El mayor obstáculo de la IA no es la capacidad. Es la confianza.

A medida que la IA asume un papel más amplio en los flujos de trabajo centrales de negocio y la interacción con los clientes, el desafío ya no es la adopción; es la confianza. Incluso cuando las organizaciones escalan la IA para aumentar la eficiencia, los clientes no le otorgan automáticamente su confianza.

Según el estudio global 2025 de KPMG sobre confianza, actitudes y uso de la inteligencia artificial, solo el 41 % de los estadounidenses está dispuesto a confiar en la IA, mientras que el 70 % espera que les beneficie. El problema no es que la gente no vea el valor de la IA, sino que las organizaciones les piden confiar en una tecnología que no comprenden completamente ni ven resultados consistentes. Eso se debe a que estas herramientas a menudo se apoyan en datos segmentados, flujos de trabajo desconectados y comunicaciones inconsistentes. Cuando esos sistemas no funcionan bien en conjunto, la IA no genera confianza; de hecho, puede erosionarla.

La IA escala lo que ya está allí

La IA no mejora automáticamente los sistemas que la sustentan. En algunos casos, puede revelar debilidades existentes en los marcos internos de una organización. Considere a un cliente que recibe una respuesta por correo electrónico, otra por SMS y una distinta cuando habla con un representante. Introducir la IA en este proceso no resuelve el problema subyacente, simplemente lo acelera. Estos errores frustran a los clientes y comprometen su confianza en los procesos de IA que prometían facilitarles la vida.

Dado que la IA solo es tan fiable como los datos y los sistemas operativos que la alimentan, las organizaciones no pueden simplemente añadir la IA a sus operaciones existentes y esperar mejores resultados. Los flujos de trabajo fragmentados obligan a los modelos a operar con información insuficiente, desactualizada o conflictiva. Conectar esos sistemas brinda a la IA un flujo constante de datos con el que trabajar, ayudándola a ofrecer información más precisa a los equipos internos y a los consumidores.

Los clientes pueden nunca ver los procesos detrás de una aplicación de IA, pero sí ven lo que produce. Si una respuesta generada por IA es incorrecta o dificulta su vida, pierden la confianza en la organización y en la tecnología.

La IA responsable necesita límites claros

Las organizaciones deben definir dónde la IA aporta mayor valor. Un estudio reciente descubrió que los consumidores están preocupados por la seguridad de los datos y la falta de supervisión humana, con solo el 40 % diciendo que confían en que la IA maneje sus datos personales y un 47 % expresando preocupación al respecto. Estas preocupaciones deben influir en cómo las organizaciones diseñan y despliegan la IA, no solo en cómo hablan de ella. 

Para que los consumidores confíen en que la IA se utilizará únicamente en su mejor interés, las organizaciones deben crear marcos de gobernanza de IA claros que especifiquen exactamente qué información puede y no puede acceder, qué acciones puede realizar y cuándo intervendrá un humano. Eso no significa colocar a una persona en el bucle cada vez que se use la IA, sino que el enfoque debe estar en identificar dónde el juicio humano es importante y construir esos puntos en los flujos de trabajo de la IA.

Cuando la IA opera dentro de límites definidos, utiliza la información del cliente de manera adecuada y tiene reglas claras sobre sus acciones, las organizaciones cuentan con una base mejor para generar confianza. 

La transparencia no puede ser una reflexión posterior

A medida que las organizaciones expanden su uso de la IA, deben ser claras con los clientes sobre dónde y cómo se utiliza la tecnología en sus experiencias. Encuesta de Consumidores Connect 2025 de Deloitte descubrió que los consumidores a menudo perciben que la tecnología avanza sin la suficiente transparencia al respecto. No necesariamente le piden a las organizaciones que expliquen cómo funciona un modelo; más bien, quieren saber qué hace con su información, cómo afecta su experiencia y quién es responsable si algo sale mal.

En la práctica, esto significa comunicar proactivamente cómo se está utilizando la IA, de modo que las personas tengan la claridad suficiente para entender lo que hace y lo que no hace. Estas preguntas son mucho más fáciles de responder cuando las organizaciones lo incorporan al diseño de los sistemas de IA, porque los consumidores son más propensos a confiar en la IA cuando comprenden su funcionamiento.

La confianza determinará el ROI de la IA

Aunque los clientes pueden nunca ver lo que ocurre dentro de un sistema de IA, experimentan los resultados. Notan cuando una respuesta generada por IA es incorrecta, cuando deben repetir lo mismo o cuando reciben respuestas diferentes según dónde lo consulten. esas experiencias dañan la confianza, pero el problema real está debajo: datos segmentados, procesos desconectados, gobernanza débil o comunicaciones poco claras.

Por eso las organizaciones deben mirar más allá de los propios modelos de IA al evaluar su éxito. El ROI depende de si las personas que confían en ella pueden hacerlo y de si fomenta la participación del cliente. Un sistema avanzado en el que la gente no confíe no entregará los resultados que el negocio esperaba. La IA seguirá volviéndose más capaz, pero esas capacidades no determinarán hasta dónde pueden llevarla las organizaciones; lo harán las personas que dependen de ella.