En México, más del 70% de los ciberataques inician con técnicas de ingeniería social, y el phishing sigue siendo la puerta de entrada más rentable para los delincuentes, generando pérdidas por encima de los 8,000 millones de dólares al año. Aunque tradicionalmente las empresas reaccionaban cuando el daño ya estaba hecho, hoy los avances en inteligencia artificial y las certificaciones de seguridad han permitido construir modelos capaces de predecir comportamientos sospechosos, frenar fraudes internos y externos, y blindar la experiencia del cliente mucho antes de que ocurra una vulneración real.

La combinación de tecnologías emergentes, como análisis de voz y texto, automatización y modelos de riesgo en tiempo real, está transformando por completo la forma en que las organizaciones protegen sus operaciones. Esta evolución es precisamente la base del nuevo modelo Quality Next, desarrollado en conjunto con la Asociación de Experiencia al Cliente y la consultora Kenwitt, que redefine la supervisión de calidad al integrar IA, analítica avanzada, seguridad y productividad en un solo enfoque.

Quality Next: un modelo que reemplaza la supervisión manual por inteligencia operativa

Durante años, la supervisión de calidad dependió de revisión manual de llamadas, auditorías extensas y procesos que analizaban apenas el 1% o 2% de las interacciones reales. Con este margen tan bajo, era prácticamente imposible anticiparse a fallos operativos, intentos de fraude o patrones de riesgo.

Quality Next rompe con ese esquema.

El nuevo modelo propone:

• IA que analiza el 100% de las interacciones en tiempo real.
• Detección automatizada de desviaciones, intenciones de fraude o comportamientos atípicos.
• Alertas instantáneas cuando un colaborador solicita información sensible que no corresponde.
• Modelos predictivos que identifican señales tempranas de manipulación, robo de datos o ingeniería social.
• Supervisión continua que reduce errores humanos y acelera la toma de decisiones.

Este enfoque permite pasar de un modelo reactivo a uno predictivo, donde el fraude se detecta y bloquea antes de llegar al usuario final.

La IA: del control operativo a la protección del cliente

Las empresas que han integrado IA en sus operaciones ya registran reducciones de hasta 90% en incidentes relacionados con instrucciones no autorizadas, manipulación interna o errores críticos. La analítica automatizada permite identificar:

• Cambios de tono,
• Instrucciones fuera del protocolo,
• Intentos de recolección de datos sensibles,
• Patrones asociados con phishing o extracción de información.
  

Para industrias como banca, fintech, retail y aseguradoras, esta capacidad se ha vuelto indispensable en un contexto donde cada minuto se registran más de 5,000 intentos de acceso fraudulento en canales digitales.

Certificaciones: la base que garantiza que la IA opera sobre infraestructura segura

El uso de IA no basta si no se sostiene con una infraestructura certificada. La seguridad es el estándar que valida que los modelos funcionan en entornos confiables y blindados.

Por ello, empresas líderes operan bajo certificaciones como:

• PCI-DSS Nivel 1 Versión 4, que garantiza que todos los datos de pago y transacciones se procesen con cifrado, trazabilidad y controles avanzados.
• ISO 27001, que asegura la gestión integral de la seguridad de la información, desde accesos hasta continuidad operativa.
• ANSI/TIA 942 Tier II, que valida que los centros de datos y la infraestructura crítica tengan redundancia real y resiliencia ante fallos.

La combinación de IA + certificaciones reduce drásticamente el riesgo: estudios indican que las organizaciones certificadas tienen entre 50% y 90% menos probabilidades de sufrir una brecha significativa.

Pentafon: integrando IA, seguridad y Quality Next para anticipar riesgos

El enfoque de Pentafon refleja esta nueva visión:
unifica IA, infraestructura certificada y el modelo Quality Next para proteger operaciones de misión crítica.

Esto incluye:

• IA que supervisa todas las interacciones 24/7.
• Analítica predictiva que identifica riesgos antes de que escalen.
• Automatización que elimina prácticas manuales vulnerables.
• Revisiones de calidad basadas en datos, no en muestreos reducidos.
• Operaciones respaldadas por certificaciones internacionales.

Este modelo permite frenar fraudes internos, detectar infiltración, bloquear intentos de extracción de información y alertar sobre anomalías antes de que afecten al cliente final.

La combinación de IA avanzada, infraestructura certificada y un modelo evolutivo como Quality Next marca un antes y un después para las organizaciones. Ya no basta con responder a los ataques: es necesario anticiparse a ellos, detenerlos en segundos y garantizar operaciones diseñadas para proteger a millones de usuarios.

En un país donde la amenaza es constante y los costos del fraude son millonarios, adoptar este enfoque no es solo recomendable: es indispensable para cualquier empresa que opere con información sensible o que gestione interacciones de alto valor.

Visita aquí la entrevista completa.