{"id":60690,"date":"2026-08-05T09:43:53","date_gmt":"2026-08-05T07:43:53","guid":{"rendered":"https:\/\/protecciondatos-lopd.com\/empresas\/?page_id=60690"},"modified":"2026-08-05T09:48:02","modified_gmt":"2026-08-05T07:48:02","slug":"atencion-cliente","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/protecciondatos-lopd.com\/empresas\/inteligencia-artificial\/ley\/areas\/atencion-cliente\/","title":{"rendered":"C\u00f3mo cumplir la Ley de IA en atenci\u00f3n al cliente"},"content":{"rendered":"<p>Cumplir la Ley de IA en atenci\u00f3n al cliente implica <strong>avisar de que el chatbot es una IA<\/strong>, verificar si los sistemas que <strong>punt\u00faan a tus agentes<\/strong> son de alto riesgo y documentar ambos como exige el <a href=\"https:\/\/eur-lex.europa.eu\/eli\/reg\/2024\/1689\/oj\/spa\">Reglamento (UE) 2024\/1689<\/a>, actualizado en 2026 por el <a href=\"https:\/\/eur-lex.europa.eu\/eli\/reg\/2026\/1744\/oj\/spa\">Reglamento Digital Omnibus (UE) 2026\/1744<\/a>. Esta gu\u00eda detalla qu\u00e9 hacer con cada herramienta del departamento.<br \/>\n<div id=\"toc_container\" class=\"no_bullets\"><p class=\"toc_title\">Contenido del art&iacute;culo<\/p><ul class=\"toc_list\"><li><a href=\"#Que_herramientas_de_IA_se_usan_en_un_departamento_de_atencion_al_cliente\">Qu\u00e9 herramientas de IA se usan en un departamento de atenci\u00f3n al cliente<\/a><ul><li><a href=\"#Operativa_y_canales_de_comunicacion\">Operativa y canales de comunicaci\u00f3n<\/a><\/li><li><a href=\"#Resolucion_y_soporte\">Resoluci\u00f3n y soporte<\/a><\/li><li><a href=\"#Medicion_y_analisis\">Medici\u00f3n y an\u00e1lisis<\/a><\/li><li><a href=\"#Gestion_del_equipo\">Gesti\u00f3n del equipo<\/a><\/li><li><a href=\"#Mejora_y_fidelizacion\">Mejora y fidelizaci\u00f3n<\/a><\/li><\/ul><\/li><li><a href=\"#Nivel_de_riesgo_de_cada_proceso_segun_el_AI_Act\">Nivel de riesgo de cada proceso seg\u00fan el AI Act<\/a><ul><li><a href=\"#Como_clasificar_el_riesgo_depende_de_si_la_IA_decide_sobre_clientes_o_sobre_trabajadores\">C\u00f3mo clasificar el riesgo: depende de si la IA decide sobre clientes o sobre trabajadores<\/a><\/li><li><a href=\"#Alto_riesgo_monitorizacion_y_evaluacion_de_agentes\">Alto riesgo: monitorizaci\u00f3n y evaluaci\u00f3n de agentes<\/a><\/li><li><a href=\"#Riesgo_limitado_chatbots_y_contenido_generado\">Riesgo limitado: chatbots y contenido generado<\/a><\/li><li><a href=\"#Riesgo_minimo_el_resto_de_la_operativa\">Riesgo m\u00ednimo: el resto de la operativa<\/a><\/li><\/ul><\/li><li><a href=\"#Que_obligaciones_tienes_como_responsable_del_despliegue_de_IA_en_atencion_al_cliente\">Qu\u00e9 obligaciones tienes como responsable del despliegue de IA en atenci\u00f3n al cliente<\/a><ul><li><a href=\"#Proveedor_vs_responsable_del_despliegue_que_papel_ocupa_tu_empresa\">Proveedor vs. responsable del despliegue: qu\u00e9 papel ocupa tu empresa<\/a><\/li><li><a href=\"#Obligaciones_del_articulo_26_aplicadas_a_atencion_al_cliente\">Obligaciones del art\u00edculo 26 aplicadas a atenci\u00f3n al cliente<\/a><\/li><li><a href=\"#Transparencia_frente_al_cliente_la_obligacion_del_articulo_50\">Transparencia frente al cliente: la obligaci\u00f3n del art\u00edculo 50<\/a><\/li><li><a href=\"#Que_obligaciones_NO_te_corresponden\">Qu\u00e9 obligaciones NO te corresponden<\/a><\/li><\/ul><\/li><li><a href=\"#Usos_prohibidos_de_IA_en_atencion_al_cliente\">Usos prohibidos de IA en atenci\u00f3n al cliente<\/a><\/li><li><a href=\"#Plan_de_accion_como_adaptar_el_departamento_de_atencion_al_cliente\">Plan de acci\u00f3n: c\u00f3mo adaptar el departamento de atenci\u00f3n al cliente<\/a><ul><li><a href=\"#Paso_1_Inventaria_los_sistemas_de_IA_en_uso\">Paso 1. Inventar\u00eda los sistemas de IA en uso<\/a><\/li><li><a href=\"#Paso_2_Clasifica_el_riesgo_de_cada_proceso\">Paso 2. Clasifica el riesgo de cada proceso<\/a><\/li><li><a href=\"#Paso_3_Exige_la_documentacion_a_tus_proveedores\">Paso 3. Exige la documentaci\u00f3n