ROI de la IA en atención al cliente: el 25% de los casos pierde dinero

ROI de la IA en atención al cliente: lo que muestran realmente los 432 casos de uso de Gartner

Gartner analizó 432 casos de uso de IA en atención al cliente y descubrió que solo una cuarta parte generó un ROI positivo. La cifra más útil es la que hay debajo: el 42% ni siquiera se pudo evaluar.

En resumen: el análisis de Gartner de 432 casos de uso concluyó que el 25% de los casos de uso de IA en atención al cliente genera un ROI positivo y el 25% genera rentabilidad negativa, pero el grupo más grande, el 42%, es «incierto», lo que supone un fallo de medición, no de tecnología.

Metodología y fuentes

• El reparto del ROI en cuatro categorías y las cifras de presupuesto de Gartner, según informó CX Dive (17 de agosto de 2026) y CX Dive (11 de septiembre de 2026). Gartner no ha publicado la lista de casos de uso subyacente.
• La predicción de Gartner sobre recontrataciones para 2029, de su propia nota de prensa (9 de septiembre de 2026).
• Precios de proveedores: tarifas publicadas recopiladas en el benchmark de costes del servicio con IA de Aissist, más la página de precios actual de Intercom.
• Todas las cifras se verificaron en septiembre de 2026. Aviso: este es el blog de Aissist. Aissist.io vende una capa operativa de IA para atención al cliente y ventas, y el argumento que sigue es uno en el que tenemos un interés comercial.

Este artículo trata de lo que dicen los datos de ROI. Para saber cómo construir la propia medición, consulta cómo medir el verdadero ROI de la IA agéntica. Para las causas organizativas de los fracasos, consulta por qué los proyectos de IA no consiguen ROI.

¿Cuántos casos de uso de IA en atención al cliente generan realmente ROI?

Uno de cada cuatro. El análisis de Gartner de 432 casos de uso de IA en atención al cliente concluyó que el 25% generó un ROI positivo, el 25% generó rentabilidad negativa, el 42% produjo un valor incierto y el 11% quedó en punto de equilibrio, según informó CX Dive en agosto de 2026. Es la población completa, no una muestra seleccionada de fracasos.

Tal como se publicaron, esas cuatro cifras suman el 103%, así que están redondeadas y los recuentos implícitos son aproximados, lo que ya es en sí una pequeña lección sobre la precisión disponible en este tema.

El reparto completo importa más que su mitad negativa. «Una cuarta parte de las implantaciones de IA pierde dinero» es una estadística que cualquiera puede blandir. «Una cuarta parte pierde dinero, otra cuarta parte se amortiza y el 42% no se puede evaluar ni en un sentido ni en otro» es la descripción de un mercado, y apunta a un problema distinto. Tres cuartas partes de estos casos de uso no son fracasos. Están sin demostrar.

El gasto está al otro lado de esa incertidumbre. Las funciones de servicio y soporte gastaron una mediana de casi $6 millones en IA en 2025, comprometiendo en ella el 13% del presupuesto de la función, y más del 75% de los responsables planea aumentar la inversión en IA en 2026, según dijo Gartner a CX Dive en agosto de 2026. Se están aumentando los presupuestos frente a un marcador que está en blanco en un 42%.

«Demasiados despliegues de IA empiezan por la presión de demostrar al consejo una estrategia de IA creíble, en lugar de por un problema de negocio claramente definido». — Julie Geller, Principal Research Director, Info-Tech Research Group

¿Qué separa los casos de uso que pierden dinero de los que se amortizan?

La definición de éxito elegida antes de construir nada. Una implantación optimizada para cerrar conversaciones sin una persona contabiliza sus ahorros una vez y sus costes en otra parte; una implantación optimizada para resolver la incidencia de principio a fin contabiliza ambos en la misma columna. La tecnología de ambos casos suele ser idéntica, y por eso «¿funciona la IA en atención al cliente?» es la pregunta equivocada.

