Next Gen Contact Center: qué es, características y cómo elegir el mejor

Cuando un cliente comunica un problema por chat, envía una captura de pantalla por correo electrónico y después contacta por teléfono, sin los métodos y las herramientas adecuados, es posible que el agente que le atienda pueda identificarlo, pero no necesariamente consultar las comprobaciones que ya se han realizado ni acceder al archivo adjunto. La información queda repartida entre tres canales y el recorrido del cliente se fragmenta.

Este es precisamente el tipo de interrupción que un centro de contacto de nueva generación debe evitar. Incorporar una interfaz conversacional no es suficiente si el historial del cliente sigue estando incompleto o si ningún agente puede retomar la gestión de su solicitud.

Sin embargo, un asistente IA puede aportar mejoras concretas. Un estudio publicado en 2025, realizado con 5172 agentes de atención al cliente, observó un aumento medio del 15% en el número de problemas resueltos por hora gracias al uso de un asistente conversacional. Los resultados varían considerablemente entre los agentes: este dato corresponde a una implementación específica y no debe interpretarse como una garantía de resultados para todos los equipos.[1]

Por tanto, la pregunta clave para tu proyecto es: ¿qué funcionalidades permitirán gestionar mejor las solicitudes de tus clientes, con qué resultados demostrables y bajo qué limitaciones?

¿Qué es un next gen contact center?

Que la ficha de un cliente aparezca automáticamente al recibir una llamada es un buen punto de partida y, actualmente, una práctica habitual en el sector. Sin embargo, esta funcionalidad resulta realmente útil cuando también permite conocer el motivo de la llamada, las acciones que ya se han llevado a cabo y quién debe intervenir para resolver la solicitud.

El término next gen contact center, o centro de contacto de nueva generación, hace referencia a un modelo de atención al cliente que integra las comunicaciones, los datos empresariales, la automatización y el trabajo de los agentes para garantizar la continuidad del servicio. Conviene entender este concepto como un conjunto de criterios para evaluar una solución, y no como una garantía de rendimiento.

Centro de llamadas, centro de contacto y CCaaS: ¿cuáles son las diferencias?

Estos conceptos describen aspectos diferentes. Un contact center amplía la gestión de las interacciones con los clientes más allá del teléfono. Por su parte, el CCaaS, o Contact Center as a Service, hace referencia a un modelo de prestación de servicios en la nube que proporciona las herramientas necesarias para gestionar un centro de contacto.

Estas categorías no son excluyentes. Un centro de contacto puede utilizar una plataforma CCaaS y, aun así, mantener procesos fragmentados. Del mismo modo, un equipo que trabaja principalmente por teléfono puede contar con un sistema de seguimiento de clientes muy completo y bien organizado.

¿Qué cambia en el recorrido del cliente?

Imagina que un cliente solicita modificar un pedido. El objetivo no consiste únicamente en responder más rápido, sino también en localizar el pedido, comprobar si todavía se puede modificar, realizar la operación autorizada y confirmar que se ha completado correctamente.

Por tanto, la continuidad debe aplicarse tanto a las acciones como a las conversaciones. Disponer de un historial completo de interacciones no sirve de mucho si el agente todavía tiene que consultar a tres departamentos diferentes sin saber cuál de ellos tiene la capacidad de tomar la decisión.

La calidad del servicio sigue siendo el punto de partida. De hecho, una norma internacional específica para los centros de contacto establece requisitos de servicio e indicadores de rendimiento para las organizaciones, tanto internas como externalizadas, independientemente de los canales que utilicen.[2]

¿Qué funcionalidades debe incluir realmente un centro de contacto de nueva generación?

Selecciona un caso representativo y comprueba cómo se gestiona a través de las diferentes herramientas de tu empresa. La información que se pierde, los datos que deben introducirse varias veces y las aprobaciones que quedan bloqueadas te permitirán identificar necesidades mucho más concretas que un simple catálogo de funcionalidades.

