Durante décadas, las organizaciones han funcionado bajo un modelo jerárquico en el que el conocimiento fluye desde los niveles superiores hacia la base de la estructura organizativa. Tradicionalmente, los líderes sénior, los expertos en la industria y los especialistas en dominios específicos han sido los principales guardianes de la información crítica. Su experiencia acumulada a lo largo de los años ha sido el pilar fundamental sobre el que se ha basado la toma de decisiones estratégicas dentro de las empresas.
Con la llegada de la inteligencia artificial (IA), ha surgido un debate sobre si esta tecnología llevará a la “externalización cognitiva”, es decir, a la dependencia de los algoritmos en detrimento del juicio humano. Algunos temen que la IA reemplace el conocimiento humano y se convierta en el principal tomador de decisiones, desplazando la experiencia adquirida por las personas. Sin embargo, el verdadero impacto de la IA radica en su capacidad para desintermediar el conocimiento, haciendo que los conocimientos y las ideas sean accesibles para todos dentro de una organización. En lugar de concentrar la inteligencia en la alta dirección, la IA redistribuye el conocimiento a lo largo de toda la estructura organizativa, impulsando la toma de decisiones en los niveles donde realmente se genera valor: en la interacción con los clientes y en la ejecución operativa.
El legado de un conocimiento centralizado y la necesidad de cambio
Durante la mayor parte de la historia empresarial moderna, la toma de decisiones ha seguido un enfoque jerárquico donde el conocimiento se transmite de arriba hacia abajo. En este modelo tradicional, los empleados simplemente ejecutaban estrategias dictadas por los líderes sin mucha oportunidad para la adaptación en tiempo real. Esta metodología funcionaba bien en entornos estables, con cambios predecibles y ciclos de negocio relativamente constantes.
Sin embargo, en el contexto actual, caracterizado por disrupciones constantes, transformaciones tecnológicas rápidas y una creciente complejidad en los mercados, este enfoque ha demostrado ser demasiado lento y dependiente de un número reducido de tomadores de decisiones. Para prosperar en este nuevo entorno, las organizaciones necesitan adoptar estructuras más ágiles y flexibles, donde los empleados en todos los niveles tengan acceso al conocimiento y puedan contribuir a la toma de decisiones.
El avance de la tecnología ha facilitado esta transición hacia modelos de decisión más descentralizados. Herramientas de análisis de datos, plataformas de comunicación en tiempo real e inteligencia artificial permiten compartir y acceder al conocimiento de manera instantánea. Al fomentar un enfoque más democrático en la distribución del conocimiento, las organizaciones pueden responder más rápidamente a los cambios y promover una cultura de mejora continua e innovación.
La economía de los datos y la IA como multiplicador de conocimiento
Uno de los mayores cambios que trae consigo la IA es su impacto en la economía de los datos. A diferencia de los recursos tradicionales, que son finitos y disminuyen en valor a medida que se utilizan, los datos son inherentemente abundantes y reutilizables. Su valor no disminuye con el uso, sino que se incrementa cuando se aplican en múltiples contextos y situaciones.
Aquí es donde entra en juego el concepto de "Propensión Marginal a la Reutilización" (MPR). Este concepto mide el valor incremental que se obtiene cuando los datos y los activos analíticos se reutilizan en diferentes aplicaciones sin costos adicionales significativos. Cuanto más se comparte y reutiliza la información dentro de una organización, mayor es su impacto y utilidad.
Las empresas que no adopten este nuevo paradigma corren el riesgo de quedar atrapadas en modelos obsoletos, donde el conocimiento sigue estando centralizado y no se aprovecha de manera eficiente. En cambio, aquellas organizaciones que fomentan una cultura de colaboración y compartición de datos pueden generar un crecimiento sostenido y una mayor capacidad de adaptación a los cambios del entorno.
El caso de General Motors: IA como herramienta de mejora y no de sustitución
Un ejemplo reciente de cómo las organizaciones pueden integrar la IA para mejorar la toma de decisiones sin sustituir la intervención humana es el caso de General Motors (GM). Después de haber invertido más de 10.000 millones de dólares en Cruise, su división de vehículos autónomos, GM decidió abandonar su iniciativa de robotaxis comerciales para enfocarse en el desarrollo de vehículos autónomos personales.
