Si consideramos la IA como una tecnología estandarizada que generará respuestas y comportamientos homogéneos, a la que todos tendremos acceso a las mismas capacidades se presupone que todos seremos iguales en nuestra relación con clientes, usuarios y otros sistemas.
Pero esta visión ignora un factor fundamental: la diversidad de la personas, las empresas, sus valores y sus formas de actuar u operar. En este post nos vamos a centrar en las empresas.
Si todas usaran la misma IA del mismo modo, efectivamente todo sería igual para todos. Y ahí está el desafío y la oportunidad: la IA no debería ser un uniformador, sino un amplificador de lo que nos hace únicos.
La diversidad de empresas siempre ha existido y seguirá existiendo. Cada una tiene sus preferencias, su forma de comunicarse, sus expectativas. Lo que podemos y debemos hacer es cuidar, pulir y proyectar la personalidad de nuestra propia empresa o propuesta de valor.
Y aquí es donde el ajuste y entrenamiento de agentes de IA se convierte en estratégico.
Lo que nos diferencia (y la IA debe reflejar)
La identidad empresarial como objetivo clave
Cada organización tiene un ADN único compuesto por elementos que, combinados, crean su identidad distintiva:
Sesgos y perspectivas: No todos los sesgos son negativos. Un bufete especializado en startups tendrá un sesgo hacia la innovación y el riesgo calculado que no tiene uno enfocado en banca tradicional. Una consultora boutique valora la personalización sobre la escala. Estos sesgos informan cada decisión, cada consejo, cada interacción. ¿Por qué nuestros agentes de IA no deberían reflejarlos?
Valores no negociables: Algunas empresas priorizan la velocidad de respuesta sobre la exhaustividad. Otras hacen exactamente lo contrario. Algunos negocios operan con transparencia radical; otros mantienen cierta reserva estratégica. Estos valores no son mejores o peores, son diferentes. Y deben estar codificados en cómo nuestros agentes interactúan.
Capacidades distintivas: Si tu empresa destaca por su conocimiento técnico profundo, tus agentes deberían poder acceder y comunicar esa profundidad. Si tu diferenciador es la simplicidad y claridad, tus respuestas automatizadas deben reflejarlo. La IA no debería enmascarar tus fortalezas, sino potenciarlas.
Preferencias operativas: Hay empresas que prefieren comunicaciones formales y estructuradas. Otras abrazan un tono más casual y directo. Algunos equipos trabajan mejor con decisiones rápidas y iteración; otros requieren consenso y deliberación. Estas preferencias definen la experiencia que ofreces, y la IA debe ser coherente con ellas.
Manías y peculiaridades: Sí, hasta las manías importan. Esa forma particular de estructurar presupuestos, ese formato específico de reportes, ese protocolo único de escalación de problemas. Son las pequeñas cosas que, acumuladas, forman la experiencia distintiva de trabajar con tu empresa.
El caso de uso real
Imagina dos consultoras de estrategia. Ambas usan el mismo modelo de lenguaje base para responder consultas de clientes potenciales:
Consultora A ha entrenado a su agente para:
- Responder con preguntas clarificadoras antes de dar soluciones
- Usar frameworks y modelos conceptuales en sus respuestas
- Adoptar un tono analítico y ligeramente formal
- Sugerir sesiones de diagnóstico profundo antes de propuestas
Consultora B ha configurado su agente para
- Ofrecer respuestas directas y accionables inmediatamente
- Usar ejemplos concretos de casos reales
- Mantener un tono conversacional y accesible
- Proponer sprints de implementación rápida
¿Están usando la misma tecnología? Sí. ¿Ofrecen la misma experiencia? En absoluto. Y eso es exactamente el punto.
El reto de la personalización: hacer que nos elijan
Los generalistas conocen al usuario, nosotros debemos conocernos a nosotros
Los grandes modelos de IA generalistas (ChatGPT, Claude, Gemini) están cada vez más preparados para adaptarse a la personalidad y preferencias del usuario individual. Aprenden de las interacciones, ajustan su tono, recuerdan contextos. Son camaleones sofisticados que se adaptan a quien tienen delante.
