Cómo las aseguradoras están transformando la asistencia en carretera con IA en los contact centers

En el sector asegurador, la asistencia en carretera es uno de los touchpoints más críticos tanto en términos de experiencia de cliente como de costes operativos. Para los responsables de operaciones y customer experience, la gestión de los contact centers internos se ha convertido en un desafío cada vez más complejo: picos de llamadas imprevisibles, agentes sobrecargados, SLA difíciles de cumplir y una presión constante por reducir costes sin afectar la calidad del servicio.

La adopción de inteligencia artificial generativa y de soluciones CCaaS (Contact Center as a Service) permite replantear este modelo operativo desde una perspectiva estratégica. El objetivo ya no es solo automatizar procesos, sino rediseñar de forma inteligente la colaboración entre la IA y el agente humano, mejorando la productividad, garantizando la continuidad del servicio y ofreciendo experiencias realmente omnicanal a los asegurados.

Los nuevos paradigmas de la asistencia en carretera: entre eficiencia operativa y experiencia de cliente

La asistencia en carretera ha evolucionado de un simple servicio operativo a una palanca estratégica de diferenciación y fidelización. Es en estos momentos críticos donde se construye gran parte de la percepción de marca: ante una situación de emergencia, el cliente evalúa la rapidez, la eficacia y la empatía de la respuesta recibida.

Garantizar un servicio ágil y de calidad implica, sin embargo, una creciente presión sobre los costes operativos y sobre los recursos del contact center. En este contexto, las tecnologías basadas en inteligencia artificial generativarepresentan un verdadero cambio de paradigma. Según un informe de McKinsey, las compañías que integran soluciones de automatización inteligente en sus contact centers pueden reducir los costes operativos entre un 20% y un 40%, al tiempo que mejoran la satisfacción y la experiencia del cliente.

Esta evolución resulta especialmente relevante en el ámbito de la asistencia en carretera, donde cada segundo de espera puede impactar negativamente en la customer experience y en la confianza del asegurado en la marca.

Por qué la asistencia en carretera es un punto de contacto crítico

En ningún otro momento el cliente se encuentra más vulnerable y menos dispuesto a tolerar fricciones que durante una avería en carretera. Esto convierte a la asistencia en carretera en un touchpoint de alto riesgo y alto impacto: en situaciones de urgencia y estrés, una respuesta ineficaz puede destruir en pocos minutos el valor construido durante años de relación con la aseguradora.

Para las organizaciones, este no es solo un desafío de experiencia de cliente. Se trata de una cuestión de continuidad del negocio, coste de gestión por cliente y fidelización activa. La rapidez de respuesta en estos escenarios influye directamente en métricas clave como el Net Promoter Score (NPS), la tasa de retención y el ratio de reclamaciones, con un posible efecto en cadena sobre el churn, los costes de atención y el boca a boca negativo.

Por este motivo, la asistencia en carretera no es simplemente un servicio que optimizar. Es un activo reputacional y financiero que debe gestionarse con soluciones capaces de escalar la calidad del servicio sin multiplicar los costes operativos.

El difícil equilibrio entre calidad del servicio y costes operativos crecientes

Garantizar un servicio rápido y disponible 24/7 tiene un coste, y a menudo es el coste por atención el que sufre más presión que la propia experiencia de cliente. Las aseguradoras deben equilibrar SLA exigentes, modelos de staffing flexible y expectativas crecientes del asegurado, en un contexto marcado por volúmenes imprevisibles y márgenes cada vez más ajustados.

Las soluciones CCaaS potenciadas por inteligencia artificial generativa, como Smile.CX, ofrecen un modelo operativo más escalable y adaptativo, capaz de optimizar la relación entre coste por contacto y calidad percibida, sin comprometer el servicio en los momentos más críticos.

Este enfoque permite pasar de una gestión reactiva a un control proactivo de los costes y del rendimiento operativo, aportando mayor visibilidad, eficiencia y sostenibilidad al modelo de atención en asistencia en carretera.

Contact centers bajo presión: los retos operativos actuales

La asistencia en carretera exige un modelo operativo reactivo, escalable y sostenible. Sin embargo, muchas aseguradoras siguen apoyándose en procesos obsoletos, secuenciales y fragmentados, altamente dependientes de la intervención manual. Este enfoque dificulta la gestión de flujos de trabajo dinámicos y la adaptación a picos inesperados de demanda. El resultado es claro: rendimientos inestables, una experiencia de cliente impredecible y costes operativos que crecen más rápido que la capacidad de las organizaciones para controlarlos. 

Sobrecarga de los agentes en picos de llamadas: el riesgo de cuellos de botella

Durante eventos de alta incidencia como condiciones meteorológicas adversas, periodos festivos o averías múltiples, los volúmenes de llamadas pueden aumentar entre un 100% y un 200% en cuestión de minutos. En estos escenarios, los contact centers tradicionales alcanzan rápidamente su punto de saturación. Cada agente gestiona, de media, una sola interacción a la vez, con una productividad horaria limitada y directamente condicionada por la capacidad humana.

