La entrada en vigor de la Ley 10/2025 de Servicios de Atención a la Clientela plantea un cambio importante en la forma en que las organizaciones deben dimensionar y gestionar sus canales de atención. La conversación ya no gira únicamente en torno a ofrecer una buena experiencia al cliente. Ahora también es necesario garantizar determinados niveles de disponibilidad, tiempos de respuesta, acceso a atención personalizada y capacidad para demostrar que esos compromisos se cumplen.
Los agentes inteligentes basados en inteligencia artificial pueden desempeñar un papel relevante. No como sustitutos indiscriminados de los equipos humanos, sino como una capa adicional de capacidad que permita mantener el servicio operativo cuando aumenta la demanda, ampliar horarios o atender determinados procesos de forma inmediata.
La cuestión, por tanto, no debería ser si una empresa debe elegir entre agentes humanos o inteligencia artificial. El verdadero reto está en diseñar un modelo híbrido capaz de mantener la continuidad del servicio, escalar cuando sea necesario y respetar en todo momento los derechos establecidos por la nueva regulación.
La continuidad de la atención se convierte en una cuestión de capacidad operativa
La Ley SAC establece que el horario del servicio de atención a la clientela deberá ajustarse, con carácter general, al horario comercial de la empresa. Sin embargo, introduce una exigencia adicional para determinados servicios básicos de interés general que se prestan de forma continuada: el servicio deberá estar disponible 24 horas al día, todos los días del año, para comunicar incidencias relacionadas con la continuidad del servicio.
Además, las consultas o incidencias relativas a cortes o suspensiones en estos servicios deberán ser respondidas, con carácter general, en un plazo máximo de dos horas, proporcionando la información disponible sobre las causas y la estimación de restauración.
Esta obligación plantea un problema eminentemente operativo. La demanda de atención rara vez es constante. Una avería, una interrupción de suministro, una incidencia de telecomunicaciones o cualquier evento extraordinario puede multiplicar el volumen habitual de llamadas en cuestión de minutos.
Dimensionar permanentemente una estructura humana para el máximo nivel posible de demanda resulta difícil y, en muchos casos, poco eficiente. Pero no disponer de capacidad suficiente precisamente cuando se produce una incidencia puede comprometer tanto la experiencia del cliente como el cumplimiento de los niveles de servicio.
Es aquí donde cobra sentido incorporar capacidad conversacional escalable. Un agente inteligente puede absorber parte de las interacciones iniciales, identificar el motivo del contacto, consultar información disponible en los sistemas corporativos, informar sobre una incidencia conocida, registrar una nueva incidencia o recopilar datos antes de una eventual transferencia.
La tecnología deja así de ser únicamente un mecanismo para reducir costes y pasa a formar parte de una estrategia de resiliencia del servicio de atención.
Automatizar no significa bloquear el acceso a una persona
Este punto es especialmente importante. La Ley SAC permite expresamente la utilización de bots conversacionales y otros medios automatizados, pero establece límites claros. Los sistemas automáticos no pueden convertirse en el único medio de atención.
Cuando la interacción se produce por vía telefónica o electrónica, el cliente debe poder solicitar atención personalizada por una persona física desde las opciones disponibles en el menú principal y durante la interacción. Además, el 95 % de las solicitudes de atención personalizada debe atenderse, de media, en menos de tres minutos desde que el cliente la solicita.
Por tanto, utilizar agentes inteligentes para garantizar continuidad no significa construir una barrera tecnológica frente al agente humano. El modelo debería funcionar precisamente al contrario. La automatización puede resolver aquellas interacciones en las que resulta adecuada, pero debe ser capaz de reconocer cuándo es necesario transferir la conversación. Esto puede producirse porque el propio cliente lo solicite, porque la naturaleza de la gestión requiera intervención humana o porque el sistema detecte que no dispone de suficiente información para resolver correctamente el caso.
En estas situaciones, la transferencia debería realizarse conservando el contexto. El agente humano no debería recibir simplemente una llamada, sino que debería disponer, por ejemplo, del motivo del contacto, los datos ya proporcionados por el cliente, las verificaciones realizadas, las acciones ejecutadas y un resumen de la conversación previa.
Esta combinación reduce repeticiones y permite que la automatización actúe realmente como una extensión de la capacidad operativa, no como un canal aislado.
De los picos de llamadas a un modelo de atención elástico
Uno de los principales retos de cualquier contact center es la variabilidad. La planificación tradicional intenta anticipar el número de llamadas y ajustar los recursos disponibles, pero determinados acontecimientos rompen cualquier previsión.
Una empresa de telecomunicaciones puede recibir miles de contactos adicionales ante una caída de red. Una energética puede experimentar un fuerte incremento de llamadas ante una incidencia de suministro. Una compañía con una plataforma digital puede concentrar gran parte de su tráfico tras una interrupción de servicio.
