“Fui Víctima de mi Propio Trabajo”: Entrenó a la IA que Ocupó su Puesto tras 25 años y Acabó Fallando

Kathryn Sullivan, de 63 años, con 25 años en el Commonwealth Bank, fue despedida después de preparar Bumblebee AI, un asistente conversacional para la banca. Su labor parecía inocua: diseñar guiones, probar respuestas y corregir fallos en conversaciones reales. Lo que vino después sorprendió a todos dentro de la entidad y dejó una herida difícil de cerrar.

Mientras Sullivan depuraba respuestas, el algoritmo aprendía de su tono, sus atajos y sus decisiones. La experiencia humana pasó al sistema sin explicarle que ese conocimiento podía reemplazarla. Junto a ella, otros 44 empleados salieron ese mes. Muchos hablaron de frialdad y de una desconexión total con la plantilla.

La decisión no respondía a apuros financieros. El banco acababa de anunciar beneficios récord de 10.200 millones de dólares, un dato que tensionó aún más la narrativa de “eficiencia”. Con todo, quedaba por comprobar si la apuesta tecnológica estaba lista para el día a día.

Al poco de los despidos, el volumen de llamadas atendidas por humanos no bajó, subió. Bumblebee AI no cubrió la carga y provocó un embudo operativo. Ante el caos, el banco rectificó: admitió que la evaluación para eliminar los 45 puestos no consideró “todas las consideraciones comerciales relevantes”. Reabrió los roles y ofreció el reingreso.

Sullivan rechazó volver. Dijo que ya no veía confianza ni seguridad laboral suficientes, y prefirió la indemnización. Su historia no terminó ahí, porque se convirtió en referencia en un debate público que va más allá de una oficina o un chatbot concreto.

El caso llegó a un simposio en el Parlamento, organizado por el Consejo Australiano de Sindicatos. Allí se pidió avisar con antelación sobre despliegues de IA, invertir en formación y recualificación, y poner límites claros. “La tecnología debe estar al servicio de las personas y no al revés”, resumió la postura sindical.

Cómo afecta la inteligencia artificial en el trabajo a la atención al cliente en 2025

Si trabajas en atención al cliente, este episodio deja tres lecciones. Primero, la IA no “piensa” como tú y se atasca con excepciones. Vas a poder apoyarte en bots para preguntas simples, pero las incidencias reales aún piden criterio humano. Cuando funciona, libera tiempo para tareas de más valor y reduce tiempos de espera.

Segundo, necesitas previsibilidad. Te conviene que tu empresa informe, mida impactos y comparta planes de transición. La inteligencia artificial en el trabajo no debería llegar como un “interruptor” que se enciende de golpe, sino como pilotos graduales con humanos en el bucle y métricas de calidad claras.

Tercero, la formación marca la diferencia. Si te forman en nuevos flujos, análisis de casos y supervisión de IA, vas a poder crecer. Sin ese paso, la automatización se percibe como amenaza y no como apoyo. La recualificación exige horas, presupuesto y acompañamiento, no solo un tutorial.

1. Pide información previa y motivos del cambio.
2. Exige evaluación de impacto con métricas de calidad.
3. Reclama plan de formación y rutas de recualificación.

En paralelo, el CEO, Matt Comyn, anunció una alianza con OpenAI para combatir fraude y cibercrimen. La paradoja es evidente: discurso de progreso hacia fuera y desconfianza interna hacia dentro. La señal: sin un marco laboral claro, la misma tecnología que promete seguridad puede erosionar la cultura del equipo.

Qué pueden hacer las empresas antes de introducir IA sin destruir confianza

Definir tareas “aptas para bot” y tareas “siempre humanas”, con revisión periódica. Pilota en segmentos pequeños y escala solo si los indicadores mejoran. Mantén a personas supervisando excepciones y calidad de respuesta. Documenta decisiones y comparte aprendizajes. La inteligencia artificial en el trabajo mejora cuando hay gobierno, datos y responsables claros.

El caso Sullivan recuerda que la inteligencia artificial en el trabajo puede sumar, pero mal aplicada resta confianza, calidad y servicio. Si la tecnología sirve a las personas, vas a poder concentrarte en lo que realmente aporta valor; si se impone sin método, vuelven el caos y la frustración. Hay margen para hacerlo bien y evitar otro “Bumblebee”.