Estrategias Digitales y Omnicanalidad en la Recuperación de Crédito: Desafíos y Oportunidades para Instituciones Financieras

Flávia de Moraes Barbosa; Daniel de Souza Valotto

DOI: 10.22167/2675-6528-202602907

Artículo derivado del Trabajo de Conclusión de Curso (TCC), con contenido basado en el trabajo original del alumno y adaptado al formato editorial de la Revista E&S con el apoyo de la herramienta ResumeAI, una solución de inteligencia artificial desarrollada por el Instituto Pecege para la síntesis y organización textual.

Resumen

La investigación analizó cómo las estrategias digitales basadas en la omnicanalidad pueden aumentar la eficiencia de la recuperación de crédito en instituciones financieras. El objetivo fue analizar cómo la aplicación de estrategias digitales basadas en la omnicanalidad puede contribuir al aumento de la eficiencia de los procesos de recuperación de crédito en instituciones financieras. Con un enfoque cualitativo, exploratorio y descriptivo, el estudio utilizó entrevistas con profesionales de cinco empresas brasileñas del sector, seleccionadas por conveniencia. Se examinaron los procesos anteriores a la adopción de la omnicanalidad, las tecnologías empleadas, la integración entre canales y los desafíos de implementación. Los resultados indicaron que, previamente, el cobro se centraba en contactos telefónicos, con baja integración de datos e interacciones fragmentadas. La implementación de la omnicanalidad, con el apoyo de herramientas como CRM, automatización de mensajes, portales digitales, chatbots e inteligencia artificial, posibilitó una mayor integración entre canales como voz, WhatsApp, SMS y correo electrónico. Esto amplió la visibilidad de la jornada del cliente y mejoró la gestión de las interacciones. Se observó un aumento en las tasas de recuperación de crédito, una reducción de los costos operativos, una mayor adhesión a las negociaciones digitales y una mejora en la experiencia del cliente. Se concluyó que la omnicanalidad es estratégica para la transformación digital del cobro, al integrar datos y canales y permitir una mayor eficiencia y personalización. Sin embargo, persisten desafíos tecnológicos, regulatorios y de seguridad de la información, además de la necesidad de equilibrar la automatización y la experiencia del cliente.

Palabras clave: CRM; Experiencia del cliente; Transformación digital.

1. Introducción

El panorama económico actual en Brasil se ha caracterizado por un aumento significativo del impago y la democratización del acceso al crédito, lo que impone desafíos considerables a las instituciones financieras en la gestión y recuperación de créditos concedidos (Sebben, 2020). Datos recientes de Serasa Experian (2025) indican que el país atraviesa uno de los períodos más críticos de impago de su historia. En septiembre de 2025, aproximadamente el 30,5% de las familias brasileñas presentaban cuentas atrasadas, registrando el índice más alto desde 2010. De ellas, el 13% declaraba no tener condiciones de saldar sus deudas, y alrededor del 48% permanecían en impago por más de noventa días. El impacto generalizado del endeudamiento también se refleja en el ámbito empresarial, con cerca de ocho millones de empresas registradas como morosas en julio de 2025.

Además de los factores económicos, la cultura de consumo y el uso creciente del crédito contribuyen al compromiso excesivo de los ingresos y al agravamiento del endeudamiento de las familias. El consumismo, aliado al uso inadecuado del crédito y a la insuficiencia de educación financiera, puede intensificar situaciones de sobreendeudamiento, especialmente cuando el consumo supera la capacidad financiera del individuo (Tuma; Oliveira, 2023). Este contexto refuerza la necesidad apremiante de estrategias más eficientes e innovadoras para la recuperación de crédito.

En este panorama, la integración de diferentes puntos de contacto con el cliente, aliada al uso de tecnologías digitales, emerge como un camino para crear una jornada más fluida y personalizada. Este enfoque favorece la experiencia del consumidor y aumenta la efectividad de las interacciones (Kotler, 2017; Kartajaya & Setiawan, 2021). La transformación digital, conforme Vial (2019), trasciende la mera adquisición de tecnologías, abarcando cambios en los procesos, estructuras organizacionales y en las formas de creación de valor y relaciones con el cliente.

Tradicionalmente, la recuperación de crédito se centraba en llamadas telefónicas, mensajes de texto y correos electrónicos, con una fuerte dependencia de actividades manuales e intervención humana. Este modelo resultaba en canales que operaban de forma aislada, generando fragmentación de la información, repetición de contactos, baja visibilidad del historial de las negociaciones y poca personalización del enfoque. La simple disponibilidad de múltiples canales no garantiza una experiencia integrada, ya que la gestión omnicanal presupone la administración sinérgica de los canales y puntos de contacto, considerando sus interacciones a lo largo del viaje del cliente (Verhoef, Kannan e Inman, 2015).

En el contexto de las instituciones financieras, tales limitaciones dificultan el seguimiento integral de la trayectoria de negociación y pueden comprometer la continuidad y la efectividad de las interacciones. La pandemia de COVID-19 intensificó la necesidad de digitalización de estos procesos, acelerando tendencias tecnológicas y provocando cambios en las estrategias empresariales (Amankwah-Amoah et al., 2021). Esto estimuló la implementación de portales de autonegociación, aplicaciones de mensajería, agentes digitales y herramientas de automatización, evidenciando que la gestión de cuentas por cobrar exige un modelo innovador, con automatización de procesos, uso de datos y enfoque en la experiencia del cliente, para aumentar la efectividad de la recuperación de crédito (Bono et al., 2023; Cândido, 2026).

