Las empresas han apostado por implementar con mayor disposición la inteligencia artificial para acelerar sus operaciones. Chile es líder en América Latina, liderando el índice Latinoamericano de IA de nuevo, con 70.5 puntos, según cifras de 2025 de CEPAL. Lo curioso es que solo el 15,8% de las empresas usa la IA activamente y apenas el 23% se considera preparada para integrarla de manera sostenible. La falta de entrenamiento es uno de los grandes frenos.
Y solucionar ese bache del entrenamiento es crucial, porque, aunque la herramienta pueda ejecutar su función a la perfección, el resultado no es el más adecuado en términos humanos. Quien la opera y el modo de hacerlo representa el éxito del resultado.
Según explica el Dr. Walter Andrés Ortiz Vargas, la diferencia radica en el criterio, que es algo que las máquinas aún no poseen, porque mientras que los sistemas de Inteligencia Artificial están diseñados para seguir instrucciones, detectar patrones y optimizar procesos a partir de grandes volúmenes de datos, el criterio implica comprender el contexto y evaluar las implicaciones de cada resultado.
«Por eso el rol humano es clave», advierte el experto de VIU. «Somos quienes damos significado a lo que hace la IA, decidimos qué es lo importante, qué límites poner y cuándo un resultado es útil o cuándo puede ser problemático. La IA ejecuta; el criterio lo ponemos nosotros».
El criterio humano puede considerarse, entonces, el elemento que determina si la IA se convierte en una herramienta que potencia capacidades o simplemente en un sistema que reproduce errores a gran escala.
Los sistemas de Inteligencia Artificial aprenden a partir de ejemplos y patrones presentes en los datos con los que fueron entrenados, pero esto no significa que comprendan el propósito final de las decisiones que generan. Si el juicio humano que supervisa estos sistemas es insuficiente, los resultados pueden ser técnicamente convincentes, pero incorrectos o incluso problemáticos.
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Para las organizaciones, la falta de criterio y de supervisión en la incorporación de la IA puede detonar riesgos concretos entre los que se encuentran:
- Errores masivos: un fallo en un algoritmo no afecta a una persona, sino a miles. Su impacto se multiplica.
- Sesgos no detectados: los sistemas pueden reproducir discriminaciones presentes en los datos sin que exista una intención explícita.
- Decisiones sin contexto: un modelo no sabe si ha cambiado una ley, si existe una situación social excepcional o si el entorno ha variado.
- Pérdida de pensamiento crítico: delegar todas las decisiones a la IA puede reducir la capacidad de las organizaciones para cuestionar resultados.
- Exceso de confianza: la aparente seguridad con la que los algoritmos presentan sus respuestas puede llevar a aceptarlas sin la revisión necesaria.
Ante la pregunta de si la IA podría ser capaz, algún día, de desarrollar algo parecido al criterio humano, el experto de VIU analiza que, aunque los modelos avanzan rápidamente en su capacidad para razonar, explicar resultados o tomar decisiones cada vez más complejas, existe una diferencia fundamental entre procesar información y ejercer juicio.
«Podrá imitarlo mejor, eso seguro», agrega el Dr. Walter Andrés Ortiz. «Cada vez veremos modelos que razonan, explican y toman decisiones con más sofisticación. Pero el criterio en sentido humano, ese que combina conocimiento, experiencia, valores, responsabilidad y sensibilidad, es algo que no se aprende solo con datos. Los humanos vivimos las consecuencias de nuestras decisiones, una máquina no».