Pero aquí está el cambio de paradigma: cuando un usuario interactúa con nuestros agentes especializados, no busca que el agente se adapte a él, busca saber si nosotros somos la opción correcta para sus necesidades.
Piénsalo desde la perspectiva del usuario:
- Entra a tu sitio web y pregunta algo al chatbot
- Recibe un email automatizado de tu sistema
- Tu agente de IA interactúa con su agente de IA
En todos estos casos, el usuario (o su agente) está evaluando: ¿Esta empresa entiende lo que necesito? ¿Su forma de trabajar es compatible con la mía? ¿Sus valores resuenan con los míos?
Facilitarles la decisión de elegirnos
No podemos ser todo para todos. Y no deberíamos intentarlo. Lo que sí podemos hacer es ser completamente claros sobre quiénes somos y cómo trabajamos, y dejar que esto se refleje en cada interacción automatizada.
Ejemplo práctico - Chatbot de soporte técnico:
Sin ajustar: "Hola, ¿en qué puedo ayudarte hoy?"
Ajustado (empresa enfocada en desarrolladores): "Hey! Soy el asistente técnico. Cuéntame qué stack estás usando y qué error estás viendo. Si puedes compartir logs o código, mejor."
Ajustado (empresa enfocada en usuarios no técnicos): "Hola, estoy aquí para ayudarte. No te preocupes si no conoces los términos técnicos, vamos paso a paso. ¿Qué intentabas hacer cuando surgió el problema?"
Ambos resuelven problemas, pero comunican inmediatamente con quién estás tratando y si eres el tipo de proveedor que buscan.
Después: facilitar la operativa con nosotros
Una vez que nos eligen, el ajuste se vuelve aún más crítico. Nuestros agentes deben:
Conocer nuestros procesos: No pueden prometer entregas que no cumplimos o solicitar información que no necesitamos.
Respetar nuestros protocolos: Si tienes un flujo de aprobación de tres niveles, el agente no puede saltárselo "para ser más eficiente".
Mantener la coherencia: La experiencia de hablar con el chatbot, recibir un email automatizado o ser atendido por un humano debe sentirse como tratar con la misma empresa.
Tipos de ajustes necesarios
1. Ajustes de contexto: el conocimiento específico
El primer nivel de personalización es asegurar que nuestros agentes tienen acceso al conocimiento que los hace valiosos.
Información empresarial:
- Historia y trayectoria de la empresa
- Productos o servicios específicos y sus particularidades
- Casos de éxito y aprendizajes
- Políticas internas y procedimientos
- FAQ acumulados a lo largo del tiempo
Conocimiento del sector:
- Terminología especializada
- Regulaciones y normativas aplicables
- Tendencias y contexto del mercado
- Competencia y posicionamiento
Datos operativos:
- Disponibilidad actual de productos/servicios
- Plazos de entrega realistas
- Precios y condiciones comerciales
- Estado de proyectos o pedidos en curso
Ejemplo concreto: Un despacho legal especializado en propiedad intelectual debe asegurar que su agente conoce:
- La diferencia entre patentes, marcas y derechos de autor (y cuándo aplica cada uno)
- Los plazos legales específicos en las jurisdicciones donde operan
- Casos precedentes relevantes en su especialidad
- El proceso interno: desde la consulta inicial hasta el registro exitoso
Sin este contexto, el agente puede ser cortés y bien hablado, pero será genérico e inútil.
2. Ajustes de comportamiento: cómo actuamos
Más allá de qué sabe el agente está cómo se comporta. Esto incluye:
Tono y estilo comunicativo:
- Formal vs. casual
- Técnico vs. accesible
- Directo vs. diplomático
- Conciso vs. exhaustivo
Protocolo de interacción:
- ¿Hace preguntas antes de responder o da respuestas directas?
- ¿Escala rápidamente a humanos o intenta resolver todo?
- ¿Ofrece alternativas o se centra en la mejor opción?
- ¿Solicita feedback después de cada interacción?
Manejo de situaciones difíciles:
- ¿Cómo responde ante quejas?
- ¿Qué hace con solicitudes fuera de alcance?
- ¿Cómo gestiona la incertidumbre?
- ¿Cuándo admite limitaciones?
