Nos guste o no, la digitalización y la incursión de la IA en todo nuestro entorno está agregando nuevos retos a las empresas. Y un fenómeno revolucionario está transformando la manera en que entendemos la experiencia del cliente es sin lugar a duda que las mismas máquinas se están convirtiendo en clientes.
Este concepto, que hace una década podría haber parecido ciencia ficción o salido del mismo film Terminator, es hoy una realidad emergente que está redefiniendo los paradigmas del Customer Experience (CX) a nivel global y, particularmente, en Latinoamérica y lejos de querer eliminarnos como especie, viene a ayudarnos a mejorar nuestras relaciones cliente – empresa.
Imagina un refrigerador que detecta cuando la leche está por acabarse y automáticamente realiza un pedido al supermercado más cercano. O un sistema de mantenimiento predictivo industrial que solicita repuestos cuando detecta señales de desgaste en los componentes, sin intervención humana. Estos no son escenarios futuristas, sino realidades que ya están ocurriendo y que representan la vanguardia de lo que llamamos «machine customers» o clientes máquinas.
En Latinoamérica, región caracterizada por su rápida adopción tecnológica y su creciente ecosistema de innovación, este fenómeno está ganando terreno rápidamente. Según datos de la CEPAL, el 73% de las empresas latinoamericanas han aumentado su inversión en tecnologías de automatización desde 2020, creando un entorno propicio para la proliferación de los clientes máquinas.
A lo largo de este artículo, vamos a ver cómo este cambio paradigmático está impactando el panorama del CX en la región, qué oportunidades presenta para las empresas latinoamericanas y cómo prepararse adecuadamente para un futuro donde las máquinas no solo serán herramientas, sino también clientes.
El surgimiento de los clientes máquinas en Latinoamérica
La región latinoamericana ha experimentado una aceleración digital sin precedentes en los últimos años. De acuerdo con un estudio de McKinsey, la pandemia de COVID-19 aceleró la transformación digital en América Latina en aproximadamente 5 años, creando un terreno fértil para la adopción de tecnologías avanzadas.
En este contexto, los clientes máquinas están emergiendo como un fenómeno distintivo con características propias en la región:
- Adopción por necesidad: A diferencia de mercados más maduros donde la adopción está impulsada principalmente por la innovación, en Latinoamérica muchas empresas están implementando sistemas automatizados para resolver problemas específicos de eficiencia y para competir en un mercado global.
- Hibridación tecnológica: La región está presenciando una interesante mezcla de tecnologías de punta con sistemas heredados, creando ecosistemas únicos donde los clientes máquinas deben interactuar con infraestructuras de diversos niveles de sofisticación.
- Crecimiento del IoT: Según un informe de IDC, se espera que el mercado de Internet de las Cosas (IoT) en Latinoamérica alcance los $19 mil millones para 2025, con Brasil, México y Colombia liderando la adopción. Este crecimiento está creando la infraestructura necesaria para la proliferación de los clientes máquinas.
Un ejemplo notable es el caso de Embraer, el fabricante brasileño de aviones, que ha implementado sistemas de mantenimiento predictivo que funcionan como clientes máquinas, solicitando automáticamente repuestos y servicios cuando sus algoritmos detectan patrones que sugieren posibles fallos futuros.
¿Qué son exactamente los clientes máquinas?
Los clientes máquinas, también conocidos como «machine customers», son sistemas automatizados o dispositivos inteligentes que actúan como clientes, interactuando con otros sistemas o servicios sin intervención humana directa. Estos sistemas pueden realizar transacciones, tomar decisiones y ejecutar tareas de manera autónoma, gracias a la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático.
Características definitorias
Para comprender mejor este concepto, es útil identificar las características que definen a un cliente máquina:
- Autonomía: Capacidad para tomar decisiones sin intervención humana directa.
- Inteligencia: Utilización de algoritmos de IA y aprendizaje automático para procesar información y mejorar su desempeño con el tiempo.
- Conectividad: Capacidad de comunicarse con otros sistemas a través de APIs, protocolos estándar o interfaces específicas.
- Transaccionalidad: Posibilidad de realizar operaciones comerciales, incluyendo pagos, pedidos y contrataciones de servicios.