En lugar de buscar la completa automatización, GM ha optado por una adopción gradual de la IA, mejorando su sistema de asistencia al conductor "Super Cruise" con funciones impulsadas por inteligencia artificial. En este modelo, la IA no reemplaza la toma de decisiones humanas, sino que la complementa, mejorando la seguridad y la experiencia de conducción.
Este giro estratégico de GM resalta una lección clave: la IA es más efectiva cuando se utiliza como una herramienta para mejorar la capacidad humana en lugar de reemplazarla por completo. La adopción de vehículos autónomos comerciales sin supervisión humana representa un salto demasiado grande tanto para la tecnología como para la sociedad en su estado actual. En cambio, la integración progresiva de la IA en la asistencia a la conducción es una estrategia más viable y beneficiosa.
Los peligros de la externalización cognitiva
Si bien la IA ofrece numerosos beneficios, también existe el riesgo de caer en la "externalización cognitiva", un escenario en el que las organizaciones confían en exceso en los algoritmos y descuidan la importancia del pensamiento crítico y la experiencia humana. Este enfoque puede traer consigo varios problemas:
-
Pérdida de pensamiento crítico y juicio humano: Si los empleados aceptan automáticamente las recomendaciones generadas por la IA sin cuestionarlas, se debilita su capacidad de análisis y resolución de problemas.
-
Aumento de sesgos y falta de transparencia: La IA puede amplificar los sesgos presentes en sus datos de entrenamiento, lo que puede llevar a decisiones discriminatorias o inexactas. Además, los modelos de IA opacos pueden dificultar la justificación de decisiones y generar riesgos de cumplimiento.
-
Erosión del conocimiento institucional: Si las organizaciones dependen exclusivamente de la IA para la toma de decisiones estratégicas, pueden perder el conocimiento y la intuición acumulados por sus empleados a lo largo de los años, dejando a la empresa vulnerable ante cambios inesperados en el mercado.
Cómo evitar los riesgos de la IA y maximizar su potencial
Para evitar estos problemas, las organizaciones deben asegurarse de que la IA funcione como un complemento de la toma de decisiones humanas en lugar de un sustituto. Algunas estrategias clave incluyen:
-
Empoderar a los empleados con IA asistida: La IA debe utilizarse para proporcionar información y mejorar el juicio humano, no para imponer decisiones sin posibilidad de cuestionamiento.
-
Garantizar la transparencia y explicabilidad de los modelos de IA: Se deben implementar técnicas de IA explicable (XAI) para que las decisiones generadas por los algoritmos sean comprensibles y auditables.
-
Fomentar la alfabetización en IA y datos: Todos los empleados deben recibir formación sobre el funcionamiento de la IA, sus limitaciones y cómo interpretar sus resultados de manera crítica.
-
Mantener la supervisión humana en la automatización: La IA no debe tener autoridad absoluta sobre las decisiones; en su lugar, debe operar en conjunto con expertos humanos.
-
Priorizar estrategias de IA que potencien la creatividad y el conocimiento humano: Las empresas que utilicen la IA para democratizar el conocimiento y mejorar la eficiencia sin eliminar el papel humano serán las que lideren en la era de la IA.
Lejos de representar una amenaza para el conocimiento humano, la inteligencia artificial tiene el potencial de transformar la forma en que las organizaciones generan, distribuyen y aplican el conocimiento. Las empresas que comprendan esta transformación y adopten estrategias centradas en la colaboración entre humanos y máquinas serán las más exitosas.
El futuro de la IA no se trata de quién controla el conocimiento, sino de quién puede acceder a él, aplicarlo de manera efectiva y convertirlo en acción. Aquellas organizaciones que aprovechen la IA como un amplificador cognitivo en lugar de un reemplazo de la inteligencia humana estarán mejor posicionadas para liderar en el nuevo paradigma empresarial.
