La era del “no me contestes, arréglalo”: así cambia la interacción con la IA

El país es uno de los más exigentes de Latinoamérica y evidencia un entorno donde la eficiencia no basta sin personalización, memoria y transparencia.

La frustración marca el punto de quiebre. De acuerdo con el mismo estudio, 82% de los consumidores mexicanos se irrita cuando debe repetir información y 79% espera atención continua respaldada por IA en cualquier momento del día.

Estos datos revelan que el problema no radica en la falta de canales, sino en la incapacidad de muchos sistemas para conectar interacciones, reconocer al usuario y cerrar el ciclo con una solución clara.

Zendesk identifica este momento como la consolidación de la Contextual Intelligence, un enfoque que integra datos estructurados, historial de relación entre el consumidor y el negocio y señales en tiempo real para ofrecer experiencias coherentes en cada punto de contacto.

Walter Hildebrandi, chief technology officer de Zendesk para América Latina, sostiene que este modelo permite unir velocidad, precisión y empatía, tres atributos que los consumidores ya consideran indispensables en cualquier interacción digital.

La personalización dejó de funcionar como un valor agregado

Durante la última década, los usuarios se acostumbraron a experiencias cada vez más personalizadas en el consumo digital. Plataformas de streaming, comercio electrónico y servicios financieros elevaron su estándar al ofrecer recomendaciones, ofertas y contenidos ajustados a los hábitos individuales. Con la incorporación de IA más avanzada, esa personalización dejó de percibirse como una innovación y comenzó a entenderse como parte natural de cualquier experiencia tecnológica.

El CX Trends 2026 refiere que en el país, 87% de los consumidores busca interacciones verdaderamente personalizadas, mientras que 73% reconoce que la IA elevó sus expectativas de respuestas maps rápidas.

En este contexto, la personalización deja de asociarse con detalles superficiales, como el uso del nombre del cliente, y se vincula con la capacidad de anticipar necesidades.

Anticipar, en términos prácticos, implica que la tecnología actúe de forma proactiva y no reactiva. Por ejemplo, si una compañía de telecomunicaciones detecta una falla en una zona específica, el sistema puede identificar a los usuarios afectados y notificarles de inmediato que habrá una interrupción en el servicio, ofrecer un tiempo estimado de resolución e incluso aplicar compensaciones automáticas, sin que el cliente tenga que buscar atención ni repetir su caso.

Zendesk, este enfoque marcará la diferencia hacia 2026, cuando la expectativa dominante ya no será recibir ayuda, sino que el problema se resuelva antes de volverse visible para el usuario.

Esta exigencia se extiende de forma directa al terreno de la mensajería y el marketing conversacional, uno de los principales puntos de contacto entre marcas y consumidores en México. De acuerdo con datos retomados por Another, el 93% de los mexicanos utiliza WhatsApp para comunicarse con sus proveedores de servicios, por lo que, de cara al futuro, se espera que poco a poco dejen atrás el uso de chatbots con respuestas predeterminadas y se inclinen por sistemas agenticos.

En este punto, Gupshup, empresa especializada en interacción con IA conversacional, identifica una oportunidad clara para el mercado mexicano. La compañía destaca que 80% de los consumidores ya utiliza aplicaciones de mensajería para buscar servicios empresariales y que nueve de cada diez está dispuesto a interactuar con chatbots de IA, siempre que estos ofrezcan una experiencia coherente y resolutiva. La clave, subraya la empresa, no radica en automatizar por automatizar, sino en desplegar agentes de IA capaces de entender intención, contexto y emoción, y de ejecutar acciones concretas en nombre del cliente.

En México, 89% de los líderes de experiencia del cliente ya considera a la IA como el principal motor de las interacciones con los clientes y 92% planea implementar esquemas de evaluación que midan el desempeño tanto de agentes humanos como de agentes de IA. El objetivo apunta a resolver más casos en menos tiempo y con mayor coherencia, sin sacrificar la experiencia del usuario.