Durante mucho tiempo, las empresas de servicios públicos se han considerado un sector tradicionalmente conservador. Sin embargo, hoy la inteligencia artificial está abriéndose paso en áreas críticas de sus operaciones: desde la atención al cliente hasta la gestión de ingresos.
Aun así, muchos directivos del sector siguen mostrando cierta reticencia. Y no sin motivo: implantar la IA no se trata solo de ganar eficiencia, sino también de proteger la seguridad y los datos de los clientes.
En este artículo analizamos las principales preocupaciones que escuchamos de:
- los directivos de empresas de servicios públicos durante las mesas redondas,
- los analistas del sector y firmas de investigación como IDC,
- y los potenciales clientes cuando presentamos la suite de productos MaxBill AI.
Para aclarar las cosas, pedimos a Roni Rechter, responsable de MaxBill AI Billing, que respondiera a las dudas más comunes.
Preocupación 1: La inteligencia artificial en las utilities es una caja negra
Uno de los representantes de IDC nos preguntó directamente:
«¿Cómo garantizáis una gobernanza estricta sobre algo que funciona como una caja negra? ¿Cómo aseguráis la auditabilidad de los cálculos de facturación?»
Roni lo explica así:
«La inteligencia artificial no factura directamente a los clientes. Lo que hace es generar un fragmento de código, y ese código es el que ejecuta el motor de facturación para aplicar los cargos. Esto significa que cada paso puede rastrearse, verificarse y auditarse.»
En lugar de un proceso opaco, la IA en MaxBill funciona mediante cadenas de modelos, cada una con reglas y limitaciones claramente definidas. Cada resultado puede rastrearse hasta su entrada original, lo que permite justificar fácilmente los resultados ante clientes y reguladores.
Además, existe un registro de auditoría: cada proceso, cada paso y cada resultado quedan registrados. Por ejemplo, si tres cadenas procesan las aportaciones de los expertos del negocio, podemos seguir cómo cada una de ellas ha contribuido a la fórmula final de facturación.
En términos sencillos: la IA determina la lógica y escribe el código, pero el cálculo real de la facturación lo realiza el motor, no la propia inteligencia artificial.
Preocupación 2: ¿Se puede confiar en la exactitud financiera? ¿Qué pasa con las “alucinaciones” de la IA?
Otra duda habitual es si la IA puede «alucinar», es decir, producir resultados incorrectos.
Roni aclara:
«La IA ayuda con datos no estructurados —analizar texto libre, configurar nuevas ofertas, generar scripts—, pero los cálculos de facturación los realiza el motor de facturación, no la IA. Además, siempre hay una revisión humana de las ofertas en el catálogo de productos.»
El término «alucinaciones» se queda corto en nuestro contexto. Como nuestros modelos operan dentro de límites estrictos, cada paso se verifica. Sencillamente, no hay margen para resultados aleatorios.
Preocupación 3: ¿Está segura la información de los clientes?
Los directivos suelen preocuparse por posibles filtraciones de datos.
Así lo explica Roni:
«Todos los datos personales y comerciales permanecen dentro de nuestro perímetro seguro. No se envía nada al exterior.»
Si el software se instala en las propias instalaciones del cliente, los datos nunca salen de sus servidores. En el caso de las soluciones en la nube que utilizan proveedores como OpenAI, Gemini o Claude, MaxBill opera bajo acuerdos conformes al RGPD.
En ambos casos, los datos de los clientes se mantienen protegidos y cumplen con la normativa vigente.
Preocupación 4: ¿Se notará el retorno de la inversión desde el principio?
El escepticismo respecto al retorno de la inversión (ROI) es comprensible, especialmente en un sector donde los grandes proyectos de TI suelen superar los presupuestos y alargarse en el tiempo.
Según Roni:
«La diferencia con la IA es la velocidad. Los usuarios ven de inmediato lo rápido que pueden crear y lanzar nuevas ofertas. Lo que antes llevaba meses, ahora se hace en días. Esa rapidez en el time-to-market es el beneficio más visible.»