Ante la complejidad del escenario y la brecha en la integración y personalización de la cobranza tradicional, se vuelve esencial invertir en innovación, inteligencia artificial, omnicanalidad, automatización, experiencia del usuario y cualificación de los equipos, garantizando la conformidad con la Ley General de Protección de Datos (Bono et al., 2023; Cândido, 2026). La aplicación de tecnologías y la diversificación de los canales de contacto son factores cruciales para ampliar las posibilidades de negociación y, consecuentemente, aumentar las tasas de recuperación de crédito. La automatización de tareas repetitivas, como el envío de recordatorios y la generación de informes, contribuye a la eficiencia operativa y permite que los profesionales dirijan sus esfuerzos a actividades de mayor valor agregado, como la negociación de deudas y la relación con los clientes (Laudon; Laudon, 2020). A partir de lo expuesto, el objetivo de este trabajo fue analizar cómo la aplicación de estrategias digitales basadas en la omnicanalidad puede contribuir al aumento de la eficiencia de los procesos de recuperación de crédito en instituciones financieras.

2. Material y Métodos

El presente estudio adoptó un enfoque predominantemente cualitativo, con el apoyo de datos cuantitativos descriptivos, para analizar las estrategias empleadas en la recuperación de crédito a través de prácticas digitales y de omnicanalidad. El objetivo metodológico fue describir e interpretar la implementación de estas estrategias en instituciones financieras y empresas especializadas, así como comprender la influencia de la innovación tecnológica en la eficiencia de los procesos de cobro y en la interacción con clientes morosos.

El componente cualitativo de la investigación se centró en la interpretación de las percepciones, experiencias y prácticas relatadas por los expertos entrevistados. El componente cuantitativo, por su parte, se limitó a la sistematización de las respuestas a las preguntas cerradas y a la caracterización de los participantes y los casos, sin finalidad de inferencia estadística ni generalización de los resultados al sector financiero.

En cuanto al diseño, se realizó un estudio de casos múltiples, de carácter descriptivo y exploratorio. Este enfoque se consideró adecuado para investigar fenómenos contemporáneos en sus contextos reales, especialmente cuando los límites entre el fenómeno estudiado y el entorno organizacional no están claramente definidos (Yin, 2018). Cada una de las cinco organizaciones seleccionadas constituyó un caso distinto.

Las unidades de análisis fueron las empresas y sus procesos organizacionales de recuperación de crédito, mientras que las unidades de observación correspondieron a los profesionales entrevistados, sus percepciones y la información proporcionada sobre las prácticas adoptadas. La lógica de casos múltiples permitió examinar cada organización en su contexto y, posteriormente, comparar los casos para identificar patrones y divergencias (Yin, 2018).

La selección de los casos fue intencional y guiada por criterios específicos, no tratándose de un muestreo probabilístico. Se incluyeron organizaciones que actuaban directamente en la concesión o recuperación de crédito, poseían operaciones relacionadas con carteras del sector financiero y presentaban experiencia en la adopción de estrategias digitales de cobro.

Las empresas seleccionadas estaban ubicadas en São Paulo (SP), Bauru (SP) o Curitiba (PR), y disponibilizaron profesionales con conocimiento directo sobre el fenómeno investigado. La elección buscó contemplar organizaciones con características distintas de tamaño, ubicación, tiempo de operación y segmento, favoreciendo la comparación entre los casos estudiados.

Siete especialistas vinculados a las cinco empresas investigadas participaron en la investigación. Todos tenían experiencia en gestión de carteras morosas, negociación de deudas o implementación de soluciones tecnológicas de cobro, con un tiempo de actuación en recuperación de crédito que variaba entre diez y 25 años, siendo al menos cinco años dedicados a estrategias digitales.

Los participantes actuaban con carteras bancarias, y la mayoría poseía experiencia en operaciones de recuperación de crédito de personas físicas. Algunos también presentaban experiencia con carteras de personas jurídicas y de minoristas, incluyendo financiaciones y tarjetas de crédito, lo que demuestra la diversidad de actuación de los profesionales.

Para la recolección de datos, se realizaron entrevistas semiestructuradas, que proporcionaron flexibilidad y profundización en las respuestas. Este formato permitió captar información objetiva, así como percepciones y experiencias de los especialistas sobre las prácticas de recuperación de crédito digital (Kvale & Brinkmann, 2015).

El guion de la entrevista se basó en los principios metodológicos de Creswell (2014) y se estructuró con ocho preguntas. Las cuestiones abordaron aspectos como la transformación digital, la omnicanalidad, la experiencia del cliente, la integración entre canales, el uso de tecnologías digitales, la eficiencia de los procesos y las tendencias futuras, basándose en estudios de Verhoef, Kannan e Inman (2015), Lemon y Verhoef (2016), Laudon y Laudon (2022), Turban et al. (2018) y Kotler, Kartajaya y Setiawan (2021).

