La IA no viene a ocupar nuestra silla: los límites de la inteligencia artificial en las empresas

Por: Alejandro Vergara, Integrador de Inteligencia Artificial de IQSEC

En 2019 se pronosticó que la inteligencia artificial absorbería 80% del trabajo de gestión de proyectos. Hoy se automatizan las tareas, pero las decisiones y los riesgos siguen teniendo dueño. En marzo de ese año, Gartner publicó un pronóstico que incomodó a más de un director de proyectos: para 2030, 80% de las labores de gestión, como recolectar datos, dar seguimiento y elaborar reportes, quedaría en manos de la inteligencia artificial. Estamos a cuatro años de esa fecha y la pregunta es inevitable: ¿se está cumpliendo? La respuesta que compartimos en un panel reciente fue: sí y no.

En manos de un asistente de IA puede quedar la tarea de convertir un alcance aprobado en actividades e historias de usuario, resumir documentos, redactar el borrador de un reporte o proponer un primer cronograma. Sin embargo, eso no significa que pueda asumir el rol de quien dirige el proyecto. La decisión de si el alcance realmente se cumplió o qué debe quedar fuera sigue siendo de las personas. Esa frontera parece técnica, pero, en realidad, es una definición de negocio.

Para explicarla, me gusta recurrir a la imagen de un exoesqueleto: amplifica la fuerza de quien lo utiliza, pero no camina por sí solo. La IA no viene a ocupar nuestra silla, sino a sentarse a nuestro lado. Tom Gruber, uno de los creadores de Siri, propone invertir la pregunta habitual: en lugar de cuestionarnos qué tan inteligentes podemos hacer a las máquinas, preguntarnos qué tan inteligentes pueden hacernos ellas a nosotros.

La IA tiende a responder afirmativamente a casi cualquier solicitud. Si le damos contexto, produce algo y, si no se lo damos, también. El verdadero riesgo no es que se equivoque, algo que debemos prever, sino que los equipos dejen de cuestionar lo que entrega. Por eso, recomiendo tratarla como a un becario brillante: revisar su trabajo, corregirlo y, cuando sea necesario, decirle que no.

Lo mismo ocurre con las estimaciones. Es razonable que la IA proponga tiempos y costos, siempre que las personas los verifiquen y no al revés. Incluso puede funcionar como un tercero que no se cansa ni tiene intereses personales que defender. Sin embargo, conviene recordar que estimar en equipo también sirve para alinear expectativas. Si eliminamos esa conversación, quizá ahorremos horas, pero también podemos perder la discusión que habría evitado un conflicto a mitad del proyecto.

Cuando las cosas se complican, la IA puede reunir información, clasificarla y ayudar a dimensionar el impacto con una rapidez difícil de igualar. Lo que no puede hacer es asumir la responsabilidad frente a un cliente molesto ni acompañar a un equipo agotado. Puede ayudarnos a entender una crisis, pero no responder por sus consecuencias. Al final, alguien tiene que dar la cara.

Por ello, es importante que una persona forme parte de todo proceso que involucre a la IA. Aunque esta pueda generar información, es nuestra responsabilidad validarla mediante un enfoque conocido como Human in the Loop, que mantiene la supervisión humana dentro del proceso. Cuanto antes nos acostumbremos a consolidar esa dupla, más rápido aprenderemos a garantizar la calidad de la información que nos entrega la tecnología.

Desde la ciberseguridad, hay otro aspecto que no podemos ignorar. Mientras los equipos descubren lo útil que resulta la IA, también pueden abrir puertas que nadie autorizó. Por eso cobran relevancia marcos de referencia como AI TRiSM, de Gartner, y la norma ISO/IEC 42001. No ofrecen seguridad automática, pero ayudan a establecer quién puede utilizar estas tecnologías, con qué información y bajo qué supervisión.

No es casual que Gartner estime que más de 40% de los proyectos de IA agéntica serán cancelados para finales de 2027, entre otras razones, por el aumento de costos, la falta de claridad sobre su valor y los controles de riesgo insuficientes.

¿Cómo pasamos de utilizar la IA como herramienta a incorporarla como un actor dentro de nuestros procesos? La respuesta no comienza con el agente, sino con el trabajo que esperamos que realice.

Pensemos en alguien que revisa contratos. Antes de incorporar IA, necesita descomponer su labor en etapas: comprender el documento, clasificarlo, identificar la normativa aplicable y formular recomendaciones. Después, debe determinar en cuáles puede intervenir la tecnología y en cuáles es indispensable la validación humana. Sin ese mapa, un agente no representa necesariamente innovación: puede convertirse en una decisión delegada por omisión.

El Manifiesto Ágil cumplió 25 años y uno de sus principios sigue siendo especialmente relevante: valorar a los individuos y sus interacciones por encima de los procesos y las herramientas.

Quizá la mejor prueba de madurez de una organización no sea cuánta inteligencia artificial utiliza, sino qué tan claro tiene cuáles decisiones nunca debería delegar y, sobre todo, si alguien estableció esos límites de manera consciente.

Nota del editor: Este texto pertenece a nuestra sección de Opinión y refleja únicamente la visión del autor, no necesariamente el punto de vista de Alto Nivel.

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