CX Open Space 2026: del journey al impacto real con IA

De la incertidumbre a la madurez

Una de las cosas que más me gusta del formato Open Space es que nadie sabe exactamente qué va a pasar cuando entra por la puerta. La agenda no existe hasta que la construye la sala. Unas 20 personas de los más de 50 asistentes salieron a proponer temas y llenamos 4 tracks en paralelo durante toda la mañana.

Elegir en cuáles estar y en cuáles perderse fue, para muchas, la parte más difícil del día.

Lo que sí se percibió desde el inicio fue algo compartido: un punto de inflexión respecto a ediciones anteriores. El miedo a quedarse sin trabajo ha dado paso a conversaciones sobre reskilling y sobre cómo encontrar un nuevo lugar en un entorno que sigue en plena ebullición.

Nuestra compañera Neus Amat lo notaba con claridad: "Se nota mucho que estamos en un punto bastante diferente respecto a la adaptación a la IA en comparación con el primer Open Space. Antes se notaba mucho más pánico, descontrol y cierta falta de dirección. Creo que ahora ya nos encontramos en un punto de mayor madurez respecto a esa transición."

Pero con una autocrítica importante: esta madurez pertenece a un entorno privilegiado. En la realidad diaria de muchas organizaciones existe lo que podríamos llamar una verdadera crisis de adopción. Muchos trabajadores sienten la IA como un invasor que los empuja fuera de su zona de confort. El mandato de "hay que usar IA" llega sin contexto, sin formación y sin acompañamiento. Y eso no genera entusiasmo, genera frustración.

La conclusión es clara: la implementación tecnológica sin gestión del cambio no es transformación. Es ruido.

Como escribía Marta Domingo Alegre, fundadora de Insights to WoW: "Todavía tenemos muchísimo por descubrir... y también mucho que repensar. Pero si hay algo que realmente destacaría, es la actitud de las personas que estábamos allí: profesionales con ganas de compartir, de aprender unos de otros y de avanzar juntos. Esa generosidad no siempre es fácil de encontrar."

Y Oliver Henares, Strategy & Futures Design Director en futuros.io, lo resumía con una frase que se quedó: "No hay encuentro más tecnológico y más humano a la vez."

¿Tiene sentido hablar de journeys en la era de la IA?

Fue una de las preguntas más provocadoras de la jornada, propuesta por Beatriz Cardona, consultora en Transformación Digital e Innovación.

La respuesta corta: depende de para qué los usas.

La respuesta larga duró casi una hora. El journey como herramienta de alineación interna sigue siendo válido. El journey como foto fija del comportamiento del cliente, mucho menos: la IA permite actualizar esa imagen en tiempo real, con datos continuos, sin esperar al próximo taller de mapeado.

Lo que cuestionamos no es la herramienta en sí, sino el uso que hacemos de ella. Un journey que se cuelga en la pared y no informa ninguna decisión es un coste, no un activo. Y la pregunta de fondo es más exigente: ¿estamos usando los journeys para entender de verdad a las personas, o para cumplir un proceso?

Beatriz reconocía que salió con más preguntas que respuestas, y que eso era precisamente la señal de que había valido la pena.

La paradoja de los datos: los clientes creen que lo sabemos todo

Hubo una reflexión que surgió casi de pasada en una de las conversaciones del día, pero que se quedó resonando.

Como consumidores, tenemos la sensación de que las empresas lo saben todo de nosotros. Que estamos hipercontrolados. Que las apps registran cada clic, cada búsqueda, cada segundo de atención.

La realidad interna de la mayoría de organizaciones es exactamente la opuesta: a excepción de algún caso muy concreto donde los tienen perfectamente centralizados, controlados y explotados, la realidad del resto de las compañías es que los datos siguen estando súper dispersos. Hay poca consistencia, resulta muy difícil cruzar la información entre distintos sistemas y el acceso es complicado para los diferentes departamentos.

El problema tiene nombre: silos departamentales. Ventas gestiona su parcela. Marketing gestiona la suya. Atención al cliente, la suya. Y nadie aglutina una visión única del consumidor final.

Para mejorar verdaderamente el CX, no basta con tener datos. Hay que romper esos silos y construir dashboards unificados que permitan a toda la organización comprender y vivir el viaje del cliente de manera integral. Solo entonces la IA tiene algo sobre lo que trabajar.

