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La promesa de ahorrar plantilla con inteligencia artificial está chocando con una realidad bastante menos limpia. Ford ha tenido que volver a contratar a cientos de ingenieros veteranos después de confiar en sistemas automatizados para resolver problemas de calidad.
No es un caso aislado. Un 32% de los responsables de contratación en Estados Unidos que eliminaron puestos por la disponibilidad de inteligencia artificial acabó recontratando personas para el mismo trabajo o para otro muy parecido, según datos de Robert Half.
Los recortes llegaron antes de que apareciera el valor
También ahí asoma una contradicción que ya no cabe esconder debajo del entusiasmo. Un 39% de los líderes empresariales realizó despidos vinculados al despliegue de inteligencia artificial y el 55% de ellos admite haber tomado decisiones equivocadas, de acuerdo con un informe de Orgvue.
El dato encaja con otro aún más incómodo. El informe The GenAI Divide del MIT NANDA señala que el 95% de las organizaciones analizadas no obtiene retorno medible de la inteligencia artificial generativa pese a las inversiones realizadas.
Sin retorno claro, el atajo del recorte empieza a parecer una mala cuenta.
Cuando el trabajo real no cabe en un bot
Eso fue exactamente lo que ocurrió en el Commonwealth Bank of Australia. La entidad despidió a decenas de empleados de atención al cliente tras introducir un bot de voz y tuvo que revertir la decisión cuando aumentaron las llamadas y el sistema no pudo absorber la complejidad real del trabajo.
La escena resulta familiar en muchos sectores. Hay tareas que parecen repetitivas vistas desde un organigrama, pero cambian por completo cuando entran en juego la excepción, el matiz y el cliente enfadado, una lógica que ya ha aparecido en despidos automatizados y sus límites.
"La inteligencia artificial es una herramienta fantástica, pero solo es tan buena como la información con la que se la entrena" - Charles Poon, vicepresidente de ingeniería de hardware de Ford
La frase ayuda a entender por qué tantas implantaciones tropiezan en el mismo punto. Un sistema puede responder deprisa, clasificar miles de casos o detectar patrones, pero falla en cuanto la organización le pide resolver situaciones mal definidas, ambiguas o llenas de contexto humano.
Las empresas que sí obtienen resultados cambiaron el trabajo
Bain llega a una conclusión precisa. Las compañías que crean valor con inteligencia artificial rediseñan cómo se trabaja y cómo se toman decisiones, en lugar de limitarse a añadir herramientas a procesos ya existentes.
McKinsey coincide en el diagnóstico y lo baja a tierra con tres piezas concretas. El impacto real aparece cuando las organizaciones rediseñan los flujos de trabajo, gobiernan bien los sistemas y miden resultados con indicadores claros.
BCG sitúa el problema en el mismo lugar, aunque con otra formulación. Apenas una pequeña proporción de empresas obtiene ganancias financieras sustanciales y el valor procede sobre todo de repensar el componente humano, algo que también asoma en recortes sin ROI descritos en otras compañías.
El fallo no está solo en la máquina sino en su gobierno
Ahí entra el criterio del NIST, que no habla de magia ni de sustituciones automáticas. Su marco establece que la inteligencia artificial debe gestionarse con gobernanza, medición, gestión de riesgos y adaptación al contexto.
Dicho de otra manera, el problema no consiste solo en instalar una herramienta y esperar ahorro inmediato. El error aparece cuando una empresa confunde automatizar una parte del proceso con entender el trabajo completo que sostiene ese proceso.
Ford volvió a buscar a los veteranos y otras compañías han rehecho plantillas por una razón muy concreta. Entre el 95% que aún no mide retorno y ese 32% que ya tuvo que recontratar, la factura de ignorar el factor humano ha dejado de ser una hipótesis.