Control de calidad con IA: ¿quién asesora a los agentes de una centralita a gran escala?

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Imagina esta situación: la responsable de calidad de un centro de contacto con 15 agentes ha reservado el viernes por la mañana para revisar llamadas. Tiene tiempo para escuchar seis llamadas de las 300 que realizó su equipo esta semana, es decir, revisará tan solo el 2 %. Las seis llamadas que examine servirán como base para cuatro conversaciones de asesoramiento la semana siguiente. Las otras 294 llamadas, aquellas en las que los agentes tuvieron dificultades con preguntas nuevas sobre el producto, se saltaron la divulgación de cumplimiento o no lograron calmar a un cliente frustrado, parecen no haber existido. No porque ella decidiera no revisarlas, sino porque no tiene tiempo suficiente para hacerlo.

Aircall asesora a los agentes de ventas en tiempo real con orientación de la inteligencia artificial durante las llamadas y extiende esa infraestructura de asesoramiento al control de calidad con puntuación automatizada de llamadas en el 100 % de las interacciones. El control de calidad con IA no cambia el proceso de control de calidad, sino la cobertura. Tanto la planilla de evaluación como la conversación de asesoramiento son las mismas, lo que varía es que ahora los responsables disponen de datos extraídos de las 300 llamadas realizadas, no solo de 6.

Conclusiones clave

• El control de calidad manual cubre menos del 5 % de las llamadas y el control de calidad con IA califica automáticamente cada llamada según una planilla de evaluación definida.

• El 41 % de los centros de contacto supervisa menos de 4 llamadas por agente al mes, mientras que el control de calidad con IA elimina este límite en la cobertura.

• La precisión del control de calidad con IA depende por completo de la configuración de la planilla de evaluación, pero tendrás que validarlo comparándolo con las puntuaciones manuales antes de implementarlo en todo el equipo.

• El control de calidad con IA se encarga de la cobertura y los responsables se encargan del asesoramiento. Ninguno sustituye al otro.

¿Qué es el control de calidad con IA y en qué se diferencia del control de calidad manual?

El control de calidad con IA para centros de llamadas es el proceso de calificar automáticamente cada llamada siguiendo una planilla de evaluación de control de calidad definida, sin que ninguna persona de tu equipo tenga que escuchar cada llamada. La diferencia con el control de calidad manual es la cobertura: el control de calidad manual revisa tan solo una fracción de las llamadas porque el tiempo que pueden invertir las personas de tu equipo es limitado, mientras que el control de calidad con IA puntúa todas las llamadas al ofrecer una evaluación automatizada. El proceso, la planilla de evaluación, la calificación y la conversación de asesoramiento son iguales, lo que cambia es el número de llamadas que se revisan.

El control de calidad con IA es la aplicación automatizada de una planilla de evaluación de control de calidad definida a todas las llamadas de un centro de contacto. Usa la IA para evaluar cada pregunta de la planilla en función de la transcripción de la llamada y asignar una puntuación sin necesidad de que una persona de tu equipo tenga que revisarlo. Así, se sustituye la revisión manual que limita a la mayoría de los equipos a realizar una cobertura de control de calidad menor del 5 %.

Los datos de referencia de centros de contacto recopilados por Plivo en 2025, basados en la investigación sectorial de Call Centre Helper, confirman que el número habitual de revisiones de control de calidad es de 4 llamadas por agente al mes y que una parte significativa de los centros de contacto está por debajo incluso de esa media. Siguiendo ese ritmo, un equipo de 15 agentes que realiza 300 llamadas al día cubre aproximadamente 60 llamadas al mes de las 6000 realizadas, es decir, un 1 %. El control de calidad con IA puntúa las 6000.

Las recomendaciones de los expertos de Call Centre Helper sobre el tamaño de la muestra para el control de calidad confirman que la muestra óptima de control de calidad manual es de entre 5 y 6 llamadas por agente, pero que establecer un objetivo de volumen universal sin un enfoque estratégico supone un desperdicio de recursos. El valor del control de calidad con IA no radica simplemente en revisar más llamadas, sino en que cada llamada se califique de manera consistente y que la revisión humana se centre en las llamadas que la IA marca como más relevantes para el asesoramiento.

