Febrero de 2024. Klarna y OpenAI publican un anuncio conjunto que recorre el sector en horas: el asistente de IA de la fintech sueca ha gestionado 2,3 millones de conversaciones en su primer mes, opera en 23 mercados y hace el trabajo equivalente a 700 agentes a tiempo completo. El tiempo de resolución ha caído de once minutos a menos de dos. Su CEO, Sebastian Siemiatkowski, se convierte en el rostro de la automatización total de la atención al cliente.
Mayo de 2025. El mismo Siemiatkowski, en Bloomberg, admite que fueron demasiado lejos: se centraron tanto en la eficiencia y el coste que la calidad se resintió, y anuncia que Klarna vuelve a contratar agentes humanos para garantizar que el cliente siempre pueda hablar con una persona si lo necesita. Klarna matizó después que se trataba de un piloto con dos agentes en remoto, una adición y no una marcha atrás. Anoto el matiz porque este blog va de eso; la lección no cambia.
Quince meses separan la nota de prensa de la rectificación. Y como Klarna fue el único que hizo ambas cosas en público —presumir y rectificar—, se ha convertido en el caso que nos permite a los demás aprender sin pagar la matrícula. Eso es lo que quiero hacer hoy: repasar las sombras con nombre y apellido, escuchar lo que dicen los clientes cuando se les pregunta, y defender las luces sin caricatura. Porque las hay, y son considerables.
Las sombras tienen nombre y apellido
Los fallos de la IA en atención al cliente no son una categoría homogénea. Los tres casos más sonados de los últimos dos años fallan, cada uno, por un sitio distinto. Y conviene distinguirlos porque las medidas de prevención también son distintas.
El fallo legal: Air Canada. Un pasajero consultó al chatbot de la aerolínea sobre las tarifas por defunción familiar. El bot le aseguró que podía comprar el billete a precio completo y reclamar el descuento hasta 90 días después de volar. La política real decía lo contrario: el descuento debía solicitarse antes del viaje. Cuando el cliente reclamó, la aerolínea se negó, el asunto acabó en un tribunal canadiense y la defensa de Air Canada pasará a la historia del sector: alegó que el chatbot era una entidad legal separada, responsable de sus propios actos. El tribunal lo despachó en una frase: el bot es parte de la web de la empresa, y la empresa responde por toda la información de su web, venga de una página estática o de un sistema conversacional. Air Canada pagó, y poco después el chatbot desapareció discretamente de su web. La lección no admite matices: lo que dice tu bot, lo dices tú.
El fallo reputacional: DPD. En enero de 2024, tras una actualización de sistema, un cliente de la mensajería británica consiguió que el chatbot soltara tacos, escribiera poemas sobre lo mala que era la compañía y se describiera como el peor servicio de mensajería del mundo. Todo capturado y viralizado en X en cuestión de horas. Aquí no hubo daño económico directo ni sentencia: hubo algo peor de gestionar, que es tu propia infraestructura generando el contenido de la crisis. Ningún community manager puede competir con un bot corporativo insultando a su empleador.
El fallo de confianza: Cursor. Abril de 2025, y este es mi favorito por lo que tiene de fábula. Cursor, editor de código con IA —una empresa cuyo producto es la IA—, sufre un bug de sesiones que expulsa a usuarios cuando cambian de dispositivo. Los que preguntan a soporte reciben respuesta de «Sam», el bot de la casa: les explica con total seguridad que es una política deliberada de un solo dispositivo por suscripción. Esa política no existía. Sam se la inventó. Y con un agravante técnico que merece atención: la alucinación era no determinista — a unos usuarios les contaba la política inventada y a otros no, con lo que la comunidad ni siquiera podía verificar entre sí qué era verdad. Hubo cancelaciones reales y el cofundador tuvo que salir a disculparse. Si la empresa que fabrica la IA no controla lo que su IA le dice a sus clientes, el resto haríamos bien en asumir que tampoco.
Tres casos, tres taxonomías: responsabilidad legal, incendio reputacional, erosión de confianza. Quien diseñe un sistema de atención automatizada debería poder explicar qué barrera tiene contra cada una de las tres.
Lo que dicen los clientes cuando se les pregunta
Gartner lleva tres años midiendo esto con series que, leídas juntas, cuentan una película completa.
El punto de partida: en su encuesta a 5.728 clientes de finales de 2023, el 64% preferiría que las empresas no usaran IA en su atención al cliente, y más de la mitad se plantearía irse a la competencia por ello. Pero el dato que de verdad explica el problema no es ese, sino el desglose: la preocupación dominante, citada por el 60%, es que la IA haga más difícil llegar a un humano. No es tecnofobia. Es la experiencia acumulada de años de laberintos telefónicos, ahora con interfaz conversacional. El cliente no odia la IA: odia el muro.
La secuencia posterior confirma la lectura. En junio de 2025, Gartner predijo que la mitad de las organizaciones que planeaban recortar significativamente su plantilla de atención al cliente abandonará esos planes antes de 2027, y constató que el 95% de los líderes de servicio piensa conservar agentes humanos — lo resumen en una fórmula que suscribo entera: digital primero, pero no digital únicamente. Y en su encuesta de hace un mes, abril de 2026, el giro ya es estructural: el 85% de los responsables de servicio está ampliando las funciones de sus agentes humanos, no eliminándolas, y los clientes siguen confiando más en personas que en IA para recomendaciones de producto (54% frente a 32%).
