La inteligencia artificial puede multiplicar nuestra productividad. El problema es que también multiplica nuestros errores cuando le entregamos el criterio junto con las llaves.
Hay una escena que empieza a repetirse en las oficinas con la naturalidad con la que antes se encendía el ordenador por la mañana. Un profesional abre una herramienta de inteligencia artificial, escribe una pregunta, espera unos segundos y recibe una respuesta estupenda: ordenada, bien redactada, con argumentos, apartados, conclusiones y esa seguridad en sí misma que solo poseen algunos algoritmos y ciertos directores comerciales después de un trimestre particularmente bueno. Uno la lee y piensa que aquello es maravilloso. Y muchas veces lo es. El problema llega cuando alguien comete la imprudencia de comprobarlo: aparece un dato que no era exactamente así, una fuente que decía otra cosa, una interpretación demasiado alegre o una conclusión impecablemente redactada que tiene aproximadamente la misma relación con la realidad que algunos planes estratégicos con el mes de diciembre.
Entonces llega la sentencia de guardia: «La inteligencia artificial se equivoca». Naturalmente. También se equivocan los médicos, los abogados, los ingenieros, los comerciales, los periodistas y los consejeros delegados; estos últimos, además, suelen hacerlo con presupuesto. La cuestión interesante no es descubrir que una máquina puede equivocarse, sino entender por qué, cuándo y qué debemos hacer para que esos errores no acaben convertidos en decisiones. Porque ahí está una de las grandes confusiones de esta revolución tecnológica: hemos confundido saber hablar con saber, y no es exactamente lo mismo.
El becario más brillante de la historia
La inteligencia artificial tiene una capacidad extraordinaria para interpretar información, relacionar conceptos, resumir, estructurar, proponer alternativas y redactar. En determinados trabajos puede hacer en minutos tareas que antes ocupaban horas. Eso ya no es futurismo, es productividad; negarlo porque nos incomoda sería como haber rechazado Excel para defender heroicamente la calculadora de sobremesa, muy romántico y poco práctico. Pero hay una manera sencilla de entender estas herramientas: imagine que mañana entra en su empresa el becario más brillante que ha conocido jamás. Lee a una velocidad sobrenatural, escribe estupendamente, no protesta, no pide vacaciones, trabaja a las tres de la mañana y puede analizar quinientas páginas mientras usted busca las gafas que lleva puestas.
Magnífico, salvo por un pequeño detalle: ese becario también puede confundirse, interpretar mal una instrucción, trabajar con información incompleta, desconocer que un documento ha quedado obsoleto o mezclar dos contextos parecidos. Y, lo más peligroso de todo, puede contarle una equivocación con una prosa tan convincente que usted deje de sospechar. Una tontería mal escrita suele activar nuestras defensas; una tontería perfectamente redactada puede entrar por recepción con traje y corbata. Ahí es donde el profesional tiene que seguir haciendo de profesional.
El problema no es la inteligencia, es el combustible
Durante años hemos asociado conocimiento con acumulación: el que tenía más libros, mejores informes o acceso a mejores bases de datos parecía saber más. Ahora aparece una máquina capaz de procesar cantidades gigantescas de información y resulta tentador pensar que el problema está resuelto. No exactamente. No basta con tener información; hay que saber cuál es correcta, cuál está actualizada, cuál resulta aplicable y cuál debemos ignorar. Un informe de hace cinco años puede estar magníficamente redactado y ser inútil hoy; un procedimiento puede seguir colgado en una intranet y haber sido sustituido hace meses; una tarifa puede existir y no ser la vigente; un dato puede ser cierto y, sin embargo, no servir para responder la pregunta que tenemos delante.
Por eso, cuando entregamos información a una inteligencia artificial, ocurre algo muy parecido a lo que ocurre con un profesional. Si le damos buenos datos, contexto suficiente y una pregunta bien planteada, aumentan enormemente las probabilidades de obtener algo valioso. Si le entregamos basura, contradicciones y documentos caducados esperando que de ahí salga sabiduría, estamos practicando alquimia corporativa. Y de esa ya tenemos bastante en los comités. La calidad de la respuesta depende de la calidad del conocimiento sobre el que se construye, de la misma manera que un gran cocinero no hace milagros si la despensa está llena de pescado pasado y tomates de febrero.
Primero la despensa, luego el cocinero
Una de las obsesiones del momento consiste en comparar modelos: que si este razona mejor, que si aquel escribe mejor, que si la nueva versión hace maravillas mientras desayuna. Es lógico, la tecnología avanza muy deprisa. Pero en el mundo profesional hay una pregunta bastante más importante: ¿con qué conocimiento está trabajando la máquina? Podemos contratar al mejor cocinero del mundo, pero la calidad final seguirá dependiendo de los ingredientes, de la receta y de alguien que sepa distinguir un buen plato de un puré de ocurrencias.