Ejemplo - Respuesta a una queja:
Genérico: "Lamento que hayas tenido esta experiencia. ¿Puedes darme más detalles?"
Ajustado (empresa con valores de transparencia radical): "Esto no está bien. Tienes razón en estar molesto. Voy a ser completamente transparente sobre qué salió mal: [explicación]. Aquí está lo que vamos a hacer para solucionarlo ahora, y esto es lo que cambiaremos para que no vuelva a pasar."
Ajustado (empresa enfocada en resultados rápidos): "Entiendo la situación. Te escalo inmediatamente con [persona] que tiene autoridad para resolver esto en las próximas 2 horas. Ya le he compartido todos los detalles. Espera su mensaje directo."
3. Ajustes de decisión: qué priorizar
Los agentes más avanzados no solo responden, sino que toman decisiones. Y aquí es donde el ajuste se vuelve crítico:
Criterios de priorización:
- ¿Qué se optimiza: velocidad, calidad, costo, satisfacción del cliente?
- ¿Qué trade-offs son aceptables y cuáles no?
- ¿Qué casos requieren escalación inmediata?
Límites de autonomía:
- ¿Qué puede decidir el agente por sí mismo?
- ¿Qué requiere aprobación humana?
- ¿Qué está completamente fuera de su alcance?
Ejemplo - Agente de ventas:
Llega una solicitud de descuento del 25% para cerrar un trato importante.
Empresa A (ajuste: crecimiento agresivo): El agente tiene autoridad para aprobar hasta 30% de descuento si el contrato es anual y el cliente tiene potencial de expansión. Aprueba automáticamente.
Empresa B (ajuste: márgenes saludables): El agente tiene límite de 10% de descuento. Cualquier cosa mayor requiere escalación al equipo comercial con análisis detallado de valor del cliente.
Misma tecnología, decisiones completamente diferentes porque los ajustes reflejan estrategias empresariales diferentes.
Casos de uso críticos
1. Email automatizado
Tu agente responde correos de clientes o proveedores. Sin ajustes, todas tus respuestas sonarán igual a las de tu competencia usando la misma IA. Con ajustes:
- Reflejan tu tono de marca
- Priorizan la información según tu estrategia (precio vs. valor vs. diferenciadores)
- Siguen tu protocolo de escalación
- Usan las plantillas y formatos que tu equipo reconoce
2. Chatbot de atención al cliente
El punto de contacto más frecuente con tus usuarios. Sin ajustes, es un bot genérico más. Con ajustes:
- Conoce tu catálogo y disponibilidad en tiempo real
- Aplica tus políticas de devoluciones, garantías y excepciones
- Mantiene tu voz de marca consistente
- Sabe cuándo ser proactivo y cuándo esperar
3. Comunicación agente-a-agente
Este es el futuro inmediato: tu agente de IA negociando con el agente de IA de tu cliente o proveedor. Sin ajustes, tu agente podría:
- Aceptar términos que tu empresa no puede cumplir
- Ceder en puntos que son negociables pero no prioritarios
- Perder oportunidades de proponer alternativas creativas
- Comunicar de forma inconsistente con tu posicionamiento
Con ajustes, tu agente:
- Conoce tus líneas rojas y tus zonas de flexibilidad
- Propone alternativas alineadas con tu estrategia
- Mantiene tu reputación y estándares
- Opera dentro de tus márgenes y capacidades reales
Formas de implementar los ajustes
Fine-tuning: la personalización profunda
El fine-tuning consiste en reentrenar un modelo de IA con datos específicos de tu empresa. Es como darle al modelo una "educación especializada" en tu dominio.
Ventajas:
- Personalización profunda y persistente
- El modelo "aprende" tu forma de pensar y operar
- Puede capturar matices complejos de tu cultura empresarial
Consideraciones:
- Requiere volumen significativo de datos de calidad
- Implica costo adicional y conocimiento técnico
- Necesita mantenimiento y actualización periódica
Cuándo considerarlo:
- Tienes un volumen alto de interacciones que justifica la inversión
- Tu dominio es muy especializado
- La diferenciación es crítica para tu negocio
Configuración de sistema (System prompts)
La forma más accesible de ajuste: instrucciones claras sobre cómo debe comportarse el agente.
