La discusión sobre inteligencia artificial ha dejado de girar en torno a si esta tecnología va a reemplazar o no a las personas para concentrarse en una pregunta más concreta: qué procesos vale la pena automatizar y cuáles deben permanecer bajo criterio humano.
Tres voces con experiencia en distintos frentes –la asesoría a empresas, el análisis técnico y el diagnóstico de madurez digital– coincidieron en que la respuesta no está en la herramienta, sino en cómo se usa.
Sebastián Torres, CEO de Priority Shift, empresa dedicada a asesorar startups y corporaciones, señaló que la IA puede ser especialmente útil en tareas que requieren mucho tiempo de procesamiento.
“Yo, por lo menos para mí, cuando pienso en IA, automáticamente pienso en robótica, porque siento que es el preámbulo a un mundo robótico al que estamos entrando”, dijo, apoyándose en su experiencia previa en SpaceX, donde el uso de robots –sin inteligencia artificial en ese momento– ya permitía reducir riesgos operativos y eliminar errores humanos asociados al cansancio o la monotonía. Para Torres, la dirección estratégica de un negocio debe permanecer en manos del humano, “y la parte que es obviamente más humana, pues mantenerla”.
Sobre el miedo que genera la IA dentro de las organizaciones, Torres también fue claro: “El miedo también viene de desconocimiento, de falta de interacción. Yo diría que la forma de reducir el miedo es precisamente involucrar cada vez más parte del personal o más empleados a que conozcan las herramientas para su beneficio, para que ejecuten su trabajo”.
Según explicó, el reto no está en la herramienta, sino en identificar en qué nivel de interacción con la IA se ubica cada persona –desde preguntar y recibir respuesta hasta delegar en agentes– para que esta se convierta en un aliado y no en una amenaza. Sobre el valor real de la tecnología, Torres también fue claro: “La pregunta es: ¿qué haces con las horas ganadas? No es el retorno de inversión, sino el retorno de tiempo”.
Víctor Muñoz, experto en inteligencia artificial, señaló que uno de los errores más comunes en las organizaciones es medir la madurez en inteligencia artificial por el número de personas que la usan. “Un error común en las organizaciones es creer que si tengo 10.000 colaboradores, debo tener 10.000 licencias para que los 10.000 estén utilizando inteligencia artificial”, afirmó.
Para Muñoz, lo que realmente importa es en qué tareas y procesos se está implementando la tecnología y si esa implementación deja una mejora medible en tiempo o calidad, aclarando que el impacto económico de las mejoras en calidad suele ser mayor que el de las mejoras en tiempo.
Muñoz distinguió, además, tres etapas en la madurez de adopción: automatizar tareas simples y repetitivas, integrar la IA con los sistemas de la compañía para generar más valor y, finalmente, rediseñar procesos completos pensando en el cliente final. Sobre los riesgos de sesgo, fue tajante: “No solo hay sesgos, hay alucinaciones, hay datos malos, hay framework, es decir, hay una cantidad de componentes que fallan”.
Por eso insistió en que siempre debía existir supervisión humana en los flujos de trabajo automatizados: “No es lo mismo el human in the loop con un chat con una tarea sencilla que cuando usted tiene agentes, porque en cada caso la complejidad es diferente y usted tiene que rediseñar el proceso, siempre contemplando la verificación”.
Sobre el futuro cercano, Muñoz anticipó un modelo híbrido: “Vamos a empezar a tener oficinas de recursos humanos híbridas”, dijo, al referirse a equipos que combinarían personas y agentes, con líneas de trabajo dedicadas a supervisar la operación, la calidad y la ciberseguridad de esos mismos agentes.
Giovanni Stella, fundador de la iniciativa IA con Canas y socio en Glaix.AI, aportó la mirada de quien diagnostica el nivel de madurez de las empresas frente a estas tecnologías. Stella señaló que el mayor obstáculo no era tecnológico: “El problema no es la tecnología, realmente nunca lo fue; el problema es cultural, es un problema de change management”.
Según explicó, adoptar inteligencia artificial implica cambiar la forma de trabajar, organizar el tiempo y tomar decisiones, lo que exige reforzar habilidades blandas como el pensamiento crítico, el liderazgo y la adaptabilidad.
La razón, insistió Stella, casi nunca era la herramienta: “Primero, hay un problema que tiene que ver con la falta, generalmente, de métricas claras. Se define que se quiere implementar inteligencia artificial, pero no se establece bien para qué”.
Sobre el papel de los líderes en ese proceso, Stella también fue directo: “Un líder comprometido y un líder que muestre y demuestre a su equipo no solo el compromiso con la implementación, sino que también se expone a aprender, a pedir ayuda porque no sabe, genera una aceleración en la adopción significativa”.
El problema, advirtió, aparecía cuando el liderazgo delegaba sin involucrarse: “Eso no pasa, porque ahí se activan toda una serie de dinámicas en donde se empieza a implementar inteligencia artificial por implementarla, para poder decir que se hizo, más que para generar un impacto positivo”.
Stella explicó que su iniciativa nacía de una convicción: los profesionales con 15, 20 o 30 años de experiencia laboral tenían un capital de conocimiento enorme que la irrupción de la IA no debía devaluar. “Primero es reafirmar: experiencia más IA te potencia, no te reemplaza”, sostuvo.
Para él, la clave no estaba en memorizar herramientas que “por la velocidad del cambio caducan”, sino en entrenar pensamiento crítico: “Saber formular la tarea, entender el contexto y sabérselo explicar, y entender las limitaciones en las que va a operar”.
Las tres voces, desde disciplinas distintas, coincidieron en un mismo punto de llegada: la tecnología ya estaba disponible y seguía avanzando a gran velocidad, pero la diferencia entre una adopción superficial y una verdadera transformación dependía de decisiones que solo podían tomar las personas: qué medir, qué automatizar, qué delegar y, sobre todo, qué mantener bajo criterio humano.
Tres claves para usar la IA
Liberar tiempo
“Familiarizarse y usar la IA, ya sea en cualquier nivel que estés de uso, buscar cómo llegar al siguiente nivel, cómo crear un agente”. Sebastián torres, Ceo de Priority Shift.
Empezar por el problema
“Escoge el proceso que tiene mayor problema de calidad o mayor consumo de tiempo por exceso de pasos y empieza a trabajar desde la automatización o el rediseño”. Víctor Muñoz, experto en inteligencia artificial.
Potenciar la experiencia
“Experiencia más IA te potencia, no te reemplaza”, Giovanni Stella, fundador de ia con Canas y Socio de glaix.ai.