Las organizaciones que quieran utilizar seriamente inteligencia artificial tendrán que dedicar menos tiempo a admirar demostraciones y más a ordenar su conocimiento: documentos, procesos, datos, versiones, fuentes, permisos, actualizaciones, responsabilidades y criterios. Todo eso es infinitamente menos vistoso que presentar una nueva herramienta en un auditorio con música épica, pero suele ser bastante más útil. La verdadera ventaja no estará solo en disponer de una inteligencia artificial potente, porque eso acabará estando al alcance de casi todos; estará en conseguir que trabaje sobre el conocimiento adecuado de nuestra empresa, nuestra actividad y nuestra profesión. Y eso exige trabajo. Qué contrariedad.
El nuevo especialista en prompts
También hemos creado una especie profesional fascinante: el ingeniero espontáneo de prompts. Hasta hace seis meses era director de operaciones, abogado, consultor, financiero o responsable de marketing; ahora habla de agentes, cadenas, contextos, instrucciones, automatizaciones y arquitecturas con la mirada iluminada de quien ha visto la zarza ardiendo. Hay personas dedicando más tiempo a diseñar el sistema que debía ahorrarles tiempo que a realizar el trabajo que querían mejorar. Algo falla.
Naturalmente que aprender a utilizar bien una inteligencia artificial será imprescindible. Habrá que saber explicar un problema, dar contexto, establecer límites, aportar documentación, pedir alternativas, solicitar comprobaciones e iterar. Eso formará parte de la alfabetización profesional, igual que aprendimos a utilizar hojas de cálculo, buscadores, CRM o videoconferencias sin necesidad de estudiar ingeniería informática. Pero una cosa es aprender a conducir y otra desmontar el motor todos los domingos. El profesional excelente del futuro no será quien conozca cuarenta trucos para hablar con una máquina, sino quien domine profundamente su profesión y sepa utilizar la máquina para multiplicar ese dominio. Parece un matiz; no lo es.
La inteligencia artificial no arregla una empresa desordenada
Hay otra escena aún más divertida: empresas intentando introducir inteligencia artificial sobre procesos que ya eran malos antes de que llegara. Tenemos un procedimiento absurdo de doce pasos: pongámosle IA. Tenemos tres departamentos introduciendo el mismo dato: automaticemos los tres. Nadie sabe quién debe aprobar determinada decisión: creemos un asistente. Y así vamos construyendo empresas tecnológicamente sofisticadas alrededor de problemas que podrían haberse solucionado hace diez años con una reunión de veinte minutos y alguien suficientemente valiente para decir: «Esto es una estupidez».
La tecnología acelera, pero acelerar no siempre es bueno. Si uno conduce hacia Cuenca por la carretera equivocada, ir a doscientos kilómetros por hora no mejora demasiado el viaje. La inteligencia artificial puede hacer más eficiente un buen proceso, pero también puede conseguir que un proceso absurdo produzca tonterías a escala industrial. Por eso, antes de automatizar, convendría hacer una pregunta profundamente revolucionaria: ¿esto debería seguir haciéndose? No cómo, no quién, no con qué tecnología; si debería existir. Hay tareas que no necesitan inteligencia artificial, necesitan desaparecer.
La gran oportunidad está en liberar tiempo
La enseñanza empresarial más interesante de esta transformación quizá sea esa: la inteligencia artificial no debería utilizarse únicamente para hacer más rápido lo que ya hacemos, sino para redistribuir el tiempo hacia aquello que aporta más valor. Un comercial debería dedicar menos horas a alimentar sistemas y más a hablar con clientes; un abogado, menos a localizar documentación y más a construir criterio; un financiero, menos a consolidar hojas y más a interpretar números; un responsable de personas, menos a fabricar informes y más a gestionar personas; un directivo, menos a recopilar información y más a decidir. Y quizá algún comité podría aprovechar el tiempo ahorrado para no reunirse. Esto último requerirá tecnologías más avanzadas.
La productividad no consiste en conseguir que una persona haga veinte tareas donde antes hacía diez. Consiste también en preguntarse si aquellas veinte tareas merecen realmente hacerse. Ahí está la diferencia entre digitalizar y transformar: digitalizar es poner un motor nuevo al carro; transformar es preguntarse por qué seguimos usando el carro.
Lo caro no siempre llega en una factura
Existe una vieja costumbre empresarial: considerar caro todo aquello que lleva una cifra visible y gratuito todo aquello cuyo coste está escondido en las nóminas. Una herramienta cuesta dinero, una licencia cuesta dinero, una plataforma cuesta dinero. Perfecto. ¿Y cuánto cuesta una hora de un profesional? ¿Y diez? ¿Y cien? ¿Cuánto cuesta una decisión equivocada, una propuesta mal preparada, un análisis rehecho, un contrato revisado tres veces o un comercial dedicando el viernes por la tarde a limpiar Excel? ¿Cuánto cuesta un directivo buscando información que ya existe en algún rincón de la empresa, probablemente dentro de una carpeta llamada DEFINITIVO_v7_BUENO_FINAL Eso parece gratis porque no llega una factura separada. Pero se paga. Vaya si se paga.
