Sebastian Siemiatkowski, director ejecutivo del gigante sueco de comprar-ahora-pagar-después Klarna, alerta sobre cómo la inteligencia artificial está a punto de eliminar amplios sectores de puestos basados en conocimiento, una tendencia que ya ha experimentado internamente al reducir la plantilla de la empresa de 7.400 personas a aproximadamente 3.000 en solo dos años.
Apenas 18 meses después de que la fintech acelerara el uso de herramientas de IA generativa, Siemiatkowski sostiene que el impacto de esta tecnología en el empleo ya no puede descartarse como una preocupación teórica distante. El franco ejecutivo confesó a Bloomberg Television que muchos líderes tecnológicos están «endulzando» la magnitud de la disrupción venidera, argumentando que la sociedad debe comenzar a enfrentarse a las consecuencias prácticas de que las máquinas asuman tareas cognitivas antes reservadas para humanos.
La reestructuración de Klarna ofrece un caso de estudio temprano. Al automatizar grandes partes de la programación, la clasificación del servicio al cliente y la administración de oficina, la fintech redujo a la mitad su plantilla mientras aumentaba los salarios promedio, explicó. Esa dura aritmética, según Siemiatkowski, debería servir como una llamada de atención mucho más allá del mundo de los pagos.
La evaluación directa del CEO coincide con comentarios que compartió en una serie de entrevistas recientes. En declaraciones a Fortune el 10 de octubre de 2025, predijo un «cambio masivo» en el empleo impulsado por la IA y acusó a algunos colegas de minimizar la amenaza del desempleo masivo. En una conversación separada con el sitio industrial Connecting the Dots, Siemiatkowski afirmó que la dramática caída de 7.400 a 3.000 empleados en Klarna fue posible en gran medida gracias a herramientas generativas que pueden escribir código, generar textos de marketing y brindar soporte de primera línea a los clientes, amplificando la productividad de cada trabajador restante.
El mensaje de Siemiatkowski llega en un momento crucial para los servicios financieros. Bancos y proveedores de pagos compiten por implementar chatbots, motores de detección de fraude y modelos de calificación crediticia basados en grandes modelos de lenguaje. Mientras muchos presumen de ganancias en eficiencia y mejora en la experiencia del cliente, el ejemplo de Klarna ilustra el lado oscuro de esa eficiencia: se requieren menos personas para administrar el mismo negocio.
El viaje de la fintech hacia la IA
Klarna, fundada en 2005 y que ahora atiende a más de 100 millones de clientes en todo el mundo, se distinguió originalmente con una opción de pago ágil que permite a los compradores online «comprar ahora, pagar después». Después de que las valoraciones en todo el sector se desplomaran en la sacudida tecnológica de 2022, la dirección buscó formas de reducir costos sin sacrificar el crecimiento.
Siemiatkowski decidió convertir a la empresa, en sus propias palabras, en el «conejillo de indias favorito de OpenAI». Los ingenieros integraron modelos de generación de texto en herramientas de codificación internas; los equipos de servicio al cliente utilizaron grandes modelos de lenguaje para redactar respuestas por correo electrónico; los gestores de riesgos experimentaron con copilots de IA que analizan miles de transacciones en busca de anomalías. En pocos meses, Klarna podía completar proyectos que antes requerían equipos completos con solo un puñado de especialistas trabajando con asistentes de IA.
No todos los experimentos tuvieron éxito. Los ejecutivos descubrieron que los chatbots ocasionalmente producían respuestas inexactas o insensibles, obligando a Klarna a recontratar a parte del personal humano de soporte para que personas reales siguieran disponibles para consultas complejas o emocionales. Aun así, la trayectoria general de personal era clara: menos humanos, potenciados por software más inteligente, podían dirigir el negocio principal.
Implicaciones para los trabajadores de cuello blanco
Las reducciones desencadenaron una introspección incluso dentro de Klarna. «Si eres un traductor en Bruselas, no es fácil reinventar tu carrera de la noche a la mañana», dijo Siemiatkowski a Bloomberg, destacando las dificultades reales de la recualificación. En su entrevista con Pymnts, amplió la advertencia a los bancos tradicionales, prediciendo que muchos se convertirán en «motores de optimización de balance» mientras que las ágiles empresas tecnológicas se hacen con las relaciones con los consumidores mediante aplicaciones impulsadas por IA.
Los analistas de la industria señalan que los recortes de Klarna destacan no porque impliquen la automatización de líneas de montaje —algo con lo que la manufactura ha lidiado durante décadas— sino porque se dirigen a personal de oficina con educación universitaria que se suponía estaba protegido de los impactos tecnológicos. Asistentes legales, contadores, especialistas en marketing e incluso desarrolladores de software ahora enfrentan máquinas que pueden redactar contratos, conciliar libros contables, escribir textos publicitarios y depurar código en segundos.
