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IA: Más allá de los Algoritmos, el Desafío de la Toma de Decisiones

Es muy probable que ya consideremos el uso de la IA como una tecnología que siempre estará presente, tal cual pensamos respecto al e-mail. Los invito a conocer una propuesta para no perder el foco del uso de la IA en el ambiente profesional donde nos desempeñamos.


Introducción

En el actual escenario de la "fiebre del oro" tecnológica, donde la Inteligencia Artificial parece ser la respuesta a cualquier pregunta empresarial, nos encontramos con una paradoja preocupante. Como he sostenido en diversas instancias académicas y en mis publicaciones anteriores, la tecnología por sí sola nunca ha sido una solución mágica; es, fundamentalmente, un componente de un sistema de información más complejo donde el factor humano y la metodología de gestión son los verdaderos pilares del éxito.


El reciente planteamiento de Manuel Rodríguez en LinkedIn pone el "dedo en la llaga": existe una abundancia de "expertos" que dominan la arquitectura de los modelos, pero que carecen de la visión necesaria para aterrizar esa potencia en decisiones de negocio que muevan la aguja. Con más de 35 años observando la evolución de la ingeniería informática, puedo afirmar que estamos repitiendo errores del pasado, ahora con herramientas más sofisticadas.


Análisis de los 5 Temas Más Importantes

1. El Experto Técnico versus el Estratega de Negocios

  • Muchos profesionales se han centrado exclusivamente en el "cómo" funciona el modelo (hiperparámetros, redes neuronales, fine-tuning), olvidando el "para qué". La pericia técnica es estéril si no viene acompañada de una comprensión profunda de los procesos de negocio.

  • En la gestión de proyectos informáticos, el éxito no se mide por la complejidad del algoritmo, sino por su capacidad para resolver un problema real del usuario. El experto en IA que no sabe "tomar el pulso" a la organización termina entregando soluciones técnicamente perfectas pero operativamente inútiles.

2. La Falacia de la Memoria y la Comprensión de la IA

  • Es vital desmitificar la idea de que la IA "sabe" o "recuerda". Como bien señala el debate actual, los modelos de lenguaje (LLMs) operan mediante patrones estadísticos y semántica distribucional, no mediante un razonamiento lógico o sentido común humano.

  • Confundir una respuesta coherente con una decisión fundamentada es un riesgo sistémico. La IA recupera y recombina; el profesional es quien debe razonar y validar si esa recombinación tiene sentido en el contexto específico de su empresa.

3. La Importancia de la "Experiencia" Humana

  • En un mundo saturado de contenido sintético, el valor de lo vivido personalmente y el juicio crítico basado en la experiencia (el "ojo" del experto) se vuelven activos escasos y valiosos. La tecnología digital puede automatizar tareas, pero no puede sustituir la capacidad de discernir riesgos en un entorno volátil.

  • Debemos volver a poner la ética y la dignidad humana en el centro de la implementación tecnológica. Una decisión tomada solo por un algoritmo, sin supervisión humana consciente, carece de la responsabilidad necesaria para la sostenibilidad a largo plazo.

4. El Sentido Común como el "Eslabón Perdido"

  • Llevamos décadas intentando dotar a las máquinas de sentido común, esa capacidad de entender lo obvio que cualquier ser humano adquiere al interactuar con el mundo físico. La IA actual carece de esta corporeidad, lo que la hace propensa a errores absurdos en situaciones fuera de su entrenamiento.

  • Para los profesionales de la informática y la ingeniería comercial, esto significa que la supervisión y el diseño de "barreras de seguridad" no son opcionales, sino una parte integral de la arquitectura del sistema.

5. La Metodología de Implantación sobre el Hype

  • La mayoría de los proyectos de IA fallan no por falta de potencia de cómputo, sino por una gestión deficiente. Se requiere un enfoque ágil que priorice la usabilidad y la experiencia del usuario final por encima de la novedad técnica.

  • Es fundamental entender que implementar IA es, ante todo, un proyecto de Gestión de Procesos y Cambio Organizacional. Si no se gestionan las expectativas y no se capacita a los colaboradores, la herramienta se convertirá en un "elefante blanco" digital.


Conclusión

Como profesor y consultor, mi mensaje para los estudiantes y profesionales del área es claro: no se conviertan en meros "operadores de modelos".


La verdadera ventaja competitiva radica en ser capaces de gestionar la implantación de la tecnología con una visión sistémica.


La Inteligencia Artificial es una herramienta poderosa, pero el "oro" no está en el algoritmo, sino en la calidad de los datos, la robustez de los procesos y, sobre todo, en la sabiduría de las personas que utilizan estos sistemas para generar conocimiento aplicado.


Debemos transitar desde la fascinación por la herramienta hacia la maestría en su gestión estratégica.

Saludos cordiales.

Profesor Gerardo Cerda Neumann

Docente Universitario y Consultor en Gestión de Proyectos TI

Editor del Blog Gestión en TI


Fuentes Consultadas


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