La Inteligencia Artificial (IA) se ve a menudo como una tecnología revolucionaria, capaz de proporcionar eficiencia, precisión y abrir nuevas oportunidades estratégicas. Sin embargo, mientras las empresas se benefician de las ventajas de la IA, surge también un desafío crítico y, a veces, negligenciado: la equidad algorítmica. Sesgos ocultos en estos sistemas pueden comprometer no solo la eficiencia de las decisiones empresariales, pero generar consecuencias legales, éticas y sociales significativas. 

La presencia de sesgos algorítmicos puede ser explicada por la naturaleza de la propia IA, especialmente en el aprendizaje automático. Los modelos son entrenados con datos históricos, y cuando esos datos reflejan prejuicios o distorsiones sociales, los algoritmos naturalmente terminan perpetuando estos sesgos. Además de los sesgos en la información, el propio algoritmo puede traer un desajuste en la ponderación de factores realizada, o en los datos utilizados como proxy, es decir, datos que sustituyen la información original, pero no son las ideales para ese análisis. 

Un ejemplo emblemático de este fenómeno se encuentra en el uso de reconocimiento facial, especialmente en contextos sensibles como la seguridad pública. Diversas ciudades brasileñas adoptaron sistemas automatizados con el objetivo de aumentar la eficacia de las acciones policiales, pero análisis muestran que estos algoritmos a menudo cometen errores significativos, sobre todo al identificar individuos de grupos étnicos específicos, como personas negras. Estudios de la investigadora Joy Buolamwini, do MIT, señalaron que los algoritmos comerciales presentan tasas de error superiores al 30% para mujeres negras, mientras que para hombres blancos, la tasa cae drásticamente a menos del 1%

Legislación brasileña: más rigidez en el futuro

En Brasil, além da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) também está em tramitação o Marco Legal da IA (PL nº 2338/2023), que establece directrices generales para el desarrollo y aplicación de IA en el país. 

Aunque aún no aprobado, este proyecto de ley ya señala derechos que las empresas deberán respetar, como: derecho a la información previa (informar cuando el usuario está interactuando con un sistema de IA), derecho a la explicación de las decisiones automatizadas, derecho a impugnar decisiones algorítmicas y derecho a no ser discriminado por sesgos algorítmicos. 

Estos puntos exigirán que las empresas implementen transparencia en los sistemas de IA generativa (por ejemplo, dejando claro cuándo un texto o respuesta fue generada por máquina) y mecanismos de auditoría para explicar cómo el modelo llegó a determinada salida

Gobernanza algorítmica: la solución para los sesgos

Para empresas, los sesgos algorítmicos van más allá de la esfera ética, se convierten en problemas estratégicos relevantes. Los algoritmos sesgados tienen el potencial de distorsionar decisiones esenciales en procesos internos como el reclutamiento, concesión de crédito y análisis de mercado. Por ejemplo, un algoritmo de análisis de rendimiento de sucursales que sobrestime sistemáticamente regiones urbanas en detrimento de regiones periféricas (debido a datos incompletos o prejuicios) puede llevar a inversiones mal dirigidas. Así, sesgos ocultos minan la eficacia de las estrategias basadas en datos, haciendo que los ejecutivos tomen decisiones basadas en información parcialmente incorrecta

Estos sesgos pueden ser corregidos, pero dependerán de una estructura de gobernanza algorítmica, con enfoque en la diversidad de los datos utilizados, transparencia de los procesos y en la inclusión de equipos diversificados y multidisciplinarios en el desarrollo tecnológico. Al invertir en diversidad en los equipos técnicos, por ejemplo, las empresas pueden identificar más rápidamente fuentes potenciales de sesgo, garantizando que se consideren perspectivas diferentes y que se detecten fallas tempranamente

Además de eso, el uso de herramientas de monitoreo continuo es fundamental. Estos sistemas ayudan a detectar la deriva de sesgos algorítmicos en tiempo real, posibilitando ajustes rápidos y minimizando el impacto negativo. 

