Impacto de la inteligencia artificial generativa en la productividad del capital humano: una evaluación de eficiencia en el área de SAC asistencia de Buk

Abstract

La transformación digital ha impulsado la incorporación de herramientas de Inteligencia Artificial Generativa en diversas organizaciones, especialmente en aquellas pertenecientes a la industria del Software as a Service (SaaS), donde la eficiencia operativa y la experiencia del cliente constituyen factores clave para mantener ventajas competitivas. En este contexto, la presente investigación analiza el impacto de la implementación de la herramienta de inteligencia artificial generativa Decagon en el área de Asistencia de Buk, empresa chilena dedicada al desarrollo de soluciones tecnológicas para la gestión de personas. El objetivo general de la investigación consiste en evaluar la incidencia de la Inteligencia Artificial Generativa sobre la productividad del capital humano, la eficiencia operacional y la satisfacción de los clientes, utilizando información proveniente de Google BigQuery y Zendesk. Para ello se desarrolló una investigación de enfoque cuantitativo, con un diseño cuasiexperimental de series cronológicas interrumpidas, comparando indicadores operacionales antes y después de la implementación de Decagon. La información analizada corresponde al universo de conversaciones gestionadas por el área de Asistencia de Buk entre septiembre de 2025 y abril de 2026, considerando indicadores como Customer Satisfaction (CSAT), tiempo promedio de respuesta, porcentaje de resolución automatizada, derivaciones hacia agentes humanos y volumen total de chats atendidos. Los resultados evidencian mejoras significativas en el desempeño operacional del área. La satisfacción de los clientes aumentó desde un 84% hasta un 96%, mientras que el tiempo promedio de la primera respuesta disminuyó aproximadamente un 25%. Asimismo, la inteligencia artificial logró resolver de forma autónoma cerca del 26% de las conversaciones, reduciendo la carga operativa de los analistas y permitiendo absorber un crecimiento sostenido en la demanda de atención sin incrementar proporcionalmente la dotación de personal. La investigación también demuestra que(...). Digital transformation has accelerated the adoption of Generative Artificial Intelligence tools across organizations, particularly within the Software as a Service (SaaS) industry, where operational efficiency and customer experience are essential for maintaining competitive advantage. In this context, this research analyzes the impact of implementing the Generative Artificial Intelligence tool Decagon in the Customer Support Department of Buk, a Chilean company specializing in human resources management software. The main objective of this study is to evaluate the impact of Generative Artificial Intelligence on human capital productivity, operational efficiency, and customer satisfaction using historical data obtained from Google BigQuery and Zendesk. A quantitative approach was adopted through a quasi-experimental interrupted time series design, comparing operational indicators before and after the implementation of Decagon. The analysis considered the entire population of customer support conversations managed between September 2025 and April 2026. The main performance indicators included Customer Satisfaction (CSAT), average response time, automated resolution rate, escalation rate to human agents, and total number of chats handled. The findings show significant improvements in operational performance. Customer Satisfaction increased from 84% to 96%, while the average first response time decreased by approximately 25%. Additionally, Decagon autonomously resolved nearly 26% of customer conversations, reducing analysts' workload and enabling the organization to manage a higher volume of customer interactions without proportionally increasing staffing levels. The study also demonstrates that(...).