Las preguntas se estructuraron en formatos abierto y cerrado. Las preguntas abiertas permitieron a los participantes exponer sus experiencias, percepciones y ejemplos relacionados con la aplicación de estrategias digitales en la recuperación de crédito, mientras que las cerradas caracterizaron el perfil profesional, el tiempo de experiencia, los tipos de cartera y el uso de herramientas digitales.

Las entrevistas se realizaron individualmente, a través de la plataforma Microsoft Teams o presencialmente, según la disponibilidad de los participantes. Cada entrevista tuvo una duración aproximada de 20 a 30 minutos. Las respuestas se registraron mediante notas tomadas por los investigadores, respetando el flujo de la conversación.

Después de cada entrevista, las notas se organizaron por caso y por pregunta del guion, manteniendo el vínculo entre las evidencias, los participantes y las organizaciones. Antes de las entrevistas, se contactó a los participantes electrónicamente y se les informó sobre los objetivos de la investigación, su finalidad académica, la forma de utilización de la información y las medidas de confidencialidad adoptadas.

La participación se realizó de forma voluntaria, sin obligación ni incentivo financiero. Antes de la recolección, los participantes recibieron y aceptaron el Término de Consentimiento Libre e Informado (TCLE). Se adoptaron medidas para preservar la confidencialidad y el anonimato, identificando a las organizaciones por denominaciones ficticias (Empresas A, B, C, D y E) y omitiendo nombres y cargos específicos.

El análisis de los datos se realizó en dos etapas complementarias: análisis intracasos y análisis entre casos. En la primera, las evidencias de cada empresa fueron examinadas por separado, considerando su contexto y prácticas digitales. En la segunda, los cinco casos fueron comparados sistemáticamente para identificar patrones recurrentes y prácticas específicas (Yin, 2018).

Para el tratamiento de las respuestas abiertas, se utilizó el análisis de contenido, técnica que permite organizar, interpretar y atribuir significado a las comunicaciones de forma sistemática (Bardin, 2016). El proceso comprendió tres fases: pre-análisis, exploración del material con codificación y clasificación de las respuestas, y tratamiento de los resultados con inferencia e interpretación.

Las unidades de registro se constituyeron por fragmentos de las respuestas relacionados con los objetivos de la investigación. Las categorías analíticas se definieron a partir de los objetivos del estudio y se ajustaron durante la lectura del material, incluyendo transformación digital, integración de canales, automatización, inteligencia artificial, experiencia del usuario, desafíos tecnológicos, protección de datos y oportunidades de mejora.

Para cada categoría, se elaboró una matriz comparativa que contiene las evidencias identificadas en las empresas. Las respuestas a las preguntas cerradas se sometieron a estadística descriptiva simple, mediante frecuencias absolutas y relativas, para caracterizar a los participantes y complementar la interpretación cualitativa, sin finalidad de inferencia estadística.

En la interpretación final, se articularon tres fuentes: las evidencias de cada caso, la comparación entre los casos y el marco teórico. Esta triangulación analítica buscó verificar la coherencia de las interpretaciones con los relatos obtenidos y con los conceptos discutidos en la literatura, representando las percepciones de los participantes sobre las prácticas organizacionales.

En el levantamiento bibliográfico y la organización inicial de la información, se emplearon herramientas de inteligencia artificial, como ChatGPT, para apoyar la identificación de palabras clave, la localización inicial de referencias y la estructuración preliminar de los temas. Estas herramientas no se utilizaron como fuentes de datos o evidencias científicas, y los contenidos generados fueron analizados críticamente por los investigadores.

En la etapa de análisis, los recursos de inteligencia artificial se utilizaron solo como apoyo a la organización y revisión textual, sin realizar de forma autónoma la codificación, categorización o interpretación de las entrevistas. Las decisiones analíticas permanecieron bajo la responsabilidad de los investigadores, y ningún dato que pudiera identificar a los participantes o a las organizaciones fue insertado en herramientas públicas de inteligencia artificial.

El presente estudio adoptó un enfoque predominantemente cualitativo, con el apoyo de datos cuantitativos descriptivos, para analizar las estrategias empleadas en la recuperación de crédito a través de prácticas digitales y de omnicanalidad. El objetivo metodológico fue describir e interpretar la implementación de estas estrategias en instituciones financieras y empresas especializadas, así como comprender la influencia de la innovación tecnológica en la eficiencia de los procesos de cobro y en la interacción con clientes morosos.

El componente cualitativo de la investigación se centró en la interpretación de las percepciones, experiencias y prácticas relatadas por los expertos entrevistados. El componente cuantitativo, por su parte, se limitó a la sistematización de las respuestas a las preguntas cerradas y a la caracterización de los participantes y los casos, sin finalidad de inferencia estadística ni generalización de los resultados al sector financiero.

En cuanto al diseño, se realizó un estudio de casos múltiples, de carácter descriptivo y exploratorio. Este enfoque se consideró adecuado para investigar fenómenos contemporáneos en sus contextos reales, especialmente cuando los límites entre el fenómeno estudiado y el entorno organizacional no están claramente definidos (Yin, 2018). Cada una de las cinco organizaciones seleccionadas constituyó un caso distinto.

