Llamar a todos los pacientes y dedicar el tiempo del equipo sanitario solo a quienes lo necesitan. Esa es la apuesta de SINTECRONIC, un proyecto de I+D de LÃBERIT que se está probando en un hospital de Colombia.
Un programa de crónicos puede tener miles de pacientes y un equipo de profesionales que no crece al mismo ritmo. El resultado es conocido, desde controles que se espacian, a alertas que se detectan tarde y descompensaciones que acaban en urgencias. Ahí es donde SINTECRONIC propone cambiar el orden de las cosas, que la tecnología haga el primer contacto con cada paciente y que el equipo intervenga donde de verdad importa.
SINTECRONIC, de un vistazo
SINTECRONIC es un proyecto de I+D cofinanciado por el CDTI, para el seguimiento de pacientes crónicos cardiovasculares, desarrollado en el Valle del Cauca (Colombia) con la Gobernación del Valle del Cauca y la UNAD.
Se está probando en el Hospital Raúl Orejuela Bueno, de Palmira, con 7.955 pacientes cargados en la plataforma.
Combina tres piezas: una estación para profesionales, un bot telefónico y un modelo predictivo.
Por qué el seguimiento de pacientes crónicos cardiovasculares sigue siendo un reto
Según la Organización Mundial de la Salud, las enfermedades cardiovasculares son la primera causa de muerte en el mundo. Quienes conviven con hipertensión o diabetes necesitan controles, educación y atención oportuna para evitar complicaciones, pero sostener ese contacto con llamadas manuales a toda la población de un programa es inviable para casi cualquier hospital.
SINTECRONIC pasa de un seguimiento reactivo, que actúa cuando algo ya ha ocurrido, a uno predictivo, que se anticipa. Es una de las líneas de I+D+i de LÃBERIT en el sector salud, donde la compañía trabaja en soluciones para hospitales y centros sanitarios.
Cómo funciona SINTECRONIC: tres piezas para un seguimiento predictivo
Estación del profesional
Es el puesto de trabajo del equipo sanitario. Desde ahí se asigna el proceso clínico a cada paciente, se programan y reprograman las llamadas y se consultan las respuestas registradas.
Bot telefónico
Llama a cada paciente de forma periódica, con una frecuencia trimestral, y le hace un cuestionario sencillo sobre su calidad de vida. Si detecta una señal de alarma en las respuestas, avisa al equipo.
Modelo predictivo
A partir de los datos del paciente, estima la probabilidad de que sufra un evento cardiovascular para actuar antes de que ocurra. Se ha desarrollado pensando en la población colombiana, porque un modelo solo es fiable si se parece a los pacientes a los que atiende. Forma parte del trabajo de LÃBERIT en inteligencia artificial aplicada.
Las tres piezas de SINTECRONIC: bot telefónico, modelo predictivo y estación del profesional.
Qué dicen los profesionales del hospital
La enfermera líder del programa de crónicos lo resume así: el sistema “ayuda a identificar oportunamente todos los factores de riesgo en un usuario hipertenso o diabético, para evitar un reingreso a urgencias, evitar una descompensación y educarlo oportunamente”.
Desde la coordinación del programa cardiovascular subrayan el efecto en el día a día: el sistema funciona como un filtro que señala qué paciente necesita la intervención directa del equipo, de modo que las propias profesionales llaman a quien lo necesita y se optimiza el recurso humano.
Qué está validando el pilotaje
El pilotaje comprueba, en condiciones reales, tres cosas: que los procesos clínicos funcionan, que los flujos de llamada llegan bien a los pacientes y que las respuestas recogidas son útiles para el equipo. Las conclusiones técnicas y clínicas llegarán al cierre del proyecto, y será entonces cuando se pueda hablar de resultados.
Un proyecto de I+D de LÃBERIT para el seguimiento predictivo de pacientes crónicos cardiovasculares, que combina una estación para profesionales, un bot telefónico y un modelo predictivo.
¿Cómo ayuda la inteligencia artificial al seguimiento de pacientes crónicos?
Permite contactar de forma periódica con todos los pacientes de un programa, detectar señales de alarma en sus respuestas y estimar su riesgo para actuar con antelación.
¿Sustituye al personal sanitario?
