Hay un caso que se cita en casi todas las conversaciones sobre inteligencia artificial y empleo. Pero se cuenta a medias.
Klarna, la Fintech sueca de pagos, lanzó un asistente virtual de IA que en su primer mes, gestionó 2,3 millones de conversaciones. Esto es el equivalente al trabajo de 700 agentes a tiempo completo.
El tiempo promedio de atención bajó de 11 minutos a menos de 2. El impacto financiero estimado fue de 40 millones de dólares en utilidades. Es la parte del caso que todo el mundo cita en los comités ejecutivos.
¿Por qué? Porque descubrió que para cierto tipo de interacciones. Precisamente las que requieren conectar con emociones complejas del cliente, como navegar situaciones delicadas y sostener un vínculo humano real. Simplemente, la IA no resolvía.
Ese segundo capítulo es, en la práctica, el más relevante. Y es el que la mayoría de las organizaciones está optando por ignorar.
“Hay un concepto que usamos en Olivia para describir esta realidad: no todo en una organización es IA-able. Hay tareas, decisiones e interacciones que la inteligencia artificial puede hacer mejor, más rápido y a menor costo que una persona. Y hay otras donde la presencia humana, con toda su complejidad y capacidad de empatía, es irreemplazable”, indica Ricardo Niveyro, director de Olivia.
El problema es que la mayoría de las empresas no está haciendo esa distinción. Lo vemos repetido en directorios chilenos: la lógica dominante es “si la IA ahorra horas, reduzco personal”. Es una lógica lineal que no solo es éticamente cuestionable, es estratégicamente equivocada. Confunde eficiencia con transformación. Mide adopción en lugar de impacto. Y, sobre todo, le pone IA encima a procesos que nadie se tomó el tiempo de rediseñar. Klarna es el ejemplo público de un patrón que muchas organizaciones están viviendo en privado.
La inteligencia artificial suele compararse con la electricidad. La comparación es útil siempre que se la lleve hasta el final. En el siglo XIX no bastaba con tener acceso a la corriente eléctrica para transformar una fábrica: había que rediseñar procesos, reentrenar operarios, reorganizar líneas de producción. Las fábricas que solo enchufaron motores eléctricos a las líneas de producción antiguas no capturaron el salto de productividad. Lo capturaron las que repensaron el sistema completo. Con la IA pasa exactamente lo mismo.
El Microsoft 2026 Work Trend Index, sobre 20.000 trabajadores que usan IA en 10 países, lo confirma con datos: los factores organizacionales —cultura, apoyo del management y gobernanza— explican más del doble del impacto de la IA que la habilidad o mentalidad individual. Solo el 26% de los usuarios percibe que su liderazgo está consistentemente alineado en torno a una estrategia de IA. El cuello de botella no está en la tecnología ni en las personas.
Así lo explica Marcelo Blechman, Socio de Olivia: “Las organizaciones que van a capturar el valor real de la IA en los próximos dos años no son las que compren las mejores herramientas. Son las que entiendan que esto no es un proyecto de tecnología, sino de liderazgo. Las que empiecen por el mindset antes que por la herramienta. Que distingan con criterio qué es IA-able y qué no lo es. Quienes diseñen casos de uso conectados con decisiones reales del negocio, no con la moda del momento. Las que midan impacto antes de escalar. Las que inviertan en reskilling y upskilling de sus equipos con la misma seriedad con que negocian licencias de software”.
Sobre todo, las que no automaticen lo roto.
Y agrega: “Porque la IA productiva no se compra: se diseña. Desde arriba”.
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