Las empresas que mejor utilicen inteligencia artificial no serán necesariamente las que gasten menos en tecnología, sino las que entiendan mejor la relación entre coste, tiempo, calidad y capacidad productiva. Ahorrar cien euros en una herramienta para desperdiciar mil en horas de trabajo es una forma muy tradicional de eficiencia, de esas que luego necesitan un comité para explicarse.
La máquina propone, el profesional responde
La inteligencia artificial puede analizar, proponer, comparar, estructurar, redactar, descubrir patrones, plantear escenarios y servirnos de contraparte para discutir una idea. Puede incluso hacernos mejores preguntas de las que esperábamos. Pero alguien tiene que decidir, y esa persona sigue siendo usted. Cuanto más importante sea la decisión, más importante resulta esa frontera, porque existe una tentación profundamente humana: entregar a la tecnología no solo el trabajo, sino también la responsabilidad. «La máquina lo dijo», «el sistema lo recomendó», «el algoritmo lo calculó». Estupendo. Pero el algoritmo no se sienta delante del cliente, no presenta resultados al consejo, no explica por qué se perdió una cuenta, no despide a una persona, no responde ante un accionista y no llama a un proveedor para reconocer que nos equivocamos. La responsabilidad sigue teniendo nombre y apellidos.
Además hay una paradoja preciosa: cuanto mejores sean estas herramientas, más despierto tendrá que estar nuestro criterio. Cuando una máquina falla de forma grotesca, desconfiamos; cuando acierta casi siempre, empezamos a relajarnos. El profesional deja de revisar, el director deja de preguntar, el empleado copia y pega y la organización empieza a aceptar respuestas porque tienen buena pinta. No será la inteligencia artificial la que elimine nuestro criterio; seremos nosotros quienes podamos dejar de utilizarlo. Es bastante distinto y mucho menos cinematográfico.
La ventaja no será utilizar inteligencia artificial
Llegará un momento en que decir «yo utilizo inteligencia artificial» sonará tan diferencial como decir «yo utilizo correo electrónico». Estará integrada en las herramientas, en los procesos, en las aplicaciones, en las búsquedas, en los documentos y en los sistemas de gestión. Entonces desaparecerá buena parte del espectáculo y quedará lo importante: mejores procesos, mejor conocimiento, mejores datos, más capacidad para preguntar, más disciplina para comprobar y profesionales suficientemente buenos como para saber cuándo aceptar una propuesta de la máquina y cuándo mandarla educadamente a paseo.
Porque la inteligencia artificial multiplica, pero no decide qué merece ser multiplicado. Puede multiplicar conocimiento, productividad, creatividad y velocidad; también puede multiplicar desorden, mediocridad y errores. Depende de lo que haya debajo. La máquina amplifica, no santifica.
El oficio sigue siendo el oficio
Las herramientas cambian y el oficio permanece. Cambió la máquina de escribir, cambió el fax, cambió Internet, cambió el correo, cambió el móvil y cambiará otra vez nuestra manera de trabajar. Muchísimo. Pero seguirá existiendo una diferencia fundamental entre quien conoce su profesión y quien solo conoce la herramienta. La inteligencia artificial puede hacer extraordinario a un buen profesional; también puede permitir a uno mediocre producir mediocridad mucho más deprisa. Cada revolución tecnológica ha tenido algo de eso.
Por eso la pregunta correcta no es si la inteligencia artificial sustituirá a los profesionales, sino qué profesionales serán capaces de hacer mucho más gracias a ella. Ahí estará la verdadera competencia: no entre el hombre y la máquina, sino entre dos personas con experiencia semejante, una de las cuales haya aprendido a convertir la tecnología en productividad, conocimiento y tiempo para pensar mejor. La otra podrá seguir presumiendo de hacerlo todo como antes. En La Mancha también conservamos arados antiguos; son preciosos, pero no solemos utilizarlos para labrar.
La inteligencia artificial ha llegado para quedarse. No hace falta arrodillarse ante ella ni esconderla en un cajón; hay que hacer algo bastante menos emocionante: aprender a utilizarla con método, alimentarla con buen conocimiento, revisar lo que produce y reservar para las personas aquello que ninguna tecnología debería quitarnos, el criterio y la responsabilidad. Porque la máquina puede saber muchas cosas, puede incluso saberlas antes que nosotros, pero el oficio, amigo mío, sigue siendo nuestro.