No. Su función es filtrar: identifica a los pacientes que requieren atención directa para que sean los profesionales quienes los llamen y los atiendan.
¿En qué fase está el proyecto?
En fase de pilotaje en el Hospital Raúl Orejuela Bueno, con llamadas de seguimiento trimestrales. Las conclusiones se compartirán al cierre del proyecto.
La inteligencia artificial ha dejado de ser un proyecto piloto para convertirse en una herramienta de trabajo diario en muchas organizaciones. Automatiza tareas, ayuda a analizar información y acelera decisiones. Pero cuanto más presente está en los procesos de una empresa, más importa cómo se gestiona: qué riesgos tiene, quién la supervisa y quién sabe llevarla a producción con garantías.
En LÃBERIT hemos dado dos pasos en esa dirección. Hemos obtenido la certificación ISO/IEC 42001 (ISO/IEC 42001:2023) para nuestro sistema de gestión de inteligencia artificial, emitida por Bureau Veritas Certification y vigente hasta septiembre de 2029. Abarca tanto las soluciones de IA que desarrollamos para clientes, incluido el sector salud, como el uso de IA dentro de la propia compañía. Además, nos hemos incorporado al Claude Partner Network con el nivel Certified. Es el programa con el que Anthropic trabaja con las empresas que llevan Claude a producción para sus clientes, y reconoce a sus partners por contar con un equipo de entrega certificado, desarrollar casos de uso con Claude y demostrar ese trabajo con referencias de clientes. En nuestro caso, este primer nivel llega gracias a las personas del equipo que se han formado y certificado en Claude, y es el punto de partida para seguir creciendo dentro del programa.
Uno avala cómo gestionamos la IA y el otro, la capacidad de las personas que la llevan a producción para nuestros clientes.
¿Qué es la ISO 42001?
Hablar de la ISO 42001 es hablar del primer estándar internacional de sistemas de gestión pensado específicamente para la IA. Se publicó a finales de 2023 y en España está adoptada como UNE-ISO/IEC 42001:2025. Sigue la misma lógica que normas como la ISO 9001 o la ISO 27001: pide que una organización tenga identificados sus usos de IA, evalúe sus riesgos, documente cómo se toman las decisiones y lo revise de forma continua.
¿Qué cubre exactamente la certificación?
El alcance certificado incluye tres bloques:
Diseño, desarrollo, implantación, integración, mantenimiento y soporte de soluciones de software basadas en IA para clientes.
Diseño, desarrollo, implantación, mantenimiento y soporte de soluciones de software basadas en IA para clientes del sector salud.
Uso interno de la IA en los procesos transversales de la compañía.
¿Por qué importa que cubra todo el ciclo?
La norma distingue entre quien desarrolla un sistema de IA, quien lo pone a disposición de terceros y quien lo utiliza.
En nuestro caso, el alcance cubre las tres situaciones. Construimos soluciones con IA para clientes, las implantamos y mantenemos en producción, y además usamos IA en nuestro propio trabajo. Todo ese ciclo se gestiona y se audita bajo el mismo sistema.
¿Qué cambia para los clientes de LÃBERIT?
Para una empresa o una administración que contrata un proyecto de IA, la pregunta ya no es solo si la solución funciona. También importa cómo se ha construido, quién la supervisa y qué pasa si algo falla.
Esta certificación responde a eso con evidencias y no solo con palabras: procedimientos documentados para evaluar riesgos, trazabilidad de las decisiones y revisión periódica por parte de un tercero independiente. Es algo que se puede aportar en una licitación o en una homologación de proveedores.
En sanidad pesa todavía más, y por eso el sector salud figura de forma expresa en el alcance. Los sistemas de IA que tocan datos clínicos o apoyan decisiones asistenciales necesitan un nivel de control alto, y es un entorno en el que SINASUITE lleva años trabajando.
Gestión certificada y equipo certificado en Claude
Un buen sistema de gestión necesita ir acompañado de un equipo que sepa llevar la IA a producción. En esa línea, LÃBERIT es Certified Partner del Claude Partner Network: nuestro equipo cuenta con certificaciones en Claude y seguimos creciendo a partir de aquí.
