La adopción de la inteligencia artificial (IA) en México avanza a un ritmo mayor que la capacidad de muchas organizaciones para gobernar esta tecnología. Para Simon Castillo, Gerente de Práctica para Distribuidores Internacionales y Director Regional para las Américas en Hogan Assessments, existe una diferencia fundamental entre incorporar herramientas de IA y desarrollar la madurez necesaria para utilizarlas de manera estratégica, segura y responsable.

"La adopción ocurre cuando las personas comienzan a usar las herramientas, mientras que la madurez requiere algo más: objetivos empresariales definidos, plataformas autorizadas, protección de datos, capacitación, controles, criterios de calidad y claridad respecto de quién responde por los resultados", puntualizó.

Esta brecha también ha favorecido el crecimiento de la denominada IA en la sombra, es decir, el uso de aplicaciones no autorizadas por parte de los colaboradores, quienes en muchos casos desconocen cómo estas plataformas almacenan, procesan o reutilizan la información que reciben.

"Esto puede exponer datos de clientes, propiedad intelectual, información laboral confidencial y decisiones estratégicas. Una organización puede tener numerosos empleados utilizando IA sin haber desarrollado todavía una estrategia de IA", alertó Castillo en entrevista.

En este contexto, explicó el concepto de "zombie de IA", una metáfora que no describe un perfil psicológico ni un tipo de empleado, sino un comportamiento cada vez más frecuente: utilizar la inteligencia artificial de forma habitual sin suficiente análisis, supervisión o responsabilidad humana.

Aclaró que el problema no comienza cuando una persona emplea la IA para resumir información, elaborar un primer borrador o automatizar tareas repetitivas. “El riesgo surge cuando también delega actividades que constituyen el núcleo de su aportación profesional, como definir correctamente un problema, distinguir entre información relevante e irrelevante, cuestionar supuestos, evaluar consecuencias y tomar decisiones”.

En esas circunstancias puede aparecer una forma de automatización del pensamiento: el colaborador continúa generando documentos, recomendaciones y respuestas, pero participa cada vez menos en el razonamiento que debería sustentarlos. Aunque la productividad visible aumenta, la profundidad intelectual del trabajo puede disminuir.

Esto implica riesgos para las organizaciones. El primero es generar una falsa sensación de productividad; el segundo, la homogeneización del trabajo, ya que el uso de herramientas similares con instrucciones parecidas puede producir respuestas previsibles, genéricas y poco diferenciadas; y el tercero, la pérdida de conocimiento institucional, porque los colaboradores dejan de desarrollar la capacidad para explicar, defender o adaptar aquello que entregan.

“A ello se suma un riesgo de responsabilidad: una herramienta puede generar una recomendación, pero no puede asumir las consecuencias organizacionales, éticas o humanas de aplicarla. Esa responsabilidad sigue recayendo en la persona y, en última instancia, en el líder que autoriza la decisión”, afirmó.

El especialista subrayó que la capacidad humana se fortalece mediante la práctica. El pensamiento crítico, explicó, no es una habilidad permanente, sino una competencia que se desarrolla al formular preguntas, comparar evidencias, identificar contradicciones y defender conclusiones. Si la IA realiza de manera sistemática estas actividades, el usuario no sólo puede aceptar respuestas incorrectas, sino perder gradualmente la capacidad para reconocer por qué lo son.

Para ilustrar este fenómeno, distinguió cuatro niveles de delegación: El primero es la delegación operativa, cuando la IA organiza, resume o da formato a la información; el segundo, la delegación analítica, cuando identifica patrones, compara alternativas o propone interpretaciones; el tercero corresponde a la delegación de criterio, cuando recomienda qué alternativa elegir; y el cuarto es la delegación de responsabilidad, cuando la persona presenta la recomendación como válida sin haberla evaluado ni estar en condiciones de defenderla.

Desde esta perspectiva, concluyó, la pregunta clave para las organizaciones no es si un colaborador utilizó IA, sino si sigue siendo capaz de explicar su razonamiento, identificar los supuestos detrás de una recomendación, reconocer sus limitaciones y asumir la responsabilidad por el resultado. "La IA puede ampliar la inteligencia aplicada al trabajo. Pero una respuesta generada con rapidez no debe confundirse con comprensión, y una recomendación expresada con seguridad no debe confundirse con buen juicio", apuntó Simon Castillo. 

*Si te ha resultado interesante este artículo, te animamos a seguirnos en TWITTER y a suscribirte a nuestra NEWSLETTER DIARIA.

RRHHDigital