Cámara Franca A.G.
Tecnología · 24 de julio de 2026 · Claudio

Primero el criterio, luego la herramienta

El verdadero desafío de incorporar inteligencia artificial en la empresa

Quienes vivimos y trabajamos en Punta Arenas sabemos que en invierno no basta con mirar el camino. También observamos el cielo, revisamos el viento y nos preocupamos por el estado de la ruta. No es pesimismo ni exageración. Es la forma en que aprendimos a tomar decisiones en un entorno donde las condiciones pueden cambiar en pocos minutos.

En la gestión de una empresa ocurre algo parecido. Hoy la inteligencia artificial está presente en casi todas las conversaciones sobre productividad, innovación y competitividad. Promete ahorrar tiempo, automatizar procesos, analizar grandes volúmenes de información y facilitar el trabajo cotidiano. Todo eso es cierto. El problema aparece cuando comenzamos a creer que una herramienta capaz de responder rápido también es capaz de decidir bien.

La discusión ya no debería centrarse en qué plataforma utilizar. La pregunta realmente importante es otra: ¿qué decisiones estamos dispuestos a delegar y cuáles seguirán siendo responsabilidad de las personas?

La velocidad es una ventaja, pero nunca ha sido sinónimo de buen criterio. Una empresa puede generar informes en segundos, analizar miles de registros o resumir documentos completos gracias a la inteligencia artificial. Sin embargo, ninguna de esas capacidades garantiza que la decisión tomada sea la correcta.

Imaginemos una empresa que utiliza IA para evaluar proveedores. El sistema probablemente comparará precios, plazos de entrega, antecedentes comerciales y condiciones contractuales. Esa información puede ser muy útil. Pero quizás el proveedor más confiable no sea el más barato, sino aquel que lleva años respondiendo durante emergencias climáticas, conoce las dificultades logísticas de la región y ha demostrado cumplir incluso cuando las condiciones son adversas. Ese conocimiento rara vez aparece completo en una base de datos. Lo conocen quienes han trabajado con él y han enfrentado problemas reales.

Esa diferencia ilustra uno de los principales desafíos de la inteligencia artificial. Los datos son fundamentales, pero no equivalen al conocimiento. Los datos registran hechos; el conocimiento surge cuando esos hechos se interpretan dentro de un contexto. Y el criterio aparece cuando una persona utiliza ese conocimiento para evaluar riesgos, consecuencias y prioridades antes de decidir.

Por esa razón, incorporar inteligencia artificial no compensa automáticamente una mala gestión. Si una organización tiene procesos desordenados, responsabilidades poco claras o información incompleta, la IA no resolverá esas debilidades. En muchos casos simplemente permitirá llegar más rápido a conclusiones equivocadas.

Otro error frecuente consiste en pensar que la inteligencia artificial comprende el negocio del mismo modo que quienes trabajan diariamente en él. No es así. Un gerente puede reconocer cuándo un cliente necesita un trato distinto. Un supervisor experimentado puede detectar una falla antes de que aparezca en los indicadores. Un operador puede identificar un problema por un sonido, una vibración o una pequeña variación que ningún sistema ha registrado todavía. Ese conocimiento práctico suele vivir en las personas y no siempre está documentado.

Por eso la pregunta no debería ser cuánto podemos automatizar, sino cuánto comprendemos realmente el proceso que queremos automatizar.

El primer uso que muchas empresas han dado a la inteligencia artificial ha sido conversacional: redactar correos, resumir reuniones, organizar información o preparar borradores. Son aplicaciones útiles y relativamente fáciles de supervisar. El problema comienza cuando dejamos de revisar sus respuestas y empezamos a asumir que, por haber sido generadas por un sistema avanzado, son correctas por definición.

Una inteligencia artificial puede recomendar reducir costos, seleccionar un proveedor o priorizar determinados clientes. Pero nunca asumirá las consecuencias de esa recomendación. Si una decisión afecta a trabajadores, clientes o proveedores, la responsabilidad seguirá siendo humana. No basta con decir que "la IA lo sugirió". Toda organización debe ser capaz de explicar qué información utilizó, qué criterios aplicó y quién autorizó finalmente la decisión.

Este punto es especialmente relevante porque muchas empresas están viviendo un fenómeno conocido como IA en la sombra. Ocurre cuando los trabajadores comienzan a utilizar herramientas de inteligencia artificial por iniciativa propia, sin políticas claras ni supervisión institucional. Las intenciones suelen ser positivas: ahorrar tiempo, mejorar un documento o resolver un problema cotidiano. Sin embargo, también pueden terminar compartiendo información confidencial, contratos, bases de datos o antecedentes de clientes en plataformas cuya gestión la empresa desconoce.