a tus proveedores<\/a><\/li><li><a href=\"#Paso_4_Implanta_transparencia_y_supervision_humana\">Paso 4. Implanta transparencia y supervisi\u00f3n humana<\/a><\/li><li><a href=\"#Paso_5_Forma_a_tu_equipo_la_alfabetizacion_en_IA_del_articulo_4\">Paso 5. Forma a tu equipo: la alfabetizaci\u00f3n en IA del art\u00edculo 4<\/a><\/li><li><a href=\"#Paso_6_Documenta_registra_y_revisa_periodicamente\">Paso 6. Documenta, registra y revisa peri\u00f3dicamente<\/a><\/li><\/ul><\/li><li><a href=\"#Conclusion\">Conclusi\u00f3n<\/a><\/li><\/ul><\/div>\n<\/p>\n<h2><span id=\"Que_herramientas_de_IA_se_usan_en_un_departamento_de_atencion_al_cliente\">Qu\u00e9 herramientas de IA se usan en un departamento de atenci\u00f3n al cliente<\/span><\/h2>\n<p>La inteligencia artificial atraviesa las cinco \u00e1reas de proceso del departamento, no solo el chatbot que ve el cliente. <strong>El nivel de riesgo no depende de la herramienta, sino del proceso donde se aplica y sobre qui\u00e9n decide.<\/strong><\/p>\n<h3><span id=\"Operativa_y_canales_de_comunicacion\">Operativa y canales de comunicaci\u00f3n<\/span><\/h3>\n<p>Los principales CRM y helpdesk incorporan funciones de IA en sus planes est\u00e1ndar: Zendesk documenta res\u00famenes autom\u00e1ticos, triaje y copilot como funciones nativas de su suite, y el mismo modelo siguen Freddy AI en Freshdesk o Einstein en Salesforce Service Cloud.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Recepci\u00f3n de contactos:<\/strong> chatbots y voicebots de primera l\u00ednea que atienden consultas antes de llegar a un agente.<\/li>\n<li><strong>Priorizaci\u00f3n y triaje de casos:<\/strong> clasificaci\u00f3n y enrutamiento autom\u00e1tico de tickets por urgencia, impacto y tipo de cliente.<\/li>\n<li><strong>Documentaci\u00f3n en CRM:<\/strong> resumen autom\u00e1tico de cada interacci\u00f3n y registro asistido del caso.<\/li>\n<li><strong>Gesti\u00f3n de SLA:<\/strong> priorizaci\u00f3n predictiva de colas seg\u00fan los plazos comprometidos.<\/li>\n<li><strong>Dimensionamiento:<\/strong> previsi\u00f3n de volumen de contactos y planificaci\u00f3n de turnos.<\/li>\n<\/ul>\n<h3><span id=\"Resolucion_y_soporte\">Resoluci\u00f3n y soporte<\/span><\/h3>\n<p>En esta \u00e1rea la IA opera en dos modos: como asistente del agente (agent assist: sugiere y la persona decide qu\u00e9 enviar) o como agente aut\u00f3nomo que resuelve la consulta de extremo a extremo.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Soporte de uso:<\/strong> respuestas sugeridas al agente en tiempo real (agent assist).<\/li>\n<li><strong>Gesti\u00f3n de quejas:<\/strong> generaci\u00f3n asistida de respuestas a reclamaciones y disputas.<\/li>\n<li><strong>Asistencia t\u00e9cnica:<\/strong> diagn\u00f3stico asistido de incidencias a partir del hist\u00f3rico de casos.<\/li>\n<li><strong>Comunicaci\u00f3n proactiva:<\/strong> alertas automatizadas a clientes afectados por incidencias o retrasos.<\/li>\n<li><strong>Atenci\u00f3n multiidioma:<\/strong> traducci\u00f3n autom\u00e1tica de conversaciones en tiempo real.<\/li>\n<\/ul>\n<h3><span id=\"Medicion_y_analisis\">Medici\u00f3n y an\u00e1lisis<\/span><\/h3>\n<p>La IA anal\u00edtica eval\u00faa interacciones y comportamientos. En este punto empieza a valorar a personas, aunque sean clientes.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Valoraci\u00f3n de interacciones:<\/strong> an\u00e1lisis de sentimiento sobre llamadas, chats y correos.<\/li>\n<li><strong>Control de llamadas:<\/strong> transcripci\u00f3n y resumen autom\u00e1tico de conversaciones.<\/li>\n<li><strong>M\u00e9tricas de percepci\u00f3n:<\/strong> encuestas CSAT y NPS automatizadas y analizadas por IA.<\/li>\n<li><strong>Riesgo de baja:<\/strong> predicci\u00f3n de cancelaciones (churn) por patrones de comportamiento.<\/li>\n<li><strong>Reporting:<\/strong> detecci\u00f3n de causa ra\u00edz en los motivos de contacto repetidos.