Harry Folloder, Director Digital y Tecnología de Alorica – Serie de Entrevistas

Harry Folloder, Director Digital y Tecnología de Alorica, aporta una combinación de habilidades técnicas y liderazgo centrado en las personas a su función, habiendo servido en puestos senior de productos digitales y experiencias de empleados antes de ascender al puesto de Director de Tecnología en enero de 2023. En su capacidad actual, lidera los esfuerzos de transformación digital en el centro de innovación de Alorica, Alorica IQ, impulsando iniciativas que fusionan la inteligencia artificial, la inteligencia conversacional y la perspicacia humana para elevar las experiencias de los clientes y empleados por igual. Conocido por enfatizar la comunicación clara, la inteligencia emocional y una cultura de aprendizaje continuo, Folloder subraya que la adopción de tecnología debe estar guiada por la empatía, la alineación de las partes interesadas y el lado humano de la gestión del cambio.

Alorica es una empresa global de outsourcing de procesos empresariales y experiencias de cliente que se posiciona como un socio digital y centrado en las personas para las marcas que buscan elevar sus trayectorias de cliente. Con más de 25 años de experiencia en CX, una huella que abarca más de 100.000 profesionales en 17 países, soporte para decenas de idiomas y una base de clientes de más de 250 marcas, Alorica combina capacidades operativas a gran escala con tecnologías emergentes como la traducción en tiempo real, el análisis de asistentes de agente y la entrega habilitada por la nube.

Su trayectoria profesional, desde puestos de liderazgo tecnológico hasta la guía de la transformación digital de Alorica, ha enfatizado la empatía y la comunicación como claves de la innovación. ¿Cómo han moldeado esos principios la forma en que integra la inteligencia artificial en la experiencia del cliente hoy en día?

La tecnología sin empatía es solo una automatización costosa. En Alorica IQ, hemos construido nuestra estrategia de inteligencia artificial alrededor de una creencia fundamental: las innovaciones más poderosas aumentan la capacidad humana en lugar de reemplazarla. Mi enfoque se basa en una observación simple: cada avance en la interacción con el cliente ocurre cuando la tecnología amplifica la intuición humana, no cuando intenta imitarla. Hemos desplegado la inteligencia artificial en más de 65.000 agentes en todo el mundo, y los resultados demuestran que esta filosofía funciona: reducción del 40% en el tiempo de manejo mientras se aumentan las puntuaciones de CSAT en 15-20 puntos básicos.

Suelo decir que estamos construyendo “superhombres”, no reemplazando a los humanos. Nuestros sistemas de inteligencia artificial están diseñados para manejar la carga computacional pesada: analizar el sentimiento en más de 120 idiomas en tiempo real, predecir las necesidades de los clientes antes de que las articulen, presentar conocimiento de inmediato, para que nuestros agentes puedan centrarse en lo que los humanos hacen mejor: conectar, empatizar y resolver problemas complejos de manera creativa. Cuando se diseña con la empatía como estrella polar, la inteligencia artificial se convierte en un puente hacia una conexión humana más profunda.

Alorica IQ está en el centro de su estrategia de transformación. ¿Puede compartir cómo las herramientas de inteligencia artificial, como el análisis en tiempo real y las perspectivas predictivas, están redefiniendo la atención al cliente para los clientes de viajes y hostelería?

Alorica IQ representa nuestro compromiso de hacer que la experiencia del cliente sea proactiva en lugar de reactiva. Para nuestros clientes de viajes y hostelería, no solo estamos resolviendo problemas: estamos previniendo que ocurran.

Tomemos nuestro trabajo con un importante socio aéreo: nuestra plataforma de conversación evoAI maneja ahora el 50% de las consultas de rutina de forma autónoma, mientras detecta interrupciones de vuelos en tiempo real. Cuando identificamos un vuelo retrasado, el sistema se pone en contacto proactivamente con opciones de reprogramación antes de que el cliente sepa que hay un problema. Esto ha reducido los volúmenes de quejas en un 35% y ha mejorado la NPS en 12 puntos.

Nuestro motor de análisis predictivo analiza más de 100 millones de interacciones mensuales, identificando patrones que los agentes humanos podrían perder. Por ejemplo, descubrimos que los clientes que experimentan tres o más transferencias de IVR tienen un 78% más de probabilidades de abandonar. Ahora escalamos automáticamente estas interacciones a agentes senior con contexto completo, previniendo la frustración antes de que se construya.

