IA en las empresas: el límite que la tecnología todavía no puede cruzar
El caso de Klarna reabre el debate sobre el uso de inteligencia artificial en las empresas y plantea qué tareas pueden automatizarse y cuáles todavía necesitan criterio humano.
La incorporación de inteligencia artificial (IA) a los procesos empresariales atraviesa un punto de inflexión. La promesa de reducir costos, acelerar operaciones y automatizar tareas comienza a convivir con una pregunta cada vez más relevante: ¿qué actividades pueden delegarse realmente en una máquina y cuáles requieren necesariamente intervención humana?
Uno de los casos que puso este debate en primer plano es el de la fintech sueca Klarna. La compañía llegó a utilizar inteligencia artificial para procesar alrededor de 2,3 millones de consultas mensuales, un volumen equivalente, según la empresa, al trabajo de unos 700 agentes humanos y con un ahorro proyectado de US$ 40 millones.
Sin embargo, el proceso también expuso las limitaciones de una automatización llevada demasiado lejos. La compañía terminó recontratando personal humano después de comprobar que la IA encontraba dificultades para resolver interacciones complejas, manejar conflictos y sostener el componente de empatía necesario en determinados vínculos con los clientes.
El caso se convirtió así en un ejemplo de una tensión que comienza a aparecer en numerosas organizaciones: la eficiencia técnica no siempre garantiza una operación sostenible.
Qué significa que una tarea sea "IA-able"
A partir de este escenario, la consultora Olivia planteó un marco conceptual para determinar qué procesos empresariales son verdaderamente “IA-able”, es decir, cuáles pueden ser automatizados mediante inteligencia artificial y cuáles requieren conservar una participación humana.
Marcelo Blechman, socio director de Olivia, sostiene que la tecnología permite reducir incertidumbre y acelerar la ejecución, pero no puede asumir las consecuencias de las decisiones que toma.
Desde esta perspectiva, cuestiones como el riesgo, la ética y la responsabilidad frente a un error continúan dependiendo de las personas.
La definición de qué se automatiza y qué permanece bajo responsabilidad humana deja entonces de ser exclusivamente una cuestión tecnológica.
“Trazar la línea entre lo que se automatiza y lo que no es una decisión de gobernanza de la alta dirección, no un proyecto de TI”.
El planteo implica un cambio de enfoque: la discusión ya no pasa solamente por qué puede hacer la IA, sino también por qué debería hacer dentro de una organización.
El cliente todavía reclama una persona
La experiencia empresarial encuentra además un correlato en distintos estudios sobre comportamiento de los consumidores citados por Olivia.
Un estudio global de experiencia del cliente de Five9 señala que el 75% de los consumidores prefiere interactuar con una persona real para resolver problemas vinculados con soporte técnico o atención al cliente.
En tanto, la PwC Customer Experience Survey indica que el 86% de los consumidores considera que la interacción humana continúa siendo importante en su experiencia con una marca.
La falta de empatía y las respuestas automatizadas demasiado rígidas aparecen entre los factores que pueden generar frustración y abandono.
Estos datos plantean un desafío para las empresas: automatizar no necesariamente significa eliminar el contacto humano.
En determinados servicios, la IA puede resolver consultas simples y repetitivas, mientras que las situaciones que involucran reclamos, conflictos, decisiones sensibles o necesidades particulares pueden requerir el paso hacia un operador humano.
La IA no necesariamente reemplaza empleos completos
Otro de los puntos centrales del debate está relacionado con el impacto laboral.
La Organización Internacional del Trabajo (OIT) sostiene que la inteligencia artificial generativa tiende principalmente a complementar tareas antes que sustituir ocupaciones completas.
Esto significa que el impacto de la tecnología puede producirse dentro de los propios puestos de trabajo: algunas actividades son automatizadas, mientras que otras requieren nuevas capacidades y mayor intervención humana.
El riesgo aparece cuando la automatización se transforma en un criterio absoluto y desplaza tareas que requieren experiencia, criterio profesional o capacidad para interpretar situaciones que no están contempladas previamente.
La "trampa de Copilot": cuando la IA empieza a hablar por la empresa
El debate también llegó a la comunicación interna de las organizaciones.
Olivia identifica un fenómeno al que denomina “síntoma del Enviado por Copilot”: mensajes, comunicaciones y documentos redactados íntegramente mediante inteligencia artificial que terminan adquiriendo un tono uniforme, distante y poco personal.
La cuestión no pasa necesariamente por utilizar IA para escribir. El problema aparece cuando la herramienta termina reemplazando la voz de quien tiene la responsabilidad de comunicar.
La proliferación de textos similares puede generar, además, una pregunta dentro de los equipos: si una organización contrata a un profesional por su experiencia y capacidad de análisis, ¿qué sucede cuando esas funciones son delegadas completamente en una herramienta?
Para Ezequiel Kieczkier, CEO y cofundador de Olivia, existe una diferencia fundamental entre utilizar IA como herramienta y permitir que la tecnología defina la identidad de una organización.
“La inteligencia artificial puede redactar tu mensaje, pero nunca puede ser tu palabra ni puede ser lo que define la cultura de la organización”.
El nuevo desafío: automatizar sin perder criterio
El caso de Klarna muestra que la discusión sobre inteligencia artificial en las empresas está entrando en una segunda etapa.
La primera estuvo marcada por una pregunta: ¿qué podemos automatizar?
Ahora aparece otra, más compleja: ¿qué conviene automatizar?
La diferencia es importante. Una herramienta puede ser capaz de realizar una determinada tarea de manera rápida y económica, pero eso no significa necesariamente que deba asumirla de manera autónoma.
Para las empresas, el desafío será encontrar un equilibrio entre productividad, tecnología y responsabilidad, utilizando la IA para procesar información, detectar patrones, estructurar contenidos o acelerar tareas, pero preservando el criterio humano allí donde están en juego las relaciones, la ética, la cultura empresarial y las decisiones estratégicas.
En ese escenario, la inteligencia artificial puede convertirse en un potente multiplicador de capacidades. Pero el límite no estará definido solamente por lo que una máquina puede hacer, sino por qué decisiones una organización está dispuesta a delegar en ella.
