La IA no debe verse únicamente como una competencia del área tecnológica. En operaciones de Contact Center y BPO impacta directamente al asesor, supervisor, coordinador, analista de calidad, formador, analista de datos y líder operativo, porque modifica la forma en que se atiende, documenta, analiza, supervisa y mejora el servicio.

Competencia 1.

Alfabetización en Inteligencia Artificial

Propósito

Comprender qué es la inteligencia artificial, cómo funciona a un nivel básico y cómo está transformando las empresas y el trabajo.

No se espera que el estudiante programe modelos.

Se espera que comprenda cuándo la IA puede ayudar y cuándo no.

Conocimientos

• Qué es IA

• Qué NO es IA

• IA generativa

• Machine Learning (concepto)

• Automatización

• Agentes inteligentes

• Casos de uso

• Historia de la IA

• Tendencias mundiales

Desempeños esperados

El estudiante puede:

• Explicar qué hace una IA.

• Identificar oportunidades para usar IA.

• Diferenciar IA de automatización tradicional.

• Reconocer herramientas de IA.

Evidencias

• Analiza un proceso empresarial.

• Identifica dónde la IA agrega valor.

• Presenta un caso de uso.

Competencia 2.

Prompt Engineering y Comunicación con IA

(Esta debería ser una competencia obligatoria.)

Propósito

Aprender a conversar con sistemas de IA para obtener resultados útiles.

La habilidad más importante ya no será escribir código.

Será saber hacer preguntas.

Conocimientos

• Qué es un prompt

• Tipos de prompts

• Contexto

• Roles

• Restricciones

• Iteración

• Refinamiento

• Evaluación de respuestas

Desempeños

El estudiante puede:

• Construir prompts claros.

• Mejorar respuestas.

• Obtener mejores resultados.

• Adaptar prompts según el objetivo.

Evidencias

Diseña prompts para:

• escribir correos

• crear informes

• analizar datos

• resumir reuniones

• generar ideas

• resolver problemas

Competencia 3.

Productividad con Herramientas de IA

Propósito

Usar herramientas de IA para aumentar la productividad personal y laboral.

Conocimientos

Uso básico de:

• ChatGPT

• Copilot

• Gemini

• Claude

• NotebookLM

• Otras

• Herramientas de transcripción

• Herramientas de reuniones

• Herramientas de búsqueda inteligente

Desempeños

Puede utilizar IA para:

• resumir documentos

• traducir

• redactar

• organizar información

• investigar

• crear presentaciones

• generar imágenes

• planear proyectos

Evidencias

Resuelve actividades usando IA reduciendo tiempo y mejorando calidad.

Competencia 4.

Manejo Básico de Datos

Propósito

Comprender los datos como materia prima de la IA.

No busca formar científicos de datos.

Busca que entiendan los datos.

Conocimientos

• Qué es un dato

• Tipos de datos

• Calidad del dato

• Bases de datos (concepto)

• Excel

• Tablas

• Indicadores

• Visualizaciones sencillas

Desempeños

Puede:

• organizar datos

• limpiar datos sencillos

• interpretar gráficos

• identificar tendencias

Evidencias

Analiza información de una operación de BPO y propone conclusiones.

Competencia 5.

Automatización de Tareas

Propósito

Identificar tareas repetitivas y automatizarlas utilizando herramientas sin necesidad de programar.

Conocimientos

• Automatización

• Flujos de trabajo

• IA + Automatización

• Herramientas No-Code

• Concepto de APIs

Desempeños

Puede:

• diseñar un flujo simple

• automatizar actividades personales

• automatizar reportes

• automatizar respuestas

Evidencias

Construye una automatización sencilla utilizando herramientas visuales.

Competencia 6.

Pensamiento Crítico para Trabajar con IA

Propósito

No aceptar automáticamente cualquier respuesta generada por una IA.

Aprender a validar.

Conocimientos

• Alucinaciones

• Verificación

• Fuentes

• Sesgos

• Calidad de información

Desempeños

Puede:

• detectar errores

• validar respuestas

• mejorar información

• contrastar fuentes

Evidencias

Evalúa varias respuestas de IA y determina cuál es más confiable.

Competencia 7.

Ética, Seguridad y Uso Responsable

Propósito

Utilizar IA respetando la privacidad, la propiedad intelectual y la información confidencial.

