No es el prompt, es quién firma el criterio

El documento era oficial. Lo firmaba un director. Al final, debajo de las conclusiones, había una línea que no pertenecía al cuerpo del texto. Era casi un pie de página. Decía: “Ahora el documento está ajustado al prompt inicial. ¿Quieres que ajuste algo más o genere unos bullets para el lanzamiento?”

No era un borrador interno. Era el concepto definitivo institucional que iba a guiar las decisiones de posicionamiento de una organización ante una audiencia durante los próximos meses.

No voy a poner nombres. Tampoco sectores. Lo que importa no es quién era, sino lo que esa línea revela: alguien en posición de criterio delegó la validación de una decisión estratégica a un modelo de lenguaje y lo documentó como si fuera una fuente más, como quien cita un informe de consultoría o una investigación de mercado.

El problema no es usar IA

Quiero ser claro antes de continuar, porque este artículo no es un manifiesto contra la inteligencia artificial. Yo uso IA todos los días. Para investigar, para estructurar argumentos, para acelerar tareas que antes tomaban horas. La herramienta es real y el beneficio es real.

El problema que me preocupa es otro y más específico: la normalización de delegar a un modelo de lenguaje algo que no es una tarea, sino un criterio.

Hay una diferencia que vale la pena nombrar con precisión. Una tarea es ejecutable: redacta, resume, traduce, estructura, extrae. Un criterio es un juicio: qué identidad institucional queremos construir, qué posición estratégica tiene sentido dado nuestro contexto, cuál es la decisión correcta cuando dos valores de la organización colisionan. Las tareas se pueden delegar. El criterio, no.

¿Qué es el criterio y por qué no se puede transferir?

El criterio no es información. No es el conocimiento que acumulaste en diez años de carrera ni la capacidad de analizar datos. El criterio es la intersección entre experiencia, contexto específico y consecuencia. Y ese tercer elemento, la consecuencia, es el que lo hace indelegable.

Un LLM genera texto plausible. Si su recomendación está equivocada, el modelo no pierde nada. Tú sí, tu organización sí. Esa asimetría no es un detalle técnico, es la razón por la que la firma humana sobre una decisión estratégica importa.

Un modelo de lenguaje tiene acceso a enormes cantidades de texto, pero no tiene acceso a tu historia, a tu cultura organizacional, a los errores que cometiste hace tres años, a los compromisos que hiciste con tu junta, a las tensiones no escritas de tu equipo, a los sentimientos de la comunidad que sigue tu marca, a tus ideales y eso que buscas perseguir como institución. Tampoco sabe qué es plausible en tu contexto específico versus qué suena bien en términos generales.

Y ahí está el segundo riesgo.

El riesgo que Harvard Business Review llamó “trendslop”

La edición de marzo de 2026 de Harvard Business Review presentó un artículo interesante al respecto. Cuando se le pide a un LLM consejo estratégico, tiende a producir recomendaciones cargadas de buzzwords (palabras o frases que se popularizan rápidamente en un sector específico y se repiten constantemente) y tendencias populares, lo que los investigadores denominaron “trendslop“.

Las respuestas están optimizadas para sonar plausibles, no para ser correctas en el contexto específico de quien pregunta. El modelo predice el texto más probable dado el prompt, no el texto más útil dada la realidad del cliente.

Esta investigación describe exactamente el mecanismo detrás del problema. Un LLM no razona, es un algoritmo que al final está diseñado para predecir el mejor escenario posible. Y lo que predice como “estrategia corporativa” es el texto que más frecuentemente acompaña a ese concepto en el corpus que procesó: tendencias del momento, frameworks de moda, lenguaje que suena a liderazgo porque está asociado con liderazgo en miles de documentos. Al final, contenido que presenta una narrativa “bonita”, pero peligrosamente genérico y sobretodo, desconectado de tu contexto.

Cuando un director revisa con un LLM el concepto de identidad institucional de su organización, no está obteniendo una segunda opinión experta. Está obteniendo el promedio estadístico de cómo suena la identidad institucional en miles de documentos de organizaciones que no son la suya. Eso no es revisión, es validación falsa.

Lo que ocurre cuando el criterio se institucionaliza sin cuestionamientos

El caso del documento revisado con un LLM no me preocupa como anécdota. Me preocupa como síntoma de algo que está ocurriendo a una escala mayor y de manera más silenciosa. Las organizaciones están adoptando IA a velocidad de mercado. Colombia tiene la tasa de adopción de LLMs más alta de Latinoamérica, 32.4% según datos recientes. Los profesionales están usando estas herramientas, en muchos casos, sin que nadie haya definido dónde termina el soporte de la herramienta y dónde empieza el criterio del profesional.

Lo que se instala en ese vacío no es caos. Es algo más peligroso: posiciones institucionales con narrativas complacientes pero equivocadas y distantes de la conversación y el contexto. Documentos que suenan bien porque los modelos producen texto que suena bien. Estrategias que podrían pertenecer a cualquier organización del sector y precisamente por eso no pertenecen a ninguna en particular.

El riesgo no es que la IA produzca respuestas obviamente malas. El riesgo es que produzca respuestas razonables que nadie cuestiona. Y que esas respuestas razonables guíen decisiones reales con consecuencias reales, mientras el criterio humano que debería validarlas está en otra parte o cree que ya delegó esa responsabilidad a la herramienta.

El criterio no delegable

Existe un conjunto de decisiones en cualquier organización que no son delegables a una herramienta, no importa cuán sofisticada sea. No porque las herramientas sean malas, sino porque esas decisiones requieren de alguien con la experiencia de medir las consecuencias reales aplique un juicio real.

Yo llamo a esto el criterio no delegable: el conjunto de posiciones, juicios y definiciones que pertenecen al profesional o al equipo, no a la herramienta, porque solo el profesional o el equipo puede responder por ellas.

No es una categoría fija y esto cambia según el contexto. Pero tiene una prueba simple: si mañana alguien te pregunta “¿por qué tomaste esa decisión?” y tu respuesta honesta es “porque un LLM lo sugirió”, entonces esa decisión estaba en el territorio del criterio no delegable. Y lo delegaste.

Usar IA para llegar más rápido a una posición no es el problema. Usar IA en lugar de llegar a una posición propia, sí.

Hay algo que quiero reconocer antes de cerrar: parte de por qué esto está ocurriendo no es negligencia. Es presión, las organizaciones y el mundo exigen más velocidad, más volumen, más producción en el mismo tiempo, los profesionales encuentran en los modelos de lenguaje una manera de responder a esa presión y nadie está preguntando qué se sacrificó en el proceso.

Esa pregunta es la que vale la pena hacer ahora, antes de que los efectos sean más difíciles de revertir.

Yo uso inteligencia artificial con criterio. La herramienta acelera. El criterio es mío.

¿Sabes cuándo el criterio es tuyo?