EricaAssist de Bank of America acorta las llamadas casi un minuto
EricaAssist de Bank of America, el agente de inteligencia artificial que usan más de 18.000 representantes de servicio al cliente, sumó funciones de IA generativa el 21 de julio de 2026. Ahora la herramienta resume por qué llama un cliente y sugiere los siguientes pasos en menos de tres segundos, y el banco dice que reduce la duración promedio de las llamadas en casi un minuto por interacción. Para cualquier centro de contacto grande, muestra cómo la IA puede acortar las llamadas mientras las personas siguen al teléfono.
Por qué Bank of America puso la IA junto al personal de su call center
El problema de servicio de Bank of America es la escala: sus representantes de servicio al cliente atienden a una base de casi 70 millones de clientes, y cada llamada empieza con el representante tratando de entender por qué llama el cliente y dónde está la respuesta. Mientras buscan, no escuchan del todo.
El banco también atiende a unos 60 millones de usuarios digitales verificados y opera cerca de 3.500 sucursales y unos 15.000 cajeros automáticos en Estados Unidos. Un pequeño ahorro en cada llamada se acumula con ese volumen, y por eso el banco eligió darles a sus agentes humanos un asistente de IA en lugar de reemplazarlos con un chatbot.
Qué hace EricaAssist durante la llamada de un cliente
EricaAssist es un agente de IA asistido por humanos que trabaja junto a los empleados durante las conversaciones con clientes. Lo usan más de 18.000 representantes de servicio al cliente. El 21 de julio de 2026, el banco anunció nuevas capacidades de IA generativa para la herramienta.
Con la actualización, EricaAssist resume por qué llama un cliente, reúne la información relevante y recomienda los siguientes pasos. Las recomendaciones dependen del puesto del empleado y de la relación del cliente con el banco, y aparecen sin interrumpir el flujo de la conversación.
Cómo funciona en el día a día la mejora con IA generativa
El banco dice que las nuevas capacidades entregan una guía según el contexto en menos de tres segundos, así que la sugerencia llega mientras el cliente sigue en la línea. El representante tiene el control: EricaAssist sugiere y el empleado decide qué decirle al cliente.
Esa división es deliberada. Bank of America dice que su estrategia de IA responsable mantiene la supervisión humana, la transparencia y la rendición de cuentas sobre todos los resultados, con una IA que opera dentro de una gobernanza establecida. IT Brief señaló que las herramientas internas de este tipo pueden ser más fáciles de implementar en un sector regulado porque ayudan al personal en lugar de actuar por su cuenta.
«Esta tecnología ayuda a nuestros compañeros a ofrecer información relevante en segundos, con una gobernanza, una transparencia y una rendición de cuentas sólidas». Tom Ellis, director de información y jefe de tecnología de consumo de Bank of America
El resultado medido: casi un minuto menos por llamada
El banco dice que EricaAssist reduce la duración promedio de las llamadas en casi un minuto por interacción. Es el único resultado que publicó, y es una medición del propio banco; no dio la duración base de las llamadas ni el total de horas ahorradas.
Bank of America también dice que las llamadas más rápidas mejoran la experiencia del cliente. Ashley Ross, jefa de experiencia del cliente de consumo y transformación del negocio, llamó a EricaAssist un ejemplo del enfoque «high tech, high touch» del banco, que une alta tecnología y trato cercano.
Cómo encaja EricaAssist en el presupuesto de IA de Bank of America
La herramienta forma parte de un gran programa tecnológico. Bank of America gasta 14 mil millones de dólares al año en tecnología, y más de 4 mil millones van a nuevas iniciativas, incluida la IA.
Fortune informó que la asistente del banco para clientes, Erica, ha atendido más de 3,5 mil millones de interacciones, y que el 90% de los trabajadores del banco usa una versión interna, Erica for Employees. La lista AIQ 75 de Fortune ubicó a Bank of America en el puesto 19. Hari Gopalkrishnan, director de tecnología y de información en el cargo desde julio de 2025, le dijo a Fortune que el banco ha sido más prudente con los agentes que toman acciones autónomas que con los copilotos que trabajan junto al personal.
Qué cambia para los equipos de servicio al cliente
Para un centro de contacto, la tarea que resuelve EricaAssist es el trabajo de búsqueda y resumen dentro de cada llamada: encontrar el motivo de la llamada, el historial del cliente y el siguiente paso. El valor aparece como llamadas más cortas con las mismas personas al teléfono.
Otros grandes bancos de Estados Unidos reportan ganancias parecidas con herramientas de asistencia. Fortune informó que los agentes de servicio al cliente de Capital One ahora editan solo una quinta parte de los resúmenes de casos que redacta la IA, y que los banqueros con licencia de Wells Fargo vieron un aumento del 31% en la venta de productos con ayuda de la IA. Bank of America planea extender EricaAssist a más situaciones de servicio y líneas de negocio más adelante este año.
Preguntas y respuestas
¿Qué es EricaAssist de Bank of America?
EricaAssist es un agente de IA interno, asistido por humanos, que usan más de 18.000 representantes de servicio al cliente. Durante una llamada, resume el motivo del cliente, reúne la información relevante y sugiere los siguientes pasos.
¿Cuánto tiempo ahorra EricaAssist en las llamadas?
Bank of America dice que reduce la duración promedio de las llamadas en casi un minuto por interacción, con una guía que llega en menos de tres segundos.
¿EricaAssist reemplaza a los agentes humanos?
No. El banco lo describe como una herramienta que trabaja junto a los empleados, que siguen siendo responsables de la conversación y de su resultado.
La visión de MOZGII
Cómo lo construiríamos
Un asistente que se sienta junto a un agente de call center es uno de los lugares más seguros para poner IA generativa en un banco. El modelo nunca le habla al cliente. Lee, resume y sugiere, y una persona capacitada decide. Esa es la configuración que elegiríamos para un primer despliegue en cualquier mesa de servicio regulada.
Para construir algo como EricaAssist, empezaríamos con los datos que el agente ya abre durante una llamada: las cuentas del cliente, las transacciones recientes, los contactos anteriores y los procedimientos del banco para cada solicitud. El modelo redactaría un motivo breve de la llamada y dos o tres siguientes pasos, cada uno con un enlace al registro del que salió, para que el agente pueda revisarlo de un vistazo. Cada sugerencia que el agente rechace quedaría registrada, porque los rechazos muestran dónde se equivoca el modelo.
Fallaría con registros desactualizados o contradictorios y con solicitudes raras que los procedimientos no cubren. Haríamos que el asistente dijera cuándo no sabe en lugar de adivinar, y revisaríamos cada semana una muestra de llamadas con los líderes de equipo. La métrica que vigilaríamos sería el tiempo promedio de atención junto con las llamadas repetidas del mismo cliente, porque una llamada más corta que hace que el cliente vuelva a llamar al día siguiente no ahorra nada.
Después, dejaríamos que el asistente redacte las notas posteriores a la llamada para que el agente las apruebe, que es donde suele irse buena parte del tiempo restante de una llamada.
Fuentes
De dónde salen los datos de esta nota.
- 01Bank of America Enhances EricaAssist with Generative AI to Help Employees Resolve Client Needs Fasternewsroom.bankofamerica.com
- 02How bottom-line focused financial firms are finding ROI in AI | FortuneDown Arrow Button IconDown Arrow Button IconGoogle source logoRight Arrow Button IconGoogle source logoFortune Secondary LogoFacefortune.com
- 03Bank of America adds AI to EricaAssist for faster callsitbrief.news