Las unidades de análisis fueron las empresas y sus procesos organizacionales de recuperación de crédito, mientras que las unidades de observación correspondieron a los profesionales entrevistados, sus percepciones y la información proporcionada sobre las prácticas adoptadas. La lógica de casos múltiples permitió examinar cada organización en su contexto y, posteriormente, comparar los casos para identificar patrones y divergencias (Yin, 2018).

La selección de los casos fue intencional y guiada por criterios específicos, no tratándose de un muestreo probabilístico. Se incluyeron organizaciones que actuaban directamente en la concesión o recuperación de crédito, poseían operaciones relacionadas con carteras del sector financiero y presentaban experiencia en la adopción de estrategias digitales de cobro.

Las empresas seleccionadas estaban ubicadas en São Paulo (SP), Bauru (SP) o Curitiba (PR), y disponibilizaron profesionales con conocimiento directo sobre el fenómeno investigado. La elección buscó contemplar organizaciones con características distintas de tamaño, ubicación, tiempo de operación y segmento, favoreciendo la comparación entre los casos estudiados.

Siete especialistas vinculados a las cinco empresas investigadas participaron en la investigación. Todos tenían experiencia en gestión de carteras morosas, negociación de deudas o implementación de soluciones tecnológicas de cobro, con un tiempo de actuación en recuperación de crédito que variaba entre diez y 25 años, siendo al menos cinco años dedicados a estrategias digitales.

Los participantes actuaban con carteras bancarias, y la mayoría poseía experiencia en operaciones de recuperación de crédito de personas físicas; cuatro también presentaban experiencia con carteras de personas jurídicas; y tres relataron actuación en carteras de minoristas, incluyendo financiaciones, tarjetas de crédito y otros productos financieros.

Para la recolección de datos, se realizaron entrevistas semiestructuradas, que proporcionaron flexibilidad y profundización en las respuestas. Este formato permitió captar información objetiva, así como percepciones y experiencias de los especialistas sobre las prácticas de recuperación de crédito digital (Kvale & Brinkmann, 2015).

El guion de la entrevista se basó en los principios metodológicos de Creswell (2014) y se estructuró con ocho preguntas. Las cuestiones abordaron aspectos como la transformación digital, la omnicanalidad, la experiencia del cliente, la integración entre canales, el uso de tecnologías digitales, la eficiencia de los procesos y las tendencias futuras, basándose en estudios de Verhoef, Kannan e Inman (2015), Lemon y Verhoef (2016), Laudon y Laudon (2022), Turban et al. (2018) y Kotler, Kartajaya y Setiawan (2021).

Las preguntas se estructuraron en formatos abierto y cerrado. Las preguntas abiertas permitieron a los participantes exponer sus experiencias, percepciones y ejemplos relacionados con la aplicación de estrategias digitales en la recuperación de crédito, mientras que las cerradas caracterizaron el perfil profesional, el tiempo de experiencia, los tipos de cartera y el uso de herramientas digitales.

Las entrevistas se realizaron individualmente, a través de la plataforma Microsoft Teams o presencialmente, según la disponibilidad de los participantes. Cada entrevista tuvo una duración aproximada de 20 a 30 minutos. Las respuestas se registraron mediante notas tomadas por los investigadores, respetando el flujo de la conversación.

Después de cada entrevista, las notas se organizaron por caso y por pregunta del guion, manteniendo el vínculo entre las evidencias, los participantes y las organizaciones. Antes de las entrevistas, se contactó a los participantes electrónicamente y se les informó sobre los objetivos de la investigación, su finalidad académica, la forma de utilización de la información y las medidas de confidencialidad adoptadas.

La participación se realizó de forma voluntaria, sin obligación ni incentivo financiero. Antes de la recolección, los participantes recibieron y aceptaron el Término de Consentimiento Libre e Informado (TCLE). Se adoptaron medidas para preservar la confidencialidad y el anonimato, identificando a las organizaciones por denominaciones ficticias (Empresas A, B, C, D y E) y omitiendo nombres y cargos específicos.

El análisis de los datos se realizó en dos etapas complementarias: análisis intracasos y análisis entre casos. En la primera, las evidencias de cada empresa fueron examinadas por separado, considerando su contexto y prácticas digitales. En la segunda, los cinco casos fueron comparados sistemáticamente para identificar patrones recurrentes y prácticas específicas (Yin, 2018).

Para el tratamiento de las respuestas abiertas, se utilizó el análisis de contenido, técnica que permite organizar, interpretar y atribuir significado a las comunicaciones de forma sistemática (Bardin, 2016). El proceso comprendió tres fases: pre-análisis, exploración del material con codificación y clasificación de las respuestas, y tratamiento de los resultados con inferencia e interpretación.

Las unidades de registro se constituyeron por fragmentos de las respuestas relacionados con los objetivos de la investigación. Las categorías analíticas se definieron a partir de los objetivos del estudio y se ajustaron durante la lectura del material, incluyendo transformación digital, integración de canales, automatización, inteligencia artificial, experiencia del usuario, desafíos tecnológicos, protección de datos y oportunidades de mejora.

Para cada categoría, se elaboró una matriz comparativa que contiene las evidencias identificadas en las empresas. Las respuestas a las preguntas cerradas se sometieron a estadística descriptiva simple, mediante frecuencias absolutas y relativas, para caracterizar a los participantes y complementar la interpretación cualitativa, sin finalidad de inferencia estadística.