La transparencia es otra práctica esencial en la mitigación de sesgos. Los algoritmos no deben funcionar como cajas negras, sino como sistemas claros y explicables. Cuando las empresas optan por la transparencia, ganan la confianza de los clientes, inversores y reguladores. La transparencia facilita auditorías externas, incentivando una cultura de responsabilidad compartida en la gestión de la IA

Otras iniciativas incluyen la adhesión a marcos y certificaciones para la gobernanza de IA responsable. Esto incluye crear comités internos de ética en IA, definir políticas corporativas para su uso, y adoptar estándares internacionales. Por ejemplo, frameworks como: a ISO/IEC 42001 (gestão de inteligência artificial, a ISO/IEC 27001 (segurança da informação) e ISO/IEC 27701 (privacidade) ajudam a estruturar controles nos processos de dados usados por IA generativa. Otro ejemplo es el conjunto de prácticas recomendadas por el NIST (Instituto Nacional de Estándares y Tecnología) de EE. UU. que orienta la gestión de riesgo algorítmico, cubriendo la detección de sesgo, verificaciones de calidad de datos y monitoreo continuo de modelos

Las consultorías especializadas desempeñan un papel estratégico en este escenario. Con experiencia en inteligencia artificial responsable, gobernanza algorítmica y cumplimiento regulatorio, estas empresas ayudan a las organizaciones no solo a evitar riesgos, pero transformar la equidad en ventaja competitiva. La actuación de estas consultorías va desde evaluaciones detalladas de riesgo, hasta el desarrollo de políticas internas, pasando por entrenamientos corporativos sobre ética en IA, garantizando que los equipos estén preparados para identificar y mitigar posibles prejuicios algorítmicos

De esta forma, la mitigación de los sesgos algorítmicos no es solo una medida preventiva, sino un enfoque estratégico. Las empresas que se preocupan por la equidad algorítmica demuestran responsabilidad social, refuerzan su reputación y se protegen contra sanciones legales y crisis públicas. Los algoritmos imparciales tienden a ofrecer información más precisa y equilibrada, aumentando la eficacia de las decisiones empresariales y fortaleciendo la posición competitiva de las organizaciones en el mercado

Por Sylvio Sobreira Vieira, CEO y Jefe de Consultoría de SVX Consultoría

Estamos en 2025: algunos centros de contacto ya cuentan con tecnologías avanzadas de análisis de la experiencia del cliente (CX, en la sigla en inglés) y procesos para analizar la Voz del Cliente (VoC) – sin embargo, esos datos, que son bastante ricos, son poco utilizados para evaluar el desempeño de la operación. En lugar de eso, todavía estamos utilizando métricas tradicionales de garantía de calidad para esta medición

Tradicionalmente, los centros de contacto miden la garantía de calidad a través de métricas como la velocidad media de respuesta, tiempo medio de atención, tasa de resolución en la primera llamada, posibilidad de que el cliente recomiende el servicio, y la puntuación de esfuerzo del cliente para ser atendido. Datos relevantes que pueden ser extraídos del análisis de la CX no se han utilizado para evaluar la calidad del servicio. ¿Por qué

Porque incluso con tanta información, sin una solución, visión y estrategia adecuadas, los centros de contacto acaban convirtiéndose en un "agujero negro" de datos

Sin el tratamiento adecuado, los datos permanecen fragmentados en silos, dificultando la visión holística del rendimiento y de la experiencia del cliente

Datos provenientes de diversos canales, como llamadas telefónicas, correos electrónicos, chats y redes sociales, muchas veces no se correlacionan de manera eficaz, resultando en análisis superficiales y desconectados. Además de eso, la falta de estandarización en la recolección y en el tratamiento de estos datos puede generar inconsistencias y perjudicar la calidad de la información utilizada en las evaluaciones

De acuerdo con la Asociación Brasileña de Teleservicios (ABT), el mercado nacional de contact center emplea millones de personas y mueve cifras considerables, especialmente después del crecimiento del comercio electrónico y de la digitalización de procesos de relación con el consumidor. En esta realidad compleja, la búsqueda de eficiencia ya no se limita a reducir costos de operación, pero a asegurar una experiencia más satisfactoria al cliente y a recopilar información valiosa para la toma de decisiones estratégicas

Inteligencia de Calidad: cómo medir

En junio pasado, un informe analítico de Gartner propuso una medida de medición completamente nueva para los centros de contacto: la Inteligencia de Calidad

El informe elaborado por la empresa trae algunos insights interesantes, resultado de una investigación realizada por Gartner con líderes de servicios de soporte y centro de contacto. El primer punto es que solo el 19% de los encuestados considera el desempeño del agente como el principal vector de garantía de calidad del servicio, mientras el 52% destaca la CX y la VoC como medidas esenciales