Este modelo no solo resulta ineficiente, sino que es estructuralmente frágil. Expone a la organización a incumplimientos de SLA, incidencias sin resolver, escalados pendientes y a un incremento del coste unitario por llamada. A nivel organizativo, genera estrés operativo y riesgo de rotación del personal, comprometiendo la continuidad del servicio precisamente en los momentos más críticos para el asegurado.

Para el management, esto se traduce en una pérdida de control sobre KPIs clave y en dificultades crecientes para la planificación de recursos. Cada pico inesperado se convierte en una crisis que gestionar, en lugar de un evento que el sistema pueda absorber de forma natural. La falta de flexibilidad operativa acaba derivando en una ineficiencia sistémica.

KPIs críticos afectados:

• ASA (Average Speed of Answer)
• SLA gestionados (%)
• Llamadas gestionadas por agente y hora

Largas esperas telefónicas: impacto negativo en el NPS y la retención de clientes

El tiempo medio de espera sigue siendo uno de los factores más críticos en la percepción del servicio, especialmente en situaciones de urgencia. Más allá de su impacto en la experiencia del cliente, el tiempo de espera es uno de los indicadores más claros de ineficiencia operativa y de desequilibrio entre la demanda y la capacidad de respuesta del contact center. Una vez superado el umbral de los 60 segundos, la probabilidad de que el cliente valore negativamente la experiencia crece de forma exponencial.

Desde una perspectiva estratégica, esto se traduce en una reducción del NPS, una menor lealtad del cliente y un aumento de los costes de atención, derivados de llamadas de seguimiento, reclamaciones y customer churn. Para los responsables de gestión, ignorar este parámetro implica subestimar un coste oculto que impacta directamente en el Customer Lifetime Value (CLV) y en la eficiencia global del modelo operativo.

KPIs críticos afectados:

• ASA (Average Speed of Answer)
• CSAT y NPS
• Tasa de abandono de clientes (customer churn rate)

Verificación manual de datos aseguradores: procesos lentos y costosos

Muchos contact centers del sector asegurador siguen gestionando de forma manual actividades de bajo valor añadido, como la verificación de la matrícula del vehículo, el número de póliza, los límites de cobertura o las garantías contratadas. Este enfoque ralentiza significativamente el Average Handling Time (AHT), introduce márgenes de error y convierte cada interacción en un proceso operativo costoso.

Para las organizaciones, el impacto es principalmente económico. Cada minuto adicional de gestión representa un coste que, multiplicado por miles de llamadas mensuales, se traduce en una ineficiencia estructural. Además, asignar tareas repetitivas a los agentes reduce su productividad y limita su capacidad para centrarse en actividades realmente estratégicas y relacionales, donde el valor para el cliente es mayor.

En un contexto en el que cada punto porcentual de AHT tiene un impacto directo en los costes operativos y en la escalabilidad del modelo, mantener procesos no automatizados equivale a renunciar a competitividad. 

KPIs críticos afectados:

• AHT (Average Handling Time)
• Coste por llamada (Cost per Call)
• Tasa de errores operativos / reprocesos (%)

La respuesta de la IA generativa: un nuevo modelo de gestión inteligente de llamadas

La adopción de inteligencia artificial generativa en los contact centers del sector asegurador no se limita a automatizar respuestas. Supone un rediseño profundo de cómo se equilibran la demanda y la capacidad operativa. Se trata de un cambio de modelo, que pasa de una gestión lineal a una distribución inteligente de la carga, donde la IA y los agentes humanos trabajan en sinergia para maximizar la eficiencia, garantizar la continuidad del servicio y mejorar la calidad percibida por el cliente.

Delegar en la IA las tareas repetitivas y liberar a los agentes para actividades de mayor valor

La verdadera fortaleza de la inteligencia artificial generativa no está en sustituir al factor humano, sino en potenciarlo. Las automatizaciones inteligentes pueden encargarse de las primeras fases de la conversación, como la recopilación de datos, la verificación de la póliza o la localización del asegurado, reduciendo la carga cognitiva de los agentes y eliminando tiempos muertos.

El resultado es claro. Los agentes pueden centrarse en interacciones críticas y de mayor valor, mejorar la calidad de la relación con el cliente y aumentar su productividad. Cada minuto que no se dedica a tareas repetitivas se traduce en mejor eficiencia operativa y una experiencia de cliente superior, con impacto directo en KPIs clave como el AHT (Average Handling Time) y el FCR (First Call Resolution).

Trabajo en paralelo: un agente puede gestionar varios clientes simultáneamente

Con el apoyo de asistentes virtuales y sistemas de orquestación conversacional, los agentes ya no están limitados a gestionar un solo cliente a la vez. Gracias a las plataformas CCaaS de nueva generación, es posible adoptar modelos de atención en paralelo, en los que un mismo agente coordina varias conversaciones simultáneamente.