Mientras tanto, en el mercado ha aparecido un fenómeno que me parece el indicador más elocuente de todos: marcas que se autoetiquetan como atención «solo humanos» y lo usan como argumento de venta. El «hecho por personas» está emergiendo como atributo premium, igual que en su día lo fueron lo artesano o lo ecológico. Cuando la ausencia de una tecnología se convierte en flex de marketing, es que su presencia mal ejecutada se ha convertido en un coste percibido. Zendesk, en su informe de tendencias de 2025 —fuente interesada, vende software de atención al cliente, pero con una muestra de más de diez mil consumidores—, aporta el matiz que ordena todo el debate: el cliente quiere la velocidad de la IA y el acceso fácil al humano. Las dos cosas. No es una contradicción; es un requisito de diseño.
Las luces, sin caricatura
Sería muy cómodo cerrar aquí con un «la IA no está lista» y quedar como el escéptico lúcido. Sería también faltar a la verdad.
Los números iniciales de Klarna eran reales. Los 2,3 millones de conversaciones ocurrieron. La resolución en menos de dos minutos frente a once, también. Un asistente disponible las 24 horas en 35 idiomas, a un coste por interacción que ningún equipo humano puede igualar, resolviendo al instante el «dónde está mi pedido» de las tres de la madrugada: eso existe, funciona y el cliente lo valora — de hecho, valorar esa inmediatez es la otra cara del mismo dato de Zendesk. Para una pyme que jamás podría pagar soporte nocturno o multiidioma, no es una mejora incremental: es acceso a una capacidad que antes no existía a su escala.
Y hay un segundo beneficio que se menciona menos: bien diseñada, la automatización no sustituye al humano, lo especializa. Si la máquina absorbe el 70% rutinario, las personas quedan para el 30% donde de verdad se juega la relación — la reclamación delicada, el cliente enfadado, el caso raro, el momento de retención. La propia serie de Gartner apunta ahí: las organizaciones están ampliando responsabilidades de sus agentes precisamente porque la IA reduce el volumen de contactos triviales. Y su predicción de que en 2029 la IA agéntica resolverá de forma autónoma el 80% de las consultas comunes me parece un escenario plausible, con una condición: que «comunes» siga significando comunes, y no todo.
Porque esa es, a mi juicio, la conclusión que deja el ciclo 2024-2026: el fracaso de Klarna y compañía no fue tecnológico, fue de diseño. Automatizaron la puerta en vez del pasillo. Convirtieron a la IA en el guardián que decide si mereces hablar con alguien, en lugar del asistente que resuelve lo trivial y despeja el camino hacia la persona cuando hace falta.
Cómo hacerlo sin acabar en un juzgado canadiense
Cuatro reglas, todas derivadas de lo anterior.
Uno: el humano siempre alcanzable, y visiblemente. No enterrado tras cinco reformulaciones del bot. La preocupación número uno del cliente es el muro; el diseño debe demostrarle desde el primer mensaje que el muro no existe.
Dos: repartir por sensibilidad, no por coste. Rutina, estado de pedidos, FAQ operativas: máquina. Reclamaciones, cobros, salud, cualquier conversación donde alguien pueda estar pasándolo mal: persona. El criterio de reparto no es cuánto cuesta la conversación, sino cuánto cuesta perderla.
Tres: asumir que las palabras del bot son palabras de la empresa. Air Canada lo estableció legalmente y el sentido común lo establecía antes. Eso implica limitar al bot a información verificada, testarlo de forma adversarial como hizo aquel cliente de DPD, y etiquetar con claridad cuándo responde una máquina — que además es hacia donde apunta toda la regulación europea de transparencia.
Cuatro: medir recontacto y resolución, no deflexión. El KPI favorito del vendedor de chatbots es cuántos tickets «evitó» el bot. El KPI honesto es cuántos clientes no tuvieron que volver a escribir. Un bot que deflecta y no resuelve no ahorra conversaciones: las aplaza, las multiplica y las envenena. De Klarna no tenemos el dato de recontacto: en 2024 presumía de un 25% menos de consultas repetidas y en 2025 solo habló de «menor calidad» por haber pesado demasiado el coste. Mi lectura es que el cuadro de mando de eficiencia sonreía mientras se rompía algo que no medía bien. Es lectura, no dato.
La pregunta nunca fue humanos o máquinas. Esa dicotomía era el titular, no el problema. La pregunta operativa, la que Klarna respondió mal en 2024 y está respondiendo mejor ahora, es qué conversaciones merecen una máquina y cuáles merecen una persona — y quién decide el cruce entre ambas.
Las empresas que contesten bien esa pregunta tendrán lo mejor de los dos mundos: la inmediatez infinita para lo trivial y la empatía escasa, y por eso valiosa, para lo que importa. Las que no, ya saben cómo acaba la película, porque la hemos visto entera en quince meses: primero la nota de prensa, luego la rectificación.
Mejor aprender de la matrícula que pagó otro.
Fuentes: Klarna, nota de prensa de febrero de 2024; Bloomberg / Fortune, declaraciones de Siemiatkowski (mayo 2025) y respuesta de Klarna; Tribunal de Resolución Civil de Columbia Británica, Moffatt v. Air Canada (febrero 2024); Gartner, encuestas de 2023, 2025 y 2026; Zendesk, CX Trends 2025 (proveedor de software).