Conectar los canales de comunicación con el CRM y las bases de conocimiento

Empieza por definir qué información es imprescindible para retomar la gestión de una solicitud: identidad verificada del cliente, motivo de contacto, producto relacionado, acciones realizadas, compromisos adquiridos y siguientes pasos. No todos los agentes necesitan acceder a toda la información disponible.

A continuación, comprueba cómo se comparte esta información entre el sistema de telefonía, el CRM y el software de atención al cliente. Que una integración aparezca en un catálogo no garantiza, por sí solo, que se puedan transferir campos personalizados o archivos adjuntos.

Por ejemplo, las integraciones de Ringover con CRM y herramientas empresariales pueden servir como punto de partida para comprobar las compatibilidades disponibles. Sin embargo, es importante realizar una demostración que permita verificar su funcionamiento en los procesos específicos de tu empresa.

Aplica los mismos criterios a la base de conocimientos. En el caso de un procedimiento de reembolso, por ejemplo, es necesario identificar a la persona responsable, la fecha de la última revisión y las condiciones de aplicación. Una respuesta bien redactada no sirve de mucho si se basa en una política empresarial desactualizada.

Diferenciar entre asistencia con IA y automatización

Una inteligencia artificial que propone respuestas a un agente no tiene el mismo nivel de responsabilidad que un agente de IA capaz de modificar directamente un pedido.

En el primer caso, el agente puede revisar la sugerencia, corregirla o descartarla. En el segundo, es necesario definir qué acciones están autorizadas, en qué condiciones pueden ejecutarse y qué situaciones requieren la aprobación de una persona.

Establece estos límites para cada caso de uso. Por ejemplo, un asistente de IA podría consultar el estado de un envío, pero no modificar la dirección de entrega una vez que el pedido haya salido del almacén. También podría preparar una respuesta a una reclamación, dejando la decisión comercial final en manos de un responsable.

El nivel adecuado de autonomía depende del riesgo asociado a cada acción, y no únicamente de la capacidad del sistema para comprender la solicitud. También es importante definir cómo debe actuar la IA cuando no dispone de información suficiente: formular una pregunta, comunicar la incertidumbre o transferir el caso a un agente humano.

Supervisar la calidad de las interacciones

Un panel de control que muestra el número de llamadas no permite comprender por qué algunos clientes vuelven a contactar con la empresa. Por eso, es importante incorporar un análisis cualitativo que permita identificar motivos de contacto recurrentes, procedimientos que generan confusión, información que falta y compromisos que no se han cumplido.

El análisis conversacional con Empower puede apoyarse en funcionalidades como las transcripciones de llamadas, los resúmenes automáticos y la detección de los temas tratados durante las conversaciones. Estas herramientas pueden facilitar la revisión de las interacciones, aunque sigue siendo necesario verificar las conclusiones más importantes.

Para un equipo de atención al cliente, selecciona algunos criterios que puedan evaluarse de forma objetiva: si se ha realizado un diagnóstico adecuado, si la respuesta se ajusta a los procedimientos establecidos, si se han explicado claramente los siguientes pasos y si se ha elaborado un informe útil para el seguimiento del caso.

Una puntuación global resulta menos útil que identificar un problema concreto que el responsable del equipo pueda trabajar y corregir junto con el agente.

¿Qué casos de uso conviene priorizar?

Una solicitud frecuente no es necesariamente una buena candidata para la automatización. Antes de nada, comprueba que la información necesaria sea accesible y que se puedan identificar las posibles excepciones. Las tres situaciones siguientes son ejemplos ilustrativos, no resultados obtenidos por clientes reales.

Ayudar a un agente de soporte SaaS

Un usuario ya no puede acceder a una funcionalidad después de cambiar su plan de suscripción. El agente debe comprobar los permisos asociados al plan contratado, la configuración de la cuenta y las acciones que el usuario ya ha intentado realizar.