Este modelo operativo se habilita de forma estructurada e inteligente mediante interfaces diseñadas para el multitarea y notificaciones inteligentes, que permiten mantener el control sin sobrecargar al agente.

El resultado es una mayor eficiencia sin sacrificar la calidad del servicio. Las tareas repetitivas quedan en manos de la tecnología, mientras que el agente puede centrarse en la relación con el cliente y en aquellas situaciones que realmente requieren atención humana. Todo ello dentro de un flujo fluido, escalable y fácil de monitorizar.

Descubre cómo un agente puede gestionar varios clientes con IA generativa.

Reducción del tiempo medio de gestión de llamadas (AHT) mediante automatización inteligente

Con la inteligencia artificial generativa, el tiempo medio de gestión de llamadas (AHT) no se reduce únicamente por una mayor velocidad, sino gracias a una mejor eficiencia cognitiva. Los agentes reciben sugerencias en tiempo real, resúmenes dinámicos y automatizaciones proactivas que eliminan pasos innecesarios durante la interacción.

La ventaja no es sólo cualitativa, sino estructural. Menos tiempo por llamada significa más interacciones gestionadas en el mismo periodo, sin necesidad de aumentar los recursos disponibles.

Reducir el AHT libera capacidad operativa en momentos de alta demanda, permitiendo aprovechar mejor el personal existente. De este modo, cada FTE trabaja con mayor eficiencia, la organización gestiona la presión de forma más eficaz y los costes operativos se mantienen bajo control de manera sostenible.

Caso de éxito: cómo una aseguradora transformó la asistencia en carretera con Smile.CX

La implementación de inteligencia artificial generativa en el contact center ya no es un ejercicio de innovación teórica. Se ha convertido en una palanca concreta para rediseñar procesos, simplificar las interacciones y mejorar de forma significativa la eficiencia operativa.

Así lo demuestra un importante grupo asegurador, que gestiona más de 210.000 asistencias en carretera al año y decidió adoptar Smile.CX para optimizar la gestión de llamadas en su contact center. El resultado fue una transformación operativa real, medible y escalable.

El cambio impulsado por Smile.CX no fue únicamente tecnológico, sino estructural, impactando de forma directa en la forma en que se gestionan las interacciones, se asignan los recursos y se garantiza la continuidad del servicio en momentos críticos.

Beneficios obtenidos por una compañía aseguradora con Smile.CX. Fuente: Covisian

• Reducción del tiempo de gestión: Antes de la adopción de la plataforma, cada solicitud de asistencia en carretera requería de media más de 9 minutos de gestión, totalmente a cargo del agente humano. Gran parte de ese tiempo se destinaba a tareas de bajo valor, como la recogida de datos, la verificación de la cobertura del seguro o la localización del vehículo. Con Smile.CX, estos procesos se automatizaron. La inteligencia artificial generativa se encarga de las fases repetitivas de la interacción, recopilando y validando la información en tiempo real. El resultado fue una reducción del 52% del tiempo operativo por caso, pasando a 4,5 minutos por asistencia, lo que permitió liberar a los agentes y focalizar su intervención en actividades de mayor valor.
• Aumento de la productividad y mejora de los SLA: La simplificación de los procesos tuvo un impacto directo en la productividad del equipo. La capacidad horaria por agente aumentó un 23%, pasando de 3,1 a 3,8 interacciones gestionadas por hora. Al mismo tiempo, el contact center logró reducir un 36% los FTE necesarios para gestionar los mismos volúmenes, sin comprometer la calidad del servicio. Gracias a esta mayor eficiencia operativa, la cobertura de SLA mejoró de forma significativa, del 68% al 78%, con una mayor capacidad de respuesta incluso en franjas horarias de alta demanda o situaciones críticas como emergencias en carretera.
• Mejora tangible de la customer experience: La valoración media percibida por los clientes aumentó de 6,6 a 7,2, (+9%). Los asegurados reciben respuestas más rápidas, interactúan con agentes ya informados sobre su situación y perciben un servicio más eficiente, coordinado y empático.
• Incremento de los volúmenes gestionados sin aumentar plantilla: La posibilidad de gestionar conversaciones en paralelo, habilitada por la IA, hizo que el modelo fuera aún más escalable. Actualmente, cada agente gestiona una media de 1,2 interacciones simultáneas, frente a la única conversación secuencial del modelo anterior. Esto permitió absorber un incremento del 20% en los volúmenes de contacto, sin nuevas contrataciones y sin impactos negativos en la calidad del servicio.

Esta transformación demuestra que la adopción de inteligencia artificial generativa y de plataformas CCaaS como Smile.CX no es solo una inversión tecnológica, sino una palanca estratégica para que las aseguradoras afronten con éxito los retos actuales de la asistencia en carretera. Optimizar procesos, reducir costes y mejorar la customer experience dejan de ser objetivos contrapuestos y pasan a formar parte de un modelo operativo integrado, escalable y adaptable a las necesidades del cliente y del negocio.

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