<\/li>\n<\/ul>\n<h3><span id=\"Gestion_del_equipo\">Gesti\u00f3n del equipo<\/span><\/h3>\n<p>Es el bloque jur\u00eddicamente m\u00e1s sensible del departamento: la IA ya no eval\u00faa tickets, eval\u00faa a tus trabajadores.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Control de calidad:<\/strong> scorecards autom\u00e1ticos que punt\u00faan llamadas y chats de cada agente.<\/li>\n<li><strong>Evaluaci\u00f3n del desempe\u00f1o:<\/strong> valoraci\u00f3n de agentes por IA a partir de sus interacciones.<\/li>\n<li><strong>Monitorizaci\u00f3n de la actividad:<\/strong> vigilancia continua de la operativa del equipo.<\/li>\n<li><strong>Formaci\u00f3n continua:<\/strong> itinerarios de aprendizaje adaptativos por agente.<\/li>\n<\/ul>\n<h3><span id=\"Mejora_y_fidelizacion\">Mejora y fidelizaci\u00f3n<\/span><\/h3>\n<p>El \u00e1rea de menor exposici\u00f3n normativa: la IA genera contenido y segmenta, sin decidir sobre personas concretas en la mayor\u00eda de los casos.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Base de conocimiento:<\/strong> generaci\u00f3n de gu\u00edas, art\u00edculos y preguntas frecuentes.<\/li>\n<li><strong>Retenci\u00f3n:<\/strong> segmentaci\u00f3n predictiva de clientes con riesgo de baja.<\/li>\n<li><strong>Fidelizaci\u00f3n:<\/strong> personalizaci\u00f3n de ofertas y comunicaciones.<\/li>\n<li><strong>Reputaci\u00f3n:<\/strong> an\u00e1lisis masivo de rese\u00f1as y valoraciones.<\/li>\n<\/ul>\n<div class=\"data-table\">\n<table>\n<caption>Mapa de IA por \u00e1rea de proceso en atenci\u00f3n al cliente y afectaci\u00f3n a personas<\/caption>\n<thead>\n<tr>\n<th>\u00c1rea de proceso<\/th>\n<th>Herramientas de IA t\u00edpicas<\/th>\n<th>\u00bfDecide sobre personas?<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Operativa y canales<\/td>\n<td>Chatbot, voicebot, triaje, enrutamiento, previsi\u00f3n de volumen<\/td>\n<td>Parcial (prioriza casos)<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Resoluci\u00f3n y soporte<\/td>\n<td>Agent assist, agentes aut\u00f3nomos, alertas proactivas, traducci\u00f3n<\/td>\n<td>Parcial (el agente aut\u00f3nomo resuelve casos de clientes)<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Medici\u00f3n y an\u00e1lisis<\/td>\n<td>Sentimiento, transcripci\u00f3n, churn, causa ra\u00edz<\/td>\n<td>Parcial (eval\u00faa clientes)<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Gesti\u00f3n del equipo<\/td>\n<td>Scorecards, monitorizaci\u00f3n, evaluaci\u00f3n de agentes<\/td>\n<td><strong>S\u00ed (trabajadores)<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Mejora y fidelizaci\u00f3n<\/td>\n<td>Base de conocimiento, segmentaci\u00f3n, an\u00e1lisis de rese\u00f1as<\/td>\n<td>Parcial (segmenta clientes)<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<h2><span id=\"Nivel_de_riesgo_de_cada_proceso_segun_el_AI_Act\">Nivel de riesgo de cada proceso seg\u00fan el AI Act<\/span><\/h2>\n<p>El <a href=\"https:\/\/eur-lex.europa.eu\/eli\/reg\/2024\/1689\/oj\/spa#art_6\">art\u00edculo 6 del Reglamento de IA<\/a> clasifica los sistemas por riesgo. En atenci\u00f3n al cliente, la clasificaci\u00f3n pr\u00e1ctica se reduce a un criterio.<\/p>\n<h3><span id=\"Como_clasificar_el_riesgo_depende_de_si_la_IA_decide_sobre_clientes_o_sobre_trabajadores\">C\u00f3mo clasificar el riesgo: depende de si la IA decide sobre clientes o sobre trabajadores<\/span><\/h3>\n<p><strong>La misma herramienta puede caer en dos niveles de riesgo distintos seg\u00fan a qui\u00e9n afecta.<\/strong> El criterio que ordena todo el mapa: si el sistema toma o prepara decisiones sobre personas trabajadoras, es candidato a alto riesgo; si solo interact\u00faa con clientes o procesa tickets, baja de nivel.