El Claude Partner Network es la forma en que Anthropic trabaja con las empresas que llevan Claude a producción para sus clientes. Su Services Track reconoce a los partners por formar un equipo de entrega certificado, desarrollar casos de uso de Claude para clientes y demostrar ese trabajo con referencias públicas de clientes. Los partners avanzan por los niveles Certified, Select, Preferred y Global Premier.
Las dos cosas se refuerzan: la ISO/IEC 42001 garantiza cómo gestionamos la IA y la certificación en Claude respalda la capacidad del equipo que la implanta. Puedes conocer más sobre el programa en claude.com/partners.
Un compromiso que va más allá del sello
Detrás de la ISO/IEC 42001 y de nuestra incorporación al Claude Partner Network hay meses de trabajo de nuestro equipo de Sistema de Gestión, de las muchas áreas de la compañía que han participado en la adaptación y la auditoría, y de las personas que se han certificado en Claude para diseñar e implantar nuestras soluciones de IA. Para nosotros, ninguno de los dos hitos se queda en el sello: nos obligan a seguir mejorando en cómo gestionamos la IA y en cómo la llevamos a producción para nuestros clientes, y ese es nuestro firme compromiso.
Cuando pensamos en un puerto, lo primero que se nos suele venir a la cabeza son las grúas, buques y muelles. Detrás de todo eso hay otra parte, menos visible, que es la que decide cuánto y cómo avanza: presupuestos, inversiones, tasas, datos y sistemas. Justamente a esos equipos que gestionan esas áreas quisimos dedicarles el LÃBERIT Ports Forum 2026, que celebramos en Bellver Blue Tech Zone, en Castellón.
Nos acompañaron representantes de diez autoridades portuarias (A Coruña, Alicante, Baleares, Cartagena, Castellón, Huelva, Las Palmas, Santa Cruz de Tenerife, Tarragona y Valencia) junto a profesionales de Puertos del Estado.
El encuentro arrancó el jueves 17 sin ponencias, con una primera toma de contacto. Tras la bienvenida, una cata de AOVE, quesos de Castellón y una cena para conversar. De ahí salieron algunas de las charlas más valiosas del foro, con retos compartidos entre puertos, experiencias en primera persona e ideas para seguir tejiendo sinergias. El viernes 18 tocaba escenario.
El Ports Forum vuelve después de seis años y lo hace con el respaldo de un sector que confía en nosotros. Trabajamos con 13 autoridades portuarias y con Puertos del Estado, y entre nuestros clientes están 7 de los 10 primeros puertos del país.
Carlos Pujadas, CEO de LÃBERIT, abrió la jornada con una idea que resume bien por qué existe este encuentro: «Los puertos que salen en las fotos funcionan gracias a las personas que trabajan en silencio, haciendo avanzar las organizaciones. Son las personas y los sistemas que los gestionan cada día los que los hacen avanzar, propulsándolos con su ímpetu y talento. Este encuentro existe para ellos, porque la transformación digital del sistema portuario se decide ahí».
En su apertura, Pujadas presentó justamente la LÃBERIT que hay detrás de ese compromiso. Más de 15 años de trayectoria, presencia en 25 países y más de 10.000 proyectos, con capacidades que van del ERP a los datos, la ciberseguridad, el cloud, la robótica o el IoT. Y una apuesta temprana por la IA, con una Oficina de IA propia desde 2021 y algoritmos a medida integrados en los sistemas de nuestros clientes. Para él, evolucionar es más que crecer, y una tecnológica tiene que impulsar a las organizaciones con las que trabaja.
Gobierno del dato, la base de cualquier IA portuaria
La jornada comenzó por la materia prima. Carlos Pesquera, responsable de Datos de LÃBERIT, lanzó las preguntas que toda organización debería saber responder. Quién produce el dato, quién lo custodia, quién responde de él y qué se puede construir encima.
Partió de una cifra del IBM Institute for Business Value. En el 77% de las organizaciones la adopción de la IA ya va más rápido que su capacidad para gobernar los datos. Sin gobierno del dato no hay analítica fiable, ni interoperabilidad entre sistemas, ni una IA en la que se pueda confiar.
