Cuál es el siguiente cambio que producirá la IA

La IA ha abierto claros en todos los sectores. Cómo aprovechar las ventajas de ser pionero.

Cuando entra la luz

Un bosque maduro, el mercado donde opera tu negocio pongamos, puede parecer estable durante décadas.

Desde fuera, todo parece quieto. Árboles altos, sombra constante, suelo húmedo, raíces antiguas, musgo, hongos, insectos, semillas dormidas y pequeñas plantas acostumbradas a vivir con poca luz. No es un mundo inmóvil, pero sí un mundo con reglas. Hay especies que dominan arriba. Hay otras que sobreviven abajo. Hay una economía silenciosa de sombra, humedad, paciencia y competencia lenta.

Hasta que cae un árbol gigante, o una comunidad indígena que practica agricultura itinerante abre un claro y tras un tiempo lo abandona.

No desaparece el bosque.

No empieza el mundo desde cero.

Pero se abre un claro.

De pronto entra luz donde antes apenas llegaba. Cambia la temperatura. Cambia la humedad. Cambia el suelo. Cambia la velocidad. Las semillas que llevaban años esperando despiertan. Aparecen especies pioneras, esas que llegan primero a un espacio alterado. Algunas crecen deprisa. Algunas mueren deprisa. Otras preparan el terreno para especies más resistentes. Los árboles cercanos aprovechan sus raíces. Los pequeños encuentran una oportunidad que antes era imposible. Las plantas adaptadas a la sombra, tan eficientes bajo el dosel cerrado, empiezan a sufrir.

El bosque sigue siendo bosque, pero ya no es el mismo.

Te voy a contar por qué la IA se parece a este proceso, a gran escala, y lo que deberías aprender para tu empresa.

No se parece porque sea “un software nuevo”, “una herramienta de productividad” o “un copiloto para escribir correos”. Eso es quedarse en la superficie, como si uno describiera un incendio diciendo que da calor.

La IA se parece a la entrada repentina de luz.

La IA está siendo un cambio climático repentino que abre claros en todos los bosques a la vez.

En el bosque, la apertura de un claro es algo local que no se propaga de forma natural. En la economía digital del mundo empresarial actual, en cambio, una API, una interfaz, una automatización o un modelo nuevo como la IA pueden cruzar sectores, países e industrias en semanas. Los ecosistemas naturales no están tan conectados entre sí: una mutación, una especie invasora o una perturbación ecológica rara vez atraviesa todos los biomas al mismo tiempo y con la misma velocidad. La economía mundial, con todos sus matices, sí está mucho más homogeneizada: proveedores globales, software compartido, canales digitales, benchmarks, redes sociales, plataformas, capital, talento remoto y clientes comparando alternativas desde cualquier parte del mundo. Esa es la única diferencia en esta metáfora, la escala. Por lo demás, los procesos que ocurren en un claro y los que está produciendo la IA funcionan igual, y por su escala, ya habrás comprobado que te están afectando, y si no, lo harán pronto.

La encuesta global de McKinsey de 2025 muestra que el 88% de los encuestados afirma que su organización usa IA de forma regular en al menos una función empresarial, aunque muchas compañías siguen en fases de prueba o piloto y todavía están lejos de escalarla con impacto real [3].

Pero aunque la escala sea global, la forma útil de pensar no es “el planeta entero”.

Es el claro.

Cada sector es un bosque.

Cada tarea afectada por IA es un claro.

Cada proceso que antes era lento, caro, manual o especializado y ahora puede hacerse en minutos es una entrada inesperada de luz.

La sucesión del claro y de la IA

En ecología se habla de “claros del dosel” cuando la caída de uno o varios árboles abre un espacio en la capa superior del bosque. El dosel es esa cubierta de copas que regula cuánta luz llega al suelo. Cuando se rompe, no aparece simplemente “más espacio”. Aparece otro régimen de vida.

Lo primero que cambia son las condiciones ambientales (abióticas en términos técnicos): luz, temperatura, humedad, estructura del suelo, materia orgánica, disponibilidad de agua y nutrientes, etc. Entra más radiación. El suelo se calienta más durante el día. Aumenta la evaporación. La madera muerta empieza a descomponerse. Los microorganismos alteran la química local del suelo. Algunos nutrientes se liberan; otros pueden agotarse rápido por el crecimiento inicial.

