La IA que su empresa necesita probablemente no tiene chat

Esta madrugada, mientras dormía, un sistema bloqueó una compra sospechosa hecha con su tarjeta, otro recalculó la ruta del paquete que está esperando y un tercero decidió qué mantenimiento necesita el avión en el que volará la próxima semana. Ninguno conversa, la inteligencia artificial que más trabaja para usted no tiene una ventana de chat.

En su empresa puede pasar lo mismo, aunque las reuniones digan lo contrario. Cuando un comité directivo evalúa «invertir en IA», la conversación tiende a girar alrededor de lo que sus miembros han probado personalmente: una ventana de chat, y es comprensible, se nos ha presentado una solución conversacional, fácil de adaptar y que es capaz de entregar y procesar información bastante rápido. Adicionalmente, se puede usar sin ayuda técnica, gratis, desde el teléfono y la noche anterior a la reunión.

Pero eso significa que la decisión de inversión se toma evaluando la parte más visible de la tecnología, no la más útil para el negocio. Los tres regalos de la semana pasada —tiempo, visión, escala— rara vez salen de la IA que conversa. Salen de la que trabaja en silencio sobre los datos propios del negocio, como los sistemas que esta madrugada trabajaron para usted.

¿Dónde rinde y dónde erosiona la IA?

Hay una línea que separa los usos que amplifican la capacidad de una organización de los que van consumiendo su criterio. No es una línea técnica: es una línea de responsabilidad.

Vale la pena notar algo del primer listado, casi nada de eso es un modelo de lenguaje: detectar una anomalía en la facturación, anticipar qué cliente está por irse, predecir cuándo va a fallar una máquina, eso es aprendizaje automático entrenado sobre los datos propios de la empresa, no una ventana de conversación y es, con diferencia, donde está el retorno medible.

La regla que ordena todo lo demás

Ahora bien, la misma herramienta puede caer a un lado o al otro de esa línea según cuándo y cómo entra en juego, y esa es la regla más útil que conozco para decidir en la zona gris, que es donde ocurre el ochenta por ciento del uso real.

Un borrador debería escribirlo primero una persona y qué la IA después le haga una corrección de estilo o sugiera una corrección sobre determinada idea con base en una investigación de contexto, ese es un uso excelente. Al contrario, que la IA produzca el borrador y la persona de una mirada rápida antes de firmarlo, deja en tela de juicio del criterio de quien firma.

Pedirle a un modelo de lenguaje que evalúe un documento desde perspectivas que uno no consideró es un uso extraordinario, siempre que no se mienta a si mismo y en efecto ya lo haya evaluado. Ahí la herramienta amplía un criterio que existe. Si nadie lo evaluó antes, no hay nada que ampliar: hay algo que sustituir.

“La inteligencia artificial que entra después de su criterio lo amplifica. La que entra antes, lo reemplaza. Es la misma herramienta: cambia el orden.”

El Criterio que ya está en su Organización

Hay una convicción extendida en las conversaciones sobre adopción tecnológica: que el criterio para evaluar estas herramientas es algo que falta y hay que importar: un consultor, una certificación o un proveedor que lo traiga incluido.

Esto suele ser falso, el criterio ya está adentro, está en ese equipo que conoce la tradición, la historia y la operación de su organización. Está en el director financiero que lleva quince años leyendo los patrones del negocio, en la gerente comercial que sabe qué cliente se va antes de que los datos lo registren, en el líder de operaciones que anticipa el cuello de botella que ningún tablero mostró. Ese criterio acumulado es exactamente lo que permite decidir qué vale la pena automatizar y qué no debería tocarse nunca.

El problema es que esas personas rara vez están en la mesa donde se decide sobre tecnología, porque esas reuniones se convocan con criterio de implementación técnica. La pregunta útil no es cómo conseguir criterio para evaluar IA, es cómo llevar a esa mesa el que ya tenemos, porque ese es el punto de partida.

Antes de preguntarnos para qué sirve:

Toda esta conversación asume que la decisión es dónde usar la herramienta, pero hay una pregunta anterior que casi nunca se hace: por dónde viaja la información de su empresa cuando entra a un modelo, cuándo está protegida y cuándo no.  La próxima semana hablaremos de esto.