<\/p>\n<h3><span id=\"Alto_riesgo_monitorizacion_y_evaluacion_de_agentes\">Alto riesgo: monitorizaci\u00f3n y evaluaci\u00f3n de agentes<\/span><\/h3>\n<p>Los sistemas que eval\u00faan a personas trabajadoras figuran en el <a href=\"https:\/\/eur-lex.europa.eu\/eli\/reg\/2024\/1689\/oj\/spa#anx_III\">Anexo III<\/a> (\u00e1mbito de empleo). En atenci\u00f3n al cliente:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Sistemas afectados:<\/strong> scorecards autom\u00e1ticos, monitorizaci\u00f3n de calidad por IA y evaluaci\u00f3n del desempe\u00f1o de agentes. Las plataformas de helpdesk los venden como est\u00e1ndar: Zendesk, por ejemplo, ofrece la puntuaci\u00f3n autom\u00e1tica de agentes humanos en su m\u00f3dulo de control de calidad. Ser est\u00e1ndar en el mercado no exime de la clasificaci\u00f3n.<\/li>\n<li><strong>Verificaci\u00f3n caso a caso:<\/strong> el art\u00edculo 6.3 excluye del alto riesgo los sistemas sin riesgo significativo que encajen en alguno de sus cuatro supuestos tasados (tarea procedimental limitada, mejora de una actividad humana previa, detecci\u00f3n de patrones sin sustituir la evaluaci\u00f3n humana o tarea preparatoria). La excepci\u00f3n nunca aplica si el sistema elabora perfiles de personas, y los scorecards de agentes perfilan. Documentar la evaluaci\u00f3n y registrar el sistema en la base de datos de la UE corresponde al proveedor: ex\u00edgele esa justificaci\u00f3n si invoca la excepci\u00f3n.<\/li>\n<li><strong>Obligaci\u00f3n previa:<\/strong> informar a los trabajadores afectados y a su representaci\u00f3n legal antes de activarlos (art\u00edculo 26.7).<\/li>\n<\/ul>\n<h3><span id=\"Riesgo_limitado_chatbots_y_contenido_generado\">Riesgo limitado: chatbots y contenido generado<\/span><\/h3>\n<p>Chatbots, voicebots y respuestas generadas hacia el cliente exigen transparencia (<a href=\"https:\/\/eur-lex.europa.eu\/eli\/reg\/2024\/1689\/oj\/spa#art_50\">art\u00edculo 50<\/a>): el cliente debe saber que habla con una IA. Caso t\u00edpico: el bot que resuelve solo el &#8220;\u00bfd\u00f3nde est\u00e1 mi pedido?&#8221;, como Fin de Intercom o Lyro de Tidio.<\/p>\n<h3><span id=\"Riesgo_minimo_el_resto_de_la_operativa\">Riesgo m\u00ednimo: el resto de la operativa<\/span><\/h3>\n<p>Triaje, res\u00famenes en el CRM, traducci\u00f3n, previsi\u00f3n de volumen y base de conocimiento no tienen obligaciones espec\u00edficas: solo buenas pr\u00e1cticas voluntarias (revisi\u00f3n peri\u00f3dica y minimizaci\u00f3n de datos).<\/p>\n<div class=\"data-table\">\n<table>\n<caption>Cat\u00e1logo de riesgo por herramienta de IA en atenci\u00f3n al cliente<\/caption>\n<thead>\n<tr>\n<th>Herramienta \/ proceso<\/th>\n<th>Nivel de riesgo<\/th>\n<th>Por qu\u00e9<\/th>\n<th>Qu\u00e9 te obliga<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Scorecards, monitorizaci\u00f3n y evaluaci\u00f3n de agentes<\/td>\n<td><strong>Alto riesgo<\/strong> (verificar caso a caso)<\/td>\n<td>Eval\u00faa a personas trabajadoras (Anexo III, empleo)<\/td>\n<td>Art. 26 completo: supervisi\u00f3n, logs, informar al equipo y a la RLT<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Chatbots y voicebots con clientes<\/td>\n<td><strong>Limitado<\/strong><\/td>\n<td>Interacci\u00f3n directa con personas<\/td>\n<td>Aviso de IA (art. 50)<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Respuestas y contenido generado (agent assist, reclamaciones)<\/td>\n<td><strong>Limitado<\/strong><\/td>\n<td>Contenido sint\u00e9tico hacia el cliente<\/td>\n<td>Identificaci\u00f3n del contenido y revisi\u00f3n humana<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>An\u00e1lisis de sentimiento sobre conversaciones<\/td>\n<td><strong>M\u00ednimo \/ Limitado<\/strong><\/td>\n<td>Sube de nivel si perfila a personas concretas<\/td>\n<td>Transparencia y minimizaci\u00f3n de datos<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Predicci\u00f3n de churn y segmentaci\u00f3n de clientes<\/td>\n<td><strong>M\u00ednimo<\/strong><\/td>\n<td>Segmenta sin efectos jur\u00eddicos significativos<\/td>\n<td>Buenas pr\u00e1cticas y RGPD<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Formaci\u00f3n adaptativa del equipo<\/td>\n<td><strong>M\u00ednimo<\/strong><\/td>\n<td>Afecta