- Personalización: Adaptación a preferencias y patrones de comportamiento específicos.
Tipos de clientes máquinas
Desde ya, podemos identificar varios tipos principales de clientes máquinas, pero como todo en la tecnología, va en constante y acelerada evolución , abordémosles por grupo:
- Dispositivos IoT de consumo: Desde electrodomésticos inteligentes hasta sistemas domóticos, estos dispositivos realizan compras automáticas basadas en el uso y las preferencias.
- Sistemas empresariales automatizados: Software de gestión que realiza pedidos de suministros, contrata servicios o gestiona suscripciones sin intervención humana.
- Vehículos autónomos: Aunque en fase incipiente en la región, los vehículos con capacidades autónomas pueden solicitar servicios como mantenimiento o recarga.
- Sistemas de mantenimiento predictivo: Utilizados principalmente en manufactura e industria pesada, estos sistemas solicitan repuestos o servicios antes de que ocurran fallos.
- Asistentes virtuales avanzados: Programados para realizar compras o contratar servicios basados en instrucciones generales de sus usuarios humanos.
Según el informe «The Machine as Customer» de Gartner, para 2025, más del 50% de las transacciones B2B involucrarán algún tipo de cliente máquina, lo que subraya la importancia de prepararse para esta nueva realidad.
La evolución del Customer Experience en la era de los clientes máquinas
La aparición de los clientes máquinas está transformando fundamentalmente el concepto de experiencia del cliente. Para las empresas locales, esta evolución representa tanto un desafío como una oportunidad sin precedentes.
La buena noticia es que esto no se limita sólo a usuarios de países como EEUU o de Europa, esto ya es una realidad y muchas
Del CX humano al CX híbrido
Tradicionalmente, la experiencia del cliente se ha centrado en aspectos emocionales y sensoriales: la amabilidad en la atención, el ambiente de una tienda, la resolución empática de problemas. Sin embargo, los clientes máquinas operan bajo diferentes parámetros:
- Eficiencia sobre emoción: Las máquinas valoran la precisión, velocidad y confiabilidad por encima de elementos emocionales.
- Datos sobre percepciones: Mientras que los clientes humanos basan sus decisiones en una mezcla de racionalidad y emoción, los clientes máquinas toman decisiones puramente basadas en datos y algoritmos.
- Disponibilidad 24/7: Los clientes máquinas operan continuamente, sin restricciones de horarios comerciales.
Este cambio está llevando a un modelo de CX híbrido, donde las empresas deben satisfacer simultáneamente a clientes humanos y máquinas. Según un estudio de Accenture, las empresas que logran exceder en esta dualidad ven un incremento promedio del 27% en su rentabilidad.
Nuevas métricas de satisfacción
Las métricas tradicionales como el Net Promoter Score (NPS) o el Customer Satisfaction Score (CSAT) resultan inadecuadas para evaluar la satisfacción de los clientes máquinas. En su lugar, están emergiendo nuevos indicadores:
- Tasa de Éxito de Transacción (TET): Porcentaje de transacciones completadas sin errores o interrupciones.
- Tiempo de Resolución de Interfaz (TRI): Velocidad con la que se resuelven problemas de comunicación entre sistemas.
- Índice de Compatibilidad API (ICA): Medida de la facilidad con que los sistemas externos pueden integrarse y operar con los servicios de la empresa.
- Ratio de Adaptación Predictiva (RAP): Capacidad del sistema para anticipar necesidades futuras basadas en patrones históricos.
Empresas como MercadoLibre, el gigante del e-commerce latinoamericano, ya están implementando estas nuevas métricas para evaluar su desempeño en transacciones automatizadas, que actualmente representan más del 15% de sus operaciones B2B según su informe anual de 2023.
Casos de uso en sectores clave
La adopción de clientes máquinas está ocurriendo a diferentes velocidades según el sector. En nuestra región, algunos sectores están liderando esta transformación:
Retail y E-commerce
El comercio electrónico latinoamericano, que según EBANX creció un 37% en 2023, está viendo una creciente implementación de sistemas automatizados de compra:
- Reposición automática: Sistemas que monitorizan inventarios y realizan pedidos automáticos cuando los productos alcanzan niveles mínimos.
- Agregadores de compra: Plataformas que comparan precios y realizan compras automáticas basadas en parámetros preestablecidos.