El sector tiene dos métricas distintas que comparten una misma palabra. El desvío cuenta las conversaciones que nunca llegaron a una persona, incluidas las abandonadas y las no resueltas. La resolución cuenta las incidencias realmente resueltas. El análisis de Aissist sobre desvío vs. tasa de resolución repasa cómo definen y facturan cada una ocho proveedores; en resumen, no son intercambiables, y la brecha entre ellas es donde vive el ROI negativo.

La asimetría de la última fila es todo el mecanismo. Una métrica de desvío nunca ha dado una mala noticia sobre sí misma. El segundo contacto llega días después, se registra como un ticket nuevo, lo gestiona una persona y no se atribuye a nada.

«Además, con demasiada frecuencia se confunde la contención con el éxito. Retrasar el contacto con un agente humano no es lo mismo que resolver el problema del cliente. La verdadera prueba es mucho más sencilla: ¿obtuvo el cliente lo que necesitaba, con menos esfuerzo?». — Julie Geller, Principal Research Director, Info-Tech Research Group

Klarna es la versión con nombre y fecha de esto. En febrero de 2024, Klarna y OpenAI publicaron que el asistente de IA de Klarna había gestionado 2.3 millones de conversaciones en su primer mes, dos tercios de los chats de atención al cliente de Klarna, haciendo «el trabajo de 700 agentes a tiempo completo», con un tiempo de resolución que bajó de 11 minutos a menos de 2 y una mejora estimada del beneficio de $40 millones para 2024. En mayo de 2025, más de un año después, Klarna volvió a contratar representantes humanos de atención al cliente, y su CEO, Sebastian Siemiatkowski, reconoció que la empresa había subestimado las contrapartidas.

«Creo que es fundamental que dejes claro a tu cliente que siempre habrá una persona si la quiere». — Sebastian Siemiatkowski, CEO de Klarna, citado por CX Dive (mayo de 2025)

Fíjate en lo que no ocurrió: Klarna no apagó la IA. Su asistente seguía gestionando dos tercios de las consultas cuando se produjo ese giro. La afirmación sobre el volumen se sostuvo. La conclusión sobre la plantilla que se sacó de ella, no.

¿Cuánto cuesta realmente una implantación de IA con ROI negativo?

Una implantación de IA con ROI negativo es un caso de uso de IA en atención al cliente cuyo coste total —licencias, mano de obra de integración y mantenimiento, y el coste posterior de los contactos que cerró sin resolver— supera la mano de obra y el tiempo de gestión que eliminó, medidos en el mismo periodo. El tercer término es el que casi nunca se mide, y suele ser el que cambia el signo.

Empieza por la cartera. Gartner informa de que los equipos de servicio gestionan una media de casi cinco casos de uso de IA y gastan en ellos una mediana de casi $6 millones al año: digamos $1.2 millones por caso de uso. Aplica el reparto en cuatro categorías a cinco casos de uso y la organización mediana tiene aproximadamente uno que se amortiza, uno que pierde dinero y dos que no puede evaluar. En dinero: unos $1.5 millones al año en rentabilidad negativa y unos $2.5 millones sin veredicto. Gartner da el reparto por número de casos de uso y no por gasto, así que el reparto uniforme es una suposición nuestra, no suya.

Ahora, la economía unitaria, que es donde una implantación orientada al desvío cobra de más sin hacer ruido. Cada proveedor factura según su propia definición de resolución, y cuanto más laxa es esa definición, mayor es la brecha entre lo que te facturan y lo que realmente se terminó. Si te facturan según una definición que cuenta respuestas no confirmadas y lo comparas con una que solo cuenta lo completado de principio a fin, el coste efectivo por incidencia realmente resuelta es la tarifa multiplicada por la proporción entre ambas.