a trabajadores sin evaluarlos con efectos significativos<\/td>\n<td>Transparencia interna<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Triaje, res\u00famenes CRM, traducci\u00f3n, previsi\u00f3n de volumen, base de conocimiento<\/td>\n<td><strong>M\u00ednimo<\/strong><\/td>\n<td>No decide sobre personas<\/td>\n<td>Ninguna obligaci\u00f3n espec\u00edfica<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<aside role=\"note\"><strong>Advertencia:<\/strong> <em>el mismo sistema puede operar en dos niveles a la vez: un motor de an\u00e1lisis de conversaciones es riesgo m\u00ednimo cuando mide la satisfacci\u00f3n del cliente y posible alto riesgo cuando ese mismo dato punt\u00faa al agente que atendi\u00f3 la llamada.<\/em><\/aside>\n<h2><span id=\"Que_obligaciones_tienes_como_responsable_del_despliegue_de_IA_en_atencion_al_cliente\">Qu\u00e9 obligaciones tienes como responsable del despliegue de IA en atenci\u00f3n al cliente<\/span><\/h2>\n<p>El responsable del despliegue (art\u00edculo 3.4 del Reglamento) es quien utiliza un sistema de IA bajo su autoridad en una actividad profesional. Tu empresa no desarrolla el chatbot, pero responde de c\u00f3mo lo usa.<\/p>\n<h3><span id=\"Proveedor_vs_responsable_del_despliegue_que_papel_ocupa_tu_empresa\">Proveedor vs. responsable del despliegue: qu\u00e9 papel ocupa tu empresa<\/span><\/h3>\n<p><strong>Si compras o contratas la herramienta y la usas en tu operativa, eres responsable del despliegue.<\/strong> El proveedor es quien la desarrolla y comercializa. Existe un caso frontera: si tu empresa modifica sustancialmente el sistema o lo comercializa con su marca, puede asumir obligaciones de proveedor (art\u00edculo 25); ante cualquier personalizaci\u00f3n profunda, cons\u00faltalo antes con asesoramiento legal.<\/p>\n<h3><span id=\"Obligaciones_del_articulo_26_aplicadas_a_atencion_al_cliente\">Obligaciones del art\u00edculo 26 aplicadas a atenci\u00f3n al cliente<\/span><\/h3>\n<p>El <a href=\"https:\/\/eur-lex.europa.eu\/eli\/reg\/2024\/1689\/oj\/spa#art_26\">art\u00edculo 26<\/a> concentra las obligaciones del responsable del despliegue de sistemas de alto riesgo. Son exigibles solo para esos sistemas; aplicarlas como pr\u00e1ctica general al resto de tu IA reduce riesgo y abarata la adaptaci\u00f3n. Traducidas a directrices del departamento:<\/p>\n<div class=\"data-table\">\n<table>\n<caption>Obligaciones del responsable del despliegue traducidas a directrices operativas<\/caption>\n<thead>\n<tr>\n<th>Obligaci\u00f3n<\/th>\n<th>Directriz en atenci\u00f3n al cliente<\/th>\n<th>Qui\u00e9n la ejecuta<\/th>\n<th>Cu\u00e1ndo aplica<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Uso seg\u00fan instrucciones del proveedor<\/td>\n<td>Aplicar la configuraci\u00f3n y los l\u00edmites de uso documentados al chatbot y a los scorecards<\/td>\n<td>IT + responsable del \u00e1rea<\/td>\n<td>Siempre<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Supervisi\u00f3n humana<\/td>\n<td>Designar un supervisor formado, con autoridad para intervenir o pausar el sistema<\/td>\n<td>RRHH \/ responsable del \u00e1rea<\/td>\n<td>Siempre (reforzada en alto riesgo)<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Pertinencia de los datos de entrada<\/td>\n<td>Depurar el hist\u00f3rico de tickets y conversaciones que alimenta el sistema<\/td>\n<td>IT<\/td>\n<td>Alto riesgo<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Vigilancia del funcionamiento<\/td>\n<td>Revisar peri\u00f3dicamente respuestas, desviaciones y sesgos del sistema<\/td>\n<td>Calidad \/ responsable del \u00e1rea<\/td>\n<td>Siempre<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Conservaci\u00f3n de registros (logs)<\/td>\n<td>Guardar los logs que genera el sistema durante al menos seis meses<\/td>\n<td>IT<\/td>\n<td>Alto riesgo<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Informaci\u00f3n a trabajadores y RLT (art. 26.7)<\/td>\n<td>Comunicar al equipo y a la