La TSIA reconoce a Inbenta por su innovación en la optimización del valor mediante la inteligencia artificial

La TSIA reconoce a Inbenta Encore por reducir en un 40 % el coste por interacción de la inteligencia artificial.

DALLAS, TEXAS – 1 de octubre de 2026 – Inbenta, una plataforma empresarial de inteligencia artificial (IA) dedicada a la experiencia del cliente (CX), ha anunciado hoy que ha sido seleccionada como finalista del Premio STAR 2026 a la optimización del valor de la IA, otorgado por la Asociación de la Industria de la Tecnología y los Servicios (TSIA), uno de los mayores reconocimientos de esta organización. Este reconocimiento se centra en la plataforma Encore de Inbenta. Inbenta recibirá este galardón junto con los demás galardonados con el Premio STAR de este año en el evento Technology & Services World (TSW) 2026 de la TSIA, que se celebrará del 19 al 21 de octubre en el ARIA Resort & Casino de Las Vegas.

Aspectos destacados

· IA conversacional con tarificación por interacción, no por token

· Un coste por interacción un 40 % inferior al de las arquitecturas basadas en la generación aumentada por recuperación (RAG), gracias a un diseño exclusivo que da prioridad al conocimiento

· Ahora, el tiempo de implementación es de tan solo unas horas para estructurar una base de conocimientos que, históricamente, requería dos meses de trabajo manual por parte de cuatro empleados

«En estos momentos, la mayor parte del mercado de la IA para centros de atención al cliente obliga a los responsables de la experiencia del cliente a elegir entre gastar más o hacer menos. Esa es una elección que nadie debería tener que hacer. Hemos creado Encore partiendo de una idea sencilla: el token más barato es aquel que nunca tienes que gastar. Cada nuevo cliente, canal o idioma debería hacer que el sistema sea más inteligente, no más caro. Haber sido nombrados finalistas del premio TSIA STAR Award significa mucho para nuestro equipo, porque TSIA es la organización que establece los estándares de referencia en este sector. Están viendo lo que nuestros clientes ya ven. El valor real de la IA proviene de cómo se construye, no de regatear el precio de un token». – Melissa Solis, directora ejecutiva de Inbenta

Los responsables de CX necesitan un valor añadido de la IA que puedan demostrar

«Cuando no se puede explicar el retorno de la inversión (ROI), se cuestionan los presupuestos y se reducen los equipos», escribió TSIA en el informe *The State of Customer Success 2026*. La opinión de Inbenta: el hábito más costoso en el ámbito de la IA aplicada a los centros de contacto es pagar a un modelo para que elabore respuestas que la empresa ya conoce.

Encore hace el trabajo costoso una sola vez

Encore utiliza la ingeniería del conocimiento propia de Inbenta para convertir el contenido empresarial en «intenciones» de preguntas y respuestas aprobadas por expertos, que se almacenan como respuestas verificadas y no se generan sobre la marcha. Se conecta al contenido existente en un plazo de entre 30 y 60 minutos, es independiente del modelo y su precio se calcula por interacción, no por token.

Los clientes están ampliando sus servicios sin aumentar la plantilla

«Hemos más que duplicado el número de personas a las que podemos atender. Lo que más me ha sorprendido es lo poco que nos ha costado». – Josh Willis, fundador y director de Mission Regan

«El chatbot de Inbenta gestiona ahora por sí solo, de media, el 91 % de las consultas por chat, y menos del 10 % requiere ser derivada a un agente humano». — Vanessa Day, responsable de contenidos digitales de Alterra Mountain Company

No te pierdas Encore en el TSW 2026

Obtén más información sobre Inbenta Encore o visita el stand n.º 314 en la feria Technology & Services World 2026 de la TSIA, que se celebrará del 19 al 21 de octubre en Las Vegas.