Conocimientos

• Protección de datos

• Ciberseguridad básica

• Derechos de autor

• IA responsable

• Sesgos

• Transparencia

Desempeños

Puede:

• reconocer riesgos

• proteger información

• usar IA responsablemente

Evidencias

Resuelve casos éticos relacionados con el uso de IA.

Competencia 8.

Resolución de Problemas con IA

Propósito

Utilizar IA como herramienta para solucionar problemas reales.

Conocimientos

• Definición de problemas

• Diseño de soluciones

• Creatividad

• Innovación

• Mejora continua

Desempeños

Puede:

• analizar problemas

• generar alternativas

• evaluar soluciones

• implementar mejoras

Evidencias

Resuelve un caso empresarial utilizando IA.

Competencia 9.

Trabajo Colaborativo con IA

Propósito

Trabajar en equipo utilizando asistentes inteligentes.

Conocimientos

• Documentación colaborativa

• Gestión del conocimiento

• IA para reuniones

• Organización de proyectos

Desempeños

Puede:

• colaborar con equipos

• compartir conocimiento

• utilizar IA para coordinar actividades

Evidencias

Desarrolla un proyecto colaborativo apoyado por IA.

Competencia 10.

Aprendizaje Continuo en IA

Propósito

Desarrollar la capacidad de aprender nuevas herramientas de IA durante toda su vida laboral.

Esta probablemente será la competencia más importante.

Conocimientos

• Tendencias

• Actualización tecnológica

• Curación de información

• Autoaprendizaje

• Comunidades de práctica

Desempeños

Puede:

• aprender nuevas plataformas

• adaptarse rápidamente

• experimentar con nuevas herramientas

Evidencias

Presenta una nueva herramienta de IA, explica su utilidad y demuestra una aplicación práctica.

En BPO, la IA apoya con asistentes virtuales, respuestas sugeridas, resumen automático de interacciones, análisis de voz y texto, clasificación de casos, priorización de requerimientos, alertas tempranas y fortalecimiento de bases de conocimiento.

Su uso va acompañado de protocolos claros, revisión humana claramente, protección de datos, trazabilidad, gestión de sesgos, entrenamiento permanente y medición de impacto en calidad, productividad, experiencia del usuario y bienestar del talento humano.

Estas habilidades deben incorporarse tanto en perfiles operativos como en perfiles de supervisión, calidad, formación, analítica, tecnología y liderazgo de procesos.

1. analista de automatización de procesos

2. diseñador conversacional

3. entrenador de bots

4. analista de datos

5. analista de calidad con herramientas de IA

6. Analista de Inteligencia Artificial, Machine Learning & LLMs

OECD – Artificial intelligence and the changing demand for skills in the labour market
Es útil porque plantea que muchos trabajadores expuestos a IA no necesariamente requerirán habilidades especializadas de machine learning, pero sí verán transformadas sus tareas y competencias.
https://www.oecd.org/en/publications/artificial-intelligence-and-the-changing-demand-for-skills-in-the-labour-market_88684e36-en.html

ILO – Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure
Aporta una mirada desde la exposición ocupacional a IA generativa, basada en tareas laborales, lo cual puede ayudar a revisar funciones y competencias del sector BPO-KPO-ITO.
https://www.ilo.org/publications/generative-ai-and-jobs-refined-global-index-occupational-exposure

Marketing y Ventas:* Donde la IA generativa y la automatización de prospección (outbound inteligente) están redefiniendo la conversión.

Operaciones y Servicio al Cliente:* Para la implementación de flujos de trabajo autónomos que reduzcan la carga operativa.

Recursos Humanos y Formación:* Para el diseño de planes de reskilling acelerados y la personalización del aprendizaje organizacional mediante tutores inteligentes."

Julian Castiblanco

Esto implica:

1. Ideación Estructurada: Utilizar modelos avanzados como Claude para generar el 'plano' o lógica del proceso.

2. Construcción Acelerada: Migrar esa lógica a plataformas como Lovable para crear MVPs funcionales en tiempos récord, permitiendo una iteración constante basada en feedback real.

3. Human-in-the-loop: Implementar IA no para sustituir al humano, sino para aumentar su capacidad (Augmented Intelligence). Por ejemplo, el uso de agentes que realizan el 80% de la tarea operativa (como clasificación de tickets), dejando el 20% del criterio y la decisión final al experto humano."

Prompt Engineering Avanzado:* La capacidad de estructurar contextos y restricciones complejas para extraer el máximo valor de los LLMs.