- Sistemas de suscripción inteligente: Servicios que ajustan automáticamente las suscripciones basándose en patrones de consumo.
Caso práctico: Rappi Business, la división empresarial de la app colombiana Rappi, ha implementado un sistema que permite a las oficinas aprovisionar automáticamente sus suministros. El sistema aprende de los patrones de consumo y realiza pedidos proactivamente, funcionando como un verdadero cliente máquina.
Industria y Manufactura
El sector industrial está experimentando una transformación significativa gracias al concepto de Industria 4.0:
- Mantenimiento predictivo: Sistemas que detectan posibles fallos antes de que ocurran y solicitan servicio técnico o repuestos automáticamente.
- Gestión automatizada de la cadena de suministro: Plataformas que ajustan pedidos de materias primas basándose en pronósticos de producción y condiciones del mercado.
- Robots como clientes: Sistemas robotizados que solicitan recursos, mantenimiento o actualizaciones.
Caso práctico: WEG, el fabricante brasileño de equipos eléctricos, ha implementado en sus plantas de México y Brasil un sistema de mantenimiento predictivo que utiliza sensores IoT para monitorear el rendimiento de los equipos. Cuando detecta anomalías, el sistema genera automáticamente órdenes de compra para repuestos y programa visitas de mantenimiento.
Servicios Financieros
La banca y los servicios financieros están viendo surgir clientes máquinas en forma de:
- Algoritmos de trading: Sistemas automatizados que compran y venden activos financieros basándose en parámetros predefinidos.
- Gestores automáticos de tesorería: Plataformas que optimizan la liquidez de las empresas, moviendo fondos entre cuentas y realizando inversiones a corto plazo.
- Sistemas de pago inteligentes: Soluciones que optimizan el timing y los métodos de pago para maximizar beneficios o minimizar costos financieros.
Caso práctico: Nubank, el banco digital brasileño, ha desarrollado una API que permite a los sistemas de gestión empresarial de sus clientes actuar como clientes máquinas, realizando pagos, solicitando financiación o gestionando inversiones sin intervención humana directa.
Agroindustria
Un sector particularmente relevante para Latinoamérica es la agroindustria, donde están surgiendo interesantes aplicaciones:
- Sistemas de riego inteligente: Soluciones que solicitan mantenimiento o ajustan pedidos de insumos basándose en condiciones climáticas y estado de los cultivos.
- Flotas de maquinaria automatizada: Equipos agrícolas que solicitan combustible, mantenimiento o repuestos de forma autónoma.
- Gestión automatizada de insumos: Sistemas que ajustan pedidos de semillas, fertilizantes o pesticidas basándose en análisis predictivos.
Caso práctico: Agrofy, el marketplace agropecuario argentino, ha desarrollado una plataforma que permite a los sensores de campo conectados solicitar automáticamente insumos agrícolas cuando las condiciones del suelo o los cultivos lo requieren, actuando efectivamente como clientes máquinas.
Tecnologías habilitadoras para el CX de máquinas
Para ofrecer una experiencia óptima a los clientes máquinas, las empresas latinoamericanas están adoptando diversas tecnologías habilitadoras:
APIs robustas y abiertas
Las Interfaces de Programación de Aplicaciones (APIs) constituyen el lenguaje fundamental para la comunicación con clientes máquinas. Las empresas líderes en la región están desarrollando:
- APIs RESTful bien documentadas: Interfaces programáticas que siguen estándares claros y cuentan con documentación exhaustiva.
- Sandboxes de desarrollo: Entornos de prueba que permiten a los desarrolladores experimentar con las APIs antes de implementaciones en producción.
- Versioning adecuado: Sistemas que permiten múltiples versiones de APIs para garantizar compatibilidad hacia atrás.
Según un estudio de IBM, las empresas con APIs abiertas y bien gestionadas experimentan un 35% más de adopción por parte de clientes máquinas.
Inteligencia Artificial y Machine Learning
La IA y el aprendizaje automático son cruciales para:
- Personalización de la oferta: Algoritmos que adaptan productos y servicios según las preferencias y comportamientos previos.
- Detección de anomalías: Sistemas que identifican patrones inusuales que podrían indicar problemas o nuevas oportunidades.
