Los agentes de inteligencia artificial empiezan a salir de la fase experimental en atención al cliente. Un nuevo estudio global de Salesforce señala que su uso en organizaciones de servicio ha pasado del 39% en 2025 al 66% en 2026, un salto de 1,7 veces en sólo un año.
El informe se basa en una encuesta doble anónima a 3.075 profesionales de atención al cliente, realizada entre el 9 de marzo y el 4 de abril de 2026 en Norteamérica, Latinoamérica, Asia Pacífico y Europa.
Según Salesforce, el 70% de las organizaciones que ya usan agentes de IA observa valor medible en los primeros 60 días de despliegue. La métrica que más mejora tras su implantación es la satisfacción del cliente, por delante de la productividad de los equipos, el tiempo medio de gestión, la retención o el tiempo de primera respuesta.
Un sistema que actúa
La diferencia entre un chatbot tradicional y un agente de IA es clave para entender el cambio. El primero suele responder preguntas dentro de un marco cerrado. El segundo puede ejecutar tareas, conectar información y apoyar flujos de trabajo más complejos. En atención al cliente, eso significa pasar de una respuesta informativa a una resolución más completa, con capacidad para clasificar incidencias, consultar datos, recomendar acciones o derivar el caso al equipo adecuado.
Salesforce sostiene que el 85% de las organizaciones de servicio ya usa al menos una forma de IA. Dentro de ese avance general, la IA agéntica es el movimiento más importante porque introduce autonomía operativa. En las organizaciones que ya cuentan con agentes de IA, el 77% los utiliza tanto en interacciones con clientes como en procesos internos.
¿Por qué retail mira a servicio al cliente?
La atención al cliente es una de las áreas donde el retail puede capturar un impacto rápido porque reúne volumen, repetición y necesidad de respuesta inmediata. Consultas sobre pedidos, devoluciones, disponibilidad, entregas, incidencias de pago, cambios de talla, puntos de fidelización o recomendaciones de producto generan miles de contactos que afectan directamente a la satisfacción y al coste operativo.
En ese terreno, los agentes de IA pueden actuar en varios frentes. Salesforce identifica entre los principales usos la comunicación proactiva, las recomendaciones personalizadas de producto y la resolución multicanal de casos.
Para una cadena de moda, alimentación, hogar o electrónica, esa combinación puede significar avisar de una entrega, resolver una devolución, sugerir una alternativa disponible y mantener el contexto entre web, app, tienda y centro de atención.
La satisfacción, métrica clave
Uno de los puntos más destacables del informe es que la mejora percibida no se limita a la eficiencia interna. La satisfacción del cliente aparece como el indicador que más avanza tras el despliegue de agentes de IA. Para retail, esto cambia el enfoque. Y es que la tecnología no debería medirse sólo por cuántos contactos evita o cuántos segundos ahorra, sino por si reduce fricción en momentos críticos de compra y posventa.
El servicio influye cada vez más en la decisión de recompra. Un pedido que llega tarde, una devolución complicada o una respuesta incoherente entre canales puede deteriorar la confianza en la enseña. En cambio, una resolución rápida y contextual puede reforzar la relación, incluso cuando la experiencia inicial ha tenido una incidencia. Ahí es donde la IA puede tener valor, como soporte para resolver mejor y antes, aunque sin sustituir por completo al equipo humano.
El reto: los datos
El estudio también rebaja el entusiasmo automático. Salesforce señala que el 72% de los profesionales de operaciones de servicio considera que la preparación de los datos es un gran bloqueo para la IA, frente al 59% de los líderes de atención al cliente.
Esa diferencia es importante: quienes trabajan más cerca de la información diaria perciben con más claridad las carencias de bases de conocimiento, historiales, integraciones y calidad del dato.
Para retail, este punto es decisivo. Porque un agente de IA sólo puede responder bien si accede a información fiable sobre pedidos, stock, políticas comerciales, promociones, entregas, devoluciones y perfil del cliente. Si esos datos están fragmentados entre e-commerce, CRM?, tienda, logística y call center, el riesgo es generar respuestas incompletas o contradictorias. Por lo tanto, la prioridad no es implementar la IA, sino ordenar la información que alimenta cada interacción.
Los equipos también cambian
Salesforce apunta que el 97% de los líderes de servicio con IA afirma que esta tecnología está afectando a su planificación de plantilla. No implica una sustitución lineal de personas por sistemas, sino una reorganización del trabajo. Aparecen nuevas funciones vinculadas a arquitectura de agentes, supervisión de despliegues, mantenimiento de bases de conocimiento, análisis de calidad y gestión de excepciones.
En retail, esa transición puede verse primero en los equipos de atención digital y operaciones omnicanal. Las personas tendrán que intervenir más en casos sensibles, reclamaciones complejas, clientes de alto valor o incidencias con impacto reputacional. Los agentes de IA podrán absorber tareas repetitivas, preparar contexto y reducir el tiempo que el equipo dedica a buscar información dispersa.
La confianza sigue siendo el freno
Sin embargo, la adopción de la IA en atención al cliente avanza más rápido en el terreno empresarial que en la confianza del consumidor. Salesforce recoge que el 65% de los profesionales de servicio cree que sus clientes confían plenamente en la IA, pero cita datos de Metrigy que sitúan la confianza de los consumidores en la IA para atención al cliente en el 44%. Ese desfase obliga a diseñar experiencias con opción clara de derivación humana, transparencia y control.
Para el retail, la confianza es tan importante como la automatización. El cliente puede aceptar un agente de IA para consultar el estado de un pedido o recibir una recomendación sencilla, pero exigirá intervención humana cuando haya un cobro erróneo, una reclamación sensible o una mala experiencia acumulada.
La clave será decidir qué puede resolver la IA y en qué momento debe entrar una persona.
Lo que viene para las cadenas
El avance de los agentes de IA apunta a una atención al cliente más predictiva, conectada y orientada a resolver. En retail, el impacto llegará primero a los casos de alto volumen y baja complejidad. Pero el verdadero cambio aparecerá cuando el agente pueda operar con información completa de cliente, pedido, stock, tienda y logística.
Los agentes de IA empiezan a convertirse en una pieza de la arquitectura omnicanal. Su valor dependerá de la calidad del dato, el diseño de procesos y la coordinación con los equipos humanos. Para las cadenas, la oportunidad está en convertir la atención al cliente en un punto de fidelización y no en un coste que se intenta contener.
impulsada por las operadoras de telefonía?