Pronto llegan los oportunistas: plantas de crecimiento rápido, especies adaptadas a mucha luz o a la madera muerta, semillas que llevaban tiempo esperando, insectos que aprovechan el espacio abierto y encuentran presas más expuestas. Cambian los hongos, los microbios, los herbívoros y los pequeños depredadores. El claro no es solo más luz: es una pequeña economía nueva.

Al principio, las condiciones premian la velocidad. Ganan quienes germinan antes, crecen rápido, toleran incertidumbre y aprovechan recursos breves. Pero esa ventaja inicial no dura para siempre. Los propios pioneros transforman el claro: consumen nutrientes, ocupan espacio, crean sombra, retienen humedad, atraen a otros organismos y cambian la competencia.

Por eso no todos los pioneros sobreviven. Muchos prosperan justo porque el claro está abierto, caliente, luminoso y poco ocupado; pero cuando la vegetación crece y las condiciones vuelven a cambiar, dejan de encajar tan bien. Lo que era una ventaja en el primer año puede convertirse en una carga en la siguiente fase.

Y entonces entran especies intermedias, capaces de competir mejor cuando el espacio ya no está vacío. Y más tarde pueden volver especies adaptadas a la sombra, árboles jóvenes que tardan más en crecer, insectos ligados a ambientes más húmedos y organismos que necesitan una estructura más compleja. El claro puede acabar pareciéndose al bosque anterior, o puede dejar una composición distinta.

Una perturbación como un claro en el bosque abre oportunidades nuevas, pero éstas van cambiando con el tiempo. En la primera fase gana la rapidez. En la segunda, la capacidad de sobrevivir a la competencia. En la tercera, la capacidad de “enraizar“ y asentarse. Y en la cuarta, la capacidad de seguir siendo útil cuando el claro está cubierto y se parece más al bosque inicial.

La IA va a producir esta misma evolución en el mundo de los negocios. No bastará con mirar quién brota primero. Habrá que preguntarse qué condiciones se están creando en el claro, qué recursos se van a agotar primero, qué nuevos competidores entrarán y quién seguirá teniendo sentido cuando la luz inicial (la IA) deje de ser la novedad.A veces conviene entrar como especie pionera. A veces conviene observar y entrar un poco después, cuando otros ya han removido el suelo, educado al cliente y demostrado dónde hay nutrientes reales

Durante años, muchas empresas han vivido bajo una cantidad concreta de sombra:

No eran necesariamente malas empresas, algunas estaban muy bien montadas. Pero estaban hechas para otra cantidad de luz.

La IA cambia el coste de producir contenido, código, informes, diseños, campañas, resúmenes, propuestas, respuestas, prototipos, análisis y automatizaciones. Cambia la velocidad de entrega. Cambia las expectativas del cliente. Cambia las barreras de entrada. Cambia la percepción de valor. Cambia lo que parece caro y lo que empieza a parecer obvio.

Y cuando cambian tantas cosas gracias a una nueva luz, también cambia qué significa estar bien adaptado.

Una consultora que cobraba mucho por producir documentos genéricos descubre que el documento ya no vale lo mismo.

Una agencia que vivía de crear variaciones de anuncios descubre que crear variaciones ya no es escaso.

Una empresa de formación descubre que el contenido básico está en todas partes.

Un SaaS que hacía una función concreta descubre que esa función puede aparecer integrada dentro de una plataforma mayor.

Un equipo comercial descubre que todos sus competidores pueden personalizar mensajes en volumen.

Un despacho descubre que el cliente ya llega con un primer borrador, una primera comparación y una primera sospecha.

Un diseñador descubre que la imagen inicial ya no es el cuello de botella.

Un programador descubre que escribir código no es lo mismo que construir software útil.

Y una pyme descubre, quizá demasiado tarde, que el cliente ya no quiere pagar por horas repetibles.

El cliente ahora quiere criterio.

Quiere implementación.

Quiere responsabilidad.

Quiere reducción de riesgo.

Quiere que alguien se haga cargo.

La IA no elimina el bosque. Pero cambia la luz del bosque.

Y con otra luz, la misma anatomía puede dejar de servir.

Las especies pioneras

Cuando se abre un claro, no tarda en llenarse.

