 98% de contactabilidad de los leads, un incremento de 35% en ventas y una reducción de 20% en el costo de adquisición de clientes (CAC). Con Lead Vision, nuestra solución para identificar en la web a los visitantes con intención de compra, nuestros clientes aumentan sus leads en 20%.
En atención al cliente y productividad: en una empresa inmobiliaria, un agente de IA que atiende, califica y agenda de manera inmediata permitió aumentar 20% las citas y reducir 20% los gastos operativos.
En cobranzas: en una empresa de seguros elevamos en 150% la efectividad de cobranza sobre la cartera que ya se consideraba perdida.
Lo importante es cómo se lograron. Ninguno de estos resultados vino de “encender” un bot: detrás hubo un diseño del discurso basado en el conocimiento del negocio, integración con los sistemas del cliente y semanas de ajuste fino a partir de lo que mostraban los datos de cada conversación. La IA aporta velocidad y escala; la estrategia y el acompañamiento son los que convierten esa capacidad en resultados.
¿Qué cambios está generando la inteligencia artificial en la relación entre las empresas y sus clientes, y qué nuevas expectativas está creando en términos de rapidez, personalización y servicio?
La IA está redefiniendo el estándar de buen servicio, y lo hace por comparación: si una marca responde en segundos por WhatsApp, el cliente empieza a exigírselo a todas las demás. Vemos tres expectativas nuevas.
Inmediatez permanente: el horario de atención pierde sentido; el cliente espera respuesta a las once de la noche o un domingo. Continuidad: el cliente no quiere repetir su historia; espera que la marca recuerde lo que conversó ayer por chat cuando hoy lo llama un asesor o un agente de voz, lo que exige que todos los canales compartan la misma memoria del cliente. Personalización y proactividad: ya no basta con responder; la empresa debe anticiparse, recordar una cita, avisar antes de un vencimiento u ofrecer lo que corresponde a su perfil, y hacerlo en lenguaje natural, no con un menú de opciones.
Hay una cuarta condición que las empresas no deben perder de vista: la confianza. El cliente acepta conversar con una IA si esta resuelve, si es transparente y si le permite llegar a un humano cuando lo necesita. Una IA mal implementada, el bot que no entiende y no deja salir, deteriora la relación más rápido que no tener IA. Por eso la experiencia del cliente se sigue diseñando desde la inteligencia humana.
¿Qué diferencia existe entre una empresa que simplemente incorpora herramientas de IA y otra que realmente integra esta tecnología dentro de su estrategia de negocio?
La diferencia está en entender que la IA, por sí sola, no es suficiente. La tecnología es cada vez más accesible; lo que no viene empaquetado es el conocimiento del negocio, la estrategia y la disciplina para mejorar todos los días.
Una empresa que solo incorpora herramientas compra un chatbot, lo instala en su web y mide cuántas preguntas contestó. La IA queda como un accesorio: desconectada del CRM, sin acceso a los sistemas donde ocurre el negocio y sin un indicador comercial a su cargo.
Una empresa que integra la IA en su estrategia parte del proceso, no de la herramienta. Primero define qué quiere mover (conversión, recuperación de cartera, costo por contacto, satisfacción) y luego rediseña el proceso para que personas y agentes de IA trabajen juntos: qué resuelve el agente, cuándo deriva, qué hace el asesor con el tiempo liberado. Además, conecta la IA con sus datos y sistemas, y cierra el ciclo: cada conversación alimenta la analítica que permite mejorar el discurso, los guiones y las ofertas.
La evidencia global lo respalda. Según el estudio “Where’s the Value in AI?” de Boston Consulting Group (BCG), solo el 4% de las empresas genera valor sustancial con IA, y alrededor del 70% de los obstáculos para lograrlo están en las personas y los procesos; apenas cerca del 10% tiene que ver con los algoritmos[3].
Somos conscientes de eso. Por eso nuestra fórmula de éxito es IA + estrategia + acompañamiento + optimización constante. La IA ejecuta a escala; la inteligencia humana, la que entiende el negocio, al cliente y al mercado, define qué ejecutar, cómo medirlo y cómo mejorarlo. Dicho de otro modo: la IA no se instala, se opera.
¿Cuáles son hoy las principales barreras que frenan una mayor adopción de inteligencia artificial en las empresas peruanas?
Hoy la principal barrera no es tecnológica ni de costo; es organizacional. Identifico cinco.
