martes, 7 de abril de 2026

Por Shana Simmons, Chief Legal Officer en Zendesk

La transparencia en la Inteligencia Artificial ha dejado de ser opcional. Según el informe CX Trends 2026 de Zendesk, el 79% de los líderes de experiencia del cliente en Latinoamérica considera que será un requisito no negociable en los próximos dos años.

Este cambio va más allá de informar el uso de IA: implica construir confianza. Sin embargo, la transparencia por sí sola ya no basta. Hoy cobra fuerza la explicabilidad, es decir, la capacidad de entender cómo y por qué un sistema toma decisiones. De hecho, el 63% de los líderes de CX en la región considera crítico que la IA pueda mostrar su razonamiento.

Por qué la transparencia y la explicabilidad ya no son opcionales

Para que la IA funcione en CX, las interacciones deben ser claras tanto para los clientes como para los equipos internos, que necesitan entender qué hizo el sistema y por qué. Cuando surge una duda, la organización debe poder ofrecer explicaciones consistentes y comprensibles.

Si un agente de IA resuelve un caso complejo, un humano no debería tener que adivinar su lógica. La confianza se construye al abrir esa “caja negra” y entender cómo se toman las decisiones. Esa visibilidad convierte a la IA en un aliado confiable y auditable.

Mantener el control humano

El objetivo final de la transparencia y la explicabilidad es asegurar que las personas sigan teniendo el control, incluso cuando la IA asume cada vez más interacciones de servicio. Cuando la IA es capaz de explicar su razonamiento, empodera a los equipos para supervisar de forma efectiva. Este modelo de human-in-the-loop es clave para mantener el control sobre los valores de la marca y garantizar que las interacciones automatizadas sigan siendo empáticas y precisas Sin explicabilidad, la supervisión se vuelve imposible, y con ello, se pierde el control sobre la experiencia del cliente.

La siguiente frontera: de la explicación a la rendición de cuentas

A medida que avanzamos en transparencia y explicabilidad, el siguiente paso es la rendición de cuentas. No se trata de que la IA sea perfecta, sino de contar con mecanismos claros para detectar y corregir errores, con supervisión humana constante.

Esto implica integrar procesos de monitoreo, revisiones y auditorías, así como una supervisión activa que evalúe continuamente su impacto en equidad y seguridad.

Para los equipos de CX, el desafío ya no es solo demostrar eficiencia, sino garantizar un uso responsable de la IA, especialmente cuando impacta directamente a los clientes.

Preservar la base de la confianza

Al final, el verdadero valor de la IA depende de cerrar la brecha de confianza. Los clientes son cada vez más conscientes del rol de la IA en su día a día, y su disposición a interactuar con ella dependerá de qué tan protegidos y comprendidos se sientan. 

Al priorizar la transparencia y la explicabilidad, y al construir sistemas que garanticen supervisión humana y rendición de cuentas, no solo cumplimos con la regulación. Creamos un entorno sostenible donde la innovación puede prosperar porque está basada en la confianza y el respeto.

En esta nueva era, las empresas más exitosas no serán únicamente las que tengan la IA más avanzada, sino aquellas en las que las personas realmente puedan confiar.