Primero llegan las especies oportunistas, plantas de crecimiento rápido, organismos capaces de aprovechar luz abundante antes de que otros reaccionen. Pero en ecología ser pionero no significa ser ganador final. Muchas de estas especies desaparecen cuando el claro se sombrea, se consumen ciertos recursos y cambian las reglas que las favorecieron al principio.

En el claro de la IA está ocurriendo lo mismo, y evolucionará igual. Están entrando especies pioneras: startups nativas en IA, agencias especializadas, herramientas verticales, automatizaciones de nicho, productos que hace tres años necesitaban veinte personas y ahora pueden empezar con tres.

Están apareciendo empresas capaces de hacer más rápido, más barato o más personalizado algo que antes parecía reservado a jugadores mayores. Algunas atacan tareas muy pequeñas. Otras rediseñan procesos enteros. Algunas son simples wrappers, envoltorios de una tecnología ajena con poco fondo propio. Otras, sin hacer ruido, están construyendo una nueva categoría.

No conviene despreciarlas demasiado pronto.

Pero tampoco conviene enamorarse de todas.

El claro se llena rápido de vida, pero no toda esa vida será bosque.

Muchas empresas nacidas al calor de la IA desaparecerán. Algunas porque no tienen producto real. Otras porque su ventaja será absorbida por OpenAI, Google, Microsoft, Anthropic, Meta o cualquier plataforma que integre la misma función en su producto principal. Otras porque el cliente probará la novedad y luego descubrirá que no hay suficiente utilidad recurrente. Otras porque confundieron demo con negocio.

En un claro, crecer rápido no es lo mismo que sobrevivir. Esto ya lo expliqué en artículos anteriores con otras formas de adaptación y distribución: no basta con que exista el medio, ni con que haya vida, ni con que algo prenda un instante. Hay que entender si la ventaja puede mantenerse.

Pero las especies pioneras cumplen una función incómoda: demuestran que el terreno ha cambiado.

Aunque muchas mueran, ya han enviado una señal.

Algo que antes costaba demasiado o no podía hacerse, ahora sí.

Y ahí nace una pregunta que toda empresa debería plantearse antes que sus competidores:

¿Qué nuevo tipo de empresa, nacida para este claro, puede comerse una parte de mi negocio?

Y si esta pregunta te resulta dolorosa, plantéate mejor la siguiente:

¿Qué claro puedo ocupar yo antes de que lo ocupen otros?

Porque la IA no solo amenaza. También libera espacio.

Puede permitir servir a empresas demasiado pequeñas para el modelo anterior. Puede convertir un servicio manual en un producto ligero. Puede hacer rentable un nicho que una gran empresa no mira. Puede transformar experiencia sectorial acumulada durante años en una ventaja aumentada por tecnología. Puede permitir que una pyme parezca más capaz, no fingiendo tamaño, sino eliminando trabajo repetitivo para dedicar más energía a lo que importa.

No se trata solo de defenderse.

También se trata de atacar.

Ahí está la parte jugosa del claro.

La luz también entra para ti.

Los gigantes también tienen raíces

Ahora bien, cuidado con la versión ingenua del relato.

El claro parece democrático, pero no todos llegan con las mismas raíces.

En un bosque real, los árboles grandes situados alrededor del claro tienen ventajas evidentes. Ya están allí. Tienen raíces profundas. Acceso a agua. Altura. Reservas. Conexiones subterráneas. Capacidad para inclinarse hacia la luz y ocupar parte del espacio antes que muchos brotes nuevos.

En el claro de la IA ocurre lo mismo. Microsoft no llega al claro como una semilla ligera movida por el viento. Ni Google, Meta o Amazon.

OpenAI, Anthropic, Nvidia, Salesforce, Adobe, ServiceNow, SAP, Oracle, HubSpot, Shopify, las grandes consultoras, las plataformas de productividad, los proveedores de CRM, los dueños de distribución, datos y clientes… no están mirando la entrada de luz desde lejos.

Están dentro del bosque.

Y tienen raíces.

Distribución.

Capital.

Marca.

Infraestructura.

Datos.

Canales.

Integraciones.

Equipos comerciales.

Relaciones con grandes clientes.

Capacidad de absorber funcionalidades que para una startup son todo su producto.

Esta es una de las grandes trampas del entusiasmo tecnológico. Cada nueva ola promete democratización. Y en parte es verdad. La IA democratiza capacidades. Permite a equipos pequeños hacer cosas que antes no podían. Reduce costes. Acelera la experimentación. Baja barreras de entrada.