La tasa de cobertura de control de calidad es el porcentaje de todas las llamadas que se revisan y puntúan siguiendo instrucciones de control de calidad en un periodo determinado. Para un equipo que realiza 6000 llamadas al mes y revisa 60 manualmente, la tasa de cobertura de control de calidad es del 1 %. El control de calidad con IA eleva esa tasa al 100 % sin tener que aumentar la plantilla de analistas, lo que cambia por completo las bases de la visibilidad de rendimiento y la priorización del asesoramiento.

¿Cómo funciona la calificación de llamadas con IA?

La calificación de llamadas con IA consta de cuatro pasos:

1. La llamada se transcribe de audio a texto.

2. La IA puntúa cada pregunta de la planilla de evaluación de control de calidad usando la transcripción. Para las preguntas binarias, determina si se utilizó una frase o acción requerida, y para las preguntas de valoración, evalúa la interacción según los criterios definidos.

3. Calcula la puntuación y la registra en el historial de la llamada.

4. Las llamadas que están por debajo del umbral definido por los responsables del equipo se marcan para que las revise una persona y se añaden a la cola de asesoramiento.

La precisión de ambos tipos de preguntas depende de la exactitud con la que la planilla de evaluación defina lo que debe evaluar la IA. Una pregunta como "¿fue profesional el agente?" no da a la IA nada específico que valorar; sin embargo, si la IA recibe una pregunta como "¿evitó el agente interrumpir al cliente durante los primeros 30 segundos de la llamada?", le da un criterio específico y evaluable que puede identificar en la transcripción. El diseño de la planilla de evaluación es el paso más importante en la implementación del control de calidad con IA, más que la herramienta en sí.

La calificación automatizada de llamadas es el proceso de usar la IA para evaluar cada llamada siguiendo unas instrucciones de control de calidad predefinidas automáticamente cuando termina la llamada. Te proporciona una puntuación numérica sin necesidad de que lo revise una persona de tu equipo. Al eliminar el coste del tiempo invertido en la revisión manual de cada llamada, este proceso hace que la cobertura de control de calidad se pueda ampliar, mientras aplica los mismos criterios de forma consistente en todas las interacciones.

"Puedes crear preguntas personalizadas y ver cómo estas orientan a la IA subyacente a la hora de puntuar. Es rápido y sencillo. Antes teníamos 100 grabaciones de llamadas que no sabíamos si estaban bien vinculadas con el CRM, ahora contamos con un sistema que nos indica qué tiene puntuación baja y qué tiene puntuación alta. Así, podemos centrarnos directamente en las conversaciones que necesitan más atención".

Daniel Stanton, director general de Astmoor Finance

¿Cómo hacer una planilla de evaluación de control de calidad que la IA pueda puntuar de forma fiable?

Para crear una planilla de evaluación de control de calidad que la IA puntúe de forma fiable, tienes que seguir tres principios: la mayoría de las preguntas son binarias o se basan en reglas en lugar de ser subjetivas, cada pregunta define con precisión qué evalúa la IA en lugar de describir un resultado y las preguntas subjetivas que requieren criterio humano se marcan para que las revise tu equipo en lugar de que las puntúe la IA.

La planilla de evaluación es la variable más importante en la precisión del control de calidad con IA. Una planilla de evaluación bien diseñada proporciona puntuaciones en las que los responsables pueden confiar, mientras que una mal diseñada te ofrecerá puntuaciones que parecen arbitrarias y hará que los equipos abandonen la herramienta en el primer mes.

La planilla de evaluación de control de calidad es una herramienta para calificar la calidad de las llamadas. Está formada por preguntas específicas, que se puntúan en una escala de valoración definida (sí/no, 1-5, etc.), aplicada de forma consistente a cada llamada revisada. Cuando se realiza el control de calidad con IA, las preguntas deben diseñarse en torno a criterios que la IA pueda evaluar a partir de una transcripción, en lugar de a aquellos que requieren capacidad humana, como los relacionados con el tono o los matices emocionales.