En un sistema de asistencia, la IA busca el procedimiento adecuado y prepara un resumen del caso. El agente mantiene el control de la conversación y valida el diagnóstico antes de proponer una solución.

El resultado esperado es reducir el tiempo dedicado a buscar información sin comprometer la calidad de la respuesta. Para evaluarlo, mide el tiempo empleado en el diagnóstico, las correcciones realizadas a las sugerencias de la IA y los contactos repetidos por la misma incidencia. Si la gestión se agiliza, pero los clientes vuelven a contactar con mayor frecuencia, revisa las respuestas antes de ampliar el uso de la herramienta.

Gestionar una solicitud sencilla en e-commerce

Un comprador profesional quiere conocer el estado de una entrega. En este escenario, el asistente verifica su identidad siguiendo el procedimiento establecido por tu empresa, consulta el estado del envío y proporciona la información correspondiente.

Los límites deben estar claramente definidos: si el estado del envío no está disponible o presenta información contradictoria, el asistente no debe inventar una fecha de entrega. Del mismo modo, una reclamación por un pedido que figura como entregado, pero que el cliente no ha recibido, debe seguir un procedimiento diferente.

El resultado esperado es ofrecer respuestas fiables a las consultas habituales sobre el seguimiento de pedidos. Para medirlo, analiza el porcentaje de solicitudes que se resuelven realmente y los contactos posteriores relacionados con el mismo motivo. No confundas la ausencia de transferencias con la resolución del problema: un cliente puede abandonar una conversación insatisfecho y volver a llamar más tarde.

Transferir una reclamación compleja

Un cliente cuestiona una factura que incluye varios conceptos, un compromiso comercial previo y una posible cancelación del contrato. En este caso, puedes utilizar la IA para recopilar las referencias necesarias y preparar el expediente, dejando la decisión final en manos de una persona autorizada.

La transferencia debe incluir el motivo de la reclamación, los documentos disponibles, las comprobaciones realizadas y los aspectos que todavía requieren una decisión. De este modo, el agente que retoma el caso no tendrá que empezar la conversación desde cero.

El resultado esperado es una gestión más eficaz, aunque no necesariamente una conversación más breve. Mide el número de transferencias sucesivas, el tiempo transcurrido hasta tomar una decisión y la satisfacción del cliente después de resolver el caso.

También es importante establecer qué ocurre cuando no hay ningún agente disponible: programar una devolución de llamada o garantizar un seguimiento por escrito, con una persona claramente identificada como responsable.

¿Cómo elegir las herramientas y definir el presupuesto?

Pide al proveedor que gestione una solicitud en la que falte información. Esta prueba te permitirá comprobar cómo responde el sistema ante sus propias limitaciones, más allá de los escenarios preparados para una demostración comercial.

Probar las integraciones y la transferencia a un agente humano

Prepara un conjunto de casos anonimizados que representen las situaciones más habituales de tu empresa, junto con algunas excepciones. Utiliza los mismos casos y criterios de evaluación para comparar cada solución.

Una demostración satisfactoria es solo el primer paso. La evaluación de los sistemas de IA generativa debe evitar sacar conclusiones generales sobre sus capacidades a partir de pruebas demasiado limitadas o casos aislados. Además, la verificación de las fuentes generadas por estos sistemas forma parte de los controles recomendados.[3]

Define los criterios que consideras imprescindibles antes de comparar las diferentes ofertas. La ausencia de una funcionalidad secundaria puede ser aceptable, pero la imposibilidad de retomar un caso crítico puede ser motivo suficiente para descartar una solución.

Comparar el coste total

Solicita presupuestos basados en las mismas condiciones: número de usuarios, canales, volumen de interacciones, integraciones, almacenamiento y servicios de acompañamiento.

Pide que se especifiquen las unidades de facturación, los consumos incluidos, los posibles costes por superar los límites contratados y las funcionalidades opcionales.

