Durante mucho tiempo los canales de mensajería como WhatsApp se han visto como contención de bajo coste para descargar al call center. Pero esa visión se ha quedado pequeña. La mensajería ha dejado de ser una vía de comunicación para convertirse en la infraestructura crítica donde se articula el negocio. Para 2027 se prevé que más del 60 % de las interacciones entre negocios y personas se dé a través de canales de mensajería, dejando atrás otros canales tradicionales como email o llamadas.
La estrategia ha evolucionado más allá de la implementación de “ventanas de chat” aisladas. Ahora, el objetivo es construir un tejido que conecte directamente el front-end del cliente con el core business de la organización. Por eso, aunque el debate mediático se centra en qué modelo de IA es más potente, el verdadero desafío técnico para el CIO no está en el algoritmo, está en la arquitectura de orquestación.
Responder preguntas no es suficiente. La IA tiene que ser capaz de operar.
Del chat como mensaje al chat como interfaz de ejecución
Hasta hace poco los chatbots se diseñaban bajo la lógica de árboles de decisión rígidos para responder FAQs. Hoy, plataformas como WhatsApp se configuran como verdaderas interfaces de ejecución, operando bajo la lógica de las superapps.
La diferencia es brutal. La mensajería ha dejado de ser un canal de preguntas y respuestas para convertirse en un punto en el que se cierran ciclos de venta completos. El usuario puede seleccionar un producto del catálogo, tramitar el pedido y realizar el pago sin salir de la conversación. Esto significa que el mensaje es solo la «capa visual». Por debajo, lo que realmente ocurre es una llamada a una API, una consulta a una base de datos, etc.
No se está comunicando, se está operando. Se ha pasado de interfaces meramente informativas a interfaces de ejecución, integrando webviews que permiten cerrar transacciones complejas sin abandonar la conversación. Sin embargo, esta capacidad de ejecución es precisamente lo que separa un piloto exitoso de un fracaso, y es aquí donde el ROI suele quedarse atrapado en los silos.
Por qué el ROI se queda atrapado en los silos
Los datos del MIT confirman que, actualmente, el 95 % de los proyectos piloto de las empresas con la IA no generan ningún impacto financiero real en términos de ingresos o ahorro. Entonces, si la tecnología existe y las limitaciones de los árboles de decisión son evidentes, ¿por qué fracasan la mayoría de estos proyectos de IA en fase de piloto? La respuesta es clara: porque no se implementa la conexión con el mundo real. No es una opinión aislada. El mismo estudio del MIT lo confirma: el impacto de la IA solo aparece cuando incide en el proceso de negocio.
Para un CEO o un CIO la responsabilidad no es elegir el LLM de moda, es dotar a la IA de recursos e integrarla en el conjunto. Esto significa orquestar la conexión con sistemas legacy, romper los silos de datos y permitir que diferentes agentes de IA especializados colaboren entre sí. Sin una integración con el CRM o el stock en tiempo real, la IA se queda en una capa superficial.
Por supuesto, lograr este nivel de profundidad operativa requiere, inevitablemente, que se hable de cómo proteger los sistemas core sin una estrategia sólida de gobernanza y seguridad por diseño.
La nueva gobernanza: seguridad por diseño
Existe una preocupación justificada respecto al despliegue de modelos de IA generativa sin supervisión. Ninguna organización quiere asumir el riesgo de que el sistema invente datos o dé respuestas inapropiadas. Aquí es donde la arquitectura de orquestación se convierte en una herramienta de seguridad.
La arquitectura de referencia es un modelo híbrido. No hace falta automatizarlo todo con IA generativa; se trata de usar la IA para entender, pero usar reglas deterministas para ejecutar. En una empresa, la seguridad no puede ser un freno, tiene que ser un habilitador.
Al utilizar una capa de orquestación intermedia no se deja que la IA «improvise» con los activos de la compañía. Se tiene el control total sobre el flujo de información, garantizando que cada interacción cumpla con el marco normativo y de privacidad. Al final, es esta solvencia técnica y este control lo que permite que el proyecto deje de ser un experimento de innovación y se convierta en una fuente de valor real y medible.
El éxito no es generar texto, es generar valor
La conclusión es que el éxito de una estrategia conversacional no depende de la “inteligencia” del modelo de la IA. Depende de la capacidad de IT para adoptar una infraestructura que actúe como ese middleware inteligente que conecta las expectativas del cliente con la realidad operativa de la empresa.
En este esquema, Hubtype opera como orquestador que permite a las empresas articular flujos de trabajo complejos. Solo mediante esta integración es posible que la conversación deje de ser un silo de datos aislado para convertirse en un proceso de negocio real: seguro, automatizado y, sobre todo, rentable.
Marc Caballé, CEO de Hubtype