Para cerrar esa brecha, Pesquera propuso un modelo de madurez de cinco niveles, del 0 al 4, para que cada organización sepa dónde está y cuál es su siguiente paso. También una evolución de la arquitectura que va del data warehouse clásico al data mesh, con arquitectura medallón, catálogo de datos, gestión del dato maestro y productos de datos compartidos entre áreas. Todo sobre el ecosistema Microsoft (Fabric, Copilot, agentes de IA y Azure AI Foundry).
Lo bajó al sector con un caso real, el de la Autoridad Portuaria de Cartagena. Cuadros de mando económicos, de tráfico y de Recursos Humanos, y un algoritmo de IA que predice el movimiento de mercancías. La IA aplicada al puerto ya funciona cuando la base de datos está bien construida.
El modelo económico de los puertos, con 2030 en el horizonte
Ana Ulloa, directora de Aporta Consultores Estratégicos, aportó la mirada de negocio con un análisis muy pegado a los números. Agrupó a las autoridades portuarias según su perfil, recorrió la evolución de las tasas portuarias entre 2015 y 2024 y repasó las inversiones del Informe de Gestión 2024 de Puertos del Estado.
De ese análisis, la foto que salió es clara. El modelo de autofinanciación de los puertos está cambiando. Los ingresos se diversifican, el desarrollo concesional gana peso y aparecen nuevas vías de crecimiento ligadas a la logística, la energía y la industria.
Por eso conectó ese cambio con el Marco Estratégico del sistema portuario, donde descarbonización, digitalización e innovación son las inversiones que habrá que sostener hasta 2030. Su conclusión enlazaba directamente con la ponencia anterior: «Hay que manejar mejor el dato para poder ser una organización más ágil y adaptada».
Agentes de IA que ejecutan, personas que deciden
Después de la pausa, Roberto Alonso, director de Cloud & Software de V-Valley (Grupo Esprinet), habló de la Frontier Firm o empresa frontera. Una compañía que combina el juicio humano con agentes de IA para crecer más rápido y crear valor.
Sus datos dejan claro que esto no es futuro lejano. La adopción de IA generativa en las empresas pasó del 33% en 2023 al 79% en 2025. España alcanzó un 41,8% de adopción en el segundo semestre de 2025, sexta del mundo. IDC estima 1.300 millones de nuevos agentes de IA en 2028. Y el uso ya es de alto valor, porque el 49% de las conversaciones con IA sirven para analizar, razonar y decidir. La gente la usa como compañera de pensamiento, no como un buscador más.
El freno, eso sí, no es tecnológico. Según el Work Trend Index 2026 de Microsoft, los factores organizativos (cultura, apoyo de la dirección y prácticas de talento) pesan más del doble que los individuales en el impacto de la IA, un 67% frente a un 32%. «A menudo, las personas están preparadas. Los sistemas que las rodean no lo están».
Alonso dibujó el camino hacia la empresa frontera en tres etapas. Primero, personas que trabajan con su asistente de IA. Después, agentes que se suman a los equipos como colegas digitales bajo dirección humana. Y al final, organizaciones dirigidas por personas y operadas por agentes, que ejecutan procesos completos y consultan cuando hace falta. Es lo que hoy se conoce como IA agéntica, y se apoya en una base concreta (Copilot, Agent 365, Fabric y Foundry) con una premisa innegociable. No hay IA empresarial sin seguridad empresarial.
De Navision a Business Central, con fechas
También puso calendario a un cambio que afecta de lleno a la gestión portuaria, el paso de Navision a Business Central en la nube:
La venta de licencias on-premise de Business Central por suscripción se retira el 1 de febrero de 2027.
Las renovaciones perpetuas de Dynamics NAV terminan el 30 de abril de 2031.
Los incentivos de migración han bajado del 60% al 30%.
Moverse antes es moverse mejor. Y su cierre resumía el espíritu de toda la jornada. La IA es un reto de hoy y necesita un socio de confianza.
Atlantis, el software de gestión portuaria sobre Business Central
Carlos Ramírez, coordinador de proyectos y responsable técnico en LÃBERIT, presentó la hoja de ruta de Atlantis, la solución de gestión portuaria que hemos desarrollado sobre Microsoft Dynamics 365 Business Central junto a las propias autoridades portuarias.