La tabla siguiente hace ese cálculo a $0.99 por resolución, la tarifa publicada más habitual del mercado: la página de precios de Intercom indica $0.99 USD por resultado de Fin en todos los planes y en la modalidad independiente sin necesidad de puestos (consultada en septiembre de 2026), aunque la página no define qué hace facturable un resultado. Las tasas de resolución son cifras redondas ilustrativas elegidas para mostrar el mecanismo, no mediciones de ningún proveedor, incluidos nosotros. Sustitúyelas por tus dos tasas antes de sacar conclusiones.

El mismo cálculo se aplica a Aissist, y preferimos dejarlo por escrito a que lo descubra un comprador. Aissist factura $0.09 USD por interacción de IA (tarifa publicada por el proveedor, consultada en septiembre de 2026). Con el valor por defecto de cuatro interacciones por sesión de la página del benchmark de costes de Aissist, eso son $0.36 por sesión, y se le aplica el mismo multiplicador, porque la brecha es una propiedad de la definición de facturación y no del proveedor.

Ninguna de las cifras anteriores incluye el segundo contacto. En el ejemplo anterior, 2,000 conversaciones al mes se facturan como gestionadas y no se terminan; cuando vuelven, consumen a un agente, y ese coste acaba en la plantilla y no en la partida de IA. Para amortizar, el tiempo de gestión eliminado tiene que superar la tarifa más los contactos que vuelven, y por eso medir el verdadero ROI de la IA agéntica tiene que empezar por el lado de la resolución del libro de cuentas.

«Hay una pregunta pendiente sobre si los precios de la IA van a subir y, mientras tanto, sigues teniendo que hacer todo este trabajo con las personas a las que has sustituido. Yo diría que eso dibuja un escenario en el que vas a tener que recontratar a gente para hacer el mismo trabajo que intentaste eliminar». — Emily Potosky, Senior Director Analyst de Gartner, citada por CX Dive (septiembre de 2026)

¿Por qué el 42% de las implantaciones no puede decir si funcionó?

Porque nadie instrumentó el resultado. El grupo «incierto» del 42% es el más grande del reparto de Gartner, y una organización acaba en él cuando mide lo que hizo la IA —conversaciones gestionadas, tasa de desvío, tiempo de respuesta— sin medir lo que le pasó después al cliente. Nadie archiva un éxito como «incierto».

Esta es la parte en la que la mayoría de las carteras se equivoca. La resolución genuina varía enormemente entre implantaciones que usan una tecnología idéntica, porque el resultado depende de cuánto del sistema de cada cliente está realmente conectado a la IA y de qué política de escalación hay detrás, no de la plataforma. Una organización que reporta una única cifra mezclada para una cartera así no ha medido nada, y así es precisamente como una implantación acaba sin evaluar en lugar de mal evaluada.

La brecha de medición afecta a todo el mercado. El benchmark de IA en atención al cliente de Aissist sitúa la mediana verificada entre programas para la resolución genuina de principio a fin en torno al 41%, con el cuartil superior cerca del 59%, y señala que las afirmaciones de marketing de los proveedores suelen estar entre 20 y 40 puntos porcentuales por encima de las cifras verificadas de forma independiente. Las cifras principales de la propia Aissist —83% de resolución media y 4.8 de CSAT en la página del compromiso entre resolución y CSAT— son declaradas por el proveedor y están muy por encima de esa mediana verificada. Ambas cifras son nuestras. Solo una de ellas se mide de forma estricta.

«La IA no sigue una única curva de costes ni produce un único tipo uniforme de valor. Los CFO tienen que dejar de buscar una fórmula de ROI única y construir en su lugar una cartera equilibrada». — Twisha Sharma, Senior Principal, Research, Gartner Finance Practice, nota de prensa de Gartner (marzo de 2026)

La implicación incómoda para los compradores es que el 42% es en su mayoría recuperable y el 25%, en su mayoría, no. Una implantación sin medir se puede instrumentar en un trimestre. Una implantación que lleva dos años funcionando con el desvío como métrica ya se ha gastado el dinero.