Lo que hace que Alorica IQ sea único es nuestro enfoque agnóstico de tecnología. Nos integramos sin problemas con los ecosistemas de los clientes existentes: ya sea que estén utilizando Genesys Cloud, Amazon Connect o plataformas propietarias. Mejoramos lo que funciona, reemplazamos lo que no, y nos aseguramos de que todo funcione en armonía.

La verdadera transformación está en cómo hemos redefinido la resolución. Ya no se trata de arreglar problemas: se trata de anticipar necesidades y entregar soluciones antes de que los clientes se den cuenta de que las necesitan. Esa es la diferencia entre el servicio al cliente y la experiencia del cliente.

Ha hablado sobre la creación de “superagentes” a través de la mejora de la inteligencia artificial en lugar de reemplazo. ¿Cómo equilibra la eficiencia de la automatización y el mantenimiento del toque humano en las interacciones con los clientes?

El equilibrio no se trata de dibujar una línea entre tareas humanas y de IA: se trata de crear una colaboración sin fisuras donde cada una amplifica las fortalezas de la otra. Seguimos lo que llamo el modelo “humano al mando”.

Así es como funciona en la práctica: nuestra inteligencia artificial maneja la carga cognitiva: analiza instantáneamente la historia del cliente, el sentimiento y el contexto a través de múltiples sistemas. Puede procesar 10.000 puntos de datos en milisegundos. Pero el agente humano mantiene el control de la inteligencia emocional: lee entre líneas, recoge señales sutiles, toma decisiones que requieren empatía y creatividad.

Por ejemplo, Alorica ReVoLT, nuestro sistema de traducción de voz en tiempo real, no solo traduce palabras: preserva la sutileza emocional en 75 idiomas y 200 dialectos. El agente puede centrarse en construir una relación mientras la inteligencia artificial se asegura de que nada se pierda en la traducción. De manera similar, Knowledge IQ presenta respuestas de miles de fuentes de inmediato, pero los agentes deciden cómo contextualizar esa información para cada situación del cliente única.

Medimos el éxito no por la cantidad de interacciones que la inteligencia artificial maneja sola, sino por cuánto más efectivos se vuelven nuestros agentes. Desde la implementación de nuestra estrategia de mejora, las puntuaciones de satisfacción de los agentes han aumentado en un 22%, y nuestros mejores agentes manejan un 40% más de casos complejos mientras mantienen puntuaciones de calidad más altas. Ese es el poder de la mejora: todos ganan.

Alorica ReVoLT acaba de ganar un premio AI Breakthrough por la traducción de voz en tiempo real. ¿Cuál ha sido el impacto en el soporte global al cliente, y cómo ve el futuro de la inteligencia artificial del lenguaje en los próximos años?

Alorica ReVoLT ha democratizado fundamentalmente el soporte global al cliente. Con una precisión semántica del 97% en 75 idiomas y 200 dialectos, hemos eliminado el compromiso tradicional entre escala y localización.

Nuestros clientes pueden servir a cualquier mercado sin establecer operaciones locales. Una compañía de viajes con la que asociamos se expandió a 12 nuevos mercados en seis meses: algo que habría tomado años y millones en inversión de infraestructura previamente. La satisfacción del cliente en los mercados no ingleses aumentó en un 28%, y redujimos la necesidad de intérpretes de terceros en un 90%.

Pero lo que me emociona sobre el futuro es que estamos pasando de la traducción a la verdadera comprensión. La próxima generación de inteligencia artificial del lenguaje comprenderá el contexto cultural, los modismos regionales y las connotaciones emocionales: ajustará las respuestas en consecuencia.

Para 2027, imagino una inteligencia artificial que no solo traduzca idiomas, sino que traduzca experiencias: comprenda que una queja en la cultura japonesa podría expresarse como una decepción sutil, mientras que el mismo problema en Nueva York podría parecer una frustración directa. Ese nivel de inteligencia cultural hará que la experiencia global del cliente sea verdaderamente local.

