La IA nos hará más rápidos. ¿También nos hará mejores?

Hoy recordé F1: La película, protagonizada por Brad Pitt y Damson Idris. Más allá de las carreras, hay algo interesante en la relación entre sus personajes: Sonny Hayes, un piloto que regresa con años de experiencia, y Joshua Pearce, un joven talento que quiere demostrar que tiene lo necesario para competir entre los mejores.

Sonny ha aprendido a interpretar situaciones que difícilmente se explican solo con datos. Joshua tiene velocidad, preparación y una mentalidad formada en una generación donde la tecnología es parte natural de la competición. Ambos tienen fortalezas, pero también limitaciones. La experiencia puede convertirse en resistencia al cambio y el talento, cuando todavía no ha enfrentado suficientes consecuencias, puede confundir velocidad con capacidad de decisión.

Mientras pensaba en esa relación, encontré un paralelo con lo que estamos viviendo frente a la inteligencia artificial.

Hoy tenemos herramientas capaces de analizar información, generar estrategias, anticipar escenarios y ejecutar tareas a velocidades que hace pocos años parecían imposibles. Sin embargo, disponer de mayor capacidad tecnológica no significa necesariamente desarrollar mejor criterio para utilizarla.

Y quizá ahí está una de las preguntas más importantes de nuestra época: si la IA puede ayudarnos a hacer cada vez más cosas, ¿qué capacidades humanas necesitamos desarrollar para tomar mejores decisiones?

Porque el desafío no consiste en elegir entre la experiencia de Sonny y la velocidad de Joshua. Consiste en entender cómo ambas pueden complementarse y qué sucede cuando incorporamos una tecnología capaz de amplificar sus capacidades, pero también sus errores.

Hay algo interesante cuando dos generaciones coinciden en un mismo equipo. Quien acumula experiencia suele reconocer patrones, anticipar consecuencias y comprender situaciones que difícilmente aparecen en un manual. Quien llega con nuevas habilidades cuestiona procedimientos, incorpora tecnologías con naturalidad y descubre posibilidades que otros han dejado de considerar.

Pero ninguna de esas ventajas garantiza mejores decisiones.

La experiencia puede convertirse en exceso de confianza cuando intentamos resolver problemas nuevos utilizando respuestas del pasado. Y la velocidad puede transformarse en una debilidad cuando avanzamos sin comprender completamente las implicaciones.

En la película, Sonny y Joshua representan parte de esa tensión. Sus diferencias no se resuelven simplemente determinando quién conduce mejor. Necesitan reconocer que competir al máximo nivel exige algo más que talento individual.

En las organizaciones ocurre algo parecido.

La inteligencia artificial está modificando el valor de determinadas habilidades, pero también está creando nuevas oportunidades de colaboración. Un profesional experimentado puede utilizarla para contrastar su criterio, mientras alguien con menos trayectoria puede acceder a conocimientos y capacidades técnicas que antes requerían años de especialización.

Sin embargo, tener acceso a una respuesta no significa comprenderla. Y contar con muchos años de experiencia tampoco garantiza interpretar correctamente un escenario que está cambiando.

La verdadera ventaja aparece cuando somos capaces de combinar experiencia, nuevas perspectivas y tecnología sin convertir ninguna de ellas en una verdad incuestionable.

Imaginemos una empresa que necesita recuperar la rentabilidad de una línea de negocio.

Un sistema de IA puede analizar ventas, identificar patrones, detectar ineficiencias y construir escenarios financieros en minutos. Parte de ese trabajo habría requerido días de análisis y la participación de diferentes equipos.

La recomendación podría ser reducir inversión en determinados canales comerciales porque presentan una rentabilidad inferior al promedio.

Pero ¿qué sucede si esos canales también contribuyen a captar nuevos clientes, fortalecer el reconocimiento de marca o generar ventas que terminan concretándose en otros puntos de contacto?

La información puede ser correcta y la recomendación estar incompleta.

Es ahí donde el criterio profesional cobra relevancia. La experiencia aporta conocimiento del contexto y las nuevas perspectivas permiten cuestionar supuestos que quizá nunca se habían revisado. La IA puede ampliar ambas capacidades, pero alguien debe interpretar sus resultados antes de convertirlos en decisiones.

Un estudio de Microsoft Research y Carnegie Mellon, realizado con 319 trabajadores del conocimiento, encontró que una mayor confianza en la inteligencia artificial se asociaba con un menor esfuerzo de pensamiento crítico autoinformado.

El hallazgo no demuestra que utilizar IA reduzca nuestra inteligencia. Sin embargo, plantea una advertencia relevante: podemos acostumbrarnos tanto a recibir respuestas convincentes que dejemos de cuestionar cómo fueron construidas.

Esto cambia profundamente el trabajo intelectual.

Durante años, buena parte del valor profesional estuvo asociado con encontrar información, procesarla y producir respuestas. Ahora esas actividades pueden realizarse con una velocidad extraordinaria.

El valor comienza a desplazarse hacia comprender qué problema merece resolverse, identificar información ausente, reconocer errores y determinar qué consecuencias puede tener una decisión.

La IA reduce el tiempo necesario para producir un análisis. No garantiza que estemos analizando el problema correcto.

La Organización Internacional del Trabajo estima que una de cada cuatro personas trabaja en ocupaciones con algún grado de exposición a la inteligencia artificial generativa. Sin embargo, considera más probable la transformación de tareas que la sustitución completa de la mayoría de las ocupaciones.

Por su parte, el Foro Económico Mundial proyecta que cerca del 39 % de las competencias laborales centrales cambiará hacia 2030. Mientras crecen las habilidades relacionadas con inteligencia artificial y datos, también mantienen su importancia el pensamiento analítico, la creatividad, la resiliencia y el liderazgo.