Integración de Ecosistemas (Workflow Automation):* Saber conectar herramientas de IA (como Make o APIs de OpenAI) con sistemas legados.

Curaduría y Pensamiento Crítico:* Un profesional debe ser capaz de auditar los resultados de la IA, identificar alucinaciones y asegurar que la salida cumpla con los estándares de calidad.

Alfabetización de Datos:* Entender que la IA es tan buena como los datos que la alimentan."

Arquitecto de Soluciones de IA Generativa:* Encargado de rediseñar procesos manuales hacia modelos híbridos.

Entrenador de Modelos de Lenguaje (AI Trainer):* Especialistas en alimentar bases de conocimiento corporativas para asegurar precisión.

Analista de Automatización de Procesos (RPA + IA):* Perfiles capaces de migrar repositorios antiguos a entornos de desarrollo visual (ej. Lovable) para acelerar la entrega de software interno."

Aquel asesor que domine herramientas que le sugieran respuestas y transcriban llamadas en vivo, se convierte en un agente de alto rendimiento.

Esto requiere Multitasking Cognitivo: atender al cliente mientras se co-pilotea con la IA. Quienes reduzcan el AHT (Average Handle Time) mediante IA, sin perder la empatía, serán los más demandados."

Recomiendo consultar el 'Future of Jobs Report' del Foro Económico Mundial y seguir de cerca las publicaciones de la Mesa Sectorial BPO en Colombia.

Asimismo, las guías de implementación de IA Responsable de la OCDE son el marco ético necesario para cualquier operación de servicios."

Necesitamos que el talento colombiano no solo sea un operario de IA, sino un implementador de soluciones.

Mi visión es que Colombia se posicione como el HUB regional de servicios de BPO de alto valor agregado, donde la tecnología y el talento humano creen una ventaja competitiva imbatible basada en la innovación y la ética digital."

Una buena base para la IA es proceso bien documentados, al nivel de detalle con instructivos y alcances, de igual manera el apoyo de sistemas como ISO90001 o BPM.

Por ultimo y mas importante, pensar siempre que a causa de la IA puede haber fuga de información de mi compañia, asi que los limites funcionales deberan ser bien definidos.

Veo dos temas clave

1) El foco: las habilidades IA se hacen relevantes en función de objetivos (estratégicos - tácticos - operativos); y en ese punto el problema no es de herramientas sino de tener claro como extraer valor. Por ejemplo, en áreas de comunicaciones, la capacidad de generar contenido es clave; pero en Estrategia, la capacidad analítica es determinante

2) El nivel de competencia: que tampoco está vinculado a una herramienta sino a un mapa de competencias de la organización, y ese mapa tiene mas que ver con habilidades clave para el cargo que puedan potenciarse con IA. Por ejemplo; en temas de analitica el dominio de temas estadísticos y matemáticos es determinante, la IA puede aclerar cálculos pero la persona debe tener claro qué cálculos son los que requiere hacer y porqué hacerlos. Si una persona no tiene comprensión básica de estadística descriptiva (media, mediana, desviación estándar, probabilidad, etc) por mas que tenga una IA no sabrá ni que pedirle que haga ni interpretar el resultado que reciba

El resultado no debería limitarse a una lista de cargos nuevos. Debería permitir identificar roles actuales impactados por IA, funciones que están cambiando, competencias nuevas o reforzadas, perfiles emergentes, brechas de formación, cursos cortos o rutas de actualización, posibles normas de competencia laboral nuevas o normas existentes que deban actualizarse.

Desde la Mesa, este análisis debería conectar tres frentes: observatorio de tendencias, actualización de perfiles y articulación curricular con el SENA y el sector productivo. Así se asegura que el trabajo tenga impacto real en formación, certificación, empleabilidad y competitividad sectorial.

Se necesita no solo herramientas, sino personas capacitadas para usar estas herramientas y transformar.

Pero además, es muy probable que con la caída de costos y facilidad de implementación, muchas empresas opten por tener "in house" lo que ahora tercerizan. ¿Donde hacer la diferencia? en la incorporación de nuevo conocimiento a los procesos

Atrás quedan los tiempos en que se competía con indicadores de eficiencia y productividad (nivel de servicio, # de llamadas, costo de adquisición de cliente); en adelante, eso lo hace la máquina. Vienen los tiempos donde la industria BPO se transforma necesariamente en KPO, dotando a su clientela del conocimiento que haga que la máquina funcione mejor