La IA también reduce el trabajo manual. Menos empleados se ven ocupados en tareas repetitivas, lo que disminuye los costes operativos. El impacto se hace visible en la línea de ingresos a finales del año.
Preocupación 5: ¿Es necesario sustituir todo el sistema heredado?
Muchas empresas de servicios públicos se preguntan si la IA puede funcionar junto a los sistemas heredados existentes.
Roni responde:
«La IA puede ejecutarse en paralelo con los sistemas antiguos. Con el tiempo, puede ir asumiendo cada vez más funciones, demostrando su eficiencia paso a paso.»
Así, en lugar de una renovación disruptiva, las utilities pueden implantar la IA de forma gradual: primero en nuevas líneas de negocio o servicios, y más adelante en toda la organización.
Preocupación 6: ¿No dañarán los chatbots de IA la relación con los clientes?
Las utilities han tenido malas experiencias con los chatbots tradicionales que acaban frustrando a los clientes.
Roni lo aclara:
«Esos chatbots antiguos que todos conocemos no son IA real. Los agentes modernos de inteligencia artificial son distintos: ofrecen respuestas contextuales, explican las facturas con claridad y saben cuándo deben derivar el caso a una persona.»
Por ejemplo, si un cliente pregunta «¿Por qué mi factura es tan alta?», un agente de IA puede consultar los datos, explicar el motivo e incluso añadir el contexto normativo. Si la situación requiere empatía, la solicitud se deriva a un agente humano.
De este modo, los agentes de IA mejoran, y no dañan, la experiencia del cliente.
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Preocupación 7: ¿Les costará a los equipos adaptarse?
La nueva tecnología suele implicar una curva de aprendizaje pronunciada, pero con la IA ocurre justo lo contrario.
«Aprender a usar sistemas de facturación o CRM mejorados con IA es más sencillo que dominar el software tradicional complejo», señala Roni.
Como la IA automatiza las tareas rutinarias, los empleados tienen menos trabajo manual. La adopción es más rápida, y las utilities que tarden en incorporarla corren el riesgo de quedarse atrás frente a la competencia.
Preocupación 8: ¿Aumenta la IA la dependencia de los proveedores?
La dependencia existe en cualquier entorno de TI, pero con la IA se reduce.
Roni lo explica así:
«Piénsalo: si tus desarrolladores internos se marchan, tu sistema puede resentirse. Con la IA, la dependencia del conocimiento individual se minimiza. Las reglas y los resultados quedan integrados en el propio sistema.»
Preocupación 9: ¿Quién es responsable si la IA genera resultados erróneos?
La responsabilidad recae en el proveedor. Y dado que cada decisión de la IA es transparente (véase la Preocupación 1), los errores pueden identificarse y explicarse con claridad.
Preocupación 10: ¿La IA actúa de forma autónoma o siempre hay intervención humana?
«La IA es lo bastante inteligente como para reconocer cuándo un caso necesita intervención humana. Puede asignar la tarea al agente adecuado y preparar todo el contexto», explica Roni.
Este modelo híbrido garantiza que los clientes reciban información precisa de forma rápida, sin renunciar a la empatía humana cuando sea necesaria.
Extra: la ventaja oculta de la facturación con inteligencia artificial
Uno de los mayores obstáculos a la hora de implantar nuevos sistemas de facturación es el riesgo: los costes, el tiempo y los problemas imprevistos, como los fallos en la migración de datos.
Aquí es donde la IA marca la diferencia. En MaxBill, al sustituir un sistema heredado, registramos las entradas y salidas del antiguo, comparamos los fallos y dejamos que la IA identifique las discrepancias. La IA no solo ayuda a corregir errores, sino que también predice resultados que no estaban contemplados en los requisitos iniciales.
Esto significa que las utilities pueden realizar la transición con menos riesgos —y además descubrir conocimientos e insights que no esperaban.