¿Qué tiene que cumplirse para que una implantación de IA de servicio se amortice?

Una implantación de IA de servicio se amortiza cuando se cumplen tres condiciones: la definición de resolución facturable del proveedor figura en el contrato, los contactos repetidos se miden en un plazo de siete días y la escalación se contabiliza en lugar de suprimirse. Las tres se pueden comprobar antes de firmar. Las tres son preguntas de compras, no de ingeniería.

• Si tu proveedor factura por «resolución», incluye la definición en el contrato, porque la unidad de facturación y el resultado no son lo mismo. Pregunta específicamente si una conversación cuenta como resuelta cuando el cliente no lo confirma, y si un traspaso a una persona anula el cargo.
• Si no puedes reportar la tasa de contactos repetidos en 7 días, no reportes el ROI, porque el coste de un contacto desviado aparece en ese plazo. Esta única métrica saca de «incierto» a la mayor parte del 42%.
• Si tu tasa de desvío sube mientras el CSAT se mantiene o baja, trátalo como un aumento de costes, no como un ahorro: el análisis del compromiso entre resolución y CSAT de Aissist sitúa el rango viable en torno a un 60–80% de resolución genuina; por encima, la satisfacción conseguida suprimiendo traspasos empieza a desplomarse.
• Si el caso de negocio se basa en reducir plantilla, ponle precio a la recontratación. Gartner predice que «para 2029, el 30% de los empleados despedidos por haber sido sustituidos por IA tendrá que ser recontratado, a menudo con un coste significativamente mayor» (nota de prensa de Gartner, septiembre de 2026), y Emily Potosky, de Gartner, ha dicho que el personal de los contact centers fue «el primero y quizá el más golpeado por el bombo de la IA».

El fallo habitual es empezar por el consejo en lugar de por una cola, un patrón que este mercado ha repetido ya tantas veces que tiene su propia literatura: el análisis de la propia Aissist sobre por qué los proyectos de IA no consiguen ROI cubre su mitad organizativa.

«Lo que vemos con la implantación, el trasfondo, es que todo el mundo está intentando tener IA. Es una iniciativa que viene de arriba: necesitamos IA en el soporte al cliente y en la experiencia de cliente». — Antoine Nasr, Head of AI, Forethought AI Agents by Zendesk, citado por CX Dive (agosto de 2026)

El ROI negativo es un resultado de medición antes que un resultado tecnológico

Los 432 casos de uso de Gartner no demuestran que la IA fracase en atención al cliente. Demuestran que el 25% de las implantaciones se construyó para cerrar conversaciones y se cobró por ello, que el 42% nunca se instrumentó lo bastante bien como para saberlo en un sentido u otro, y que una cuarta parte funcionó. La variable que separa los grupos es la definición de «resuelto» elegida antes de construir nada, y esa definición se fija en compras, no en el modelo.

Para un comprador, la consecuencia práctica es concreta. Pregunta al proveedor qué genera un cargo. Mide los contactos repetidos a los siete días. Niégate a aceptar una tasa de desvío como cifra de ahorro. Haz esas tres cosas y la implantación aún puede fracasar, pero fracasará de forma visible, en un trimestre, por unos pocos miles de dólares, y no de forma invisible durante dos años a $1.5 millones al año. Según las cifras de Gartner, el 42% de este mercado no es capaz hoy de distinguir una cosa de la otra.

Medir la resolución en lugar del desvío es todo el argumento. Pulse™ lee cada ticket y puntúa lo que le pasó realmente al cliente, que es lo que saca a una implantación del grupo «incierto». Reserva una consulta →

Preguntas frecuentes

¿Qué porcentaje de los proyectos de IA en atención al cliente tiene ROI negativo?

El veinticinco por ciento (25%). El análisis de Gartner de 432 casos de uso de IA en atención al cliente concluyó que el 25% generó rentabilidad negativa, frente a un 25% positivo, un 42% incierto y un 11% en punto de equilibrio, según informó CX Dive en agosto de 2026. Las cuatro cifras están redondeadas y suman el 103%.