En la interpretación final, se articularon tres fuentes: las evidencias de cada caso, la comparación entre los casos y el marco teórico. Esta triangulación analítica buscó verificar la coherencia de las interpretaciones con los relatos obtenidos y con los conceptos discutidos en la literatura, representando las percepciones de los participantes sobre las prácticas organizacionales.

En el levantamiento bibliográfico y la organización inicial de la información, se emplearon herramientas de inteligencia artificial, como ChatGPT, para apoyar la identificación de palabras clave, la localización inicial de referencias y la estructuración preliminar de los temas. Estas herramientas no se utilizaron como fuentes de datos o evidencias científicas, y los contenidos generados fueron analizados críticamente por los investigadores.

En la etapa de análisis, los recursos de inteligencia artificial se utilizaron solo como apoyo a la organización y revisión textual, sin realizar de forma autónoma la codificación, categorización o interpretación de las entrevistas. Las decisiones analíticas permanecieron bajo la responsabilidad de los investigadores, y ningún dato que pudiera identificar a los participantes o a las organizaciones fue insertado en herramientas públicas de inteligencia artificial.

3. Resultados y Discusión

El análisis de las estrategias digitales y la omnicanalidad en la recuperación de crédito en instituciones financieras reveló una transición significativa de los modelos tradicionales a enfoques más integrados y tecnológicamente avanzados. Inicialmente, las operaciones de cobro se centraban predominantemente en el canal de voz, con interacciones fragmentadas y baja integración de datos, lo que limitaba la visibilidad de la trayectoria del cliente y la personalización de la comunicación. Esta configuración tradicional, observada en las cinco empresas estudiadas, dificultaba la eficiencia y la efectividad de los procesos de recuperación de crédito, según el problema de investigación que motivó este estudio.

El advenimiento de la pandemia de COVID-19, en marzo de 2020, actuó como un catalizador para la aceleración de la demanda de interacciones digitales, impulsando un avance notable en las tecnologías empleadas. Las empresas se vieron obligadas a adaptarse rápidamente a este nuevo escenario, buscando soluciones que permitieran la continuidad de las operaciones y el mantenimiento del contacto con los clientes en un entorno de trabajo remoto y con restricciones de contacto físico. Este cambio forzado destacó la necesidad de una infraestructura digital más robusta e integrada para la gestión de deudas.

Antes de la omnicanalidad: El panorama tradicional de la recuperación de crédito

En el período previo a la adopción plena de las estrategias omnicanal, las empresas A, B, C, D y E se caracterizaban por procesos de recuperación de crédito que dependían en gran medida del contacto telefónico. Otros medios digitales se utilizaban de forma puntual y desintegrada, lo que resultaba en una gestión ineficiente de la información y una experiencia del cliente inconsistente. La Empresa A, por ejemplo, con 55 años de trayectoria en el crédito bancario, se enfrentaba a interacciones fragmentadas y poca visibilidad del recorrido del cliente, lo que comprometía la eficacia de las negociaciones de deudas.

A partir de la pandemia, la Empresa A expandió sus acciones para incluir SMS y correo electrónico, además de crear un portal de autoservicio, permitiendo que los clientes accedieran al sitio web para negociar sus deudas de forma autónoma. Esta iniciativa redujo la dependencia de operadores humanos y marcó el inicio de una mayor digitalización. A mediados de 2021, WhatsApp Business fue incorporado como herramienta principal de comunicación, utilizando plantillas estandarizadas y en conformidad con la Ley General de Protección de Datos (LGPD), lo que demuestra una preocupación creciente por la seguridad y la regulación de los datos.

En 2022, la Empresa A introdujo agentes virtuales negociadores basados en árboles de decisión, ampliando la participación del contacto digital, ya sea por WhatsApp o voz. Si bien estas implementaciones generaron un aumento en la expansión digital, la empresa aún no tiene sus bases de datos 100% integradas, lo que impide una experiencia totalmente unificada. Esta limitación refleja un desafío común en la transformación digital, donde la integración de sistemas heredados con nuevas tecnologías es un proceso complejo y continuo, como señala Vial (2019).

La Empresa B, una institución financiera de gran envergadura con 25 años de trayectoria, también dependía de llamadas telefónicas y correos electrónicos esporádicos, lo que resultaba en baja recurrencia de contacto y dificultad para medir el historial completo del recorrido del cliente. La pandemia impulsó inversiones en tecnología, lo que llevó a la implementación de herramientas de automatización de mensajes vía SMS y WhatsApp entre 2020 y 2024, integradas a un CRM y un orquestador con análisis de BI para la priorización de clientes. La empresa inició, en 2025, un ambicioso proyecto para integrar todas sus bases de datos, con el objetivo de un enfoque 100% omnicanal para finales de 2026, evidenciando un compromiso con la madurez digital.