Pero no iguala todas las ventajas.

Que cualquiera pueda generar una imagen no significa que cualquiera tenga marca.

Que cualquiera pueda escribir código no significa que cualquiera tenga producto.

Que cualquiera pueda crear contenido no significa que cualquiera tenga distribución.

Que cualquiera pueda responder clientes con un bot no significa que cualquiera genere confianza.

Los claros crean oportunidades.

Pero también aceleran la competencia.

Y a veces el que gana no es el brote más rápido, sino el árbol que ya estaba al lado.

Las empresas de sombra

Hay especies que prosperan con poca luz. Es su adaptación.

En un bosque cerrado, la sombra no es un defecto. Es la condición normal. Algunas plantas viven bien allí porque crecen despacio, consumen poco, son eficientes, esperan, ocupan huecos pequeños y no necesitan competir en velocidad.

En empresa también existen negocios adaptados a la sombra. Empresas muy buenas en un mundo donde producir era caro.

Donde encontrar información llevaba tiempo.

Donde el cliente dependía mucho del proveedor.

Donde preparar una propuesta exigía horas.

Donde diseñar una pieza visual necesitaba un especialista.

Donde redactar un informe era una barrera..

Donde “hacer” tenía más valor que “decidir qué hacer”.

La IA no hace desaparecer todo eso de golpe, pero desplaza el valor.

Y esto es lo importante: no castiga solo a los incompetentes.

También castiga a empresas competentes que siguen cobrando como si determinadas tareas siguieran siendo escasas.

Una cosa es automatizar.

Otra es rediseñar el valor.

Para muchas pymes, la adaptación no será despedir personas ni poner un chatbot en la web.

Será preguntarse qué parte de su propuesta debe moverse:

más criterio, menos documentos repetibles;

más implementación, menos promesa abstracta;

más responsabilidad, menos “hacemos de todo”;

más especialización, menos horas vendidas como si fueran oro;

La empresa de sombra no muere porque sea inútil.

Muere si insiste en que el bosque sigue cerrado.

Entrar al claro sin correr hacia la hoguera

Llegados aquí, parece fácil sacar una conclusión rápida: “usa IA”.

Sí, pero decir “usa IA” a una empresa hoy es como decirle a una especie que “aproveche la luz”. Puede ser verdad y no servir de nada. ¿Dónde? ¿Cómo? ¿Con qué riesgo? ¿Con qué anatomía? ¿Contra quién? ¿Para qué cliente? ¿A qué coste? ¿Con qué consecuencias si sale mal?

El problema no es entrar en el claro.

El problema es entrar corriendo, desnudo, con una antorcha y convencido de que toda luz es buena.

La IA abre oportunidades, pero también abre errores nuevos: errores operativos, errores legales, errores de confianza, errores de coste, errores de marca y errores de criterio.

Y algunos ya se han visto con bastante claridad.

McDonald’s probó durante años los pedidos automatizados por voz desde el coche, con dispositivos de IBM con IA llamados drive-thru). Sobre el papel tenía todo el sentido: velocidad, eficiencia, menos fricción, menos carga operativa. Pero un drive-thru no es un formulario limpio. Hay ruido, acentos de voz, prisas, niños gritando desde el asiento trasero, pedidos que cambian a mitad de frase, clientes ambiguos, interrupciones, presión del personal y una cola de coches esperando. McDonald’s confirmó en junio de 2024 que cerraría su prueba de toma automatizada de pedidos con IBM, aunque afirmó que la experiencia le daba confianza en que las soluciones de voz formarían parte del futuro del drive-thru [5].

La lección no es que la IA no sirva para restauración.

La lección es que automatizar un entorno caótico no es lo mismo que automatizar una tarea limpia. La IA tiene riesgos operativos.

El caso de Klarna es también muy llamativo. Klarna comunicó en 2024 que su asistente de IA había gestionado 2,3 millones de conversaciones en su primer mes, alrededor de dos tercios de sus chats de atención al cliente, y que hacía un trabajo equivalente al de 700 agentes a tiempo completo [4]. La cifra es espectacular, de titular “la IA sustituye la atención al cliente”.