• Preguntas binarias de cumplimiento (alta precisión de la IA): "¿Confirmó el o la agente el número de la cuenta de la persona que llamó antes de comentar los detalles de la cuenta?" (Sí/No). Con esto, la IA busca en la transcripción y puntúa en consecuencia.

• Preguntas conductuales específicas (alta precisión de la IA): "¿Evitó el o la agente interrumpir a la persona que estaba al otro lado del teléfono en los primeros 60 segundos?". Es evaluable según la cronología de la transcripción y la estructura de los turnos de palabra.

• Preguntas sobre el cumplimiento del guion (alta precisión de la IA): "¿Usó el o la agente el texto establecido sobre la información del producto en los primeros 3 minutos?". Es evaluable en función de una frase definida o de frases equivalentes.

• Preguntas de resultados (precisión moderada de IA): "¿Confirmó el o la agente los próximos pasos antes de terminar la llamada?".  Es evaluable, pero depende de con qué precisión se defina en las instrucciones el resultado requerido.

• Preguntas subjetivas de calidad (baja precisión de la IA, marcar para revisión humana): "¿Mostró el o la agente empatía durante toda la llamada?". Reserva estas preguntas para las llamadas marcadas que va a revisar una persona de tu equipo.

• Fase de validación (necesaria antes de la implementación completa): compara las puntuaciones de la IA con las de tu analista en 20 o 30 llamadas. La diferencia en cada pregunta revela qué criterios necesitan ajustarse antes de empezar a confiar en las puntuaciones de la IA.

La calibración es el proceso de comparar las puntuaciones del control de calidad con IA con las realizadas por los analistas con experiencia sobre el mismo conjunto de llamadas, antes de confiar en la puntuación de la IA para tomar decisiones de asesoramiento. La calibración revela qué preguntas del cuadro de evaluación son ambiguas o están mal definidas. Aquellas en las que haya más diferencia entre las puntuaciones de la IA y de los analistas son las que necesitan ajustarse antes de la implementación.

¿Cuáles son los pasos a la hora de implementar el control de calidad con IA en un centro de llamadas?

La implementación del control de calidad con IA consta de cinco pasos definidos. Omitir o reordenar cualquier paso puede derivar en resultados poco fiables. El fallo de implementación más habitual es activar la herramienta antes de completar los pasos 1 y 2, lo que genera puntuaciones automatizadas sin instrucciones validadas y crea el problema de  que las puntuaciones parezcan arbitrarias, los que hace que los equipos abandonen el control de calidad con IA antes de haberlo configurado correctamente.

• Paso 1: Crea la planilla de evaluación. Define cada pregunta de control de calidad con una instrucción binaria o específica, asigna una escala de valoración (sí/no o 1-5) y establece un umbral de aviso preliminar. No pongas en funcionamiento la calificación por IA hasta que la planilla de evaluación esté completa. Una planilla de evaluación con entre 8 y 12 preguntas, mayoritariamente binarias, se crea aproximadamente en un día.

• Paso 2: haz una prueba con entre 20 y 30 llamadas. Haz que una persona de tu equipo con experiencia en el análisis de control de calidad puntúe las mismas llamadas que calificará la IA y compara los resultados. La diferencia en cada pregunta revela qué criterios son ambiguos y necesitan ajustarse antes de que puedas confiar en las puntuaciones de la IA.

• Paso 3: Establece el umbral. Fija el umbral de aviso de asesoramiento basándote en los datos de validación, no en la configuración predeterminada. Si una calificación está por debajo del umbral, la IA marcará esa llamada para que tu equipo la revise, así te podrás enfocar en las llamadas que de verdad lo necesitan y no en una muestra aleatoria.