La Empresa C, de tamaño mediano y con 28 años de experiencia, utilizaba canales digitales de forma limitada, con comunicación dependiente de agentes humanos, lo que generaba dificultades de escalabilidad y personalización. Entre 2020 y 2024, la empresa avanzó tecnológicamente, creando un orquestador propio en 2022 para definir estrategias de cobro. A mediados de 2021, adoptó portales de autoservicio y, en 2023, inició el uso de chatbots basados en árboles de decisión, integrados a sistemas internos para consolidar el historial del cliente. En 2024, comenzó a crear agentes virtuales con IA para carteras más pequeñas, aunque el CRM aún no registra todas las conversaciones digitales y las bases de datos no están totalmente integradas.

La Empresa D, una institución financiera de gran tamaño con 40 años de trayectoria, ya contaba con procesos parcialmente digitalizados, pero aún centrada en llamadas telefónicas y datos dispersos. La pandemia también la llevó a reformular sus herramientas e implementar un orquestador de alta tecnología para optimizar la definición de estrategias. En 2022, introdujo agentes virtuales por voz y chatbots basados en árboles de decisión, que, a pesar de ser limitados, aumentaron la escala de atención y redujeron el volumen de demandas para operadores humanos. En 2025, hubo un avance significativo con chatbots basados en inteligencia artificial, capaces de comprender lenguaje natural, aunque todavía en fase de pruebas para clientes con menor morosidad. En 2026, la empresa planea una actuación más estratégica, con curaduría y monitoreo continuos de los agentes de IA para mayor precisión y personalización.

La Empresa E, con 15 años de experiencia en crédito para minoristas y mayoristas, estructuró sus procesos centrándose en WhatsApp, portal digital, SMS y alertas automatizadas, todos integrados a un CRM centralizado. Anteriormente, dependía de llamadas telefónicas y correos electrónicos, con baja personalización y registro manual. Tras la implementación de las soluciones digitales, la empresa observó un crecimiento del 25% en la adhesión a negociaciones digitales, una reducción del costo por recuperación y un aumento de la eficiencia operativa. Sin embargo, aún enfrenta limitaciones en la personalización de las interacciones y en la integración con canales de voz, similar al escenario de la Empresa C.

La transición a la omnicanalidad y sus impactos en las instituciones

Los resultados de la investigación demuestran que la omnicanalidad ha evolucionado de un recurso complementario a un papel central y estructurante en los procesos de cobro de las empresas analizadas. Todas las organizaciones investigadas indicaron una clara transición de modelos fragmentados a estrategias más integradas, en las que la experiencia del cliente y la eficiencia operativa se abordan de forma conjunta. Este cambio refleja la comprensión de que la simple disponibilidad de múltiples canales no garantiza una experiencia integrada, siendo esencial la gestión sinérgica de los puntos de contacto, según Verhoef, Kannan e Inman (2015).

Al analizar cada empresa, se observó que la integración de canales como teléfono, WhatsApp, SMS y portal digital resultó en ganancias concretas de rendimiento. En promedio, los entrevistados informaron un aumento del 15% en la recuperación de crédito a través de canales digitales y humanos, según sus controles de desempeño. La Empresa A, por ejemplo, logró un aumento del 15% en la efectividad de la recuperación de crédito, con mayor participación en los canales digitales y reducción de llamadas telefónicas innecesarias, lo que fue resultado de un análisis comparativo de los indicadores de desempeño antes y después de la implementación de las estrategias omnicanal.

La Empresa B, por su parte, registró un aumento del 20% en la recuperación de crédito digital, además de una reducción significativa en los costos operativos y una mayor asertividad en la priorización de clientes. La mejora en la experiencia del cliente fue notable, permitiendo que las interacciones iniciadas por correo electrónico o portal digital se completaran a través de WhatsApp, garantizando la continuidad del servicio. Estos hallazgos están alineados con la literatura, que enfatiza la importancia de la omnicanalidad para seguir el nuevo perfil del consumidor, que busca conveniencia, personalización y fluidez en las interacciones (Kotler et al., 2021).

La Empresa C, con la implementación de chatbots y portales digitales, observó una reducción de hasta el 20% en el tiempo de negociación y un aumento en la tasa de autoservicio. Sin embargo, la integración total con otros canales, como voz y correo electrónico, aún representa un desafío, limitando el potencial de una jornada completamente unificada. La Empresa E también reportó un crecimiento del 15% en la adhesión a negociaciones digitales, con reducción del costo por recuperación y aumento de la eficiencia operativa, aunque todavía enfrenta limitaciones en la personalización de las interacciones y en la integración con canales de voz.

La integración entre canales digitales y humanos en la jornada de recuperación

La investigación evidenció que la integración entre canales digitales y humanos aumenta la efectividad de la recuperación de crédito, destacándose WhatsApp como el canal de mayor adhesión y conversión. En la Empresa A, agentes digitales en WhatsApp facilitan consultas y simulaciones, reduciendo la necesidad de llamadas telefónicas. La Empresa B prioriza clientes de mayor riesgo y remite solo casos complejos a atención humana, optimizando el uso de recursos. En la Empresa C, los chatbots atienden retrasos cortos, mientras que el portal digital soporta autoservicio para retrasos más largos, ofreciendo flexibilidad al cliente.