Knowledge IQ es otra innovación impresionante: utiliza grandes modelos de lenguaje para presentar información instantáneamente para los agentes. ¿Cómo garantiza que estos sistemas de inteligencia artificial sigan siendo precisos, seguros y alineados con las necesidades de los clientes?

Knowledge IQ opera en tres pilares: verificación, gobernanza y aprendizaje continuo. Utilizamos la generación de recuperación (RAG) para asegurarnos de que cada respuesta se base en material de fuente verificada, no en alucinaciones de la inteligencia artificial.

Nuestro enfoque es deliberadamente conservador: preferimos decir “no lo sé” a proporcionar información incorrecta. Cada respuesta incluye la atribución de la fuente, y mantenemos un sistema de validación humana en el bucle para información crítica. Nuestra tasa de precisión actual es del 99,3% para respuestas verificadas.

La seguridad es innegociable. Mantenemos la conformidad SOC 2, ISO 27001, HITRUST y PCI en todos los sistemas. Los datos están cifrados en reposo y en tránsito, con controles de acceso basados en roles y registros de auditoría completos. Para industrias reguladas como la atención médica y los servicios financieros, hemos implementado barreras adicionales que garantizan la conformidad con HIPAA y GDPR.

Pero la verdadera innovación está en la alineación: Knowledge IQ aprende de cada interacción. Los bucles de retroalimentación de los agentes ayudan al sistema a comprender no solo qué información presentar, sino cuándo y cómo presentarla. Esta refinación continua significa que el sistema se vuelve más inteligente cada día, reduciendo el tiempo de manejo promedio en un 32% mientras mejora la resolución en la primera llamada en un 18%.

Hemos construido esta capacidad a través de asociaciones estratégicas con líderes como OpenAI, Microsoft, Google y Amazon, mientras mantenemos nuestro enfoque agnóstico de tecnología. Muchos de nuestros clientes vienen a nosotros con inversiones existentes en plataformas como Genesys Cloud o CallMiner: mejoramos y extendemos estos sistemas en lugar de reemplazarlos. Se trata de encontrar a los clientes donde están en su viaje, no de forzarlos a seguir el nuestro.

Muchas empresas todavía luchan con la transformación digital a gran escala. Basándose en su experiencia, ¿cuáles son los principales obstáculos de comunicación o gestión del cambio que descarrilan las iniciativas de inteligencia artificial antes de que tengan éxito?

El obstáculo más grande es saltarse el mapa del viaje. Demasiadas organizaciones compran tecnología antes de definir la experiencia que desean crear. La transformación falla cuando comienza con la adquisición en lugar del propósito. Nuestro mantra es simple: diseñe el viaje, luego elija la tecnología. La solución correcta surge de la empatía, el momento y la aplicabilidad. El cambio real ocurre cuando los equipos entienden por qué están transformándose y se ven reflejados en el proceso.

El mayor fracaso que veo es que las empresas compran inteligencia artificial antes de diseñar la experiencia. Comienzan con el catálogo de tecnología en lugar de la trayectoria del cliente. Eso es al revés.

La transformación exitosa sigue esta secuencia: Primero, mapee la trayectoria del cliente ideal. Segundo, identifique los puntos de fricción. Tercero, determine dónde la inteligencia artificial puede eliminar esa fricción. Solo entonces elija la tecnología. Demasiadas organizaciones saltan directamente al paso tres y se preguntan por qué su inversión de un millón de dólares en inteligencia artificial no está moviendo la aguja.

Otro obstáculo crítico es subestimar el elemento humano. Sus agentes no son obstáculos para la adopción de la inteligencia artificial: son su arma secreta. Invertimos mucho en la gestión del cambio, gastando el 40% de nuestro presupuesto de transformación en capacitación y habilitación. Les mostramos a los agentes cómo la inteligencia artificial hace que sus trabajos sean más fáciles. Cuando los agentes ven la inteligencia artificial como su copiloto en lugar de su reemplazo, la adopción se acelera dramáticamente.

Finalmente, las empresas a menudo no establecen métricas de éxito claras desde el principio. Necesitan definir qué significa “mejor”. ¿Es una resolución más rápida? ¿Un CSAT más alto? ¿Un costo por interacción más bajo? Sin métricas de desempeño claras, solo están implementando tecnología por la tecnología en sí.