• Paso 4: Implementa y observa durante 30 días. Implementa la calificación por IA en todo el equipo sin usar todavía los datos para hacer un asesoramiento formal. En una plataforma como Aircall, la calificación de llamadas y el control de calidad con IA se configuran en el mismo panel de control en el que se encuentran el sistema telefónico, las grabaciones, la planilla de evaluación, la transcripción y la puntuación, lo que elimina la complejidad de la integración que ralentiza la implementación cuando el control de calidad es una herramienta aparte. Los primeros 30 días puedes identificar anomalías en la calificación y así los responsables tendrán tiempo para calibrar la interpretación de las puntuaciones antes de usarlas en sus conversaciones de rendimiento.

• Paso 5: Usa las llamadas marcadas como el punto de partida del asesoramiento. La puntuación identifica qué llamada revisar, pero la conversación con los agentes es donde realmente se realiza el asesoramiento. La calificación de llamadas con IA de Aircall ayuda a los directores a entrenar a sus equipos con mayor rapidez y consistencia, es decir, a estructurar las conversaciones de los responsables con los agentes en torno a los datos de la planilla de evaluación en lugar de a impresiones subjetivas.

¿Qué resultados puedes obtener del control de calidad con IA?

El control de calidad con IA genera resultados en dos fases. Entre los primeros 30 y 60 días, los responsables disponen por primera vez de datos de cobertura de control de calidad en el 100 % de las llamadas. Las conversaciones de asesoramiento pasan de ser reactivas (abordar la llamada que alguien ha revisado por casualidad esta semana) a ser proactivas (abordar el patrón que la IA ha señalado en decenas de llamadas este mes). Las calificaciones agregadas de control de calidad suelen parecer más consistentes que las derivadas de puntuaciones manuales sobre muestras aleatorias, porque el muestreo manual podía seleccionar, sin querer, las llamadas más fáciles de revisar en lugar de las más representativas.

Entre el segundo y el sexto mes, a medida que las conversaciones de asesoramiento se van basando en los datos del control de calidad con IA, las calificaciones agregadas mejoran y se reducen las diferencias de rendimiento entre los agentes con más nivel y los que tienen menos. Un estudio de BCG sobre el uso de agentes de IA en la atención al cliente confirma que las mejoras en la precisión de la resolución impulsadas por la IA redujeron las consultas repetidas en un 25 %, lo que demuestra que la mejora de la calidad del asesoramiento, derivada de una mayor cobertura de control de calidad, repercute directamente en las métricas de atención al cliente de las que son responsables los directivos.

Aquí te dejamos un ejemplo concreto de la primera fase. Imagina una directora que antes revisaba 6 llamadas por semana y ahora tiene puntuaciones de IA de 300 llamadas a la semana. Sus conversaciones de asesoramiento ya no se basan en las llamadas que eligió revisar, sino en las que la IA marcó como por debajo del umbral en criterios de cumplimiento o calidad de la llamada.

En cuanto a la segunda fase, imagina que cada semana tus agentes reciben comentarios consistentes y específicos por criterio sobre las mismas preguntas de la planilla de evaluación, en lugar de comentarios ocasionales basados en impresiones adquiridas a partir del 2 % de las llamadas que su responsable tuvo tiempo de revisar. La calificación de control de calidad por IA les llevará a mostrar una mejora medible de su puntuación en los criterios establecidos en un plazo de 60 días.

En este artículo con 18 buenas prácticas para el control de calidad en centralitas te explicamos cómo estructurar todo el proceso de control de calidad en torno a los datos de calificación de la IA, incluido cómo llevar a cabo sesiones de calibración, cómo documentar las conversaciones de asesoramiento y cómo hacer un seguimiento de la mejora de la calificación agregada a lo largo del tiempo.

Preguntas frecuentes

¿Qué es el control de calidad con IA para centralitas?

El control de calidad con IA para centralitas es una herramienta que se encarga de puntuar automáticamente con IA cada llamada, siguiendo una planilla de evaluación definida, con lo que se sustituye el muestreo manual que hace que la mayoría de los centros de contacto solo puedan revisar el 5 % de las llamadas. Ofrece a los responsables datos para el asesoramiento extraídos del 100 % de las llamadas, sin que tus analistas de control de calidad tengan que invertir tiempo.