Además de eso, los procesos de medición de calidad hoy en día terminan concentrándose en el análisis de los canales de voz, dejando de lado las interacciones digitales. Para completar este escenario, al menos el 85% de los líderes cuentan solo con evaluaciones manuales

Fundamentalmente, la mensuración de la Inteligencia de Calidad en el contact center reúne tres flujos principales de información: los datos tradicionales de análisis de calidad; datos de Análisis de Voz, que traen el análisis de sentimientos, identifica el tono emocional de las conversaciones, y permite a las empresas entender mejor las reacciones de los clientes; y los datos VoC, que representan la retroalimentación proporcionada directamente por el cliente

En este sentido, La Inteligencia de Calidad es un enfoque innovador que integra tecnologías avanzadas y estrategias holísticas, transformando el vasto volumen de datos del centro de contacto en insights accionables – y esto ocurre porque esta metodología analítica no solo consolida los datos provenientes de diferentes canales de comunicación, pero también aplica análisis avanzados para identificar patrones y tendencias que pueden mejorar significativamente el rendimiento del servicio en su conjunto

Además de eso, La Inteligencia de Calidad permite correlacionar datos de diversas fuentes, como llamadas telefónicas, correos electrónicos, chats e interacciones en redes sociales. Al unificar esta información, es posible obtener una visión más completa y precisa de la experiencia del cliente, permitiendo que las empresas adopten acciones proactivas para resolver problemas y mejorar la satisfacción del cliente. Esta unificación es posible por una mejor estandarización en la recolección y tratamiento de datos, con el establecimiento de criterios uniformes para la captura y análisis de información, eliminando inconsistencias y asegurando que todos los datos sean considerados en las evaluaciones

Cómo una plataforma de CX puede contribuir en el proceso

Es posible notar que el enfoque de Inteligencia de Calidad tiene raíces en avances tecnológicos que permiten el análisis de grandes volúmenes de datos de manera ágil

Mientras que en el pasado era común evaluar a los agentes de atención a través de muestras modestas de llamadas o interacciones, hoy hay herramientas que realizan análisis del 100% de los contactos, sean ellos por voz, charlar, correo electrónico o redes sociales

Las plataformas más actuales de CX ofrecen herramientas robustas para la recolección, integración y análisis de datos provenientes de múltiples canales de comunicación. La utilización de una plataforma inteligente de gestión de la experiencia del cliente permite que los centros de contacto establezcan criterios uniformes y optimicen sus procesos, resultando en una experiencia del cliente más coherente y satisfactoria

En general, soluciones más robustas de CX cuentan con las soluciones de Speech Analytics ya integradas – y el análisis de discurso y sentimiento pueden, por ejemplo, prever qué clientes tienen mayor tendencia a cancelar un servicio o qué tipo de agente genera mayor satisfacción en el público que entra en contacto. Si un determinado patrón de conversación o enfoque resulta ser más eficiente, estos insights pueden ser aprovechados para entrenar a todo el equipo, elevando el nivel general de rendimiento

Así, la Inteligencia de Calidad no solo mide lo que sucedió, pero indica qué acciones se pueden implementar para obtener mejores resultados. Este tipo de intervención es fundamental para los gestores que necesitan tomar decisiones de alto impacto en entornos competitivos. En el escenario brasileño, en que la rotación de profesionales es notoriamente alta, este tipo de insight proporciona insumos para estrategias de retención, entrenamiento y selección de personal más rigurosos

Con todas estas consideraciones, es posible concluir que la Inteligencia de Calidad representa una evolución significativa en la forma en que se percibe el rendimiento de los centros de contacto

El análisis ya no se centra únicamente en evaluar métricas de productividad, sino en comprender factores emocionales, contextuales y estratégicos presentes en la relación entre empresas y clientes. Este entendimiento más amplio y profundo tiene el potencial de impactar directamente los resultados financieros, la satisfacción del consumidor y la imagen institucional

A pesar del esfuerzo inicial por migrar de un modelo meramente cuantitativo a una evaluación integrada de datos y comportamientos, los beneficios son expresivos y apoyan decisiones fundamentadas y asertivas. De esta forma, La Inteligencia de Calidad tiende a consolidarse como una referencia para los gestores que ven en la atención al cliente un pilar de diferenciación y valor agregado, muy más allá de los tradicionales indicadores operacionales que antes guiaban las estrategias del sector