Acerca de Inbenta

Desde hace más de 20 años, más de 1.000 organizaciones, entre las que se incluyen BBVA, Deutsche Bank, Samsung y FamilySearch, han confiado en Inbenta para implementar soluciones de IA empresarial que funcionan. La precisión y la auditabilidad son requisitos imprescindibles para las organizaciones en las que la experiencia del cliente es una cuestión de gran importancia. Inbenta ofrece ambas cosas a través de Encore, su plataforma insignia de orquestación de IA dirigida a diversos sectores, entre los que se incluyen los servicios financieros, la sanidad, los viajes y el comercio electrónico. Los clientes consiguen una implementación un 75 % más rápida, unos gastos generales un 50 % menores y una mejora del 35 % en la resolución en el primer contacto, todo ello gracias a un diseño independiente del modelo que elimina la dependencia de un único proveedor.

Contacto para los medios de comunicación

Carly Telpner | carly.telpner@inbenta.com

Preguntas frecuentes

¿Qué es la optimización del valor de la IA?
La optimización del valor de la IA es la práctica de utilizar la IA para reducir el coste por servicio, al tiempo que se protegen o aumentan los ingresos que genera cada relación con el cliente. La categoría del premio STAR de TSIA, que lleva el mismo nombre, reconoce a los equipos que logran un equilibrio entre el coste por servicio y los ingresos por retención y expansión de alto margen. En un centro de atención al cliente, esto implica realizar un seguimiento del coste por interacción, saber qué interacciones gestiona bien la IA y comprobar si los clientes atendidos por la IA renuevan sus contratos y compran más. La pregunta pasa de ser «¿cuánta IA podemos implementar?» a «¿qué inversión en IA se amortiza por sí sola?».

¿Cómo puedo reducir el coste por interacción a medida que ampliamos el uso de la IA en la atención al cliente?
Para reducir el coste por interacción a medida que se amplía el uso de la IA, hay que recortar dos gastos: los tokens que consume cada conversación y el tiempo que dedican los agentes cuando la IA falla y hay que escalar la consulta. Empieza por las preguntas recurrentes y de gran volumen, y respóndelas a partir de contenido aprobado, para no tener que pagar a un modelo de lenguaje grande (LLM) por redactar cada respuesta. Limita el contexto que se envía al modelo, de modo que cada respuesta utilice solo la información que necesita. Revisa las conversaciones que han tenido que ser transferidas a un agente y completa la información que falta. Realiza un seguimiento del coste por interacción tanto de la IA como de los agentes, ya que una transferencia a un agente supone un coste tanto en tokens como en tiempo del agente.

¿Cuánto debería costar la IA por interacción con el cliente?
El coste de la IA debería ser bastante inferior al de una interacción gestionada por un agente humano si se tienen en cuenta todas las conversaciones, incluidas aquellas que la IA no logra resolver. No existe un único punto de referencia válido para todos los centros de atención al cliente, ya que factores como el tamaño de la cola de espera, el canal y la tasa de escalado pueden influir en la cifra. Para calcularlo, suma lo que gasta la IA en cada conversación al coste del agente en aquellas que se escalan, y luego divide el resultado entre el total de contactos para obtener el coste real por interacción. Compara el resultado con el coste total por contacto gestionado por un agente, incluyendo el salario, las prestaciones, la formación y las herramientas. Los proyectos piloto suelen gestionar preguntas sencillas, mientras que la fase de producción presenta preguntas más complejas que se escalan con mayor frecuencia, por lo que es de esperar que la cifra cambie tras el lanzamiento. Revísala mensualmente por canal y caso de uso, para que puedas ver cuáles son rentables y cuáles necesitan ajustes.

¿Cómo puedo reducir los costes de la IA sin perjudicar la experiencia del cliente?
Reduce el coste de cada resolución, no el servicio que reciben los clientes. Los ahorros que perjudican la experiencia del cliente suelen provenir del racionamiento: limitar las conversaciones, ocultar la opción de hablar con un agente para aumentar la resolución interna o cambiar a un modelo más barato que da más respuestas erróneas. Los ahorros que protegen la experiencia del cliente provienen de cambiar la forma en que se generan las respuestas. Las respuestas basadas en contenido aprobado cuestan menos y mantienen la coherencia, ya que el modelo no improvisa. Traspasar la conversación completa al agente en el momento del traspaso acorta el tiempo de gestión y evita que los clientes tengan que empezar de cero. Mide la satisfacción del cliente y los contactos repetidos en un plazo de siete días junto con el coste, para que un mes más barato no oculte una experiencia peor.

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