Datos fragmentados y sistemas que no conversan entre sí. La IA es tan buena como la información a la que accede, y muchas empresas tienen los datos de sus clientes dispersos entre sistemas heredados, hojas de cálculo y el WhatsApp personal de cada vendedor.
Falta de gobierno. Según EY Perú, solo el 10% de las empresas cuenta con políticas de IA aprobadas y el 66% de los directorios no tiene especialistas en la materia[2]. Sin reglas claras, incluidas las de protección de datos personales, los proyectos se frenan en las áreas de riesgo, legal o seguridad.
El “purgatorio del piloto”. Muchas pruebas de concepto nunca escalan porque nacieron sin un dueño de negocio ni un indicador de éxito. A nivel global, BCG encontró que casi la mitad de las empresas sigue concentrada en pruebas de concepto[3].
Talento. Faltan perfiles que entiendan a la vez el negocio y la tecnología. El estudio de PwC Perú y UTEC ubica la falta de talento, de una estrategia clara y de gobernanza de datos entre las mayores barreras para escalar el valor de la IA en el país[1].
Temor interno. La percepción de que la IA llega para reemplazar personas genera resistencia, cuando en la práctica su mayor impacto está en liberar a los equipos de tareas repetitivas.
Ninguna de estas barreras se resuelve comprando más tecnología; se resuelven con estrategia y método, empezando por casos acotados y medibles.
La incorporación de IA también plantea cambios en los equipos de trabajo. ¿Qué nuevas capacidades están necesitando las empresas y cómo debería prepararse el talento peruano para esta transformación?
La IA no elimina la necesidad de personas; cambia el tipo de trabajo que se valora. De hecho, es la inteligencia humana la que hace exitosa a la IA. Las empresas están necesitando cuatro capacidades.
Diseño de procesos y conversaciones con IA: personas que sepan traducir un proceso comercial o de servicio en instrucciones, flujos y reglas que un agente pueda ejecutar con el tono de la marca. Supervisión y calidad de agentes: alguien debe auditar lo que hace la IA, detectar errores, ajustar respuestas y decidir cuándo interviene un humano; es un rol nuevo, comparable al de un supervisor de calidad en un contact center. Alfabetización de datos: equipos capaces de leer indicadores, formular buenas preguntas y decidir con información que antes no tenían. Integración y gobierno: ingenieros que conecten la IA con los sistemas del negocio con estándares de seguridad, y líderes que definan políticas de uso responsable.
En la primera línea, el asesor evoluciona hacia los casos de mayor complejidad: negociación, empatía, resolución de excepciones. Esas habilidades humanas se vuelven más valiosas, no menos.
Para el talento peruano, mi recomendación es combinar dominio de negocio con práctica real en IA. El perfil más escaso no es quien conoce la herramienta, sino quien entiende un proceso a fondo y sabe convertirlo en una solución automatizada. Eso se aprende construyendo sobre problemas reales, y ahí universidades y empresas tienen una gran oportunidad de trabajar juntas.
Mirando a futuro, ¿qué cambios considera que podría generar la inteligencia artificial en la competitividad de las empresas peruanas y qué deberían empezar a hacer desde ahora?
La IA va a redistribuir la competitividad muy rápido, en tres frentes. Primero, el costo de servir a un cliente caerá de forma estructural: atender, hacer seguimiento, cobrar y auditar calidad podrá operarse a una fracción del costo actual y a cualquier escala. Segundo, la velocidad se volverá una ventaja medible: quien responda, cotice y cierre más rápido capturará la demanda. Tercero, se democratiza el servicio de nivel corporativo: una empresa mediana peruana podrá ofrecer una experiencia comparable a la de un gran banco y competir desde el Perú en otros mercados de la región.
El riesgo es la brecha. Las empresas que empiecen ahora acumularán datos, aprendizaje y procesos optimizados que serán difíciles de alcanzar después.
¿Qué hacer desde ahora? Cinco pasos concretos: elegir uno o dos procesos de alto volumen e impacto directo en ingresos, como atención, ventas o cobranzas, y medir su línea base; ordenar y conectar los datos del cliente en un CRM; aprobar una política básica de uso de IA y de protección de datos; implementar en ciclos cortos de 60 a 90 días, con un socio que aporte estrategia y acompañamiento, e indicadores de éxito definidos desde el inicio; y optimizar de forma constante, formando a los equipos para trabajar junto a la IA.
La IA va a estar disponible para todos. La ventaja será de quienes la combinen con estrategia, experiencia de negocio y talento.