- Optimización de precios: Mecanismos que ajustan precios dinámicamente basándose en múltiples variables.
La IA está transformando la forma en que las empresas interactúan con los clientes máquinas. Por ejemplo, Itaú, el banco más grande de Latinoamérica, utiliza algoritmos de ML para personalizar ofertas financieras a sistemas automatizados de tesorería empresarial.
Blockchain y contratos inteligentes
La tecnología blockchain está emergiendo como un habilitador clave para transacciones entre máquinas:
- Transacciones verificables: Mecanismos que garantizan la autenticidad y trazabilidad de las operaciones.
- Contratos inteligentes: Acuerdos autoejecutables que se activan cuando se cumplen condiciones predefinidas.
- Microtransacciones eficientes: Capacidad para realizar pequeñas transacciones con costos de procesamiento mínimos.
Las soluciones blockchain están ganando terreno en Latinoamérica. Por ejemplo, Banco Santander ha estado experimentando con contratos inteligentes para automatizar procesos de préstamos entre empresas, facilitando las transacciones máquina a máquina.
Edge Computing
El procesamiento en el borde de la red está resultando crucial para:
- Respuesta en tiempo real: Reducción de latencia para decisiones que requieren inmediatez.
- Operación con conectividad intermitente: Capacidad para funcionar incluso con conexiones a internet poco confiables, un problema común en partes de Latinoamérica.
- Procesamiento local de datos sensibles: Mayor seguridad al procesar información crítica localmente antes de transmitirla.
Según un informe de Deloitte, el edge computing está creciendo a un ritmo anual del 37% en Latinoamérica, impulsado en gran parte por aplicaciones industriales y agrícolas.
Desafíos únicos del mercado latinoamericano
La implementación de estrategias para clientes máquinas en Latinoamérica presenta desafíos particulares:
Infraestructura digital heterogénea
A diferencia de mercados más homogéneos, Latinoamérica presenta grandes disparidades en infraestructura digital:
- Conectividad desigual: Coexistencia de zonas con conectividad 5G y áreas con acceso limitado a internet.
- Sistemas legacy persistentes: Muchas empresas operan con sistemas heredados que son difíciles de integrar con tecnologías modernas.
- Disparidad tecnológica entre países: Grandes diferencias en la adopción tecnológica entre países de la región.
Esta heterogeneidad requiere soluciones más flexibles y adaptables. Como señala un estudio de FGV, las empresas exitosas en la región están desarrollando capacidades de «degradación elegante», permitiendo que sus sistemas funcionen con diferentes niveles de conectividad y sofisticación.
Consideraciones económicas
Los factores económicos juegan un papel crucial:
- Presiones de costos: En economías con frecuentes presiones inflacionarias, las inversiones en tecnologías avanzadas deben justificarse con ROI claramente definidos.
- Acceso a capital: Limitaciones en la disponibilidad de financiamiento para proyectos tecnológicos avanzados.
- Volatilidad cambiaria: Fluctuaciones que afectan la adquisición de tecnologías importadas.
Un enfoque que está ganando tracción es el modelo «as-a-service», que reduce la inversión inicial. Según Frost & Sullivan, el mercado latinoamericano de soluciones IoT as-a-service está creciendo a un ritmo anual del 31%.
Talento y capacidades
La región enfrenta desafíos particulares en cuanto a talento:
- Escasez de especialistas: Limitada disponibilidad de profesionales con experiencia en tecnologías avanzadas como IA, IoT y blockchain.
- Fuga de cerebros: Profesionales cualificados que emigran a mercados con mejores condiciones laborales.
- Brechas educativas: Sistemas educativos que en muchos casos no están alineados con las necesidades tecnológicas emergentes.
Para abordar estos desafíos, empresas como Globant en Argentina y Stefanini en Brasil están desarrollando programas intensivos de capacitación y colaborando con universidades para crear programas educativos especializados.
Estrategias para preparar tu empresa
¿Cómo pueden las empresas latinoamericanas prepararse para un futuro donde las máquinas serán clientes significativos? Estas son algunas estrategias clave:
Evaluación de madurez y oportunidades
El primer paso es entender dónde se encuentra tu empresa y qué oportunidades presenta el mercado:
- Auditoría de interfaces digitales: Evaluar cuán preparados están tus sistemas para interactuar con clientes máquinas.
