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EstrategiaDiciembre 2024 · 10 min de lectura

Lógica determinista en CX: cómo hacer que la IA sea predecible donde importa

La IA generativa es poderosa pero impredecible por diseño. En contacto con clientes en sectores regulados, esa impredecibilidad tiene un coste real. La solución no es elegir entre IA generativa y reglas fijas — es orquestarlas bajo una arquitectura determinista.

En este artículo
Autor
Equipo Nexgen AI
Estrategia & Compliance
01

El dilema: creatividad vs. control

La IA generativa tiene un superpoder y una debilidad estructural. El superpoder es la capacidad de generar respuestas naturales, contextualmente apropiadas y adaptadas al tono del interlocutor en tiempo real. La debilidad es que, por diseño, genera respuestas probabilísticas — lo que significa que ante la misma pregunta en condiciones ligeramente distintas, puede dar respuestas diferentes.

En un asistente de productividad, esta variabilidad es una ventaja. En un agente de atención al cliente de una aseguradora que gestiona siniestros, es un riesgo legal. La pregunta no es si usar IA generativa — es cómo encapsularla dentro de un sistema que garantice consistencia donde la consistencia es obligatoria.

Sin orquestación
Respuestas variables ante inputs similares
No auditables sin registro exhaustivo
Riesgo de salirse del marco regulatorio
Difícil de certificar ante reguladores
Confianza erosionada cuando falla
Con Nexgen AI
Comportamiento determinista en flujos críticos
Cada decisión trazable y justificable
IA generativa en tareas de redacción y contexto
Certificable y auditable por diseño
Confianza mantenida incluso ante errores
02

Diseño de flujos auditables: la metodología

Un flujo conversacional auditable se diseña de afuera hacia adentro: primero se definen los outcomes posibles y sus condiciones de activación, luego se diseñan los nodos intermedios, y finalmente se integra la IA generativa en los nodos donde añade valor sin añadir riesgo.

El diseño de flujos auditables no es una limitación de las capacidades de la IA — es la condición para poder desplegarla con garantías en entornos críticos.

  • Nodos de decisión determinista: preguntas, validaciones y condiciones de bifurcación con lógica binaria o de árbol. La IA no tiene discreción aquí — sigue reglas.
  • Nodos de generación contextual: la IA genera la forma de la respuesta (redacción, tono, longitud) dentro de un marco de contenido ya validado. Tiene libertad de estilo, no de sustancia.
  • Nodos de integración: consultas a sistemas externos (CRM, bases de datos, APIs). La respuesta de la integración determina el siguiente nodo — sin ambigüedad posible.
  • Nodos de escalación: condiciones precisas en las que el sistema transfiere al agente humano con todo el contexto preservado. No hay zona gris sobre cuándo escalar.
  • Nodos de cierre: condiciones de finalización de conversación con registro automático del outcome y actualización de sistemas.
03

Implementación práctica de guardrails

Los guardrails no son un único sistema — son una arquitectura de capas que operan en distintos momentos del ciclo de respuesta. Cada capa tiene un propósito específico y un coste de latencia asociado que debe mantenerse dentro de los budgets del pipeline.

Capa 1
Validación de intención: asegura que la consulta del cliente está dentro del dominio permitido antes de procesarla
Capa 2
Verificación de output: comprueba que la respuesta generada no contiene información prohibida, incorrecta o fuera de política
Capa 3
Scoring de confianza: evalúa la certeza del modelo en su respuesta. Por debajo del umbral, escala automáticamente
Capa 4
Auditoría asíncrona: registro completo de todas las decisiones para revisión posterior por el equipo de compliance

La capa 4 es la que más valoran los directores de compliance de nuestros clientes: no solo garantiza que el sistema actúa correctamente, sino que proporciona la evidencia para demostrarlo ante reguladores, auditores externos o en caso de litigio.

04

Implementación por sector: distintos niveles de exigencia

No todos los sectores requieren el mismo nivel de determinismo. La exigencia regulatoria, el riesgo de la respuesta incorrecta y la variabilidad aceptable difieren significativamente entre industrias. Diseñar el nivel correcto de control para cada sector es parte de nuestra metodología.

Financiero
95% de flujos deterministas — 5% generación contextual acotada
Salud
85% determinista — 15% generación en comunicaciones administrativas
E-commerce
50% determinista — 50% generación contextual con guardrails
  • Servicios financieros (MiFID, PSD2, GDPR): máximo nivel de determinismo. Todos los flujos de asesoramiento, cobros y reclamaciones son 100% deterministas con generación contextual acotada para comunicaciones de bajo riesgo.
  • Salud (HIPAA, GDPR, HL7): nivel muy alto. Los flujos de triaje, gestión de urgencias y comunicación de diagnósticos son completamente deterministas. La IA generativa solo actúa en comunicaciones administrativas.
  • E-commerce (regulación general): nivel medio. Mayor libertad para la IA generativa en experiencia de compra, recuperación de carritos y soporte post-venta. Determinismo obligatorio solo en reclamaciones y devoluciones.
  • Logística (SLA contractuales): nivel medio-alto. Los flujos de gestión de incidencias y comunicación de retrasos tienen lógica determinista. La IA generativa actúa en comunicaciones proactivas de estado.
N
Equipo Nexgen AI
Estrategia & Compliance

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