La Empresa D utiliza agentes virtuales para gestionar flujos completos, garantizando continuidad entre voz y texto, lo que demuestra un nivel avanzado de orquestación. Por su parte, la Empresa E combina alertas automatizadas con consultas vía WhatsApp, atendiendo a clientes de ticket promedio más elevado. Estos hallazgos corroboran la literatura, que destaca la dependencia de la madurez omnicanal en el sector financiero de la integración tecnológica y de la adaptación de los canales al comportamiento del cliente (Wyrzykowska et al., 2024). Además, las soluciones omnicanal permiten personalizar interacciones de cobro, ajustando el canal y el tipo de agente conforme al perfil y riesgo del cliente, aumentando el engagement y la conversión (Nandipati, 2024).

El impacto de la integración varía según el perfil del cliente y el rango de demora de la deuda. Los agentes virtuales tienden a ser más eficientes en demoras más cortas, donde el cliente tiene mayor facilidad para entender los montos adeudados. En contraste, el autoservicio y las negociaciones a través de WhatsApp presentan mejores resultados en rangos de demora más largos, ya que ofrecen mayor autonomía y comodidad para el cliente. En la Empresa A, por ejemplo, las interacciones automatizadas funcionan mejor en las etapas iniciales, cuando el cliente está más propenso a resolver la deuda rápidamente, mientras que los canales digitales que permiten mayor autonomía son más aceptados en situaciones prolongadas.

La Empresa B demuestra una actuación ajustada a estos diferentes momentos, dirigiendo enfoques rápidos y automatizados para los primeros contactos y reservando interacciones más flexibles para casos que exigen mayor sensibilidad. En la Empresa C, aunque las soluciones digitales contribuyen en los contactos iniciales, la atención humana aún asume mayor protagonismo en casos complejos. Se observó que, en promedio, el 15% de los clientes inicialmente atendidos por voz migran a canales de texto, y estos canales reciben alrededor del 20% de las atenciones de forma orgánica, concentrando negociaciones con tickets medios más elevados.

El análisis de los resultados también reveló la necesidad de una mayor curación y pruebas en los agentes virtuales por voz para que sean más eficientes en retrasos largos, donde la habilidad conversacional es crucial. Esta adaptación continua de los agentes digitales y la personalización de los enfoques son fundamentales para optimizar la recuperación de crédito y la experiencia del cliente. La capacidad de transitar entre diferentes canales sin pérdida del historial de las interacciones anteriores mejora la experiencia del cliente, reduciendo fricciones y haciendo la comunicación más coherente a lo largo de la jornada de negociación.

El compromiso personalizado se habilita mediante la consolidación de datos en sistemas de CRM y bases analíticas, lo que permite adaptar mensajes, ofertas y canales de contacto según características específicas del cliente, como historial de pago, rango de demora o comportamiento en interacciones anteriores. La comunicación integrada resulta de la orquestación centralizada de los canales, que operan de forma coordinada dentro de una misma estrategia de relación, evitando contactos redundantes y contribuyendo a un enfoque más organizado y eficiente. Esta visión integrada de las interacciones permite a las empresas analizar patrones de comportamiento, identificar preferencias de canal y comprender mejor las motivaciones asociadas a la morosidad.

El aumento de las tasas de conversión se produce principalmente por la combinación de automatización, canales digitales y opciones de autoservicio. Las plataformas digitales de negociación y las aplicaciones de mensajería instantánea permiten al cliente resolver su situación financiera de forma rápida y conveniente, ampliando las posibilidades de regularización de la deuda. La fidelización y retención de clientes también emergen como un beneficio relevante, ya que los enfoques menos invasivos y más transparentes contribuyen a preservar la relación entre empresa y consumidor, incluso en situaciones de impago. La toma de decisiones basada en datos, un pilar de la estrategia omnicanal, alimenta modelos analíticos y sistemas de inteligencia artificial, permitiendo ajustar las estrategias de comunicación y mejorar la asertividad de las acciones de cobro.

Desafíos y tendencias futuras en la recuperación de crédito digital

La implementación de la omnicanalidad, aunque estratégica para la eficiencia operativa y la mejora de la experiencia del cliente, implica desafíos estructurales significativos. Uno de los principales es la integración entre sistemas y bases de datos, que exige inversiones tecnológicas y esfuerzos de estandarización para consolidar una visión unificada del cliente. La interoperabilidad entre plataformas de CRM, sistemas heredados, herramientas de comunicación digital y bases analíticas es compleja, y las limitaciones técnicas, especialmente a través de APIs, dificultan la orquestación plena de los canales de contacto.

Otro aspecto recurrente son las exigencias regulatorias y las restricciones impuestas por plataformas digitales, particularmente en el uso de aplicaciones de mensajería. Los entrevistados destacaron que las reglas de uso y políticas de comunicación pueden limitar estrategias de activación, exigiendo cuidados adicionales para evitar enfoques invasivos o inadecuados. Un entrevistado de la Empresa C resaltó: “Nuestro mayor desafío son las normas regulatorias de WhatsApp que, en su mayoría, no están orientadas al ámbito de cobro; somos extremadamente cuidadosos a fin de no infringir las normativas de activación y hacer que este canal no genere molestias para no tener impactos significativos en nuestras líneas.”

