Por Jorge Toledo, Vicepresidente Regional de Solutions Consulting, Zendesk LATAM
Con motivo del Día del Internet Seguro, es importante reflexionar sobre una pregunta inevitable cuando interactuamos con la tecnología: “¿por qué decide lo que decide?”. Y con ella aparece una sensación incómoda que rara vez sabemos nombrar.
¿Por qué un bot rechaza una solicitud?, ¿por qué una app nos muestra ciertos anuncios?, ¿por qué una inteligencia artificial responde de una manera y no de otra? Esa incomodidad no es solo curiosidad: es el miedo a sentir que hemos perdido el control y que “alguien” más lo tiene.
Durante años pensamos que el principal riesgo digital eran los hackers o las contraseñas débiles. Hoy, el desafío es distinto: entender los sistemas que influyen en lo que vemos, compramos o creemos. La falta de claridad sobre cómo operan estos sistemas se ha convertido en una de las preocupaciones más persistentes para los usuarios. Y tiene sentido: nunca habíamos interactuado tanto con inteligencia artificial como ahora. El 78% de los consumidores latinoamericanos afirma que la IA ya forma parte del servicio al cliente moderno, y un 69% dice que interactúa con ella más que hace un año, de acuerdo con el más reciente reporte CX Trends 2026 de Zendesk.
Este aumento en el uso vino acompañado de nuevas exigencias. Ya no basta con saber que un algoritmo tomó una decisión: los usuarios quieren entenderla. De hecho, el 96% de los consumidores en la región espera una explicación clara de por qué la IA actuó de cierta manera, y las demandas de transparencia crecieron 60% frente al año pasado.
El problema no es que la IA “piense”, sino que no explique. Cuando las decisiones se vuelven invisibles, aparece la sospecha de manipulación y se debilita la confianza. Por eso, el reto para las empresas no es solo implementar inteligencia artificial, sino hacerla comprensible.
¿Qué significa esto en la práctica? Implica diseñar experiencias donde la IA pueda explicar, en lenguaje simple, qué datos utilizó, qué límites tiene y por qué eligió una respuesta específica. Implica también dar a los usuarios la posibilidad de preguntar, corregir o escalar una decisión cuando no están de acuerdo con ella. La transparencia no debe ser un mensaje de marca, sino una función integrada al servicio.
Además, las organizaciones deben acompañar la adopción de IA con principios claros de transparencia. Esto incluye definir cuándo la IA debe intervenir y cuándo es necesario un humano, establecer criterios visibles de uso de datos, ofrecer controles claros sobre privacidad y capacitar a los equipos para explicar la tecnología. Cuando la transparencia se traduce en reglas claras, supervisión humana y comunicación consistente, la IA deja de percibirse como una “caja negra” y se convierte en una herramienta confiable y predecible para el usuario.
Los datos lo confirman: el 77% de los consumidores en Latinoamérica considera importante que la IA explique sus decisiones de forma clara y accesible. Cuando esto ocurre, no solo se reduce la ansiedad o el rechazo a la tecnología; también se refuerza la sensación de control y se fortalece la relación entre clientes y empresas.
La buena noticia es que cada vez más organizaciones empiezan a entender que la transparencia no es un “extra”, sino un pilar de cualquier estrategia de IA bien implementada. Explicar cómo funcionan los sistemas, asumir sus límites y comunicar con honestidad sus decisiones permite construir relaciones más sólidas, reducir la incertidumbre y demostrar que la tecnología puede trabajar a favor de las personas.
Solo así será posible cerrar la brecha de desconfianza que aún existe frente a la inteligencia artificial y convertirla en una aliada confiable para clientes, agentes y negocios.
