Esta semana la actualidad nos trae un titular que debería suscitar una reflexión en las empresas: Una empresa lamenta haber sustituido a todos esos trabajadores humanos por IA y ahora quiere recuperarlos.
Klarna, la fintech sueca que deslumbró al sector anunciando la automatización de buena parte de su atención al cliente con inteligencia artificial generativa, ha iniciado un retorno parcial de esas funciones a sus equipos humanos. El motivo: la IA todavía no alcanza los niveles de precisión, empatía y contextualización que exige una operación orientada a la experiencia del usuario.
Más allá de lo anecdótico, el episodio ilustra una tensión creciente. Por un lado, negar la evidencia de que la IA generativa ha llegado para quedarse supondría renunciar a ventajas competitivas que ya se materializan en eficiencia operativa, análisis predictivo o personalización masiva. Por otro, lanzarse a sustituir procesos esenciales —e incluso puestos de trabajo— sin una validación previa rigurosa implica trasladar a clientes y empleados los riesgos inherentes a una tecnología aún inmadura en determinados ámbitos.
Probar antes de escalar
Cada implementación de IA debería comenzar por un piloto acotado en alcance, indicadores y duración. Ese espacio controlado permite:
- Definir métricas claras que midan calidad de servicio, impacto en costes y satisfacción del usuario final.
- Identificar sesgos y errores con datos reales, antes de comprometer la reputación corporativa.
- Ajustar la arquitectura técnica y los flujos de trabajo sin interrumpir la operación principal.
Solo cuando los resultados superen un umbral previamente acordado —y se entienda cómo se han logrado— tiene sentido pasar a fases de escalado progresivo.
El factor humano sigue siendo estratégico
Incluso en escenarios donde la IA se muestra solvente, la supervisión humana aporta criterio, creatividad y responsabilidad ética. Convertir a los equipos en copilotos de la tecnología, en lugar de en víctimas de la automatización, genera dos beneficios directos: reduce la resistencia interna al cambio y mejora la calidad de los datos con los que el sistema aprende.
Una hoja de ruta equilibrada
Las empresas que aspiren a capturar el valor de la IA sin comprometer sus activos críticos deberían considerar:
- Gobernanza multidisciplinar que reúna a negocio, tecnología, legal y personas.
- Iteración continua apoyada en ciclos cortos de prueba‑medición‑aprendizaje.
- Transparencia con los usuarios sobre el grado de intervención algorítmica.
- Programas de formación que habiliten a las plantillas para trabajar con sistemas inteligentes.
El caso Klarna no es un fracaso, sino un recordatorio de que la ambición tecnológica debe ir acompañada de método. Adoptar IA no consiste en “apagar” a los humanos, sino en encontrar el punto óptimo donde la máquina amplifica el talento y la experiencia de las personas. El futuro no es IA o humanos, sino IA con humanos, y debemos dedicar tiempo a afinar esa ecuación.
