El primer despliegue de IA agéntica de Air India eligió el flujo de trabajo de servicio más difícil: los reembolsos, un proceso que abarca múltiples validaciones, comprobaciones de políticas, interacciones con sistemas de backend y dependencias entre equipos. Al orquestarlo de extremo a extremo, la aerolínea afirma que el tiempo de tramitación de reembolsos cayó de aproximadamente 14 días a cerca de cuatro horas. Ese resultado se convirtió en la plataforma para una ampliación en septiembre de 2026 a tres procesos más: resolución automatizada de correos electrónicos, automatización de cambios de nombre y un agente de conocimiento para los equipos de servicio.
El agente de correo electrónico identifica múltiples intenciones en un único correo del cliente —reembolsos, equipaje, fidelización y más—, invoca subagentes especializados, valida la información, ejecuta acciones y consolida una respuesta a partir de plantillas aprobadas, enviándola automáticamente solo por encima de un umbral de confianza del 95 %, con supervisión humana en caso contrario. Los cambios de nombre, que requieren comprobaciones de elegibilidad y la reemisión del billete a menudo bajo la presión de un viaje inminente, pasaron de unos tres días a 30 minutos.
Un agente de conocimiento conversacional proporciona a los equipos de servicio políticas, normas tarifarias y orientación operativa en tiempo real, reduciendo el tiempo de búsqueda y los tiempos de espera durante las interacciones en vivo, a la vez que mejora la consistencia de las respuestas, la incorporación de agentes y las tasas de resolución en el primer contacto, según la aerolínea.
El programa se ejecuta sobre un ecosistema digital centrado en la nube que abarca más de 140 sistemas empresariales, con más de 30 iniciativas de IA agéntica en marcha, cada una evaluada según cuatro pilares: aumentar los ingresos, reducir los costes, mejorar la experiencia del cliente y habilitar nuevas capacidades. Las cifras son de la propia aerolínea, reportadas a través de ET CIO.
El tiempo de tramitación de reembolsos cayó de aproximadamente 14 días a cuatro horas; los cambios de nombre, de tres días a 30 minutos (según la propia aerolínea).
El piloto se dirigió al flujo de trabajo con más dependencias de sistemas y políticas, de modo que el éxito demostró la arquitectura de integración.
Las respuestas automatizadas están condicionadas por un umbral de confianza del 95 %, manteniendo a los humanos en el circuito por debajo de él.
Las plantillas aprobadas y el aprendizaje ambiental a partir de las intervenciones de los agentes mantienen la mejora de la calidad y de las indicaciones.
Una base unificada de datos de clientes construida con Salesforce precedió a la capa agéntica, de modo que los agentes actúan sobre un único registro en lugar de sobre 140 sistemas.
Automatizar primero el flujo de trabajo más complicado: los reembolsos tocaban todos los sistemas y políticas, por lo que el piloto sirvió también como la capa de integración que reutiliza cada agente posterior.
Air India afirma que la base seguirá apoyando la atención al cliente a medida que los despliegues se amplíen por sus operaciones, con más de las más de 30 iniciativas agénticas pasando a producción bajo la misma evaluación de cuatro pilares.
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Las fuentes
- Air India expands Agentforce to automate complex customer service workflows ET CIO · cio.economictimes.indiatimes.com ·