Un artículo sobre este contenido se publicó originalmente en Fast Company .
A principios de 2024, el CEO de Klarna declaró que la IA podía hacer todos los trabajos humanos. La empresa había recortado su plantilla de 5500 a 3400 personas. Su chatbot de IA hacía el trabajo de 700 agentes de atención al cliente. Eran el futuro y querían que todo el mundo lo supiera.
14 meses después, Klarna obligaba a sus ingenieros de software y a su equipo de marketing a atender los teléfonos.
La satisfacción del cliente se había desplomado. La calidad del servicio se había hundido. La empresa que quería ser el "conejillo de Indias favorito" de OpenAI se había convertido en una advertencia para todas las empresas que apuestan fuerte por la IA.
La historia real detrás de los titulares
Klarna no es un caso aislado. Las investigaciones muestran que el 55 % de las empresas que hicieron despidos motivados por la IA ahora se arrepienten. Gartner prevé que, para 2027, más del 40 % de los proyectos de IA agéntica se cancelarán por completo. La causa de fondo no es la tecnología, sino la filosofía con la que se implementa.
Las empresas que se adelantan no se preguntan "¿puede la IA hacer este trabajo?". Se preguntan "¿qué podría lograr nuestra gente si la IA se encargara de la carga operativa?".
Lo que hacen diferente las que triunfan
El contraste es llamativo. Mientras Klarna obligaba a sus ingenieros a atender llamadas de clientes, empresas como Tripadvisor, Thumbtack y ClickUp construían algo radicalmente distinto: equipos híbridos en los que la IA y las personas potencian las fortalezas de la otra parte.
En Tripadvisor, los agentes de IA ya gestionan de forma autónoma el 90 % de las consultas entrantes. Pero el objetivo nunca fue eliminar puestos de trabajo, sino liberar al equipo de soporte para que se dedicara a tareas estratégicas que requieren criterio, creatividad y capacidad de construir relaciones. El trabajo que realmente marca la diferencia.
No es una distinción menor. Según McKinsey, las empresas que rediseñan a fondo sus flujos de trabajo en torno a la IA tienen 3 veces más probabilidades de obtener valor real. Y generan el doble de uso de IA por empleado. La brecha crece cada día.
La lección que Klarna aprendió por las malas
La experiencia del cliente no es un problema de optimización. Es una relación.
Cuando un cliente llama por un error de facturación que amenaza su historial crediticio, no busca eficiencia. Busca a alguien que entienda lo que está en juego. Cuando el pago de un pequeño empresario no se procesa la noche antes de pagar las nóminas, necesita empatía, no un artículo de la base de conocimiento.
Siemiatkowski reconoce ahora que "el costo, por desgracia, parece haber sido un factor de evaluación demasiado predominante" y que el resultado fue "una calidad inferior". El CEO que antes menospreciaba a los trabajadores humanos está construyendo ahora lo que describe como un modelo híbrido "al estilo Uber". Muy lejos de "la IA puede hacer todos nuestros trabajos".
La oportunidad de crear equipos híbridos está abierta. Pero no lo estará por mucho tiempo.
Lee el artículo completo en Fast Company: Klarna intentó sustituir a su plantilla por IA. Esto es lo que todas las empresas deberían aprender de su fracaso.
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