Por Juan Cruz Gurruchaga, gerente de Business & Technology e integrante del comité de Telecomunicaciones, Medios y Tecnología (TMT) de KPMG Argentina
Innovar con éxito requiere conocer qué tecnologías hay que adoptar para procesos que sean trasformadores con impacto concreto en los negocios. Una nueva forma de operar, tomar decisiones y competir en el mundo de las telecomunicaciones, los medios y la tecnología.
Buenos Aires, 22 de mayo de 2025 / KPMG. (Escribe Juan Cruz Gurruchaga, gerente de Business & Technology e integrante del comité de Telecomunicaciones, Medios y Tecnología (TMT) de KPMG Argentina ). La transformación digital ha dejado de ser una consigna para convertirse en una necesidad operativa y estratégica de las empresas. El verdadero reto no está en entender qué tecnologías existen, sino en identificar qué procesos deben ser transformados, con qué tecnologías y en qué orden para generar impacto real. En el sector de Telecomunicaciones, Medios y Tecnología (TMT), donde la innovación es constante, la clave ya no es simplemente adoptar lo último en tecnología, sino transformar lo correcto. Hay que tener un enfoque pragmático y basado en evidencia, demostrar cómo la digitalización puede ser un acelerador del negocio y no solo un tema de marketing.
BackOffice inteligente
Una de las áreas más destacadas para la implementación de tecnología en TMT es el backoffice. Desde el sector de telecomunicaciones hasta el de entretenimiento, la automatización ha demostrado tener un impacto concreto en la eficiencia operativa. Por ejemplo, en el proceso de provisión y activación de servicios, la combinación de RPA (Automatización Robótica de Procesos) con NLP (Procesamiento del Lenguaje Natural) ha permitido a algunas compañías reducir hasta un 35% los costos operativos, con tiempos de implementación de solo 3 a 4 meses, según los datos del “KPMG Global Telco Benchmark 2023”. Este tipo de iniciativas no solo liberan a los equipos operativos, sino que también mejoran la velocidad de atención al cliente y reducen errores.
Otro caso relevante es la conciliación de ingresos multicanal, particularmente en plataformas que monetizan a través de distintos canales (YouTube, Spotify, Google Ads). En estos casos, la combinación de RPA y Machine Learning ha permitido reducir errores contables en más de un 90%, optimizando los ciclos de facturación, como lo evidencian estudios realizados por KPMG UK e ISACA 2023. Y en el ámbito financiero, la gestión de cuentas por cobrar ha visto mejoras significativas con el uso de Inteligencia Artificial (IA) para priorización de cobranzas y lectura automatizada de facturas, lo que genera ahorros de hasta un 30% en costos administrativos cuando se integra con plataformas de workflow y ERP, como SAP S/4HANA.
IA predictiva
Las soluciones basadas en IA no solo resuelven problemas operativos, sino que abren la puerta a una gestión predictiva que impacta directamente en la estrategia comercial. En TMT, la predicción de churn (fuga de clientes) es uno de los ejemplos más desarrollados. Gracias a modelos predictivos que analizan señales tempranas, como reducción de uso o quejas, las compañías han aumentado la efectividad de sus campañas de retención hasta un 12%, según revelo el estudio “AI in Customer Experience de KPMG Global (2022)”.
En paralelo, muchas empresas están utilizando IA para construir modelos de Customer Lifetime Value (la estimación del valor del cliente a largo plazo) y aplicar microsegmentación predictiva, lo que no solo reduce los costos de campaña, sino que ha triplicado el retorno de inversión en marketing digital. Este tipo de estrategias se están consolidando especialmente en empresas de telecomunicaciones que ofrecen productos convergentes o bundles.
Otro uso creciente de la IA es en el Pricing Dinámico, esto es la estrategia donde los precios se ajustan automáticamente en respuesta a cambios en la demanda. Los sistemas que analizan el comportamiento del usuario, la demanda en tiempo real, la competencia y la elasticidad de precios están permitiendo a las empresas ajustar sus precios de manera inteligente, aumentando sus ingresos sin afectar la fidelidad del cliente.
La clave en la atención al cliente no está en reemplazar personas, sino en optimizar las capacidades del canal digital para que los agentes humanos puedan centrarse en los casos más complejos. El uso de NLP en chatbots y asistentes virtuales está permitiendo clasificar y resolver hasta el 60% de los casos sin intervención humana, según el Gartner Customer Service & Support Survey (2023). Además, herramientas avanzadas de análisis de voz y emociones están mejorando la personalización en tiempo real, reduciendo los niveles de quejas y aumentando en las empresas el Net Promoter Score (métrica que mide la lealtad y la satisfacción de los clientes) (NPS).
Pronósticos certeros, decisiones rápidas
En un entorno tan volátil como el actual, la capacidad de prever escenarios es clave. Muchas empresas de telecomunicaciones ya están utilizando IA para anticipar congestiones de red, lo que les permite planificar las inversiones necesarias en infraestructura y evitar penalidades regulatorias.
Además, los algoritmos predictivos no solo están ayudando a optimizar la demanda de servicios, sino también la rotación de inventarios, ajustando en tiempo real la oferta de productos físicos (como dispositivos) o digitales (paquetes de contenido), lo que ha demostrado mejorar la rotación de stock y reducir los quiebres de inventario en un 15%.
¿Qué se debe hacer ante estos cambios tecnológicos que están cambiando la cultura y el comportamiento de empresas y clientes?
- Diagnóstico de madurez digital: utilizar modelos de referencia globales para identificar los procesos con mayor potencial de transformación, alineados con la realidad local.
- Implementación ágil de tecnologías: desde la automatización hasta la IA, trabajando en conjunto con las áreas de tecnología y negocio para asegurar un despliegue eficiente y regulado.
- Monetización de la eficiencia: las organizaciones no solo deben ser más eficientes, sino convertir esa eficiencia en crecimiento y nuevos ingresos.
En síntesis, la transformación digital no se trata solo de tecnología sino que es una forma distinta de operar, tomar decisiones y competir. En un sector tan dinámico como TMT, transformar procesos concretos es lo que marca la diferencia entre el éxito y el estancamiento.