ANÁLISIS

DATOS V. RELATO

Pasar en limpio un cúmulo de creencias circulantes equivale a estar mejor preparado para lo que viene.

Por Marcelo De Luca(*)

La velocidad de adopción de la inteligencia artificial supera en ocasiones la capacidad de comprensión sobre su funcionamiento real. Para orientar la integración de estas tecnologías, es necesario identificar y contrastar los mitos predominantes con la evidencia técnica y operativa. Mito 1: Reemplazo de empleos por tecnología Se habla de un reemplazo total de las capacidades humanas, pero la tensión se localiza entre los profesionales que utilizan estas herramientas y los que no lo hacen. En el sector del desarrollo de software, la figura del programador que realiza escritura de código de forma manual está siendo complementada por sistemas que asumen las tareas repetitivas. Esto deriva en un desplazamiento del rol técnico hacia el diseño de arquitecturas, orquestación de sistemas complejos y pensamiento en términos de ingeniería de prompts. El riesgo operativo no reside en la tecnología, sino en la falta de acompañamiento de las organizaciones a sus equipos durante esta transición. Mito 2: Conciencia e intencionalidad de los sistemas Atribuir capacidades de entendimiento o voluntad a los modelos de lenguaje( LLMs) genera expectativas que pueden derivar en errores de gestión. Un LLM no posee conciencia de las consecuencias ni capacidad de razonamiento o empatía. El riesgo para las empresas aparece al delegar decisiones críticas a un sistema que carece de noción sobre la realidad. Por esta razón, se establece como norma de trabajo que el sistema propone opciones mientras el humano ejerce la decisión final. Tratar a estos modelos como entidades con propósito debilita los mecanismos de control en momentos de falla. Mito 3: Tecnología para solucionar deficiencias La tecnología actúa como un amplificador de la situación previa de la empresa. Si una organización posee flujos de trabajo sin documentación, datos desordenados o silos de información, la implementación hará que dichos problemas sean más visibles y se generen costos superiores. Los resultados reales en eficiencia se obtienen cuando la empresa invierte primero en el ordenamiento de sus datos y la fluidez de su comunicación interna. La implementación tecnológica es el paso final de un proceso de saneamiento operativo, no el primero. Mito 4: Sólo para los de más escala El acceso a la inteligencia artificial antes requería infraestructura de alto costo y equipos de especialistas en ciencia de datos. Actualmente, las pymes pueden integrar estas funciones en periodos de tiempo reducidos mediante el uso de APIs. No obstante, la disponibilidad de la herramienta es el factor de menor complejidad. El desafío se encuentra en la definición de qué procesos automatizar, en qué orden de

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