¿Cómo de precisa es la calificación de llamadas con IA?

La calificación de llamadas con IA es muy precisa para preguntas binarias basadas en reglas: saludo, guion, número de devolución de llamadas registrado... Es menos fiable para preguntas subjetivas relacionadas con el tono o la empatía. Para maximizar la precisión de la calificación por IA, crea una planilla de evaluación con preguntas específicas y binarias.

¿Cuántas llamadas debe revisar una centralita para garantizar la calidad?

En el control de calidad manual, la media del sector es de entre 4 y 6 llamadas por agente. La mayoría de los centros de contacto están por debajo, con un 41 % que supervisa menos de 4 llamadas por agente al mes. El control de calidad con IA elimina este límite al puntuar automáticamente todas las llamadas, lo que proporciona a los responsables una visibilidad de rendimiento plena, sin ampliar la plantilla de analistas de control de calidad.

¿Sustituye el control de calidad con IA la supervisión manual de llamadas?

No, el control de calidad con IA sustituye el muestreo manual, que solo permite revisar una fracción pequeña de las llamadas, pero no sustituye el criterio humano necesario para interpretar las calificaciones, trabajar en las conversaciones de asesoramiento o gestionar problemas de rendimiento complejos. El control de calidad con IA se encarga de estas revisiones, para que así los responsables se puedan trabajar en el asesoramiento. Ambos son necesarios para un control de calidad eficaz.

¿Cuánto tiempo se tarda en implementar el control de calidad con IA?

La configuración técnica lleva de 1 a 2 días. El resto de la implementación, la configuración de la planilla de evaluación, la validación de las calificaciones de la IA frente a las puntuaciones manuales en 20 o 30 llamadas y la calibración de los umbrales, lleva de 2 a 4 semanas. Realiza la implementación en el equipo completo solo después de comprobar que todo está bien. Usa la información recibida durante los primeros 30 días para hacer los cambios pertinentes, no para sacar veredictos del rendimiento.

¿Cuál es el mejor software de asesoramiento de ventas con IA?

El mejor software de asesoramiento de ventas con IA es aquel que asesora a los agentes en tiempo real durante las llamadas, indicándoles las señales de sentimiento, dándoles sugerencias para responder a inconvenientes y orientándoles en el uso de los guiones. Después, extiende ese asesoramiento al control de calidad con calificación automatizada de las llamadas, una vez que estas finalizan. Aircall asesora a los agentes en tiempo real con orientación de la IA a la vez que se encarga de cubrir por completo el control de calidad.

Sobre nosotros

¿Cómo se empieza a usar el control de calidad con IA y quién se encarga de asesorar al equipo una vez que esté en funcionamiento?

Los equipos que obtienen resultados útiles del control de calidad con IA en los primeros 30 días son aquellos que dedican un tiempo a crear la planilla de evaluación antes de poner en funcionamiento la herramienta. Los equipos que la desactivan al cabo de un mes suelen ser los que la activaron sin una planilla de evaluación configurada y obtuvieron puntuaciones que les parecieron incongruentes con las conversaciones de asesoramiento que ya sabían cómo mantener.

El punto de partida no es la herramienta, sino una planilla de evaluación con entre 8 y 12 preguntas, la mayoría binarias, todas lo bastante específicas para que la IA sepa exactamente qué evaluar. Esto se puede hacer en tan solo un día, mientras que el periodo de validación es de dos semanas. Después de eso, el equipo dispone de datos de control de calidad con IA en el 100 % de las llamadas y de un proceso de asesoramiento fundamentado en algo más fiable que seis llamadas elegidas al azar y revisadas por los responsables cada semana.

Si quieres saber cómo implementar la IA en un centro de contacto sin grandes recursos informáticos ni mucho presupuesto, puedes revisar este artículo en el que te explicamos el recorrido completo de la implementación de la IA en centros de contacto, partiendo de una automatización mínima, incluido cómo introducir la calificación de control de calidad sin interrumpir los flujos de trabajo existentes.

Publicado el 23 de julio de 2026.