La promesa y el desafío de la IA agéntica en CX
La IA agéntica se ha convertido en uno de los grandes debates del sector tecnológico. Hablamos de sistemas que ya no se limitan a responder preguntas, sino que pueden razonar, planificar y ejecutar acciones de manera autónoma. Una evolución que promete transformar la experiencia de cliente en los próximos años.
Sin embargo, este salto también despierta dudas. Según Gartner, más del 40 % de los proyectos de Agentic AI podrían ser cancelados de aquí a 2027 por problemas de madurez y gobernanza. En el ámbito del contact center, donde cada interacción debe ser segura, trazable y conforme a la normativa, el reto es aún mayor.
Además, hay otra capa adicional: la desconfianza del consumidor. Forrester ha publicado recientemente que, aunque cada vez más personas usan IA (incluida la IA generativa), muchas no confían plenamente en ella. En Europa, por ejemplo, menos del 30 % de los usuarios sienten que comprenden bien la IA, y menos aún confían en que las empresas la usen de manera responsable.
Por tanto, para que la IA agéntica se adopte masivamente, no basta con que funcione bien: debe parecer confiable, explicable y segura.
MI9: un marco académico para gobernar la IA en tiempo real
Un grupo de investigadores de la universidad de Columbia y Barclays presentaron recientemente en arXiv, un repositorio digital de acceso abierto donde investigadores de todo el mundo publican preprints, el modelo MI9 (Agent Intelligence Protocol: Runtime Governance for Agentic AI Systems) que pretende dar respuesta a la pregunta crítica de cómo supervisar agentes autónomos mientras operan, no solo antes o después.
El modelo propone un conjunto de ideas estructuradas, como:
- Vigilar el nivel de autonomía de cada agente para ajustar el grado de supervisión.
- Detectar desviaciones del comportamiento esperado.
- Aplicar contenciones graduales (monitorización adicional, restricciones parciales, aislamiento controlado) en lugar de desconexiones drásticas.
Aunque MI9 es un prototipo académico evaluado en escenarios simulados y aún no está validado en producción, introduce conceptos que pueden orientar la evolución del control de agentes autónomos.
Aplicaciones prácticas de MI9 en el Contact Center
El contact center es uno de los primeros dominios donde la IA agéntica podría desplegarse.
Ello se debe a:
- Su gran volumen de interacciones.
- La existencia de procesos repetitivos susceptibles de automatización.
- Las exigencias normativas en materia de datos, trazabilidad y calidad.
En este contexto, MI9 ofrece ideas útiles como:
- Evitar que un agente acceda a funciones o datos fuera de su rol.
- Detectar cuando un bot empieza a responder fuera del protocolo previsto.
- Permitir ajustes progresivos sin detener el servicio al cliente.
Estas ideas representan formas de reducir riesgos reales en entornos CX.
La imagen muestra dos tablas que comparan métricas de desempeño e inteligencia en diferentes configuraciones de agentes IA etiquetados como: MI9, OT (Other Technologies) y LS (Legacy Solutions).
Qué hacen hoy los grandes fabricantes
Mientras la investigación académica explora lo que vendrá, el mercado ya dispone de herramientas para mitigar algunos de los riesgos más inmediatos de la IA en el ámbito de la experiencia de cliente.
Genesys Cloud ofrece reglas configurables para filtrar datos sensibles —al menos en el contenido de los mensajes digitales— y cuenta con funciones de auditoría y trazabilidad que registran accesos e interacciones.
NiCE, a través de Enlighten AI, incorpora controles y políticas orientadas a la privacidad, la seguridad y el cumplimiento normativo en el uso de sus aplicaciones de IA (a menudo referidos en el mercado como “Enlighten Governance”).
Estas soluciones cubren un aspecto esencial: la protección de los datos y la trazabilidad de las conversaciones. Sin embargo, como señalan los expertos, aún no abordan el control de la lógica interna del agente autónomo. Es precisamente en ese terreno donde modelos emergentes como MI9 empiezan a marcar el rumbo de lo que está por venir.
Lo que MI9 añade frente a las soluciones existentes
Comparado con las soluciones comerciales actuales, MI9 introduce elementos que podrían considerarse más avanzados:
- Supervisión semántica del agente para capturar no solo acciones externas, sino eventos internos (planes, objetivos, memoria).
- Contención graduada, que evita intervenciones drásticas pero permite control.
- Supervisión dinámica según el nivel de autonomía del agente.
No se trata de que MI9 reemplace las soluciones existentes, sino que propone una evolución posible que las capas de gobernanza actuales podrían incorporar con el tiempo.
Tendencias para 2026 y más allá
A continuación citamos algunas tendencias que se observan y son relevantes para el sector del contact center:
- Agentic AI con guardrails como prioridad estratégica
En ICMI destacan que, más allá de chatbots, se espera que en 2026 muchas organizaciones utilicen agentes autónomos, pero con guardianes de gobernanza definidos desde la fase de diseño.
- Hyper-personalización impulsada por IA
Junto con agentes autónomos, llega la personalización extrema: ajustar cada interacción según contexto, historial y señales en tiempo real, lo que exige control exhaustivo de datos y ética.
- Incremento del gasto en soluciones de gobernanza de IA
Forrester proyecta un crecimiento anual del 30 % en el gasto en software de gobernanza de IA de 2024 a 2030, con el mercado superando los USD 15.800 millones en ese plazo.
- Colaboración entre IA y humanos como modelo predilecto
Salesforce destaca que los contact centers evolucionan hacia centros de compromiso, donde humanos e IA trabajan juntos, complementándose mutuamente.
- Énfasis creciente en la confianza y transparencia
El uso intensivo de IA agéntica hará que los clientes exijan conocer cuándo una IA interviene, cómo toma decisiones y con qué límites operativos.
Estas tendencias refuerzan la idea de que no estamos ante un cambio incremental, sino ante una transformación estructural del contacto con el cliente.
Limitaciones de MI9: de la investigación a la realidad
Aunque MI9 es inspirador, es importante tener claro qué no es:
- Una solución comercial lista para usarse en producción.
- Sus pruebas son simuladas, no en entornos reales con clientes.
- Requiere instrumentación avanzada de los agentes, lo que puede aumentar complejidad operativa.
- Aplicarlo en entornos de alta carga podría generar sobrecargas de monitorización y latencias.
Por eso, la transición debe hacerse con cautela: pilotos controlados, mediciones precisas y escalamiento gradual.
Entre innovación y gobernanza
La IA agéntica puede redefinir el contact center: más eficiencia, automatización de procesos, liberación del agente humano para tareas de alto valor. Pero esa promesa solo se cumple si viene acompañada de una gobernanza real y en tiempo real.
El modelo MI9 ofrece un panorama de lo que podría venir: mecanismos que supervisan al agente mientras actúa. Las soluciones actuales de mercado como Genesys o NiCE, ofrecen hoy capas clave de confianza. Pero el paso que hay que dar, y que se vislumbra en investigaciones como MI9, es el del control interno del agente.
La transición desde prototipos académicos a soluciones robustas dependerá de la capacidad del sector para combinar innovación con prudencia, desplegar pilotos seguros y traducir esas ideas futuras en herramientas aplicables. El futuro del CX autónomo, seguro y confiable está delante de nosotros: es responsabilidad del sector construirlo, paso a paso.
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