representaci\u00f3n legal antes de activar la monitorizaci\u00f3n<\/td>\n<td>RRHH<\/td>\n<td>Alto riesgo laboral<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Suspensi\u00f3n y notificaci\u00f3n (art. 26.5)<\/td>\n<td>Protocolo de parada e informe al proveedor y a la autoridad de vigilancia (AESIA) ante riesgo grave<\/td>\n<td>Legal + responsable del \u00e1rea<\/td>\n<td>Ante incidentes<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<h3><span id=\"Transparencia_frente_al_cliente_la_obligacion_del_articulo_50\">Transparencia frente al cliente: la obligaci\u00f3n del art\u00edculo 50<\/span><\/h3>\n<p>Aunque tus sistemas no sean de alto riesgo, el art\u00edculo 50 garantiza que el cliente sepa que trata con una IA, con dos directrices en tu implementaci\u00f3n:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Aviso de interacci\u00f3n con IA:<\/strong> el proveedor debe dise\u00f1ar el chatbot o voicebot para que informe al cliente de que habla con una IA, salvo que resulte evidente por el contexto (art\u00edculo 50.1). Tu directriz: verificar que ese aviso est\u00e1 activo en tu implantaci\u00f3n y no desactivarlo. Los proveedores ya comercializan agentes de voz dise\u00f1ados para sonar naturales: cuanto m\u00e1s humano suena el bot, menos opera la excepci\u00f3n del contexto.<\/li>\n<li><strong>Identificaci\u00f3n de contenido sint\u00e9tico:<\/strong> los textos, audios o im\u00e1genes generados artificialmente deben poder identificarse como tales; el marcado t\u00e9cnico es del proveedor y el uso conforme, tuyo.<\/li>\n<\/ul>\n<p>No forma parte del art\u00edculo 26, pero verificar su cumplimiento en tus canales recae en tu empresa como responsable del despliegue.<\/p>\n<h3><span id=\"Que_obligaciones_NO_te_corresponden\">Qu\u00e9 obligaciones NO te corresponden<\/span><\/h3>\n<p>Son del proveedor del sistema (art\u00edculos 9 a 15): la documentaci\u00f3n t\u00e9cnica, la gesti\u00f3n de riesgos del sistema, el marcado CE y el registro como proveedor en la base de datos de la UE.<\/p>\n<p>Lo que s\u00ed te corresponde es exigirle esa documentaci\u00f3n: instrucciones de uso, declaraci\u00f3n de conformidad e informaci\u00f3n del art\u00edculo 13 para los sistemas de alto riesgo. Sin esos documentos no puedes cumplir tu parte.<\/p>\n<h2><span id=\"Usos_prohibidos_de_IA_en_atencion_al_cliente\">Usos prohibidos de IA en atenci\u00f3n al cliente<\/span><\/h2>\n<p>El <a href=\"https:\/\/eur-lex.europa.eu\/eli\/reg\/2024\/1689\/oj\/spa#art_5\">art\u00edculo 5<\/a> del Reglamento proh\u00edbe determinadas pr\u00e1cticas. Estas prohibiciones se aplican desde el 2 de febrero de 2025 y la <a href=\"https:\/\/aesia.digital.gob.es\/es\/actualidad\/recursos\/ria-sistemas-prohibidos\">AESIA las detalla en su recurso oficial sobre sistemas prohibidos<\/a>:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Reconocimiento de emociones sobre los agentes:<\/strong> inferir emociones de personas trabajadoras en su puesto est\u00e1 prohibido, con la \u00fanica excepci\u00f3n de fines m\u00e9dicos o de seguridad. Ning\u00fan sistema de calidad puede puntuar el estado emocional de tu equipo.<\/li>\n<li><strong>T\u00e9cnicas subliminales o manipulativas:<\/strong> sistemas que alteren de forma sustancial el comportamiento del cliente caus\u00e1ndole un perjuicio, por ejemplo en procesos de retenci\u00f3n o venta.<\/li>\n<li><strong>Puntuaci\u00f3n social:<\/strong> clasificar a clientes por su comportamiento social con efectos desproporcionados o descontextualizados.<\/li>\n<\/ul>\n<aside role=\"note\"><strong>Nota:<\/strong> <em>el an\u00e1lisis de sentimiento sobre clientes no est\u00e1 prohibido con car\u00e1cter general, pero exige transparencia y encaje RGPD; la prohibici\u00f3n del reconocimiento de emociones opera en el \u00e1mbito laboral y educativo.