El riesgo no está únicamente en la herramienta, sino en la ausencia de reglas. Cuando la organización pierde trazabilidad sobre qué información salió de sus sistemas, dónde fue procesada y quién puede acceder a ella, aparece un problema que ya no es tecnológico, sino de gestión.

Algo similar ocurre con la ciberseguridad. Existe la idea de que proteger la información corresponde exclusivamente al área informática. En la práctica, muchas vulnerabilidades nacen de decisiones cotidianas tomadas por personas que buscan trabajar más rápido. Copiar información sensible en una plataforma pública, aceptar sin verificar una respuesta generada por IA o compartir documentos internos fuera de los canales autorizados son acciones que pueden generar consecuencias importantes aunque hayan sido realizadas con buenas intenciones.

Por eso la incorporación responsable de inteligencia artificial no depende únicamente de instalar nuevas herramientas. Requiere construir criterios comunes sobre cuándo utilizarlas, con qué información y bajo qué condiciones.

Antes de implementar cualquier solución basada en IA conviene responder cuatro preguntas simples:

  1. ¿Qué problema concreto queremos resolver? Adoptar inteligencia artificial porque está de moda rara vez constituye una estrategia. Debe existir una necesidad claramente identificada y una forma objetiva de evaluar si la herramienta realmente aporta valor.

  2. ¿Qué información utilizará? No todos los datos tienen el mismo nivel de sensibilidad. La empresa debe distinguir entre información pública, interna, confidencial o estratégica y definir qué puede compartirse y qué no.

  3. ¿Quién revisará los resultados? Las respuestas generadas por inteligencia artificial necesitan supervisión humana, especialmente cuando sirven de base para decisiones relevantes.

  4. ¿Quién toma la decisión final? La IA puede comparar alternativas, detectar patrones y proponer recomendaciones, pero la responsabilidad nunca debería quedar diluida detrás de un algoritmo.

Tampoco todas las decisiones presentan el mismo nivel de riesgo. Utilizar inteligencia artificial para mejorar la redacción de un documento no tiene las mismas implicancias que emplearla para seleccionar personal, definir precios, aprobar créditos o evaluar proveedores críticos. Mientras mayor sea el impacto de una decisión, mayor debe ser la supervisión humana y más claros deben ser los criterios utilizados para justificarla.

Algunas empresas responden a estos riesgos prohibiendo completamente el uso de inteligencia artificial. Esa estrategia difícilmente funcionará. Las personas seguirán experimentando con nuevas herramientas porque perciben beneficios reales en su trabajo diario. Una alternativa mucho más efectiva consiste en establecer políticas claras, capacitar a los equipos y enseñar buenas prácticas de uso. Gobernar la inteligencia artificial no significa frenar la innovación; significa asegurarse de que esa innovación ocurra sin perder el control.

La mayoría de las organizaciones tendrá acceso a herramientas muy similares durante los próximos años. Por esa razón, la ventaja competitiva no estará en quién compra primero una licencia o incorpora el modelo más reciente. Estará en quién logra integrar esa tecnología dentro de procesos bien diseñados, datos confiables y una cultura capaz de cuestionar, validar y aprender.

La inteligencia artificial puede aumentar significativamente la capacidad de un buen equipo, pero difícilmente compensará una mala organización. Puede acelerar análisis, generar ideas y simplificar tareas repetitivas. Lo que no puede hacer es reemplazar la experiencia acumulada, la comprensión del contexto ni la responsabilidad que implica tomar decisiones con impacto sobre otras personas.

En la Patagonia aprendimos hace mucho tiempo que ninguna herramienta elimina por completo la incertidumbre. Un buen vehículo ayuda, pero no reemplaza la atención del conductor. Con la inteligencia artificial ocurre exactamente lo mismo. No debemos rechazarla, pero tampoco idealizarla. Debemos incorporarla con objetivos claros, reglas conocidas y la convicción de que las decisiones más importantes seguirán dependiendo del criterio humano.

Quizás esa sea la verdadera diferencia entre las organizaciones que simplemente utilizarán inteligencia artificial y aquellas que realmente obtendrán una ventaja competitiva gracias a ella. Las primeras confiarán en la tecnología para decidir más rápido. Las segundas utilizarán la tecnología para pensar mejor. Porque, al final, las herramientas cambian. El criterio sigue siendo el activo más valioso de cualquier organización.

Fuentes consultadas

Claudio Gutiérrez V.
Claudio Gutiérrez V. MBA, Máster en IA empresarial, Gerente Cámara Franca A.G. www.iexs.cl

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