Detrás hay un equipo de 32 profesionales especializados y experiencia acumulada en 18 autoridades portuarias
Atlantis no es una herramienta aislada, se trata del centro de un ecosistema que integra la gestión de expedientes, la analítica con Power BI y la conexión con el sistema portuario a través de SPIN, el proyecto que LÃBERIT desarrolla junto a Puertos del Estado. La hoja de ruta incorpora además IA bajo la certificación ISO 42001, que garantiza un uso responsable y gobernado de la inteligencia artificial.
Finalizó su ponencia con lo que sostiene cualquier hoja de ruta, que son las personas. Un modelo de mantenimiento y evolución continua y un acompañamiento cercano, con soporte reforzado tras cada puesta en marcha, para que la tecnología llegue de verdad al día a día de cada autoridad portuaria. Conocimiento del sector convertido en producto, y un producto que sigue evolucionando con quienes lo usan.
Qué preocupa hoy a las autoridades portuarias
El foro también sirvió para escuchar a quienes gestionan los puertos cada día. En sus conversaciones con Castellón Plaza durante la jornada, representantes de Castellón, Valencia y Alicante contaron qué marca hoy su agenda.
Maritina Vidal, subdirectora de PortCastelló, explicó que la situación geopolítica «afecta a los tráficos, las infraestructuras, la tecnología y a la capacidad de gestionar el puerto», lo que obliga a «tener flexibilidad y una capacidad de respuesta inmediata».
Alicia Gimeno, jefa de apoyo a la gestión económico-financiera de la Autoridad Portuaria de Valencia, destacó la ampliación norte del puerto, una obra que duplicará su capacidad y que ya tiene concesionario.
Sergio Sánchez, jefe del departamento de transformación digital de la Autoridad Portuaria de Alicante, habló de la «transformación global» del puerto hacia un centro logístico intermodal y de su plan para crear un hub digital que conecte a las empresas con el ámbito portuario.
Lo que nos llevamos del Ports Forum 2026
Si algo dejó claro el LÃBERIT Ports Forum 2026 es que el puerto del futuro no se construye solo con infraestructuras. Hacen falta datos bien gobernados, una IA aplicada y fiable, sistemas que se hablen entre sí y, sobre todo, las personas que los gestionan cada día.
Gracias a cada autoridad portuaria, a Puertos del Estado, a quienes subieron al escenario y al equipo de Grupo Bellver por hacerlo posible. Seguimos construyendo juntos.
“Para citas, pulse 1. Para resultados, pulse 2. Para cualquier otra consulta, por favor, espere”. Seguramente esta conversación te resultará familiar. Casi cualquier persona que haya llamado a un banco, aseguradora o a un hospital ha pasado por un IVR. Esta es una de las tecnologías de atención telefónica más extendidas y, a la vez, una de las que más frustración suelen generar.
En este artículo profundizamos en qué es un IVR, cómo funciona, qué tipos existen, dónde pueden mejorarse y por qué los agentes de IA de voz están cambiando la forma de automatizar la atención.
Qué es un IVR
Un IVR (Interactive Voice Response, respuesta de voz interactiva) es un sistema telefónico automatizado que atiende las llamadas entrantes, ofrece un menú de opciones mediante mensajes grabados o voz sintetizada para dirigir a la persona según lo que marque en el teclado o diga en voz alta. Su función principal es clasificar y dirigir llamadas, además de poder resolver consultas sencillas sin necesidad de intervención humana.
Para qué sirve un IVR
Se utiliza, sobre todo, para:
Enrutar llamadas para un departamento, cola o persona adecuada
Responder a consultas sencillas: saldo, estado de un pedido o de un trámite, horarios.
Gestionar citas: confirmación, recordatorios y, en algunos casos, también anulaciones.
Pagos y operaciones básicas que requieren verificación por teclado
Encuestas al finalizar la llamada
Absorber picos de llamadas y atender fuera de horario, informando o recogiendo la petición.
Cómo funciona un IVR
Recepción. El sistema contesta la llamada al instante, sin esperar a que haya un operador libre.
Menú. Una locución grabada o generada por síntesis de voz (TTS) presenta las opciones.