<\/em><\/aside>\n<h2><span id=\"Plan_de_accion_como_adaptar_el_departamento_de_atencion_al_cliente\">Plan de acci\u00f3n: c\u00f3mo adaptar el departamento de atenci\u00f3n al cliente<\/span><\/h2>\n<p>Adaptar el departamento no exige parar la operativa: exige inventariar, clasificar y documentar. El m\u00e9todo general est\u00e1 en la gu\u00eda sobre <a href=\"https:\/\/protecciondatos-lopd.com\/como-cumplir\/\">c\u00f3mo cumplir el Reglamento de Inteligencia Artificial<\/a>; estos seis pasos lo aterrizan en atenci\u00f3n al cliente.<\/p>\n<h3><span id=\"Paso_1_Inventaria_los_sistemas_de_IA_en_uso\">Paso 1. Inventar\u00eda los sistemas de IA en uso<\/span><\/h3>\n<p>Lista toda la IA del departamento en tres capas:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Contratada:<\/strong> chatbot, voicebot, quality.<\/li>\n<li><strong>Embebida:<\/strong> funciones inteligentes del CRM, helpdesk y centralita (res\u00famenes, priorizaci\u00f3n, transcripci\u00f3n) en plataformas como Zendesk, Freshdesk o Salesforce.<\/li>\n<li><strong>Shadow AI:<\/strong> lo que los agentes usan por su cuenta, como pegar una reclamaci\u00f3n en ChatGPT. Seg\u00fan el Work Trend Index de Microsoft y LinkedIn, el 78% de quienes usan IA en el trabajo lleva sus propias herramientas sin aprobaci\u00f3n (el 80% en pymes). Tambi\u00e9n es IA con datos personales: regular\u00edzala o proh\u00edbela por pol\u00edtica interna.<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Regla pr\u00e1ctica: si el proveedor lo anuncia como &#8220;smart&#8221;, &#8220;AI-powered&#8221; o &#8220;autom\u00e1tico&#8221;, entra en el inventario.<\/strong> Entregable: registro de sistemas con proveedor, funci\u00f3n y proceso.<\/p>\n<h3><span id=\"Paso_2_Clasifica_el_riesgo_de_cada_proceso\">Paso 2. Clasifica el riesgo de cada proceso<\/span><\/h3>\n<p>Aplica el cat\u00e1logo de riesgo de esta gu\u00eda con el criterio de clasificaci\u00f3n: \u00bfdecide sobre clientes o sobre trabajadores? Empieza por los scorecards y la monitorizaci\u00f3n de agentes: son los candidatos a alto riesgo. Entregable: mapa de riesgo del departamento.<\/p>\n<h3><span id=\"Paso_3_Exige_la_documentacion_a_tus_proveedores\">Paso 3. Exige la documentaci\u00f3n a tus proveedores<\/span><\/h3>\n<p>Antes de renovar cada contrato:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Proveedor del chatbot:<\/strong> instrucciones de uso y aviso de IA del art\u00edculo 50 resuelto en su interfaz.<\/li>\n<li><strong>Proveedor del quality y los scorecards:<\/strong> documentaci\u00f3n de alto riesgo (art\u00edculo 13) y declaraci\u00f3n de conformidad.<\/li>\n<li><strong>Todos:<\/strong> DPA firmado, d\u00f3nde se procesan las conversaciones y compromiso de no entrenar modelos con datos de tus clientes.<\/li>\n<\/ul>\n<h3><span id=\"Paso_4_Implanta_transparencia_y_supervision_humana\">Paso 4. Implanta transparencia y supervisi\u00f3n humana<\/span><\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Aviso de IA<\/strong> en el primer mensaje del chatbot y en la locuci\u00f3n inicial del voicebot.<\/li>\n<li><strong>Protocolo de escalado<\/strong> a agente humano visible en todo momento.<\/li>\n<li><strong>Supervisor de turno<\/strong> con acceso al panel del bot y autoridad para pausarlo.<\/li>\n<li><strong>Comunicaci\u00f3n previa al equipo y a la RLT<\/strong> antes de activar la monitorizaci\u00f3n de agentes.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Entregable: protocolo de supervisi\u00f3n del departamento.<\/p>\n<h3><span id=\"Paso_5_Forma_a_tu_equipo_la_alfabetizacion_en_IA_del_articulo_4\">Paso 5. Forma a tu equipo: la alfabetizaci\u00f3n en IA del art\u00edculo 4<\/span><\/h3>\n<p>El <a href=\"https:\/\/eur-lex.europa.eu\/eli\/reg\/2024\/1689\/oj\/spa#art_4\">art\u00edculo 4<\/a> exige alfabetizaci\u00f3n en IA en el personal que opera los sistemas. Contenidos m\u00ednimos por perfil:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Agentes:<\/strong> l\u00edmites del bot, cu\u00e1ndo escalar, c\u00f3mo documentar la intervenci\u00f3n.<\/li>\n<li><strong>Supervisores:<\/strong> lectura del panel y criterios de pausa.