La brecha entre lo que el cliente asume que sabemos y lo que realmente somos capaces de utilizar es una de las fricciones más silenciosas del CX. Y resolver el problema de origen sigue siendo condición previa a cualquier conversación sobre IA.

El freno no es tecnológico, es cultural

Lo sabemos: la tecnología avanza a un ritmo que ya no es el cuello de botella. Las barreras reales para implementar la IA en las organizaciones son otras.

La primera es la inercia cultural. En sectores más tradicionales, la tecnología se ha percibido históricamente como un centro de costes, no como un generador de valor. Ese prejuicio es difícil de desmontar, y la IA lo hereda.

La segunda es el miedo a la responsabilidad legal. Los departamentos se resisten a automatizar procesos no por desconocimiento tecnológico, sino por miedo a asumir las consecuencias de un error. ¿Quién responde si un sistema automatizado gestiona mal los datos de un paciente? ¿Quién firma las decisiones que toma un agente? Esta pregunta no tiene todavía una respuesta clara, y esa ambigüedad frena la adopción más que cualquier limitación técnica.

La tercera, quizás la más estructural, es el modelo de evaluación del rendimiento. La lógica clásica de medir el valor de un profesional por las horas que dedica a una tarea colapsa cuando la IA permite hacer en una hora lo que antes llevaba dos semanas. Necesitamos pasar de medir el tiempo a medir el impacto. Y ese cambio no es solo de métricas: es de mentalidad.

Diseñar el futuro, no solo optimizar el presente

La sesión "Viajar en el futuro con IA", co-facilitada por Oliver Henares y Sandra Cerqueira, Product Owner Web E-commerce, planteó una distinción clave que resonó en muchas conversaciones del día.

La mayoría de los usos actuales de la IA en CX están orientados a optimizar lo que ya existe: automatizar procesos, agilizar análisis, reducir fricción en flujos conocidos. Es un uso legítimo. Pero hay uno mucho menos explorado, y probablemente más valioso: usar la IA para imaginar y anticipar lo que viene.

Diseñar escenarios de futuro. Simular comportamientos en contextos que todavía no existen. Construir buyer personas no del cliente de hoy, sino del cliente de dentro de tres años.

Como apuntaba Sandra Cerqueira: "Me voy con la mente más abierta y con una perspectiva nueva sobre hacia dónde va todo este universo de IA aplicada a la experiencia de cliente."

El reto es pasar de usar la IA como espejo del pasado a usarla como telescopio del futuro.

Voice agents y el nuevo rostro del CX

Marcos Valera, de ElevenLabs, trajo al Open Space una de las disrupciones más inmediatas y concretas para el sector: los agentes de voz impulsados por IA.

No estamos hablando de los bots de voz frustrantes de hace cinco años. La atención telefónica automatizada es hoy el caso de uso con mayor volumen en este ámbito, y la capacidad de clonar voces y adaptar acentos está generando un nivel de hiperpersonalización que impacta directamente en el engagement y la conversión.

Las implicaciones para CX son profundas: ¿qué pasa con los flujos de servicio cuando un agente de voz puede gestionar la mayoría de casos con una calidad comparable a la humana? ¿Dónde tiene que estar el humano?

Pero la conversación fue más allá de la eficiencia. Esta tecnología también abre debates éticos que el sector no puede ignorar. La posibilidad de crear acompañantes de voz para combatir la soledad, o de delegar la empatía a una máquina en momentos de alta vulnerabilidad emocional, plantea preguntas que van mucho más allá del CX en sentido estricto.

Y aquí una pregunta que me parece relevante: ¿Estamos diseñando experiencias más humanas, o estamos sustituyendo lo humano con algo que lo simula muy bien?

Ética de la IA como posicionamiento

Mireia Lopez, propuso uno de los debates más necesarios de la jornada: la ética de la IA en experiencias de cliente.

La conclusión más potente fue un cambio de marco: dejar de hablar de ética como compliance (lo que no podemos hacer) y empezar a hablar de ética como posicionamiento (lo que elegimos hacer y cómo lo comunicamos públicamente).

"We bring morality to technology, not the other way around. Don't let the power of the tool make you question things that were already non-questionable."

Las empresas que tomen una postura pública y clara sobre cómo usan la IA no solo estarán cumpliendo con la ley. Estarán construyendo confianza. Y en CX, la confianza es el activo más difícil de construir y el más fácil de perder.