Pero precisamente por eso es un caso útil. Porque incluso cuando la IA impresiona, no basta con medir volumen. En 2025 llegó la corrección de Klarna, cuando anunció que volvía a reforzar atención humana para que los clientes tuvieran siempre opción de hablar con una persona. La calidad del servicio se había resentido.

Atención al cliente no es solo resolver tickets. Es resolver bien. Es saber cuándo escalar. Es cuidar la confianza. Es detectar excepciones. Es no frustrar a quien ya viene frustrado. Es medir satisfacción real, coste total, supervisión, reputación y casos que se salen del guion. 

El caso de Klarna es una advertencia contra la narrativa simplona: “sustituyo humanos por IA y ya está”. La IA tiene riesgos de confundir eficiencia con transformación.

Y como colofón casi tragicómico está DPD, una empresa europea de logística integrada en Geopost, una de las grandes redes internacionales de entrega de paquetes. La red de DPD está presente en más de 50 países, con decenas de miles de profesionales y millones de paquetes entregados cada día bajo marcas como DPD, Chronopost, SEUR, BRT, Speedy y Jadlog [6]. No hablamos de una startup improvisada con cuatro envíos al mes, sino de una compañía cuyo negocio depende de coordinar millones de entregas, incidencias, rutas, expectativas y clientes impacientes.

En enero de 2024, su chatbot se hizo viral porque, después de no resolver bien el problema de un cliente con un paquete, acabó usando lenguaje inapropiado y criticando a la propia empresa. DPD explicó que había desactivado la parte del sistema responsable del comportamiento tras una actualización [7].

El episodio tiene algo cómico: un bot de atención al cliente que termina diciendo que la empresa es inútil parece escrito por un guionista con mala leche.

Pero la enseñanza es seria: la IA tiene un riesgo reputacional.

Cuando pones IA delante del cliente, no solo automatizas una respuesta.

Le das una voz pública a tu marca.

Y esa voz puede ayudarte.

O puede incendiar el claro.

La pregunta, entonces, no es si puedes automatizarlo sino qué ocurre si la IA se equivoca. 

Si el error es pequeño, reversible y barato, prueba. Si el proceso es repetitivo, de bajo riesgo y con datos estructurados, la IA puede ser una gran palanca. Pero si el error afecta a dinero, salud, cumplimiento legal, reputación, confianza, seguridad o una relación delicada con el cliente, la prudencia no es cobardía.

No todo claro debe colonizarse de la misma forma. A veces conviene entrar como especie pionera. A veces conviene observar y entrar un poco después, cuando el suelo ya está preparado. A veces conviene usar IA por dentro, no como cara visible. A veces conviene dejar que prepare, pero no que decida. Y a veces conviene no tocar todavía.

Una cosa es tener IA. Y otra muy distinta dejar que la IA gobierne. En la práctica el gobierno de tu empresa con IA significa cosas muy concretas: límites, supervisión, datos correctos, responsables claros, protocolos de escalado, pruebas, medición, auditoría, salida humana y criterio para decidir dónde no usarla.

No es burocracia. Es evitar el riesgo de que un bot “borracho” hable en nombre de tu empresa, y te ponga a parir.

La adaptación inteligente no es automatizar más. Es saber dónde no debes soltar el volante.

Preguntas para no quedarse en la sombra

Una empresa que quiera tomarse en serio la IA debería hacerse dos tipos de preguntas: las defensivas evitan que otro se coma tu negocio; las ofensivas te ayudan a ocupar un espacio nuevo antes de que lo ocupen otros.

Preguntas defensivas

¿Qué nuevo tipo de empresa, nacida para este claro, puede comerse una parte de mi negocio?

¿Qué tarea estoy cobrando como si siguiera siendo escasa?

¿Qué proceso, entregable o servicio se está volviendo commodity?

¿Qué ventaja mía no puede copiar una IA genérica?

¿Qué pasa si la IA se equivoca y el error cuesta dinero, confianza o reputación?

¿Estoy midiendo satisfacción real o solo reducción de tickets?

Preguntas ofensivas

¿Qué claro puedo ocupar yo antes de que lo ocupen otros?

¿Qué espacio puedo comerme porque el incumbente es demasiado lento, caro o rígido?

¿Qué cliente antes no podía pagar una solución y ahora sí podría acceder a una versión más ligera gracias a IA?

¿Qué servicio puedo convertir en producto, sistema o proceso escalable?