Entrada del usuario. La persona responde pulsando teclas (tonos DTMF) o hablando, si el sistema tiene reconocimiento de voz (ASR).
Consulta a sistemas. Si está integrado con bases de datos, CRM u otras aplicaciones, el IVR puede recuperar cierta información, como un saldo o una cita.
Respuesta o transferencia. El sistema responde con una locución o transfiere la llamada a una cola de agentes.
Tipos de IVR
IVR por tonos (DTMF). El clásico «pulse 1, pulse 2». Sencillo y fiable.
IVR con reconocimiento de voz. El usuario dice palabras clave («citas», «facturas») en lugar de marcar. Sigue siendo un árbol de opciones, pero con voz.
IVR conversacional o inteligente. Usa procesamiento de lenguaje natural para entender frases libres («quiero cambiar la cita del jueves») y enrutar mejor. Aunque mejora la entrada, muchas veces se limita a derivar.
Agente de IA de voz. Entiende la petición, mantiene el contexto, consulta los sistemas y ejecuta la acción. Es un sistema resolutivo.
Ventajas y límites del IVR tradicional
Si está bien diseñado, un IVR atiende 24/7, liberando volumen y filtrando llamadas que no necesitan la interacción de una persona. Por este motivo sigue presente en casi cualquier centro de atención.
Aunque sus límites también son conocidos:
Arquitectura rígida. Si la necesidad del usuario no encaja en ninguna opción, acaba en la cola general o cuelga.
Menús largos y profundos. Cada nivel añade tiempo y abandono.
Pérdida de contexto. Cuando hace la transferencia de llamada, el usuario suele tener que repetir a la persona los datos que había facilitado anteriormente.
Mantenimiento. Cada cambio en la organización obliga a rediseñar la arquitectura.
Informa pero apenas resuelve. La llamada se deriva en vez de cerrar la gestión.
Sobre este punto, Mar Pujadas -fundadora y CEO de Omniloy-, lo resumía en una entrevista reciente para @aslan: “Durante años hemos automatizado el canal, pero no necesariamente el proceso”. En este caso, el IVR es un buen ejemplo, el usuario sigue adaptándose a cómo está organizada la empresa por dentro.
Del IVR al agente de IA: automatizar resoluciones, no interacciones
La diferencia entre un IVR y un agente de IA de voz va mucho más allá de que la conversación suene más humana. Está en lo que el sistema es capaz de hacer después de entender la petición.
Un IVR nos obliga a seguir un flujo predeterminado. Un agente de IA permite que la persona pueda explicar sus necesidades a través de las palabras. Además, a partir de ahí, mantiene el contexto, consulta la información autorizada y utiliza las herramientas de la organización para completar la acción. Como explica Mar Pujadas en su artículo, se trata de “pasar de automatizar interacciones a automatizar resoluciones”.
El ejemplo más claro es una solicitud de cambio de cita. Un IVR te lleva a la extensión correcta. Un chatbot te ofrece la explicación de cómo hacerlo. En cambio, un agente de IA consulta la disponibilidad, te propone alternativas y además hace el cambio. Es decir, “la conversación deja de ser el fin y se convierte en la interfaz para ejecutar un proceso”, apunta Mar Pujadas.
Qué necesita un agente de IA para sustituir a un IVR
El modelo de lenguaje es la pieza más visible pero también la menos decisiva. Lo que va a permitir que un agente resuelva, está detrás:
Integración con los sistemas reales: agenda, CRM, ERP, historia clínica, gestor de expedientes.
Conocimiento validado por la organización, no inferido por el modelo.
Permisos y perímetro de actuación: qué puede consultar, qué puede modificar y dónde se ponen los límites.
Reglas de comportamiento y criterios de escalado: cuándo continúa y cuándo pasa el caso a una persona.
Trazabilidad y métricas: cada acción tiene que poder entenderse, controlarse y auditarse.
A esto se suma el control. Incorporar agentes a procesos críticos exige que la organización decida qué datos usa el agente, qué acciones ejecuta y qué queda registrado. La soberanía digital, recuerda Pujadas, “no consiste únicamente en dónde está alojado un modelo”. Se construye desde la arquitectura y la gobernanza.
