Gartner advierte sobre los recortes basados en ahorros aún no comprobados. Algunas organizaciones de atención al cliente ya reportan recontrataciones.
La promesa es atender a más clientes con menos empleados. El problema aparece cuando la inteligencia artificial no consigue resolver todo el trabajo que la empresa esperaba delegarle y el equipo que sabía hacerlo ya no está.
Ese riesgo está detrás de una advertencia de Gartner publicada este 5 de noviembre: reducir personal antes de comprobar los resultados de la tecnología puede obligar a las organizaciones a volver a contratar.
Una encuesta de la consultora a 275 líderes de servicio y soporte, realizada entre julio y agosto de 2026, encontró que el 21% había reducido su equipo de agentes humanos por la IA. Entre quienes reportaron esos recortes, la reducción promedio fue del 16,7% durante los 18 meses anteriores.
El sondeo también registró movimientos en sentido contrario. El 7% del total de encuestados afirmó que su organización había recontratado trabajadores después de reducciones previas y otro 11% preveía hacerlo en los siguientes 18 meses. El informe no precisa que todas esas recontrataciones correspondan a recortes motivados por IA.
Kathy Ross, vicepresidenta analista de Gartner, advierte que anticipar los ahorros puede dejar a una empresa sin capacidad suficiente para atender a sus clientes. Recuperarla supone seleccionar y capacitar personal, además de reconstruir conocimientos que se perdieron con las salidas.
El retorno sigue pendiente
Otro resultado divulgado por Gartner el 4 de noviembre muestra la distancia entre las expectativas y lo conseguido hasta ahora: solo el 4% de las organizaciones de atención al cliente consultadas había alcanzado el retorno esperado de sus iniciativas de IA.
La cifra mide el cumplimiento de una expectativa, no cuántas empresas están perdiendo dinero. Tampoco establece un plazo común para recuperar la inversión.
Christopher Sladdin, director sénior analista de Gartner, propone revisar cómo se invierte y cómo se organiza el trabajo alrededor de estas herramientas. Su planteamiento incluye utilizar las conversaciones con los clientes para detectar problemas recurrentes y mejorar el servicio, en lugar de concentrar toda la evaluación en reducir costos.
Para una compañía, resolver más consultas sin ampliar el equipo puede ser un beneficio. Pero también puede haber valor en evitar que un cliente abandone el servicio o tenga que llamar varias veces por el mismo problema. Son resultados diferentes y requieren mediciones distintas.
Lo que sí ha mostrado la investigación
Hay evidencia de que la IA puede mejorar la productividad en estas operaciones. Erik Brynjolfsson, de Stanford, y Danielle Li y Lindsey Raymond, del MIT, estudiaron su incorporación entre 5.172 agentes de soporte de una empresa de software.
El trabajo, publicado en 2025 en The Quarterly Journal of Economics, encontró un aumento promedio del 15% en los problemas resueltos por hora. Los beneficios fueron mayores entre los trabajadores menos experimentados.
El asistente sugería respuestas durante las conversaciones, mientras los empleados podían modificarlas o ignorarlas. Los investigadores evaluaron, por tanto, una herramienta que apoyaba a los agentes. Su resultado no demuestra que prescindir de ellos produzca la misma mejora.
Además, los efectos variaron: los trabajadores más experimentados y con mayores habilidades registraron pequeños avances en velocidad y leves deterioros en calidad. Los autores también aclaran que el estudio de una sola empresa no permite establecer el efecto general de la IA sobre el empleo o los salarios.
La cuenta completa
Una atención más rápida no siempre significa un problema resuelto. Si el usuario debe volver a comunicarse o necesita que una persona corrija la respuesta automática, parte del ahorro inicial puede desaparecer.
Por eso, al evaluar la automatización importa contar las consultas solucionadas, los contactos repetidos y el costo de atender los casos que llegan a manos humanas. También hay que incluir la supervisión y el mantenimiento de la tecnología.
Los resultados de Gartner no describen el mercado laboral colombiano. Para las empresas del país, sirven como referencia al decidir qué tareas automatizar y en qué momento ajustar sus equipos.
La decisión tiene consecuencias que van más allá de una nómina menor. Un trabajador que sale se lleva experiencia sobre los clientes, los productos y las excepciones que aparecen todos los días. Si después hace falta recuperar ese conocimiento, el ahorro tendrá que descontar el costo de empezar de nuevo.
Reportado por Sebastián Tovar
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