En la industria energética, la atención al cliente sigue siendo uno de los principales puntos de fricción con el usuario final. Especialmente en compañías eléctricas, gasistas y comercializadoras, y no es por falta de tecnología. Plataformas hay muchas. Automatización, también. IA, cada vez más.
El problema suele aparecer antes: en cómo se diseña el modelo de atención, cómo se gobierna la IA y cómo se contextualiza con la realidad del negocio y del marco regulatorio del sector energético. Cuando esto falla, la experiencia se resiente. Cuando se hace bien, la IA deja de ser un experimento y se convierte en una palanca real de eficiencia operativa, reducción de costes y satisfacción.
Por qué siguen fallando muchos servicios de atención al cliente
El sector energía es un entorno con alta regulación, procesos complejos, picos de demanda imprevisibles y clientes especialmente sensibles cuando algo no funciona (facturación, cortes de suministro, incidencias técnicas o reclamaciones).
A esto se suma un cliente europeo que ya no compara su experiencia con la de su comercializadora o su operador, sino con cualquier experiencia digital bien resuelta. Espera rapidez, coherencia entre canales y soluciones claras independientemente del canal por el que contacte. El informe AI-enabled customer service, de McKinsey & Company, señala que el cliente no tolera repeticiones, esperas innecesarias ni respuestas vacías, y en este contexto la IA puede ser la herramienta clave para evitarlas. Sin embargo, introducir IA sin una visión clara del negocio suele amplificar los problemas en lugar de resolverlos.
Errores comunes en atención al cliente
1. Respuestas genéricas que frustran al usuario
El informe State of the Connected Customer, de Salesforce, señala que el 82 % de los clientes espera respuestas inmediatas y relevantes en canales digitales, pero la búsqueda de la inmediatez no puede mermar la calidad en la atención. Que el usuario se tope con un robot que solo le ofrece respuestas genéricas es uno de los errores más habituales: bots o agentes apoyados por IA que responden “correctamente”, pero sin contexto. Sí, el cliente no se siente desatendido, pero tampoco escuchado. Nadie está entendiendo su caso.
El resultado: más contactos repetidos, peor puntuación de satisfacción del cliente (CSAT) y mayor coste operativo.
Cómo evitarlo: la IA debe tener un contexto real de cliente, producto y proceso, no solo con FAQs. Debe integrarse con sistemas de facturación, CRM y gestión de incidencias, y saber cuándo pasar el caso a una persona con toda la información encima de la mesa.
2. Largos tiempos de espera y escalados innecesarios
Los tiempos de espera siguen siendo uno de los principales factores de insatisfacción en el sector energético, y la legislación está tendiendo hacia una regulación que exige una mayor personalización y atención humana, lo que, sin una estrategia en la que se utilice la tecnología de forma eficiente, agudizará este problema en picos de demanda o situaciones críticas.
Cuando la automatización no filtra bien, lo simple acaba llegando al agente y lo complejo se mueve de un nivel a otro sin resolverse, y esto repercute en abandonos, pérdida de resolución en primer contacto y desgaste operativo.
Cómo evitarlo: la IA no solo es la respuesta para “recibir” llamadas y ofrecer una atención inmediata, es la herramienta idónea para anticipar picos, priorizar casos y resolver de verdad lo repetitivo.
3. Falta de continuidad entre canales
Según el informe de Salesforce, el 73 % de los consumidores utiliza varios canales y espera coherencia total entre ellos. El problema llega cuando el cliente empieza en un canal, continúa en otro y acaba teniendo que explicar su problema una y otra vez, lo que concluye en frustración directa y aumento del tiempo medio de gestión en la atención al cliente de compañías energéticas.
Cómo evitarlo: mediante una orquestación omnicanal real, con un único contexto compartido entre IA y agentes, arquitecturas multiagentes de IA y multicanal hoy en día son técnicamente viables.
4. No anticipar problemas o necesidades del cliente
Muchas organizaciones siguen esperando a que el cliente llame para actuar, con el resultado de más incidencias, más volumen y peor percepción de marca en un sector donde la confianza es clave.