No toda empresa necesita comenzar con todo lo relacionado con la inteligencia artificial. Algunos de nuestros compromisos más exitosos comienzan con la optimización de procesos simples antes de agregar automatización inteligente. Nos encontramos con los clientes dondequiera que estén en su viaje digital: ya sea que estén dando sus primeros pasos en la automatización o listos para la implementación de inteligencia artificial avanzada. La clave es tener un socio que pueda guiarlos a través de toda la evolución, no solo venderles la última tecnología.

Ha liderado un equipo digital global y completamente remoto. ¿Cómo mantiene la empatía, la conexión y la colaboración a través de las zonas horarias mientras impulsa los límites de la innovación técnica?

Liderar un equipo digital de 24 zonas horarias me ha enseñado que la tecnología puede transmitir la comunicación, pero solo la empatía sostiene la cultura. Mi función es eliminar la fricción para que la creatividad florezca. La verdadera innovación no proviene de la perfección: proviene de la seguridad psicológica. La gente necesita espacio para fallar, aprender e iterar sin miedo al castigo. Cuando los equipos se sienten apoyados y confían, asumen riesgos más inteligentes y construyen sistemas que reflejan esa misma humanidad y resistencia para los clientes a los que servimos.

Liderar equipos a través de 24 zonas horarias me ha enseñado que la proximidad no es presencia. La conexión ocurre a través de la intención, no la geografía.

Hemos construido una cultura de “empatía asíncrona”: utilizando herramientas como Stream para actualizaciones de video que los compañeros de equipo pueden ver en su propia zona horaria, manteniendo canales de Teams para la colaboración continua y rotando los horarios de las reuniones para que ninguna región siempre obtenga el turno de las 3 a.m. Pero las herramientas son solo habilitadores: la cultura es lo que importa.

Soy un gran creyente en la transparencia radical. Cada semana, comparto actualizaciones sin filtro sobre los desafíos que enfrentamos, los logros que celebramos y las decisiones que tomamos. Esta vulnerabilidad crea seguridad psicológica. Mi equipo sabe que está bien fallar rápido, aprender más rápido y iterar sin miedo. La innovación requiere riesgo, y la gente solo asume riesgos inteligentes cuando se sienten seguros.

También celebramos de manera diferente. Insignias digitales para logros de transformación, charlas de café virtuales que realmente son sobre café (no sobre el trabajo) y “fiestas de fracaso” donde celebramos intentos audaces que no funcionaron. Cuando la gente se siente vista y valorada, la distancia desaparece. Mi equipo distribuido globalmente lanza innovaciones un 30% más rápido que los equipos tradicionales y con una rotación del 40% más baja. La empatía se escala cuando se hace sistemática.

La fuga de clientes sigue siendo un problema importante en todas las industrias, especialmente en el sector del viaje. ¿Cómo utiliza Alorica los modelos de inteligencia artificial predictiva para identificar a los clientes en riesgo y intervenir antes de que se pierda la lealtad?

Nuestro análisis de inteligencia artificial analiza más de 150 señales de comportamiento: frecuencia de interacción, trayectoria de sentimiento, patrones de conmutación de canal, velocidad de resolución, para identificar el riesgo de abandono antes de que los clientes tomen la decisión de dejar.

Para los clientes de viajes, el modelo es notablemente preciso. Podemos predecir con una precisión del 87% qué clientes abandonarán en un plazo de 30 días. Pero la predicción sin acción es solo adivinanza. La magia está en la estrategia de intervención.

Cuando identificamos a los clientes en riesgo, desencadenamos campañas de retención personalizadas: contacto proactivo con ofertas relevantes, enrutamiento prioritario a agentes de retención especializados o recompensas de lealtad automatizadas. Para una cadena de hoteles, este enfoque redujo la fuga en un 23% y aumentó el valor de vida en $430 por cliente retenido.

La fuga rara vez ocurre de repente: es una erosión gradual de la confianza. Nuestro análisis de inteligencia artificial detecta estas microfrustraciones y las aborda antes de que se acumulen. Lo llamamos “preservación de la lealtad”: mantener la relación en lugar de intentar rescatarla después de que se ha roto.

A menudo enfatiza el impacto medible: puntuaciones de NPS, CSAT y FCR. ¿Qué métricas de desempeño capturan mejor el valor de la transformación impulsada por la inteligencia artificial para los clientes hoy en día?