Dentro de Klarna, el cambio también ha transformado la cultura laboral. Los empleados que permanecen suelen pasar las mañanas dando instrucciones a herramientas de IA y las tardes revisando la producción de las máquinas, un flujo de trabajo que recompensa el conocimiento del dominio y el pensamiento crítico más que la ejecución repetitiva. Los salarios aumentaron en parte para reflejar el nivel más alto exigido para la contribución humana, según le dijo Siemiatkowski a Yahoo Finance UK.
Llamados a la franqueza y la preparación
Siemiatkowski insiste en que no está en contra de la tecnología. Con frecuencia publica experimentos de codificación nocturnos en redes sociales, describiendo la emoción de ver cómo la IA traduce ideas en prototipos funcionales. Pero arremete contra lo que considera un hábito de la industria tecnológica de «animar» a la IA sin reconocer sus costos sociales.
«La gente no debería temer a la tecnología», dijo a Bloomberg, «pero los líderes deben ser honestos sobre el período de transición». Argumenta que las conversaciones realistas sobre formación, redes de seguridad social y nuevas trayectorias profesionales deben comenzar ahora, antes de que los recortes laborales se aceleren en otros sectores.
Algunos observadores ven el ejemplo de Klarna como un anticipo de los próximos desajustes laborales. Los roles altamente especializados —piense en nichos de cumplimiento regulatorio o auditoría de modelos financieros— pueden seguir siendo demandados, mientras que los puestos administrativos generalizados corren el riesgo de una rápida obsolescencia. Gobiernos, sindicatos y educadores apenas están comenzando a esbozar respuestas, desde subsidios para la recualificación a mitad de carrera hasta propuestas para gravar la producción de IA.
Los próximos movimientos de Klarna
Mientras lidia con la transformación de la fuerza laboral, Klarna continúa expandiéndose. La empresa obtuvo recientemente una licencia de dinero electrónico en el Reino Unido, allanando el camino para competir más directamente con Revolut y Monzo en la banca cotidiana. También ha revivido planes para una largamente discutida cotización en EE.UU., confiando en que la eficiencia impulsada por IA reforzará las métricas de rentabilidad codiciadas por los inversores del mercado público.
Internamente, la hoja de ruta del producto se apoya fuertemente en la personalización mediante aprendizaje automático: recomendar planes de pago a plazos basados en el historial de gastos de un individuo, o detectar prestatarios riesgosos antes de que fallen en un pago. Siemiatkowski afirma que las mejoras en precisión de los modelos de IA se traducen en menos impagos y menores tarifas para los comerciantes, un ciclo virtuoso que podría ayudar a justificar la disrupción inicial causada por la tecnología.
Análisis: ¿Cuánto es exageración y cuánto es advertencia?
Economistas y académicos laborales señalan que los titulares sobre «reducir plantillas a la mitad» pueden ocultar dinámicas más complejas. Klarna, por ejemplo, realizó un amplio despido en 2022 durante la recesión más amplia de las fintech; es difícil separar el ajuste de cinturón cíclico de las ganancias de productividad impulsadas por la IA. Además, están surgiendo nuevos roles —en ingeniería de prompts, ética de IA, curación de datos— mientras otros desaparecen, lo que dificulta cuantificar el impacto neto a corto plazo.
Aún así, el ritmo del cambio separa esta ola de ciclos de automatización anteriores. Los grandes modelos de lenguaje alcanzaron la ubicuidad entre los consumidores en menos de un año, una velocidad que deja poco margen para la recualificación gradual. La experiencia de Klarna sugiere que una vez que una masa crítica de tareas puede automatizarse, las empresas pueden no dudar en actuar, especialmente si los inversores exigen disciplina en los costos.
La comparación con los bancos es instructiva. Los prestamistas universales emplean a decenas de miles en cumplimiento, centros de llamadas y mantenimiento de TI, funciones maduras para la optimización con IA. Si incluso una fracción de la reducción del 60% de la plantilla de Klarna se materializa en instituciones más grandes, los efectos en cadena en el mercado laboral podrían ser vastos.
Por ahora, Siemiatkowski ocupa un doble papel: evangelista de las posibilidades creativas de la IA y heraldo de su poder disruptivo. Si otros CEO siguen su ejemplo determinará no solo el futuro del sector fintech sino la trayectoria más amplia del empleo de cuello blanco.
Fuentes
- https://fortune.com/2025/10/10/klarna-ceo-sebastian-siemiatkowski-halved-workforce-says-tech-ceos-sugarcoating-ai-impact-on-jobs-mass-unemployment-warning/
- https://www.pymnts.com/artificial-intelligence-2/2025/klarna-ceo-says-ai-will-drive-massive-shift-in-employment/
- https://uk.finance.yahoo.com/news/klarna-boss-says-ai-let-110036837.html