Este enfoque, en el que la IA ejecuta tareas sobre los sistemas de la organización con límites y supervisión, es lo que se conoce como ia agéntica.
Sanidad: la prueba de fuego
La sanidad es probablemente el sector donde más se nota el paso del IVR al agente. Coinciden un volumen enorme de llamadas, procesos complejos e información especialmente sensible.
Gran parte de ese volumen, como las citas, recordatorios, preparación de pruebas o consultas administrativas, no requieren de un criterio clínico. Muchas de esas llamadas pasan a día de hoy por un IVR que se limita a ponerlas en cola.
Un agente puede resolverlas, siempre y cuando su perímetro esté bien definido, conociendo qué datos puede usar y cuándo es necesaria la intervención de un profesional. «Si eres capaz de desplegar agentes de IA de forma segura, integrada y trazable en un hospital, estás resolviendo muchos de los retos que después aparecen en otros sectores críticos», señala Mar Pujadas.
En LÃBERIT trabajamos con organizaciones sanitarias precisamente en esa capa de integración entre sistemas clínicos y administrativos, que es la que decide si un agente puede resolver o solo responder.
¿Sustituir el IVR significa una atención menos humana?
No, si se diseña bien. Automatizar lo repetitivo libera tiempo para lo que exige criterio, empatía o negociación. La pregunta útil no es «¿persona o IA?», sino qué hace la IA y en qué momento entra una persona, y que cuando entre lo haga con todo el contexto.
«La supervisión humana no es una excepción ni un fallo del agente; forma parte de la arquitectura del sistema», apunta Pujadas.
Cómo pasar del IVR a un agente de IA
Una vez se parte de un IVR hay una ventaja tangible, ya tenemos datos. Podemos analizar qué opciones se eligen más, dónde cuelga la gente, qué ramas acaban siempre en transferencia. Son el mejor punto de partida.
Elegir un problema concreto, frecuente y medible. Normalmente, la rama del IVR con más volumen y más transferencias: cambios de cita, estado de un trámite, incidencias de primer nivel.
Definir el perímetro. Qué resuelve el agente, qué sistemas toca y en qué punto escala a una persona.
Fijar la métrica de éxito antes de empezar. Porcentaje de resolución, reducción de transferencias, tiempo de espera o abandono.
Desplegar en un entorno controlado y ampliar. El IVR puede convivir con el agente mientras se valida: primero una rama y, si funciona, las siguientes.
La pregunta de partida, en palabras de Pujadas, no es «¿qué podemos hacer con IA?», sino «¿qué problema queremos resolver y qué dato nos demostrará que realmente lo hemos resuelto?». Es el mismo enfoque que aplicamos en nuestros proyectos de consultoría ia.
Preguntas frecuentes
¿Qué significa IVR?
IVR son las siglas de Interactive Voice Response, en español respuesta de voz interactiva. Es el sistema que atiende llamadas de forma automática y guía al usuario mediante un menú de opciones.
¿Qué es un IVR y para qué sirve?
Es un sistema telefónico automatizado que atiende llamadas, presenta opciones y dirige al usuario según lo que marque o diga. Sirve para enrutar llamadas, resolver consultas sencillas, gestionar citas y atender fuera de horario.
¿Qué es un IVR inteligente?
Un IVR que usa reconocimiento de voz y procesamiento de lenguaje natural para entender frases libres en lugar de obligar a marcar opciones. Mejora el enrutado, aunque no siempre resuelve la gestión.
¿Qué diferencia hay entre un IVR y un agente de IA de voz?
El IVR sigue un árbol de opciones y, en general, deriva la llamada. El agente de IA entiende la petición en lenguaje natural, mantiene el contexto, consulta los sistemas y ejecuta la acción, escalando a una persona con todo el contexto cuando es necesario.
¿Qué es un voicebot o un callbot?
Son términos que se usan para los bots que atienden llamadas por voz. La etiqueta importa menos que la capacidad: lo que convierte un voicebot en un agente de IA es que pueda actuar sobre los sistemas de la organización y no solo responder.
¿Se puede mantener el IVR y añadir IA?
Sí y de hecho es el enfoque más habitual. Incorporar la IA en la entrada de la llamada o en ramas concretas del IVR, medir resultados y ampliar de forma progresiva.
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