Estos datos sugieren que el desafío no será exclusivamente tecnológico.

Volvamos a Sonny y Joshua.

Sonny necesita adaptarse a una competición que ha evolucionado. Joshua debe desarrollar capacidades que van más allá de su velocidad. Ninguno puede depender únicamente de aquello que inicialmente lo diferencia.

En las empresas sucede lo mismo. Los profesionales con experiencia necesitan incorporar nuevas herramientas y cuestionar métodos que funcionaron durante años. Quienes dominan tecnologías emergentes necesitan desarrollar comprensión del negocio, capacidad para gestionar la incertidumbre y responsabilidad sobre sus decisiones.

Y esto no depende necesariamente de la edad.

Existen profesionales jóvenes con un criterio extraordinario y directivos experimentados que adoptan tecnologías con mayor rapidez que sus equipos. Reducir la discusión a generaciones sería ignorar lo verdaderamente importante: nuestra capacidad de aprender, adaptarnos y revisar nuestras propias certezas.

Una empresa que adopta inteligencia artificial sin desarrollar estas capacidades puede terminar con procesos más rápidos, pero no necesariamente mejores.

Automatizar tareas repetitivas tiene valor. La pregunta es qué hacemos con el tiempo, el conocimiento y los recursos que conseguimos liberar.

Marketing es uno de los escenarios donde esta tensión resulta especialmente visible.

Hoy podemos investigar mercados, segmentar audiencias, producir contenidos, personalizar experiencias y optimizar campañas utilizando herramientas de inteligencia artificial.

Son capacidades extraordinarias. Pero también están al alcance de nuestros competidores.

Imaginemos dos marcas que utilizan sistemas similares para analizar consumidores, generar conceptos creativos y optimizar inversión. Si ambas parten de información parecida, persiguen los mismos indicadores y aceptan recomendaciones sin cuestionarlas, podrían terminar desarrollando estrategias cada vez más similares.

Habrán aumentado su productividad, pero no necesariamente su diferenciación.

Investigaciones sobre creatividad asistida por IA ya han identificado riesgos de homogeneización en determinados contextos. Esto no significa que la tecnología elimine la creatividad humana, sino que utilizar herramientas similares sin una dirección diferenciada puede acercar los resultados.

Aquí es donde marketing debe ejercer una responsabilidad que va mucho más allá de producir campañas.

Comprender por qué un consumidor desconfía de una categoría, identificar tensiones culturales, reconocer cuándo una personalización resulta invasiva o decidir que una oportunidad comercial contradice el posicionamiento de una marca son decisiones que requieren contexto, criterio y responsabilidad.

La IA puede aportar información valiosa para todas ellas. Pero la responsabilidad de definir qué representa una marca y cómo construye relaciones con sus clientes debe permanecer claramente asignada.

Por eso, considero que uno de los mayores riesgos para marketing será confundir la capacidad de producir más contenido con la capacidad de construir más valor.

Una marca no se diferencia únicamente por la velocidad con la que comunica. Se diferencia por lo que comprende de sus clientes, las decisiones que toma y la coherencia entre lo que promete y lo que entrega.

Durante mucho tiempo hemos buscado tranquilidad en la idea de que existen capacidades que la inteligencia artificial nunca podrá desarrollar: creatividad, empatía, intuición o razonamiento.

El problema es que algunas de esas fronteras ya están cambiando.

La IA puede producir ideas creativas, interpretar señales emocionales y ofrecer respuestas que las personas perciben como empáticas. Negarlo sería desconocer sus avances.

Pero existe una diferencia fundamental entre producir una respuesta y asumir responsabilidad por sus consecuencias.

Un sistema puede recomendar reducir personal, pero alguien debe responder por esa decisión. Puede identificar a un cliente como poco rentable, pero alguien debe evaluar si los datos y criterios utilizados son adecuados. Puede automatizar una conversación, pero una organización debe reconocer cuándo esa interacción necesita atención humana.

La responsabilidad no desaparece porque una recomendación provenga de un algoritmo.

Y quizá aquí encontramos una respuesta más útil a nuestra pregunta inicial.

Ser más humanos no significa competir con las máquinas en velocidad, memoria o capacidad de procesamiento. Significa desarrollar deliberadamente aquello que no deberíamos abandonar: escuchar, cuestionar, interpretar contextos, aprender de nuestros errores, construir relaciones y responder por nuestras decisiones.

La tecnología puede ampliar nuestras capacidades. También puede acostumbrarnos a depender de ellas sin comprenderlas.

La diferencia estará en cómo decidamos integrarla a nuestras vidas y organizaciones.

Al recordar F1: La película, encuentro que la relación entre Sonny y Joshua representa algo que las empresas deberían comprender mejor.

La experiencia del primero adquiere mayor valor cuando está dispuesta a evolucionar. El talento del segundo se fortalece cuando reconoce que la velocidad no sustituye el aprendizaje. Sus diferencias pueden convertirse en una ventaja compartida cuando dejan de interpretarlas únicamente como una rivalidad.

Con la inteligencia artificial tenemos una oportunidad semejante.

Podemos utilizarla para ampliar el conocimiento de quienes tienen experiencia, acelerar el aprendizaje de quienes están comenzando y permitir que los equipos dediquen más capacidad a resolver problemas relevantes.

Pero eso requiere algo que ninguna herramienta puede garantizar por sí sola: organizaciones que valoren el pensamiento crítico, permitan cuestionar decisiones y comprendan que eficiencia y calidad no siempre son equivalentes.

La IA nos hará más rápidos. Que también nos haga mejores dependerá de las capacidades que decidamos desarrollar, las preguntas que sigamos haciéndonos y las responsabilidades que no estemos dispuestos a delegar.