- Análisis de cadena de valor: Identificar puntos donde la automatización podría crear nuevas oportunidades.
- Benchmarking competitivo: Comprender cómo se están posicionando tus competidores en este nuevo paradigma.
Una metodología estructurada como el Machine Customer Readiness Assessment de BCG puede ser particularmente útil para empresas latinoamericanas.
Desarrollo de una estrategia de APIs
Las APIs constituyen la puerta de entrada para los clientes máquinas:
- Diseño centrado en la máquina: Crear interfaces programáticas pensando en sistemas automatizados como usuarios primarios.
- Documentación exhaustiva: Proporcionar información clara y completa sobre cómo interactuar con tus sistemas.
- Monitoreo y análisis: Implementar herramientas para entender cómo están siendo utilizadas tus APIs.
Empresas como Mercado Pago han experimentado un crecimiento exponencial en transacciones después de desarrollar APIs robustas que permiten a sistemas automatizados procesar pagos sin intervención humana.
Implementación de infraestructura flexible
La flexibilidad es clave en un mercado tan diverso como el latinoamericano:
- Arquitecturas basadas en microservicios: Sistemas modulares que permiten actualizaciones e integraciones más ágiles.
- Capacidades multicloud: Flexibilidad para operar en diferentes entornos de nube según las necesidades y disponibilidad.
- Edge computing estratégico: Despliegue de capacidades de procesamiento cercanas a los puntos de generación de datos.
Según KPMG, las empresas con arquitecturas flexibles logran implementar soluciones para clientes máquinas un 58% más rápido que aquellas con infraestructuras monolíticas.
Desarrollo de competencias clave
Las habilidades necesarias para la era de los clientes máquinas difieren de las tradicionales:
- Upskilling de equipos técnicos: Capacitación en tecnologías como IA, IoT, blockchain y APIs.
- Nuevos perfiles profesionales: Incorporación de roles como «Machine Experience Designer» o «API Product Manager».
- Cultura de experimentación: Fomento de la innovación y prueba de nuevos modelos de interacción con clientes máquinas.
Banco Itaú ha creado un «laboratorio de clientes máquinas» donde equipos multidisciplinarios experimentan con nuevas formas de servir a sistemas automatizados, desarrollando competencias específicas en el proceso.
Implicaciones éticas y regulatorias
El avance de los clientes máquinas plantea importantes consideraciones éticas y regulatorias, particularmente relevantes en el contexto latinoamericano:
Marco regulatorio emergente
La regulación en la región está evolucionando para adaptarse a estas nuevas realidades:
- Leyes de protección de datos: Normativas como la LGPD en Brasil o la Ley de Protección de Datos Personales en México establecen parámetros para el manejo de información en transacciones automatizadas.
- Responsabilidad algorítmica: Regulaciones emergentes sobre transparencia y responsabilidad en decisiones tomadas por algoritmos.
- Normativas sectoriales: Regulaciones específicas en sectores como finanzas, salud o telecomunicaciones que afectan a los clientes máquinas.
Un análisis de la OEA señala que 17 países de la región ya cuentan con algún tipo de normativa que podría aplicarse a transacciones entre máquinas, aunque con variaciones significativas en alcance y aplicación.
Consideraciones éticas
Más allá de lo legal, surgen importantes dilemas éticos:
- Sesgo algorítmico: ¿Cómo evitar que los clientes máquinas perpetúen o amplifiquen sesgos existentes?
- Transparencia decisional: ¿Hasta qué punto los clientes y proveedores deben entender cómo toman decisiones los sistemas automatizados?
- Impacto laboral: ¿Cómo gestionar la transición a un modelo donde muchas interacciones comerciales ocurren sin intervención humana?
Empresas como QuintoAndar en Brasil y NotCo en Chile están implementando comités de ética algorítmica para abordar estas cuestiones desde una perspectiva latinoamericana.
Seguridad y riesgos
La seguridad adquiere nuevas dimensiones:
- Vulnerabilidades específicas: Riesgos únicos asociados a sistemas que pueden realizar transacciones autónomas.
- Ataques direcionados: Posibilidad de manipulación maliciosa de clientes máquinas para beneficio ilícito.