Incluye también los costes internos: limpieza de datos, preparación de procedimientos, formación, administración y control de calidad. En particular, identifica quién será responsable de mantener actualizada la base de conocimientos. Sin una persona encargada de esta tarea, el presupuesto puede parecer controlado mientras la calidad de las respuestas se deteriora progresivamente.

Para comparar las propuestas, plantea un escenario de actividad habitual y otro de alta demanda. Comprueba también las condiciones para dejar de utilizar el servicio: recuperación de datos, asistencia durante la migración y posibles costes adicionales.

Por último, diferencia entre el tiempo ahorrado y el ahorro económico real. Reducir las tareas administrativas posteriores a una llamada puede liberar tiempo para realizar un mejor seguimiento de los clientes, sin que esto implique necesariamente una reducción inmediata de los gastos.

Comprobar la seguridad y la transparencia

Un asistente conectado al CRM puede acceder a información sensible. Pregunta qué permisos recibe, cómo se registran sus acciones y de qué manera pueden revocarse sus accesos. Comprueba también por dónde circulan los datos, quién puede consultarlos y en qué condiciones pueden reutilizarse.

Los sistemas de IA generativa también están expuestos a ciberataques, como el envenenamiento de datos, los ataques a la cadena de suministro de software o la filtración de información. [4]

Para tu proyecto, convierte estos riesgos en medidas de protección concretas: permisos limitados a lo estrictamente necesario, separación de entornos, pruebas de acciones no autorizadas y un procedimiento de respuesta ante incidentes.

También debes informar claramente a los clientes cuando estén interactuando con un asistente automatizado. Cabe recordar que las obligaciones de transparencia del artículo 50 del Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial son aplicables desde el 2 de agosto de 2026. [5]

Solicita a tus equipos jurídicos y de protección de datos que validen los requisitos aplicables a tu caso de uso. No debes considerar que una simple declaración comercial de cumplimiento normativo equivale a una validación completa.

¿Cómo implementar la solución y medir los resultados?

Realizar una prueba piloto que abarque «todo el servicio de atención al cliente» dificultará la interpretación de los resultados. Es preferible seleccionar un motivo de contacto concreto, un equipo y un conjunto de datos bien delimitado.

Por ejemplo, puedes empezar utilizando la asistencia a los agentes para gestionar incidencias relacionadas con el acceso a una cuenta.

Definir una prueba piloto y establecer un punto de referencia

Antes de poner en marcha la solución, analiza el volumen de solicitudes, los tiempos de gestión, los contactos repetidos y las principales dificultades dentro del ámbito seleccionado.

Mantén las mismas definiciones durante toda la prueba. Una solicitud marcada como cerrada en una herramienta no debe considerarse automáticamente resuelta sin comprobarlo.

Documenta también los cambios que puedan influir en los resultados: nuevos procedimientos, incidencias del producto, incorporación de personal o variaciones en la complejidad de las solicitudes. Siempre que sea posible, compara grupos o periodos con características similares.

Establece además condiciones que obliguen a detener la prueba, como la divulgación de información confidencial, la ejecución de acciones no autorizadas o la generación de respuestas incorrectas sobre asuntos críticos.

La prueba piloto debe permitir suspender rápidamente un caso de uso sin interrumpir el funcionamiento de todo el servicio.

Formar a los equipos y preparar un procedimiento alternativo

Enseña a los agentes a comprobar las sugerencias de la IA, corregir los resúmenes automáticos y notificar los errores detectados.

La formación debe incluir ejemplos en los que la inteligencia artificial se equivoca, no únicamente situaciones en las que funciona correctamente.

Establece un proceso ágil de corrección: ¿quién recibe las notificaciones de errores?, ¿quién modifica los procedimientos? y ¿quién comprueba que el problema no vuelve a producirse?

Sin una persona responsable, los mismos errores pueden seguir apareciendo sin que nadie intervenga para corregirlos.

Por último, comprueba cómo funciona el servicio cuando el asistente no está disponible. Los agentes deben poder consultar los procedimientos esenciales y recuperar el control de las operaciones. La automatización no debería impedir realizar una tarea habitual cuando el sistema deja de funcionar.