Las métricas tradicionales te dicen qué sucedió. Las métricas modernas necesitan decirte qué es posible.

Mientras que CSAT y NPS siguen siendo importantes, me enfoco en tres métricas de transformación:

• Puntuación de esfuerzo del cliente (CES): este es el predictor más fuerte de lealtad futura. Nuestras implementaciones de inteligencia artificial han reducido el esfuerzo del cliente en un 45% en promedio. Esa es la diferencia entre un cliente frustrado y un defensor leal.
• Ingresos por interacción resuelta (RRI): esto conecta el servicio con los resultados comerciales. Al utilizar la inteligencia artificial para identificar oportunidades de upselling durante las interacciones de servicio, hemos aumentado el RRI en un 28% para los clientes minoristas sin sentirse agresivos o enfocados en las ventas.
• Índice de habilitación del agente (AEI): esta métrica compuesta mide cuán efectivamente la inteligencia artificial aumenta el rendimiento humano: combinando ganancias de productividad, mejoras de calidad y satisfacción del agente. Un AEI alto se correlaciona directamente con la satisfacción del cliente y la retención de empleados.

La métrica definitiva! Un cliente vio un ahorro de costos de $47 millones mientras mejoraba el CSAT en 12 puntos. Otro aumentó los ingresos en $73 millones a través del upselling impulsado por la inteligencia artificial durante las interacciones de servicio. Esas cifras cuentan la verdadera historia de la transformación.

Mirando hacia adelante cinco años, ¿cómo imagina que evolucionará la relación entre la inteligencia artificial, los agentes y los clientes: y qué papel desempeñará Alorica en la configuración de ese futuro?

Estamos entrando en lo que llamo la “Era de la Experiencia Ambiental”: donde la inteligencia artificial se convierte en infraestructura invisible que hace que cada interacción se sienta sin esfuerzo y profundamente personal.

En cinco años, los clientes no “contactarán el soporte”: simplemente expresarán necesidades, y la solución adecuada se materializará a través del canal óptimo. La inteligencia artificial orquestará transferencias sin fisuras entre interacciones automatizadas y humanas basadas en el contexto, la emoción y la preferencia. Imagina comenzar una conversación con un chatbot de inteligencia artificial, transitar sin problemas a una llamada de video con un experto humano cuando la complejidad aumenta, y luego recibir un seguimiento automatizado: todo se siente como una conversación continua.

Los agentes evolucionarán hacia “Arquitectos de Experiencia”: utilizando perspectivas de inteligencia artificial para diseñar trayectorias de cliente personalizadas en tiempo real. Pasarán cero tiempo en tareas repetitivas y el 100% de su energía en resolución creativa de problemas y construcción de relaciones. Ya estamos pilotando programas donde los agentes gestionan asistentes de inteligencia artificial en lugar de colas de teléfono: orquestando múltiples interacciones de inteligencia artificial simultáneamente mientras se centra la atención humana donde más importa.

El papel de Alorica es ser el puente entre el potencial humano y la capacidad de la inteligencia artificial. No estamos construyendo empresas de tecnología: estamos construyendo empresas humanas impulsadas por la tecnología.

Nuestras inversiones en inteligencia artificial conversacional, análisis predictivos y traducción en tiempo real están todas dirigidas a un objetivo: crear experiencias donde la tecnología esté tan perfectamente integrada que los clientes solo noten la humanidad.

Ya sea que estemos ayudando a una startup a implementar su primer chatbot o guiando a una empresa Fortune 500 a través de una transformación digital completa, nuestra misión sigue siendo la misma: encontrar a los clientes donde estén en su viaje y ayudarlos a llegar a donde necesitan estar. Algunos clientes vienen a nosotros listos para la última inteligencia artificial; otros necesitan comenzar con la automatización básica. Ambos viajes son válidos, y ambos merecen un socio que comprenda que el destino es más importante que el punto de partida.

El futuro pertenece a las organizaciones que ven la inteligencia artificial no como una herramienta de reducción de costos, sino como un multiplicador de creatividad. En Alorica IQ, estamos construyendo ese futuro: un ser humano aumentado a la vez, una trayectoria de cliente a la vez.

Gracias por la gran entrevista, los lectores que deseen aprender más pueden visitar Alorica.