<\/li>\n<li><strong>Calidad:<\/strong> uso conforme de los scorecards.<\/li>\n<\/ul>\n<p>La gu\u00eda completa est\u00e1 en el art\u00edculo sobre <a href=\"https:\/\/protecciondatos-lopd.com\/formacion-trabajadores\/\">formaci\u00f3n en inteligencia artificial para trabajadores<\/a>. Entregable: plan de formaci\u00f3n con registro de asistencia.<\/p>\n<h3><span id=\"Paso_6_Documenta_registra_y_revisa_periodicamente\">Paso 6. Documenta, registra y revisa peri\u00f3dicamente<\/span><\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Logs<\/strong> de los sistemas de alto riesgo conservados y decisiones de clasificaci\u00f3n registradas.<\/li>\n<li><strong>Calendario de revisi\u00f3n:<\/strong> cada nueva herramienta o funci\u00f3n del CRM actualiza el inventario.<\/li>\n<li><strong>Protocolo de incidentes:<\/strong> si el chatbot facilita informaci\u00f3n err\u00f3nea con impacto en derechos del cliente, pausar y notificar al proveedor y a la autoridad de vigilancia (art\u00edculo 26.5). En Espa\u00f1a esa autoridad ser\u00e1 la AESIA, <a href=\"https:\/\/www.lamoncloa.gob.es\/consejodeministros\/resumenes\/paginas\/2026\/260526-rueda-prensa-ministros.aspx\">designada como organismo central en la ley espa\u00f1ola de gobernanza de la IA<\/a>, en tramitaci\u00f3n parlamentaria.<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Checklist de verificaci\u00f3n:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>\u00bfInventario de sistemas de IA completado en sus tres capas (contratada, embebida en CRM y helpdesk, shadow AI de los agentes)? S\u00ed \/ No<\/li>\n<li>\u00bfCada sistema clasificado por nivel de riesgo con la decisi\u00f3n documentada? S\u00ed \/ No<\/li>\n<li>\u00bfScorecards y monitorizaci\u00f3n de agentes evaluados como posible alto riesgo? S\u00ed \/ No<\/li>\n<li>\u00bfAviso de IA activo en el chatbot y el voicebot? S\u00ed \/ No<\/li>\n<li>\u00bfProtocolo de escalado a agente humano operativo? S\u00ed \/ No<\/li>\n<li>\u00bfSupervisor designado con formaci\u00f3n y autoridad para pausar los sistemas? S\u00ed \/ No<\/li>\n<li>\u00bfEquipo y representaci\u00f3n legal informados antes de activar la monitorizaci\u00f3n? S\u00ed \/ No<\/li>\n<li>\u00bfExpediente completo de cada proveedor (instrucciones, conformidad, art. 13, DPA y uso de datos)? S\u00ed \/ No<\/li>\n<li>\u00bfFormaci\u00f3n en IA impartida y registrada por perfil (agentes, supervisores, calidad)? S\u00ed \/ No<\/li>\n<li>\u00bfLogs conservados y calendario de revisi\u00f3n del inventario en marcha? S\u00ed \/ No<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span id=\"Conclusion\">Conclusi\u00f3n<\/span><\/h2>\n<p>La Ley de IA no exige eliminar la inteligencia artificial del departamento de atenci\u00f3n al cliente: exige saber qu\u00e9 usas, qu\u00e9 riesgo tiene y poder demostrarlo. El mayor foco de riesgo no est\u00e1 en el chatbot que ve el cliente, sino en los sistemas que eval\u00faan a tus agentes. El <a href=\"https:\/\/eur-lex.europa.eu\/eli\/reg\/2024\/1689\/oj\/spa#art_26\">art\u00edculo 26<\/a> obliga al responsable del despliegue a cooperar con las autoridades y aportar los registros del sistema: la empresa con el inventario, el mapa de riesgo y las evidencias al d\u00eda puede acreditar el cumplimiento cuando se lo pidan; la que no, tendr\u00e1 que reconstruirlo todo bajo plazo administrativo.<\/p>\n<p>Una herramienta de gobernanza como Atico34 AI Governance permite sistematizar este proceso: centraliza el inventario de sistemas de IA, gu\u00eda la clasificaci\u00f3n de riesgo de cada proceso y conserva las evidencias de cumplimiento (documentaci\u00f3n de proveedores, registros de formaci\u00f3n y logs) listas para inspecci\u00f3n.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Cumplir la Ley de IA en atenci\u00f3n al cliente implica avisar de que el chatbot es una IA, verificar si los 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