- Responsabilidad en caso de fallos: Clarificación de quién es responsable cuando un sistema automatizado toma decisiones incorrectas.
Una encuesta de Kaspersky reveló que el 64% de las empresas latinoamericanas consideran la seguridad como su principal preocupación al implementar sistemas automatizados que actúan como clientes.
El futuro del trabajo en la era de los clientes máquinas
La proliferación de clientes máquinas está transformando no solo la experiencia del cliente, sino también la naturaleza del trabajo:
Transformación de roles existentes
Los trabajos actuales están evolucionando:
- De representantes de ventas a consultores de soluciones: Enfoque en aspectos estratégicos más que en gestión de pedidos rutinarios.
- De analistas de datos a interpretes de comportamiento máquina: Capacidad para entender patrones en interacciones automatizadas.
- De desarrolladores a diseñadores de experiencia máquina: Creación de interfaces que optimizan la interacción con sistemas automatizados.
Según un estudio del BID, el 65% de los roles relacionados con atención al cliente en Latinoamérica experimentarán una transformación significativa en los próximos cinco años.
Nuevos roles emergentes
Están surgiendo posiciones que no existían hace unos años:
- Especialista en ética algorítmica: Profesionales que aseguran que los sistemas automatizados operen de manera ética.
- Gerente de relaciones máquina-máquina (M2M): Supervisores de ecosistemas donde máquinas interactúan con otras máquinas.
- Diseñador de arquetipos de clientes máquinas: Creadores de perfiles y patrones para diferentes tipos de clientes automatizados.
Empresas como Mercado Libre y B3 (la bolsa de valores brasileña) ya están contratando para algunos de estos nuevos roles, señalando una tendencia emergente en el mercado laboral latinoamericano.
Implicaciones sociales y económicas
Este cambio trae consigo importantes consecuencias:
- Necesidad de reconversión laboral: Programas para capacitar a trabajadores en nuevas habilidades relevantes.
- Potencial de inclusión: Oportunidades para que regiones remotas participen en la economía digital a través de roles que pueden desempeñarse remotamente.
- Nuevos modelos educativos: Adaptación de programas formativos para preparar a profesionales para este emergente escenario.
Un aspecto positivo es que, según CEPAL, la automatización podría ayudar a reducir la informalidad laboral en Latinoamérica al crear nuevos roles formales asociados a tecnologías emergentes.
Conclusión
La transformación de las máquinas en clientes representa un cambio del paradigma más importante para el Customer Experience, nos obliga a preguntarnos: ¿Se acabarán las interacciones humanas? Y es que No se trata solo de una tendencia tecnológica, sino de una redefinición fundamental de la relación cliente-proveedor.
En este nuevo nivel, la mejor experiencia del cliente podría ser aquella en la que el cliente no tenga que participar en absoluto. A medida que las empresas adopten clientes máquina, el desafío no será solo optimizar procesos, sino diseñar experiencias en las que estos agentes digitales puedan resolver problemas antes de que los humanos siquiera los noten. Esto no significa reemplazar la experiencia humana, sino complementarla de manera estratégica.
Para las empresas de la región, la preparación para este futuro no es opcional. Aquellas que desarrollen capacidades para atender a clientes máquina estarán mejor posicionadas para competir en un mercado cada vez más automatizado. La clave será equilibrar esta evolución con la necesidad de mantener el enfoque en las personas: empleados, consumidores y socios comerciales. No se trata solo de atender a máquinas, sino de garantizar que la experiencia de los empleados y clientes humanos no se vea comprometida.
La región cuenta con ventajas estratégicas, como una población joven y tecnológicamente adaptable, un ecosistema emprendedor vibrante y una creciente infraestructura digital. Estos factores pueden convertirse en catalizadores para adoptar estrategias centradas en clientes máquina, siempre que se haga con una visión clara.
Este es el momento para innovar, experimentar y diseñar el futuro del CX con una mentalidad abierta. ¿Cómo se redefinirán los recorridos de los clientes en un mundo donde los bots toman decisiones? ¿Qué impacto tendrá esto en los equipos de atención al cliente?
¿Cómo asegurar que la interacción con máquinas no elimine el factor humano cuando más se necesita?