Ventajas:
- Implementación rápida y flexible
- Fácil de iterar y ajustar
- No requiere recursos técnicos especializados
Implementación:
Eres el asistente de [Nombre Empresa], una consultora especializada en [sector].
VALORES:
- Priorizamos la claridad sobre la sofisticación
- Somos directos y honestos, incluso cuando es incómodo
- Valoramos el tiempo del cliente: respuestas concisas
TONO:
- Profesional pero accesible
- Evita jerga innecesaria
- Usa ejemplos concretos
PROTOCOLO:
- Si no sabes algo, admítelo claramente
- Para temas de [X, Y, Z], escala inmediatamente a humano
- Siempre confirma comprensión antes de proponer soluciones
Bases de conocimiento (RAG)
Conectar tu agente a documentos, bases de datos y fuentes de información específicas de tu empresa.
Ventajas:
- El agente accede a información actualizada en tiempo real
- Puedes añadir o modificar conocimiento sin reentrenar
- Reduce alucinaciones al basarse en fuentes verificadas
Qué incluir:
- Documentación de productos/servicios
- Políticas y procedimientos
- Base de casos resueltos
- FAQ actualizado
- Guías internas
Feedback y mejora continua
Ningún ajuste es perfecto desde el inicio. La clave es iterar:
Monitorear:
- ¿Qué preguntas recibe el agente?
- ¿Cuándo escala a humanos?
- ¿Dónde los usuarios muestran frustración?
- ¿Qué respuestas generan más satisfacción?
Ajustar:
- Refina instrucciones basándote en patrones
- Añade conocimiento donde hay vacíos recurrentes
- Modifica el tono si no resuena
- Actualiza protocolos que no funcionan
Ejemplo real: Una empresa nota que su agente escala el 60% de las consultas de pricing a humanos. Análisis: el agente no tiene autoridad clara sobre descuentos y personalización. Solución: se le da un framework de decisión con rangos y condiciones. Resultado: escalación baja al 20%, tiempo de respuesta mejora, equipo humano se enfoca en casos verdaderamente complejos.
El futuro: la personalización como ventaja competitiva
En un mundo donde todos tenemos acceso a la misma tecnología base de IA, la ventaja competitiva no estará en tener IA, sino en cómo la ajustamos para reflejar nuestra propuesta única de valor.
Las empresas que entiendan esto temprano ganarán:
Coherencia de marca a escala: Podrán crecer sin perder la esencia que las hizo exitosas. Cada interacción, automatizada o no, se sentirá auténticamente "ellos".
Eficiencia con personalidad: Automatizarán sin volverse genéricos. Serán rápidos sin perder el toque humano que los diferencia.
Atracción del cliente correcto: Sus agentes no solo responderán preguntas, sino que comunicarán implícitamente "así es trabajar con nosotros". Los clientes correctos se sentirán atraídos; los incorrectos se autoseleccionarán fuera.
Adaptabilidad estratégica: Cuando cambien prioridades o valores, podrán actualizar a todos sus agentes de forma coordinada. La empresa evoluciona sin perder coherencia.
Conclusión: empieza a ajustar ahora
La pregunta no es si la IA transformará cómo operamos, sino si esa transformación nos hará más genéricos o más distintivos. La respuesta depende de si vemos los agentes de IA como herramientas neutras o como extensiones de nuestra identidad empresarial.
Cada empresa tiene sesgos, valores, manías y formas de hacer las cosas que la hacen única. No debemos temer ponerlos en nuestros sistemas de IA. Al contrario: es exactamente lo que debemos hacer para seguir siendo relevantes y diferenciados.
El ajuste y entrenamiento de agentes no es un lujo técnico para empresas avanzadas. Es una necesidad estratégica para cualquier organización que quiera que sus usuarios, clientes y partners sepan inmediatamente: "Ah sí, esto es muy [nombre de tu empresa]".
Empieza simple:
- Define claramente qué te hace único
- Documenta cómo debe reflejarse en las interacciones
- Configura tus agentes con estas instrucciones
- Observa, aprende, ajusta
La IA no lo hará todo igual. Solo lo hará igual para quienes no se tomen el tiempo de enseñarle a ser distintivos.