Por Canuto  

Deutsche Telekom está reemplazando gradualmente los menús telefónicos automatizados por agentes de inteligencia artificial. Su director de IA, Kartik Sheth, explicó que el avance es rápido en tareas sencillas, pero atender los casos más complejos sigue siendo un desafío.
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  • La empresa afirma que la proporción de interacciones resueltas por IA sin pasar a una persona aumenta entre uno y dos puntos porcentuales al mes.
  • Los agentes ya atienden tareas como reiniciar routers o explicar facturas, mientras las consultas complejas siguen en manos humanas.
  • Deutsche Telekom presentó en el MWC 2026 un asistente para traducir llamadas en tiempo real; la empresa también plantea obtener consentimiento antes de transcribir o traducir.

 

Deutsche Telekom está reemplazando los menús telefónicos automatizados de sus líneas de atención al cliente con agentes de inteligencia artificial, según explicó Kartik Sheth, director de IA de la compañía. En una conversación durante el evento HumanX, celebrado en Ámsterdam, Sheth dijo que la proporción de interacciones que la IA resuelve sin intervención humana aumenta entre uno y dos puntos porcentuales cada mes.

El cambio no ocurre al mismo ritmo en todos los mercados: la operadora trabaja en 10 países europeos, desde Polonia hasta Grecia, y Alemania es el mayor. Cada país tiene su propia infraestructura tecnológica, idiomas, acentos y regulaciones, factores que complican el despliegue uniforme de una misma experiencia automatizada, informa TNW.

La compañía sostiene que un agente de IA puede responder las 24 horas, atender en entre 40 y 60 idiomas y evitar los tiempos de espera de los sistemas tradicionales. Sheth también argumentó que estos agentes clasifican mejor las llamadas, aunque la empresa no plantea que todos los casos puedan resolverse sin asistencia humana.

En algunos países, dijo el ejecutivo, ciertos clientes ya no pasan por el menú telefónico y llegan directamente a un agente de IA; en otros, el cambio podría concretarse en cuestión de meses. La prioridad es derivar primero a la IA las llamadas que el sistema considera manejables y conservar la atención humana para los asuntos que requieren mayor criterio o intervención.

El progreso se frena al llegar a los casos difíciles

La automatización no alcanza su nivel objetivo desde el primer día. Sheth señaló que, cuando Deutsche Telekom habilita un agente para un nuevo caso de uso, este comienza resolviendo como máximo el 20% de esas llamadas; una semana después puede llegar al 24% o 25%, y luego subir a 28%.

En un par de meses, la proporción puede alcanzar el 40%, pero superar ese umbral exige un trabajo distinto. Según Sheth, avanzar del 40% al 60% es más difícil, llegar del 60% al 80% resulta realmente complicado y resolver más del 80% es todavía más exigente.

La razón, explicó, es que las llamadas pendientes suelen reunir varios problemas y requieren la experiencia de una persona. En vez de medir el rendimiento únicamente por las funciones que incorpora un agente, la empresa observa cuántas interacciones resuelve sin intervención humana, un indicador que deja en evidencia dónde la automatización todavía encuentra límites.

Entre las tareas que ya pueden pasar a la IA figuran comprobar y reiniciar un router, además de explicar por qué una factura resultó más alta de lo esperado. Cuando la consulta es compleja, el cliente sigue siendo transferido a un agente humano, una separación que permite automatizar acciones concretas sin presentar la tecnología como sustituto universal del personal de atención.

Infraestructura, evaluaciones y límites para la IA

Los sistemas heredados de telecomunicaciones no fueron diseñados para que agentes de IA interactuaran con ellos, por lo que Deutsche Telekom está incorporando adaptadores y mecanismos de caché. Sheth puso como ejemplo el reinicio de un router, una operación que puede tardar entre 30 y 60 segundos: antes, ese intervalo se traducía en música de espera para el cliente.

El ejecutivo anticipó que el papel del agente podría ampliarse hasta convertirse en una especie de gestor personal de relaciones con la compañía. En ese escenario, actuaría en nombre del cliente para ejecutar solicitudes como desactivar el roaming, aunque el alcance de esas acciones dependería de los permisos que la empresa decida concederle.