Cómo evitarlo: Usar datos e IA para anticipar incidencias, comunicar antes, modelo proactivo y reducir llamadas evitables. Las compañías que usan analítica predictiva reducen contactos entrantes y mejoran la experiencia, y así lo confirma el informe de McKinsey. Cómo evitarlo: mediante una orquestación omnicanal real, con un único contexto compartido entre IA y agentes, arquitecturas multiagentes de IA y multicanal hoy en día son técnicamente viables.5. Implementar IA sin contexto ni control humano
Gartner advierte que la IA sin supervisión humana deteriora la experiencia en procesos complejos. La IA desplegada rápido, sin gobierno, sin métricas y sin revisión continua concluye en errores que se repiten, respuestas incorrectas y pérdida de confianza.
Cómo evitarlo: mediante una implementación que garantice un gobierno claro, KPIs de calidad y revisión humana continua. La IA no se “instala”: se opera y mejora.
6. Dejar toda la atención en manos de un chatbot
Los informes señalan que más del 80 % de los clientes prefiere hablar con una persona en momentos sensibles. Buscar eficiencia eliminando el factor humano suele salir caro: desconfianza y abandono, especialmente en situaciones críticas como reclamaciones, incidencias graves o conflictos contractuales.
Cómo evitarlo: en Servinform apostamos siempre por un modelo híbrido, IA para lo repetitivo, personas para lo complejo, emocional o regulado.
7. Usar IA sin tener en cuenta el marco regulatorio
El Reglamento Europeo de IA (AI Act) clasifica los sistemas de IA por nivel de riesgo en función de su uso, no de la tecnología en sí. En atención al cliente, casos como la priorización de incidencias, la gestión de reclamaciones o la automatización de decisiones pueden escalar a categorías de mayor riesgo si no se diseñan y gobiernan correctamente.
En ocasiones, se despliegan soluciones de IA sin analizar su uso concreto dentro del proceso de atención, máxime en un sector de alta regulación como es el energético. El mismo sistema de IA puede ser perfectamente válido en un contexto y considerarse de alto riesgo en otro, según cómo impacte en derechos del cliente, toma de decisiones o acceso a servicios esenciales.
Esto se traduce en riesgo regulatorio, reprocesos, frenos a la escalabilidad y pérdida de confianza del cliente. La IA deja de ser una palanca de eficiencia y se convierte en un foco de riesgo operativo y reputacional.
Cómo evitarlo:
- Analizar cada caso de uso de IA desde el diseño del proceso, no a posteriori (matriz de riesgo y evaluación de impacto).
- Definir claramente qué decisiones puede tomar la IA y cuáles requieren supervisión humana.
- Incorporar trazabilidad, explicabilidad y controles desde el inicio.
- Integrar la IA responsable como parte del gobierno del servicio, no como un requisito legal aislado.
Cómo evitar estos errores: buenas prácticas del uso de la IA en atención al cliente
Desde la experiencia en servicios complejos y regulados, hay algunos principios que marcan la diferencia en la atención al cliente del sector energético:
- Enfoque híbrido IA + humano, bien orquestado.
- Omnicanalidad con contexto, no solo con múltiples canales.
- IA entrenada con conocimiento real del negocio, no genérico.
- Gobierno, métricas y mejora continua, como cualquier proceso crítico.
- Uso del dato para anticipar y prevenir, no solo para reaccionar.
- IA responsable por diseño, con clasificación de riesgos, supervisión humana y cumplimiento normativo integrado desde el inicio.
Cuando tecnología y operación se diseñan juntas, la IA deja de ser un riesgo y pasa a ser una ventaja competitiva.
En un sector como el energético, la atención al cliente no falla por falta de IA, sino por falta de diseño del modelo de atención. Automatizar un proceso sin rediseñarlo es escalar la ineficiencia.
La diferencia no está en “tener IA”, sino en saber cómo integrarla en procesos reales, con conocimiento del negocio y control operativo. Ahí es donde la experiencia, la tecnología y la operación deben ir de la mano.
Quizá el siguiente paso no sea añadir más tecnología, sino revisar cómo se está usando la que ya existe en el modelo de atención actual. En Servinform somos especialistas en soluciones tecnológicas para transformar la experiencia del cliente en la industria energética. Descubre todo lo que podemos hacer por ti.