¿Dónde puedo combinar IA y conocimiento sectorial para crear algo que una IA genérica no resuelve bien?

¿Qué nicho pequeño no interesa a los gigantes, pero sí puede ser rentable para mí?

Estas preguntas no garantizan nada.

Pero evitan algo peor: reaccionar a la IA como si fuera una moda, una amenaza abstracta o una lista de herramientas que alguien comparte en LinkedIn con demasiados emojis.

La IA no es una colección de trucos. Es una alteración del ecosistema competitivo. Y eso exige pensar como empresa, no como turista tecnológico.

Qué puede enraizar

Cuando se abre un claro, la tentación es correr hacia lo que crece más rápido. En empresa, eso se traduce en perseguir cada herramienta nueva, cada agente de IA y cada promesa de automatización total.

Pero en ecología, lo que crece más rápido no siempre domina el bosque final. Muchos pioneros son temporales. Muchos preparan el terreno para otros. Muchos desaparecen cuando cambian las condiciones que los favorecieron al principio.

En la IA pasará algo parecido. Muchos productos serán absorbidos por plataformas mayores. Muchos casos de uso se convertirán en funciones, no en empresas. Muchas consultoras improvisadas desaparecerán cuando el cliente aprenda a distinguir lo llamativo de lo útil.

La pregunta actual para el mundo IA quizás sea qué brota más rápido, pero pronto será qué puede enraizar.

Enraizar, en empresa, significa atender un dolor real, descubrir un cliente dispuesto a pagar, un canal accesible, integración en procesos reales, confianza, margen, capacidad de ejecución y una ventaja que no desaparezca cuando una plataforma grande copie la función.

Por eso rediseñar el valor no es poner IA encima del negocio viejo. Es vender criterio, integración, confianza, implementación, contexto y responsabilidad.

La IA puede ayudarte a producir, pero alguien debe decidir qué merece producirse.

Puede ayudarte a analizar, pero alguien debe entender el negocio.

Puede ayudarte a diseñar, pero alguien debe saber qué efecto busca.

Puede ayudarte a vender, pero alguien debe saber a quién conviene vender y con qué promesa.

Puede ayudarte a automatizar, pero alguien debe saber qué no conviene automatizar.

Volver a mirar el bosque

Hay empresas que miran la IA como si fuera un meteorito: una amenaza inevitable que caerá y decidirá por ellas. Hay otras que la miran como si fuera una moda: una herramienta, un curso, una automatización suelta, una casilla que marcar.

Creo que ambas miradas se quedan cortas.

La IA se parece más a esa luz que entra donde antes no entraba. No lo destruye todo, pero altera lo suficiente. No afecta igual a todos, pero toca casi todos los bosques. No convierte a cada startup en ganadora, pero permite que aparezcan especies nuevas. No elimina a los gigantes, pero cambia dónde pueden ser atacados.

La IA puede abrir un claro en tu bosque. Pero no todo lo que crece rápido allí merece convertirse en tu nuevo modelo de negocio.

Fuentes consultadas

[1] McKinsey & Company (2025). “The State of AI: Global Survey 2025”. https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai

[2] Yamamoto, S.-I. (2000). “Forest Gap Dynamics and Tree Regeneration”. Journal of Forest Research, 5, 223-229. https://link.springer.com/article/10.1007/BF02767114

[3] Restaurant Dive (2024). “McDonald’s ends IBM drive-thru voice order test”. https://www.restaurantdive.com/news/mcdonalds-ibm-drive-thru-automation-voice-ordering-ai/719085/

[4] Klarna (2024). “Klarna AI assistant handles two-thirds of customer service chats in its first month”. https://www.klarna.com/international/press/klarna-ai-assistant-handles-two-thirds-of-customer-service-chats-in-its-first-month/

[5] Customer Experience Dive (2025). “Klarna changes its AI tune and again recruits humans for customer service”. https://www.customerexperiencedive.com/news/klarna-reinvests-human-talent-customer-service-AI-chatbot/747586/

[6] DPD (s. f.). “We are DPD”. https://www.dpd.com/en/

[7] The Guardian (2024). “DPD AI chatbot swears, calls itself ‘useless’ and criticises delivery firm”. https://www.theguardian.com/technology/2024/jan/20/dpd-ai-chatbot-swears-calls-itself-useless-and-criticises-firm