Lavoro, quando l'intelligenza umana batte l'IA: la Klarna cambia politiche e torna ad assumere. Ecco perché

Quando l'intelligenza umana batte quella artificiale. È il caso di Klarna che ha annunciato l'assunzione di personale. Dopo aver promosso per mesi l'IA come strategia per sostituire la forza lavoro e abbassare i costi, il Ceo, Sebastian Siemiatkowski, ha cambiato rotta e ha annunciato il ritorno agli operatori umani in relazione al servizio clienti. I chabot, infatti, si sono dimostrati di qualità inferiore. L'IA gestiva i due terzi delle chat e risolveva problemi in tempi rapidi, ma la qualità del servizio è peggiorata a causa di informazioni errate, della mancanza di empatia e della difficoltà nel passaggio tra la stessa IA e gli operatori umani. I clienti si sono spesso trovati frustrati, costretti a ripetere le stesse informazioni e a subire conversazioni circolari, con un’esperienza complessiva peggiore rispetto a un’assistenza completamente umana.

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Il ceo di Klarna ha riconosciuto che la riduzione dei costi tramite IA ha portato a un calo della qualità e ha deciso di reinvestire nell’assistenza umana, sottolineando come l’intelligenza emotiva e la capacità di comprendere situazioni complesse siano ancora prerogative imprescindibili dell’essere umano. Questo dimostra che, mentre l’IA può gestire efficacemente compiti routinari, l’intelligenza umana resta insostituibile quando serve empatia, comprensione contestuale e capacità di risoluzione di problemi complessi.

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Per il momento, dunque, l’intelligenza umana batte quella artificiale quando si tratta di: comprendere e gestire contesti complessi e sensibili; offrire empatia e supporto emotivo; garantire continuità e coerenza nelle interazioni, soprattutto nel passaggio tra IA e operatori umani; adattarsi a situazioni impreviste o non standardizzate. Questi aspetti evidenziano come l’IA, pur essendo uno strumento potente, debba essere, almeno per ora, integrata e supportata dall’intelligenza umana per raggiungere risultati efficaci e soddisfacenti.

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Sul fronte IA c'è ancora molto da lavorare. Nel 2025, il 42% delle aziende ha abbandonato la maggior parte dei propri progetti di IA, con quasi la metà dei proof-of-concept che non arriva alla produzione e un tasso di fallimento particolarmente elevato (70-85%) nei progetti di IA generativa, che spesso non raggiungono il ritorno economico atteso. Tra le cause principali di questi insuccessi vi sono ancora problemi di qualità dei dati, rischi insufficientemente controllati, costi crescenti, mancanza di competenze interne. L’IA non è ancora una soluzione magica, in grado di risolvere tutti i problemi e soprattutto di prendere iniziativa, è un aiuto importantissimo e in prospettiva fondamentale, ma ha ancora bisogno di una leadership chiara e umana.

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