Las cuestiones relacionadas con la seguridad de la información y el riesgo de fraude también surgen como desafíos relevantes. La ampliación del uso de canales digitales aumenta la necesidad de mecanismos robustos de autenticación, protección de datos y garantía de la legitimidad de las comunicaciones, especialmente en contextos en los que el cliente puede mostrar desconfianza hacia los mensajes recibidos por canales digitales. La adaptación de clientes tradicionalmente vinculados a modelos presenciales o telefónicos también es un desafío, ya que, si bien los canales digitales amplían la escala y la eficiencia, existen segmentos de consumidores que se resisten a plataformas automatizadas o desconfían de las interacciones digitales.

En este contexto, las empresas necesitan desarrollar estrategias que concilien la innovación tecnológica con la construcción de confianza y transparencia en las relaciones, buscando un equilibrio entre la eficiencia operativa y la experiencia del cliente. La automatización de los procesos de cobro puede aumentar la productividad, pero, si está mal calibrada, puede generar percepciones de un enfoque excesivo o invasivo. Así, es esencial desarrollar estrategias que consideren no solo la eficiencia, sino también la calidad de la experiencia del cliente a lo largo de todo el proceso de negociación, según la literatura sobre experiencia del cliente (Lemon; Verhoef, 2016).

A pesar de estos desafíos, los resultados indican importantes tendencias en la evolución de las estrategias omnicanal en la recuperación de crédito. Destaca el creciente protagonismo del uso de datos y de tecnologías analíticas para apoyar la toma de decisiones y la personalización de las interacciones. La consolidación de bases integradas de información, asociada al uso de algoritmos predictivos, permite identificar patrones de comportamiento y ajustar estrategias de comunicación de forma más asertiva. En este escenario, se observa la expansión del uso de inteligencia artificial, especialmente a través de agentes virtuales y sistemas automatizados de negociación.

Estas tecnologías se han utilizado principalmente en operaciones masificadas y en rangos de retraso más cortos, donde el volumen de clientes es elevado y la automatización permite ganancias significativas de escala. Un entrevistado de la Empresa D afirmó: “La IA ya ha sido una fuerte tecnología de tendencia para personalizar la negociación, es decir, impactos positivos. En cuanto a los impactos negativos, tenemos la regulación de WhatsApp y las cuestiones de seguridad (fraudes).” Esta perspectiva resalta el potencial de la IA para optimizar la personalización, al mismo tiempo que señala las preocupaciones regulatorias y de seguridad que acompañan su implementación.

En resumen, la adopción de la omnicanalidad ha generado beneficios claros para las operaciones de recuperación de crédito, como una mayor eficiencia y una mejora en la comunicación, pero su consolidación depende de ajustes continuos, inversión en tecnología y, principalmente, de una mirada atenta a la experiencia del cliente a lo largo de todo el viaje. Las empresas A, B, C, D y E, aunque en diferentes etapas de madurez digital, demuestran que la omnicanalidad es un concepto estratégico en la transformación digital, fundamental para la experiencia del cliente y para la eficiencia operativa, según la teoría de Chandratreya (2024) y los impactos descritos por Ristevska-Jovanovska (2026).

4. Conclusión

Este estudio buscó analizar cómo la aplicación de estrategias digitales basadas en la omnicanalidad puede contribuir al aumento de la eficiencia de los procesos de recuperación de crédito en instituciones financieras. Se verificó que, antes de la implementación de estas estrategias, las operaciones de cobro estaban predominantemente centradas en contactos telefónicos, caracterizadas por interacciones fragmentadas y baja integración de datos, lo que limitaba la visibilidad de la jornada del cliente. Con la adopción de la omnicanalidad, impulsada por herramientas como CRM, automatización de mensajes, portales digitales, chatbots e inteligencia artificial, se observó una significativa integración entre canales como voz, WhatsApp, SMS y correo electrónico. Esta transición amplió la visibilidad de la jornada del cliente y mejoró la gestión de las interacciones, resultando en un aumento promedio del 15% en las tasas de recuperación de crédito, reducción de costos operativos, mayor adhesión a las negociaciones digitales y una notable mejora en la experiencia del cliente. La omnicanalidad, por lo tanto, emerge como un pilar estratégico para la transformación digital del cobro, al integrar datos y canales y permitir mayor eficiencia y personalización de los enfoques.

Sin embargo, la implementación de la omnicanalidad aún enfrenta desafíos estructurales, como la compleja integración entre sistemas y bases de datos, las exigencias regulatorias de plataformas digitales y las preocupaciones con la seguridad de la información y el riesgo de fraudes. Además, la adaptación de clientes tradicionalmente vinculados a modelos presenciales o telefónicos y la necesidad de equilibrar la automatización con la experiencia humanizada del cliente representan puntos críticos. Se sugiere que estudios futuros profundicen estos hallazgos por medio de investigaciones con muestras mayores y análisis cuantitativos, explorando la optimización de la curaduría y pruebas de agentes virtuales por voz para retrasos largos, e investigando estrategias para mitigar los desafíos regulatorios y de seguridad. La consolidación de la omnicanalidad como un elemento estratégico requiere ajustes continuos, inversiones en tecnología y una mirada atenta a la experiencia del cliente a lo largo de toda la jornada de recuperación de crédito.

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Artículo originado del Trabajo de Conclusión de Curso de Especialización en Digital Business del MBA USP/Esalq

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