No todas las IA son iguales, tampoco todos los usos

En las últimas columnas la intención era conducir un diagnóstico o reflexión de una situación que estamos viviendo y que puede ser incomodo de mencionar en algunos espacios: las organizaciones están perdiendo el criterio sin notarlo y están pagando un costo invisible. Ahora el reto tiene que evolucionar, no podemos dejar la conversación en un diagnóstico. La propuesta temática para las próximas semanas será algo más difícil: aprender a distinguir. No todas las formas de relacionarse con la IA son iguales.

Un bisturí y un martillo son herramientas, los dos sirven y tienen usos legítimos, pero nadie los confunde. Con la inteligencia artificial estamos cometiendo exactamente ese error.

Hay una tendencia, comprensible pero costosa, de hablar de “la IA” como si fuera un fenómeno único y homogéneo, es decir, estamos tratando a un LLM, como los son ChatGPT, Claude, Gemini, entre otros, como si fuera la misma cosa, es equivalente a pretender que un sistema de diagnóstico médico, una herramienta de análisis financiero especializada o un generador de imágenes fueran el mismo tipo de herramienta. No lo son, y mezclarlos en una misma categoría produce decisiones de adopción que no tienen en cuenta lo que importa: para qué sirve esto, en qué contexto y con qué nivel de supervisión humana.

Pero hay además una distinción más importante que la del tipo de tecnología, es la distinción en el modo de uso.

Herramienta o oráculo: la distinción más importante

Cuando un cirujano usa un bisturí, el bisturí no decide. Cuando un arquitecto usa AutoCAD, el software no diseña. Aquí conectamos con lo tratado en semanas pasadas, la habilidad, el criterio y la responsabilidad son propias del profesional y las herramientas, en este caso la IA, está diseñada para amplificar la capacidad, no la reemplaza.

Hay organizaciones y líderes que usan la inteligencia artificial de esta manera, se han dedicado a entrenar sistemas propios y los aprovechan como un instrumento que amplifica su capacidad de análisis, que acelera procesos que de otro modo serían lentos, que identifica patrones que el ojo humano tardaría más en detectar. En sus manos, la IA es una herramienta extraordinariamente potente. En una conversación con un alto directivo hace unas semanas me decía: “para mi es una manera de ganar tiempo, de optimizar procesos y de organizar el trabajo”, esto es usarla con criterio, le permite mantener varios temas conectados, pero el criterio continua siendo suyo, no lo delega.

Por otro lado, hay quienes la usan como oráculo milagroso: le formulan preguntas y esperan respuestas. Le presentan problemas y esperan soluciones. Le dan contexto y esperan decisiones con criterio. La diferencia aquí es notable, un oráculo en el imaginario humano, tiene autoridad propia, se le consulta porque sabe, se le obedece porque no se puede discutir con una autoridad suprema.

“La IA no es un monolito y usarla como si lo fuera es el primer error de criterio que puede cometer un líder.”

El mismo modelo, dos resultados completamente distintos

Lo fascinante de esta distinción es que no depende de la tecnología, es una situación completamente humana, dos líderes pueden usar exactamente el mismo modelo, con exactamente las mismas capacidades, y obtener resultados radicalmente diferentes.

El primero llega a la herramienta con una hipótesis, pregunta qué datos la respaldarían y cuáles la invalidarían. Usa las respuestas para calibrar su propio juicio, no para reemplazarlo. En conclusión, al finalizar la interacción obtiene más información y una perspectiva ampliada con variables y elementos que potencian su rol, amplían su capacidad de decisión y mantiene intacto lo fundamental: su criterio.

El segundo llega sin hipótesis ni conocimiento temático, pregunta qué debería hacer, en su cabeza retumba la frase: “es muy fácil, pones un prompt que te da la respuesta que esperas”. La conclusión en este escenario es obvia, recibe una respuesta muy bien estructurada, un promedio probable de todas las interacciones del entrenamiento del modelo, es decir, una respuesta genérica que bien podría funcionar en cualquier organización, sin importar su contexto o cultura organizacional, copia y pega la respuesta y simplemente la adopta. Al finalizar la interacción lo que ha sucedido es que este líder ha externalizado la parte más valiosa del proceso: la formación de criterio propio, su formación académica y experiencia profesional que deberían mediar los riesgos organizacionales o comprender el contexto cultural y social de la organización o su promesa de marca, no ha interactuado ni intervenido en el proceso de pensamiento de esa respuesta.

Ambos usaron el mismo modelo, la diferencia está en quién llegó primero: el criterio o la herramienta.

Por qué esta distinción importa ahora

Estamos en un momento en que las organizaciones están formalizando sus políticas de uso de IA. Están definiendo qué está permitido, qué está prohibido, qué requiere supervisión. Es, en principio, una buena señal saber que hay preocupación al respecto, pero la mayoría de esas políticas se enfocan en el qué: qué herramientas usar, con qué datos, con qué nivel de acceso.

Muy pocas se enfocan en el cómo: en la disposición mental con la que un líder llega a la herramienta, la capacitación al respecto o el criterio de aplicación de la herramienta. Es ahí, en ese espacio que ninguna política puede legislar directamente, donde se juega la diferencia entre ampliar el criterio y cederlo, es donde vamos a poder medir el talante de los directivos y líderes que están en las organizaciones.

La buena noticia es que esta distinción se puede enseñar, se puede cultivar e introducir como parte de la cultura organizacional. Se puede modelar desde el liderazgo franco y honesto, cada vez será más necesario fortalecer los perfiles directivos en las organizaciones y el rol de las universidades en este proceso será fundamental, las bases de conocimiento deberán prevalecer para poder tener profesionales con criterio.

Al final hay una línea muy fina entre delegar una tarea y abdicar de una responsabilidad. La IA hace que esa línea sea más fácil de cruzar que nunca, y más difícil de ver cuando ya se cruzó. Insisto, es un problema de carácter y honestidad profesional, no de herramienta.