Medir la resolución de solicitudes antes de ampliar la implementación

Crea un panel de control con pocos indicadores, pero que permita interpretar correctamente los resultados. Las siguientes métricas pueden servir como punto de partida, siempre que adaptes sus definiciones a las características de tu actividad.

No conviertas la reducción del tiempo medio de atención en un objetivo aislado. Un agente puede acortar una llamada trasladando parte del trabajo al cliente o a otro compañero, sin mejorar realmente el servicio.

Antes de ampliar la implementación, analiza los casos en los que los resultados hayan empeorado, y no únicamente los valores medios.

Una mejora general puede ocultar problemas relacionados con un producto concreto o un determinado tipo de solicitud. A continuación, amplía progresivamente el alcance de la solución, manteniendo los mismos controles de calidad.

Nuestro último consejo: empieza por un proceso que puedas evaluar

Elige una solicitud que tus clientes todavía tengan que explicar varias veces. Reconstruye todo su recorrido, identifica dónde se pierde la información y define qué resultados debería ofrecer una gestión satisfactoria.

De este modo, dispondrás de un escenario para realizar una demostración, un ámbito concreto para la prueba piloto y un criterio de evaluación compartido entre los equipos operativos y técnicos. Es una base mucho más sólida que una simple lista de funcionalidades que comprobar.

Para evaluar una solución como Ringover, presenta este caso y las necesidades específicas de tu empresa durante la demostración. Solicita una demo y descubre cómo funcionan las integraciones, cómo se recupera el contexto de las conversaciones y cómo se gestionan las tareas posteriores a cada interacción en tu caso concreto.

FAQs sobre los next gen contact centers

¿En qué se diferencia un next gen contact center del CCaaS?

El CCaaS hace referencia a un modelo de prestación de servicios en la nube que proporciona las herramientas necesarias para gestionar un centro de contacto. Por su parte, el enfoque next gen se centra en cómo utilizar estas herramientas para garantizar la continuidad de las interacciones con los clientes, ayudar a los equipos y automatizar determinadas tareas. Por tanto, contratar una plataforma en la nube no garantiza, por sí solo, una mejor resolución de las solicitudes.

¿La inteligencia artificial sustituye a los agentes de atención al cliente?

No necesariamente. Puedes automatizar consultas sobre el estado de un pedido, utilizar la IA para ayudar a los agentes a realizar diagnósticos y reservar las decisiones comerciales a los profesionales responsables. Lo importante es definir las responsabilidades de cada tarea, en lugar de plantear la automatización y la intervención humana como dos opciones opuestas.

¿Es una solución adecuada para una pyme?

Sí, siempre que su implementación se adapte al tamaño y las necesidades de la empresa. Empieza por identificar un problema concreto: tener que introducir manualmente los datos después de una llamada, no encontrar el historial de un cliente o dedicar demasiado tiempo a buscar información. La capacidad de administrar la solución y mantener actualizada su base de conocimientos es tan importante como las funcionalidades que ofrece.

¿Qué costes hay que tener en cuenta?

Debes considerar las licencias, los posibles costes asociados al consumo, las integraciones, la formación, la administración y el control de calidad. Solicita un presupuesto detallado basado en tus volúmenes reales de actividad e incluye un escenario de máxima demanda. El precio inicial de una solución no es suficiente para calcular su coste total.

Referencias

• [1] https://academic.oup.com/qje/article/140/2/889/7990658
• [2] https://www.iso.org/fr/standard/64739.html
• [3] https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/NIST.AI.600-1.pdf
• [4] https://www.gob.mx/atdt/comunicacion/declaracion-de-etica-y-buenas-practicas-para-el-uso-y-desarrollo-de-la-ia-en-mexico-secihti-y-atdt
• [5] https://digital-strategy.ec.europa.eu/
  

Publicado el 9 Noviembre 2026.