Sheth describió un cambio en la manera de evaluar estos productos: las funcionalidades dejaron de ser la principal medida de progreso y cedieron ese lugar a las evaluaciones de desempeño, junto con los límites de seguridad. Como ejemplo, indicó que un objetivo de producto podría consistir en mejorar la calidad de voz de 70 a 75, mientras los guardrails establecen qué acciones tiene permitido realizar el agente.

La compañía ajusta esos límites a medida que gana confianza en el sistema, de modo que los agentes puedan asumir más tareas dentro del marco definido. Sheth advirtió que añadir restricciones más tarde puede ser complicado, por lo que decidir desde el inicio qué puede y qué no puede hacer la IA forma parte central del diseño, no solo de una revisión posterior.

Socios tecnológicos y control de la plataforma

Deutsche Telekom trabaja con Decagon y otras startups de inteligencia artificial, según Sheth. La operadora aporta infraestructura, en ocasiones vende conjuntamente a pequeñas empresas y consumidores, e invierte en sus socios; el ejecutivo dijo que esta relación le permite acceder a la atención de los fundadores y sus mejores equipos, además de ganar velocidad frente a un desarrollo completamente interno.

Al mismo tiempo, la empresa busca evitar quedar atada a un solo proveedor. Para ello desarrolla su propia capa de herramientas y sus evaluaciones, y expone una capa MCP en lugar de depender exclusivamente de interfaces de programación de aplicaciones convencionales, una decisión que, según Sheth, debería facilitar cambios si la tecnología evoluciona.

La colaboración también permite incorporar prácticas de otros mercados, agregó el director de IA. Frente a sistemas sin interfaces de programación disponibles, el enfoque tradicional podía exigir dedicar seis meses a construir una; ahora, explicó, un agente puede recurrir a funciones de uso de computadora para interactuar con el sistema.

La empresa mide en euros el desempeño de sus agentes en áreas como redes, operaciones y marketing, mientras que en atención al cliente sigue la proporción de interacciones resueltas sin una persona. Sheth espera que ese indicador continúe creciendo durante el próximo año o los próximos dos, apoyado, según dijo, en una mayor aceptación de los clientes, modelos más capaces y más puntos de acceso disponibles para los agentes.

Traducción de llamadas y nuevos usos de IA

Deutsche Telekom presentó en Barcelona, durante el MWC 2026, el Magenta AI Call Assistant, un asistente que incorpora traducción en tiempo real directamente en las llamadas. La compañía señaló que la función puede usarse sin instalar aplicaciones ni contratar un servicio premium. Según Sheth, la traducción funcionaría sin exigir hardware especial, siempre que uno de los dos interlocutores pertenezca a la red de la operadora.

El servicio también podría transcribir llamadas, de forma similar a las aplicaciones que toman notas, y ejecutar acciones en la web, como reservar un horario para una reunión. Sheth indicó que los usuarios tendrían que dar su consentimiento y aportar credenciales; además, Deutsche Telekom solicitaría autorización a la otra persona antes de transcribir o traducir la conversación.

El ejecutivo defendió que los clientes pueden confiar más en una empresa de telecomunicaciones regulada que en una compañía desconocida, una valoración que presentó como argumento sobre la relación entre confianza y servicios de IA. Esa confianza, de todos modos, no elimina la necesidad de obtener el consentimiento de quienes participan en una llamada antes de procesar su contenido.

Fuera de la operadora, Sheth destacó una demostración de Listen Labs y dijo que la investigación de consumidores que antes podía tomarle meses en Unilever y McKinsey ahora puede hacerse de un día para otro; Deutsche Telekom realiza pilotos con la startup. También señaló que la empresa ha creado más de 2.000 aplicaciones en Lovable, según lo contado en HumanX por un cofundador de esa compañía.

Sheth describió la primera traducción en tiempo real dentro de la red telefónica como una experiencia que le produjo emoción. La empresa aún debe ampliar el despliegue de sus agentes, resolver los casos difíciles y definir qué tareas pueden ejecutar con seguridad, mientras prueba servicios que llevan la IA desde la atención automatizada hasta las propias llamadas.


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