Los agentes inteligentes permiten introducir un concepto habitual en otras áreas tecnológicas pero todavía poco explotado en atención al cliente: elasticidad. La capacidad de atención puede crecer temporalmente sin necesidad de replicar proporcionalmente la estructura humana. Esto permite plantear diferentes niveles de intervención:
- Resolución automática de consultas repetitivas y claramente identificables
- Comunicación de información actualizada sobre incidencias conocidas
- Recopilación inicial de datos y clasificación del motivo del contacto
- Apertura y registro de incidencias
- Priorización de determinados clientes o situaciones
- Transferencia a equipos humanos cuando sea necesario
Soluciones de agentes inteligentes como Agentia365, integrada en el ecosistema de Recordia, permiten desarrollar este tipo de modelos híbridos de atención. El elemento relevante, sin embargo, no es únicamente disponer de un agente de IA, sino conectarlo con los procesos, sistemas corporativos y mecanismos de escalado adecuados.
La continuidad también debe poder demostrarse
Existe además una segunda dimensión que a veces queda fuera de los proyectos de automatización: la evidencia. No basta con disponer de capacidad suficiente para atender, las organizaciones necesitan saber qué ocurrió realmente. ¿Cuántas interacciones se produjeron durante una incidencia? ¿Cuántas resolvió automáticamente el sistema? ¿Cuántos clientes solicitaron un agente humano? ¿Cuánto tardaron en acceder a él? ¿Qué transferencias fallaron? ¿Se proporcionó correctamente la información disponible? ¿Quedó registrada la incidencia?
La Ley SAC refuerza precisamente esta dimensión al obligar a las empresas afectadas a implantar y documentar sistemas de evaluación de la calidad del servicio y someterlos, con carácter general, a auditorías periódicas externas. La documentación debe permitir comprobar la fiabilidad y precisión de las mediciones.
Por eso, una arquitectura de continuidad debería contemplar desde el principio la captura de evidencias. Las plataformas de inteligencia conversacional pueden analizar las interacciones de forma automatizada y relacionarlas con indicadores operativos. Esto permite pasar de conocer únicamente métricas agregadas (número de llamadas, duración o abandonos) a analizar qué sucedió dentro de cada conversación. Por ejemplo, puede comprobarse si el cliente solicitó atención humana, si se produjo la transferencia, si recibió determinada información o si la incidencia quedó correctamente registrada.
Esta combinación entre automatización y capacidad de auditoría es particularmente relevante: una tecnología atiende y otra permite verificar cómo se ha producido esa atención.
Del contact center tradicional a una arquitectura de continuidad
La Ley SAC puede acelerar un cambio que ya se estaba produciendo en los centros de atención. El modelo tradicional parte de una cantidad relativamente fija de agentes humanos y utiliza IVR y automatizaciones para distribuir llamadas. El nuevo escenario permite plantear una arquitectura más dinámica, en la que diferentes capas trabajan de forma coordinada.
Los agentes inteligentes pueden asumir determinadas conversaciones y absorber picos. Los agentes humanos intervienen cuando el usuario lo solicita o cuando la complejidad lo requiere. Los sistemas corporativos proporcionan información y ejecutan procesos. Y la inteligencia conversacional registra y analiza lo ocurrido para generar evidencias.
El objetivo no debería ser automatizar el mayor porcentaje posible de llamadas. Debería ser garantizar que cada interacción llegue al recurso adecuado y pueda resolverse dentro de los niveles de servicio establecidos.
Esto obliga además a diseñar mecanismos de contingencia. Si una integración falla, si el agente inteligente no dispone de información actualizada o si la conversación entra en un escenario no previsto, el sistema debe saber cómo actuar y hacia dónde escalar.
Ahí reside una de las diferencias entre implantar simplemente un bot y construir una verdadera arquitectura de atención basada en IA.
La IA como capacidad adicional, no como sustitución
La Ley 10/2025 no plantea una oposición entre automatización y atención humana. De hecho, reconoce la posibilidad de utilizar sistemas de inteligencia artificial para facilitar las comunicaciones, al mismo tiempo que protege el acceso a atención personalizada.
Para las empresas, esto abre una oportunidad para replantear el funcionamiento del servicio de atención. Los agentes inteligentes pueden proporcionar disponibilidad, absorber variaciones de demanda, automatizar procesos y ampliar la capacidad del contact center. Los profesionales humanos pueden concentrarse en aquellos casos que necesitan interpretación, negociación, empatía o capacidad de decisión.
Pero para que el modelo funcione, ambos mundos tienen que estar conectados. La verdadera evolución no consiste en sustituir agentes humanos por inteligencia artificial, sino en construir servicios de atención más resilientes, escalables, medibles y auditables.
En ese contexto, la continuidad de servicio deja de depender exclusivamente de cuántas personas estén disponibles en un momento determinado. Pasa a depender de la capacidad de toda la arquitectura (personas, agentes inteligentes, procesos, datos y sistemas) para responder cuando el cliente realmente la necesita.
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