Hacer mejor, no solo hacer más

La IA permite optimizar procesos radicalmente. Hacer en una hora un informe que antes llevaba dos semanas. Pero el peligro es claro: generar contenido superficial, perder la confianza en los insights extraídos y llenar la organización de automatizaciones que nadie sabe defender.

El gran cambio de modelo mental es dejar de usar la tecnología para hacer más y empezar a usarla para hacer mejor.

Esto tiene implicaciones directas en la formación. No se trata de combatir la IA (como intentar detectar quién usó ChatGPT en un entregable), sino de cambiar la forma en que hacemos las preguntas. De crear lo que en el Open Space se llamó "gimnasios cognitivos": espacios para entrenar el razonamiento crítico frente a las respuestas de la máquina, usando métodos socráticos que reten al profesional a ir más allá del primer output.

César Úbeda, CXO y socio co-fundador en Runroom, lo nombraba con una imagen concreta: el riesgo de las "opiniones de cuñado generadas automáticamente", insights que parecen sólidos pero que nadie ha realmente validado ni se siente responsable de defender.

La respuesta no es hacer menos con IA. Es aprender a apropiarse del proceso: entender qué preguntaste, por qué, cómo evaluaste el resultado y qué criterio aplicaste. El criterio sigue siendo humano. La síntesis puede ser de la máquina.

Synthetic users: tres visiones en tensión

Uno de los debates más encendidos giró en torno a los synthetic users: la posibilidad de usar IA para simular el comportamiento de usuarios reales, con implicaciones directas para el research.

Emergieron tres corrientes claramente diferenciadas:

1. Sustitución total. La IA puede replicar patrones de comportamiento con suficiente fidelidad como para reducir o eliminar la necesidad de hablar con personas reales. El argumento: más rápido, más barato, más escalable.

2. Prevalidación de hipótesis. La IA como primer filtro: ayuda a descartar ideas antes de invertir en research con personas, pero el contacto humano sigue siendo imprescindible para validar lo que realmente importa.

3. Enriquecimiento del acceso. La IA genera datos que facilitan y mejoran el acceso a personas reales, no que lo sustituyen. Más contexto para llegar mejor preparados a las conversaciones.

Ninguna de las tres venció. Y eso fue deliberado: el Open Space no busca consenso, busca que las personas salgan con perspectivas más ricas que las que tenían al entrar.

El fishbowl: ebullición antes del orden

El Open Space cerró con un fishbowl: un círculo interior de conversación que el resto observa, con posibilidad de entrar y salir en cualquier momento.

El tema: el estado actual de la IA y su adopción en la sociedad.

La sensación generalizada fue de ordenamiento progresivo. Hace seis meses, el número de tokens consumidos era una métrica de rendimiento; ahora se empieza a medir impacto real. El debate ha ganado en matiz y en honestidad.

Pero la autocrítica fue constante: la sala era una burbuja. Y los profesionales que están en esa burbuja tienen una responsabilidad, según César Úbeda: "Quienes están en este entorno tienen el rol de guiar hacia un uso ético y útil."

Otras ideas que quedaron abiertas: la IA democratiza los datos cuantitativos, pero hay que mantener la conexión con el "por qué" humano. El quanti y el quali no se sustituyen: se complementan. Y los perfiles orientados a personas y experiencia parecen navegar este cambio con más orden que los perfiles más centrados en lo digital-pantalla.

La conclusión más honesta de todas, y también la más útil: "El orden llegará, pero aún estamos en el caos previo a la recolocación."

Conclusión: la humanidad en el centro del diseño

Aunque la IA está democratizando el acceso al análisis y a la síntesis de datos, el núcleo del CX sigue siendo profundamente humano.

El objetivo no debe ser implementar la tecnología por inercia, ni usarla solo para producir más. La pregunta más importante no es qué puede hacer la IA, sino bajo qué filosofía la usamos. Y cómo mantenemos nuestra relevancia y responsabilidad humana en el proceso.

Frente a los reports automatizados y los insights generados en segundos, el verdadero valor diferencial de los profesionales del CX será exactamente eso: usar la tecnología como puente para conectar genuinamente con las emociones y los porqués de las personas.

Eso no lo hace ningún modelo.

Y por eso, más que nunca, necesitamos espacios como este.

Si te lo has perdido, te esperamos en la próxima edición. Runroom organiza 3 Open Spaces al año:

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