Estamos automatizando tareas que no solo producían trabajo: producían criterio. Escuchar a un cliente, analizar un problema, contrastar una respuesta o preparar una propuesta son actividades que no solo permiten completar una tarea, sino que ayudan a las personas a conocer el negocio y desarrollar el criterio con el que después toman decisiones. ¿Qué ocurre cuando una empresa automatiza también las tareas con las que construía el criterio para tomar decisiones?
El riesgo aparece cuando esa experiencia desaparece del día a día. Una empresa puede ganar velocidad y productividad y, sin embargo, perder la capacidad interna para detectar cuándo una respuesta de la IA no tiene sentido. Como señala Carme Castro, CEO de Kainova, «el verdadero riesgo no es que la IA se equivoque, sino que dejemos de tener dentro de la empresa el criterio necesario para darnos cuenta».
Cuando ahorrar tiempo también significa dejar de aprender
El ejemplo puede verse fácilmente en un equipo comercial. La IA puede ayudar a preparar una propuesta en la mitad de tiempo. Es una mejora evidente. Pero si esa agilidad hace que el equipo deje de escuchar al cliente, de entender por qué gana o pierde una operación o de discutir cuál es realmente su necesidad, puede acabar preparando propuestas excelentes para problemas que nadie necesitaba resolver.
La cuestión es que algunas tareas tienen un valor que va más allá del resultado que producen. Escuchar, analizar, contrastar, preguntar o decidir son también experiencias a través de las cuales las personas construyen conocimiento sobre el negocio. Si se entregan por completo a una herramienta, la empresa puede seguir obteniendo respuestas más rápidamente, pero perder parte del criterio necesario para valorar si esas respuestas tienen sentido.
Respuestas más rápidas, decisiones menos propias
La IA puede ofrecer análisis, recomendaciones y respuestas cada vez más rápido, pero necesita contexto y personas capaces de juzgarlas. Cuanto menos conocimiento conserva una organización sobre sus clientes, sus operaciones y sus propias decisiones, más difícil resulta cuestionar aquello que la tecnología propone.
Por eso, para Kainova, el retorno de la IA no debería medirse únicamente en horas ahorradas o tareas automatizadas. También debería plantearse si la empresa mantiene su capacidad para entender lo que ocurre, tomar decisiones y responder por ellas. Ganar velocidad no debería significar perder capacidad para decidir por sí misma.
Esto no significa frenar la incorporación de la inteligencia artificial ni volver a hacer manualmente todo aquello que puede automatizarse. Se trata de decidir qué tareas conviene delegar y qué experiencias de trabajo deben seguir formando parte del día a día de las personas porque contribuyen a construir conocimiento, criterio y responsabilidad.
La regulación puede establecer límites y responsabilidades sobre el uso de la IA, pero ninguna norma externa puede sustituir el criterio que una organización deja de cultivar internamente. Cada empresa tendrá que decidir qué capacidades considera irrenunciables y qué tareas no puede entregar por completo si quiere conservar la capacidad de gobernar su propio negocio.
“Las empresas están preguntándose qué pueden delegar en la IA. Deberían preguntarse también qué no pueden dejar de saber hacer”, concluye Castro.
Si la inteligencia artificial empieza a hacer cada vez más trabajo intelectual, el verdadero reto para las empresas será decidir qué partes de ese trabajo pueden entregar sin perder la capacidad de entender, decidir y corregir por sí mismas. En definitiva: ¿qué podemos delegar a la IA sin dejar de saber dirigir nuestra empresa?
Nota:https://www.rrhhdigital.com/
Te puede interesar
Lo más visto