¿El ROI negativo de la IA en atención al cliente lo causa la tecnología?

Rara vez. El ROI negativo de la IA en atención al cliente suele deberse a facturar y medir por desvío —conversaciones cerradas sin una persona— en lugar de por resolución, de modo que el coste de los contactos que vuelven acaba en la plantilla y no en el presupuesto de IA. El mismo modelo produce cualquiera de los dos resultados.

¿Cómo calculo el coste real por resolución de la IA?

Divide lo que te facturan entre el número de incidencias realmente resueltas de principio a fin, no entre el número de conversaciones que cerró la IA. Siempre que la definición de facturación sea más laxa que la de finalización, el coste efectivo es la tarifa multiplicada por la proporción entre ambas.

¿Fracasó realmente la IA de atención al cliente de Klarna?

No, pero su conclusión sobre la plantilla sí. El asistente de IA de Klarna gestionaba dos tercios de los chats de atención al cliente y lo seguía haciendo en el momento del giro, pero en mayo de 2025 Klarna empezó a recontratar representantes humanos, más de un año después de afirmar que el asistente hacía el trabajo de 700 agentes.

¿Cuánto gastan las empresas en IA para atención al cliente?

Las funciones de servicio y soporte gastaron una mediana de casi $6 millones en IA en 2025 y le dedicaron el 13% del presupuesto de la función, según Gartner, tal como informó CX Dive. Más del 75% de los responsables de servicio planea aumentar esa inversión en 2026.

¿Qué diferencia hay entre la tasa de desvío y la tasa de resolución?

El desvío cuenta las conversaciones que nunca llegaron a una persona, incluidas las abandonadas y las no resueltas. La resolución cuenta las incidencias realmente resueltas de principio a fin. El desvío siempre es la cifra más alta, y por eso los proveedores lo prefieren y por eso es la base equivocada para un caso de ROI.

¿Recontratarán las empresas al personal de soporte que sustituyeron por IA?

Algunas sí. Gartner predice que para 2029 el 30% de los empleados despedidos por haber sido sustituidos por IA tendrá que ser recontratado, a menudo con un coste significativamente mayor, y predijo por separado en febrero de 2026 que la mitad de las empresas que recortan plantilla de atención al cliente por la IA volverán a contratar para 2027.

Fuentes

• CX Dive, Only one-quarter of AI customer service use cases produce ROI: análisis de Gartner de 432 casos de uso de IA; publicado el 17 de agosto de 2026. Consultado el 17 de septiembre de 2026.
• CX Dive, Are AI-driven customer service cuts here to stay? Gartner predicts rehiring: gasto mediano en IA y entrevista a Emily Potosky; publicado el 11 de septiembre de 2026. Consultado el 17 de septiembre de 2026.
• Gartner, Gartner Identifies 4 Shifts Shaping the Future of Work, 9 de septiembre de 2026. Consultado el 17 de septiembre de 2026.
• Gartner, Gartner Says CFOs Need to Rethink the ROI of AI Investments, 24 de marzo de 2026. Consultado el 17 de septiembre de 2026.
• OpenAI, Klarna's AI assistant does the work of 700 full-time agents, febrero de 2024. Consultado el 17 de septiembre de 2026.
• CX Dive, Klarna changes its AI tune and again recruits humans for customer service, 9 de mayo de 2025. Consultado el 17 de septiembre de 2026.
• Intercom, Pricing: $0.99 USD por resultado de Fin. Consultado el 17 de septiembre de 2026.
• Aissist.io, Desvío vs. tasa de resolución, Benchmark de costes del servicio con IA, Benchmark de IA en atención al cliente, El compromiso entre resolución y CSAT. Consultado el 17 de septiembre de 2026.

Registro de cambios

• 17 de septiembre de 2026: publicado. Todas las cifras se verificaron con las fuentes primarias en esta fecha.