01 · Canales y consumidor

Los agentes de tus clientes ya preguntan, y casi nunca te leen a ti

Lorikeet, empresa que vende plataformas de atención con IA, publicó el 20 de octubre el AX Index: envió más de 1.000 agentes personales, cada uno en nombre de una persona real, a los canales de soporte de 50 marcas de consumo de Estados Unidos, para cancelar planes, pedir reembolsos o hacer reservas. El puntaje promedio fue de 42 sobre 100.

Los hallazgos describen un canal que todavía no está preparado para este nuevo tipo de cliente:

• Bloqueo de entrada: en 441 de 884 conversaciones, un login, una app o un formulario previo pidió datos que el agente de un cliente nuevo no podía dar.
• Puertas cerradas: 13 de las 47 páginas de inicio evaluadas rechazaron tanto a un navegador automatizado como a una solicitud identificada como agente de ChatGPT.
• Fuente ajena: solo el 40 % de las 4.286 páginas que leyó la IA provenía de los sitios de las propias marcas; para una consulta de reembolso de Instacart, ninguna de 22.

El mismo día, Demandbase lanzó un agente que compara cómo describen los asistentes de IA a una empresa ante cada integrante de un comité de compra, y citó una predicción de Gartner según la cual los agentes de IA intermediarán el 90 % de las compras B2B en 2028.

Por qué importaEl servicio al cliente tiene un lector nuevo, que no completa formularios y que, si no encuentra la respuesta oficial, toma la de un foro o un tercero. Una política de devoluciones que solo vive en un PDF interno o detrás de un login, para ese lector, no existe.

02 · Calidad de la información

Cincuenta mil cifras inventadas y siete meses de vida útil

Un investigador de Peec AI, empresa que mide la visibilidad de las marcas en buscadores de IA, publicó un sitio con 50.000 estadísticas falsas para observar cómo los sistemas de IA las recuperan y las citan. Según el resumen del AI Governance Institute, ChatGPT siguió mostrando esos datos durante más de siete meses después de que Google retiró el sitio de su índice.

Las cifras inventadas llegaron a un artículo académico y a un informe de inversión de una institución financiera de Qatar, que las trataron como hechos. La conclusión del experimento es incómoda: basta con que fuentes creíbles repitan un dato para que la IA lo trate como autorizado, aunque el origen ya no exista.

Por qué importaCada cifra que entra en una propuesta, un informe o la base de conocimiento de un agente arrastra su origen. Si nadie rastrea la fuente primaria, la empresa puede terminar firmando un dato que nadie midió.

03 · Enablement comercial

Licitaciones: de 10 propuestas a 500, y cuesta saber cuáles son reales

Según FedScoop, Anil Chaudhry, asesor de IA del Departamento de Transporte de Estados Unidos, contó que antes recibían unas 10 respuestas por solicitud de información o de propuestas, y ahora reciben 500, porque muchos proveedores las generan con un chatbot. El volumen ya supera la capacidad de revisión humana.

Las agencias responden de dos maneras. El Servicio de Inmigración y Control de Aduanas preguntó a la industria qué métodos de evaluación permiten distinguir capacidades demostradas de respuestas puramente generativas. El Departamento de Defensa avisó que podrá usar IA para resumir y revisar propuestas, aunque la decisión final quedará en manos de funcionarios designados. Un abogado citado en la nota advierte que una alucinación sobre un detalle material podría afectar una adjudicación.

La salida más sostenible coincide con la más competitiva: menos propuestas, mejor calificadas y respaldadas con evidencia verificable, ahorran horas de redacción a quien vende y horas de evaluación a quien compra.

Por qué importaPara los equipos comerciales, la ventaja deja de ser escribir rápido y pasa a ser demostrar: casos verificables, cifras con fuente y personas capaces de sostener lo escrito en una demo. La biblioteca de preventa se vuelve un activo de credibilidad, no de volumen.

04 · América Latina

Las medianas usan menos de la mitad de IA que las grandes, y los datos siguen trabados

El Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA) 2026, presentado el 20 de octubre por el CENIA de Chile y la CEPAL, ubica a Chile (71,4 puntos), Brasil (68,4) y Uruguay (67,0) como pioneros; Argentina obtiene 55,6 y México, 52,0. Por primera vez compara la región con cinco países de fuera: Alemania, España, Estonia, Portugal y Singapur.

La adopción empresarial muestra la brecha por tamaño:

• Grandes: 27,6 % usa IA; en los países de comparación, 66 %.
• Medianas: 12,8 %; en los países de comparación, 41 %.
• Pequeñas: 6,8 %; en los países de comparación, 24 %.

El informe advierte que la falta de certeza jurídica para la minería de textos y datos limita la construcción de corpus en la región, y que Brasil concentra el 87,7 % de las GPU regionales. Como activo, señala que Paraguay, Costa Rica, Uruguay, Venezuela, Brasil y Colombia tienen una participación de energías limpias superior a la de Portugal, un dato relevante para una IA de menor huella.

Por qué importaLa brecha de las medianas no es solo de herramientas: es de corpus. Una empresa mediana que hoy ordena su conocimiento propio (procesos, políticas, respuestas a clientes) llega a la adopción con la fuente lista, en lugar de depender de lo que la IA encuentre afuera.