es.wedoany.com Noticia: El mercado libre de energía de Brasil abrió oficialmente el 5 de agosto, marcando el inicio de una nueva etapa en el sector eléctrico caracterizada por la escala, la presión por la eficiencia y la transformación digital profunda. La expansión del mercado libre hacia los pequeños consumidores exige que los proveedores de energía realicen ajustes estructurales en sus modelos operativos: el número de usuarios crece de forma exponencial, mientras que el ticket promedio y los márgenes de beneficio se estrechan, por lo que la automatización pasa de ser opcional a imprescindible.
En este contexto, la inteligencia artificial se sitúa en el centro de la nueva arquitectura operativa. Una vez que se comienza a atender a millones de pequeños consumidores, sin automatización el modelo de negocio resulta inviable desde el punto de vista económico. El sector no solo necesita automatización, sino una automatización inteligente capaz de operar manteniendo la calidad de las decisiones y la confianza del cliente.
La apertura del mercado multiplicará el número de consumidores elegibles, y los proveedores deberán contar con capacidad para procesar grandes volúmenes de datos, generar simulaciones a gran escala y ofrecer un recorrido del cliente totalmente digital. Este proceso se combina con la presión global por la eficiencia, y el sector necesitará inversiones por miles de millones hasta 2050 para sostener la transición energética.
Boston Consulting Group (BCG), en su estudio de transformación de costos (metodología Drastic Cost-Out), señala que los proyectos de digitalización y automatización bien ejecutados pueden reducir los costos operativos y administrativos entre un 15% y un 20% en aproximadamente 18 meses. Una serie de casos reales en el ámbito de la atención al cliente ilustra los límites de aplicación de este potencial.
Los casos internacionales muestran tanto el potencial como los riesgos de la transformación. La fintech Klarna automatizó aproximadamente dos tercios de sus operaciones de atención al cliente mediante IA, con una ganancia de eficiencia estimada en 40 millones de dólares; sin embargo, en escenarios de servicio más complejos, la satisfacción del cliente de la empresa cayó notablemente, y al verse afectada negativamente la experiencia del cliente, tuvo que reintroducir el soporte humano.
iFood, por su parte, muestra un enfoque relativamente equilibrado. La empresa utiliza la IA como mecanismo de triaje y soporte, en lugar de sustituir por completo la intervención humana, automatizando aproximadamente el 45% de las interacciones y reduciendo en más de un 70% los costos operativos relacionados con la entrega.
Nubank, en el sector financiero, ha construido una arquitectura más sofisticada. La institución resuelve mediante IA alrededor del 55% de las interacciones iniciales con los clientes, reduce el tiempo de respuesta en aproximadamente un 70% y mantiene altos estándares de seguridad y experiencia del cliente mediante la combinación de automatización y verificación en múltiples capas.
Octopus Energy, en el sector energético, ha reducido los costos de atención al cliente hasta en un 40% gracias a su plataforma propietaria Kraken, ampliando su base de clientes a decenas de millones de usuarios en todo el mundo, lo que demuestra el papel de una arquitectura tecnológica verticalmente integrada y basada en datos como soporte para la escala del negocio.
La diferencia entre estos casos radica en la forma de implementar la IA. Cuando el objetivo es únicamente reducir costos, la IA genera eficiencia a corto plazo pero perjudica el valor a largo plazo; cuando se utiliza para potenciar la capacidad operativa, la IA crea una ventaja competitiva sostenible. Esto está directamente relacionado con el concepto de la "capa invisible" de la IA: aquellos elementos que no aparecen directamente en los indicadores operativos pero que en última instancia determinan el éxito o el fracaso del negocio, como la confianza del cliente, la calidad de las decisiones y la gobernanza de los procesos.
La asignación inadecuada de inversiones suele agravar estos problemas. El modelo de BCG señala que la inversión en IA debería concentrarse solo en un 10% en algoritmos, un 20% en datos e infraestructura y un 70% en el modelo operativo y la gobernanza; sin embargo, muchas empresas siguen centrando sus recursos en la adquisición de tecnología sin reorganizar los procesos.
El recorrido del cliente en el sector eléctrico implica una complejidad de múltiples capas; sin un modelo operativo bien estructurado, la IA no resuelve los problemas, solo los acelera. En este modelo, la inteligencia artificial actúa como un motor de expansión, capaz de completar en segundos el análisis de facturas, la evaluación del consumo, la simulación y la generación de propuestas; al mismo tiempo, las decisiones clave relacionadas con contratos a largo plazo y de mayor complejidad deben pasar por verificación humana.
La implementación que combina automatización y supervisión humana puede reducir los errores algorítmicos, aumentar las tasas de conversión, mejorar la retención de clientes y garantizar una mayor seguridad regulatoria. La IA no reemplaza a los asesores, sino que transforma su función al eliminar las tareas operativas y permitir que las personas se concentren en las áreas que realmente generan valor.
