La inteligencia artificial dejó de ser una tecnología experimental para convertirse en una herramienta incorporada a la vida cotidiana y al trabajo. Sin embargo, su rápida adopción también abre una discusión menos visible: mientras puede multiplicar la capacidad de producir, analizar y resolver tareas, un uso inadecuado puede debilitar justamente las habilidades cognitivas que hacen posible aprovecharla.
Ese fue uno de los principales planteamientos de Juan Carlos Barahona, profesor asociado de Gestión de la Tecnología y la Innovación en INCAE Business School, durante su exposición sobre inteligencia artificial y transformación del trabajo. Su mirada se alejó de la idea de que la IA es simplemente una herramienta más y puso el foco en cómo está modificando la manera en que las personas piensan, trabajan, aprenden y toman decisiones.
En la foto: Juan Carlos Barahona, profesor asociado de gestión de la tecnología y la innovación en INCAE Business School
Barahona cuestionó, de entrada, una percepción cada vez más extendida: que prácticamente todo el mundo sabe utilizar inteligencia artificial. Según explicó, aunque herramientas como ChatGPT, Copilot y Gemini ya forman parte del día a día de millones de personas, los niveles de uso y comprensión son muy diferentes. La IA se emplea tanto para tareas profesionales como para consultas personales y emocionales, lo que demuestra hasta qué punto comenzó a integrarse en la vida cotidiana.
Para entender el impacto de esta transformación, Barahona propuso mirar hacia atrás. Comparó el avance actual con la incorporación de tecnologías como Excel, que permitió automatizar cálculos, reducir tiempos y elevar la productividad, pero sin modificar necesariamente la naturaleza de muchos trabajos.
Con la inteligencia artificial, en cambio, el escenario puede ser distinto porque entra directamente en el terreno del trabajo cognitivo. Redactar, resumir, analizar información, elaborar presentaciones, construir dashboards o desarrollar soluciones que antes requerían asistencia especializada son tareas que ahora pueden realizarse con ayuda de estos sistemas.
El desafío, según el académico, está en qué hacen las personas con ese tiempo y esa capacidad adicional. La tecnología puede liberar horas para repetir más rápidamente las mismas tareas, pero también puede abrir espacio para actividades de mayor profundidad, creatividad y análisis.
“Todo el futuro lo empezamos a ver y manejar con lo que ya conocemos”, señaló Barahona al referirse a lo que denominó la “lógica dominante”: la tendencia de las organizaciones a utilizar las nuevas tecnologías para optimizar el modelo de trabajo existente, en lugar de preguntarse qué nuevas capacidades pueden construir.
Más productividad no significa automáticamente más bienestar
Uno de los puntos más críticos de la exposición estuvo relacionado con la distribución de los beneficios de la tecnología. Barahona planteó que durante años se transmitió la idea de que aprender nuevas herramientas, adquirir conocimientos y aumentar la productividad permitiría mejorar los ingresos.
Sin embargo, el aumento de la capacidad productiva no necesariamente se traduce de forma automática en mejores condiciones para quienes generan ese incremento. El académico vinculó esta tensión con la inestabilidad social que atraviesa distintos países y sostuvo que una parte importante del problema está en que el enorme crecimiento de la capacidad de producir riqueza no siempre llega a quienes contribuyen a generarla.
El debate adquiere especial relevancia para las empresas que observan la IA principalmente desde la perspectiva de reducción de costos. La posibilidad de hacer más con menos personas puede ser real en determinadas tareas, pero reducir el análisis a cuántos puestos pueden eliminarse podría significar desaprovechar una parte importante del potencial de la tecnología.
El “farmacón” de la inteligencia artificial
Barahona recurrió a un concepto de origen griego para explicar la naturaleza ambivalente de la IA: el pharmakon, aquello que puede funcionar simultáneamente como medicina y como veneno, dependiendo de la dosis y del uso que se haga.
La metáfora apunta a una preocupación concreta. La IA puede ampliar las capacidades humanas, pero también puede generar dependencia. Para el especialista, esto ocurre cuando las personas dejan de utilizar su propio criterio para delegar de manera sistemática procesos que antes realizaban por sí mismas.
La comparación con la escritura resulta ilustrativa. Barahona recordó la antigua preocupación atribuida a Sócrates sobre una tecnología que permitiría almacenar información fuera de la memoria humana. El temor era que las personas confundieran tener acceso al conocimiento con poseer realmente ese conocimiento.
Una preocupación similar aparece hoy con la inteligencia artificial: tener una respuesta no significa necesariamente comprenderla.
El punto se vuelve particularmente relevante en el ámbito educativo y profesional. Barahona presentó investigaciones que, según explicó, muestran diferencias en la actividad cerebral dependiendo de cuándo se incorpora la IA en la elaboración de una tarea.
Su planteamiento es que no todas las formas de utilizarla producen el mismo resultado. Una persona que primero desarrolla sus propias ideas y luego utiliza la IA para cuestionarlas, contrastarlas o enriquecerlas puede obtener un resultado de mayor calidad que quien comienza delegando en la herramienta la generación de ideas.
El problema aparece cuando la IA interviene antes de que exista un proceso propio de razonamiento. En ese caso, la herramienta puede facilitar un producto aparentemente sólido, pero la persona puede haber realizado un esfuerzo cognitivo menor y, posteriormente, tener dificultades para recordar o defender aquello que presentó.
Para el mundo corporativo, la advertencia es especialmente relevante. Un informe generado por IA puede ser impecable en su presentación, pero si quien debe explicarlo ante un directorio, un comité de crédito o una reunión ejecutiva no comprende sus fundamentos, la herramienta no sustituyó la capacidad profesional: simplemente ocultó su ausencia.
La ventaja sigue estando en el criterio humano
Barahona también puso sobre la mesa una paradoja: cuanto más potente es la IA, mayor puede ser la necesidad de contar con personas capaces de contextualizar sus respuestas. Los modelos trabajan con probabilidades y pueden producir respuestas convincentes que no necesariamente son correctas.
Por eso, el conocimiento especializado continúa teniendo valor. Un profesional que conoce profundamente su área puede identificar inconsistencias, detectar sesgos y cuestionar una respuesta que parece correcta a primera vista. Quien no posee ese conocimiento puede tener dificultades incluso para reconocer cuándo la IA se equivocó.
La misma lógica aplica a la toma de decisiones empresariales. En sectores como el financiero, donde los modelos algorítmicos ya tienen peso en procesos de análisis y evaluación, delegar una decisión sin comprender sus fundamentos puede generar nuevos riesgos.
La cuestión, entonces, no es si la IA debe utilizarse, sino cómo incorporarla sin convertir la capacidad de pensar en una función tercerizada.
En lugar de plantear una oposición entre personas y tecnología, Barahona propuso pensar en una integración más profunda. La IA puede actuar como copiloto para aquellas tareas que son repetitivas, automatizables o que siguen patrones conocidos, mientras que el profesional conserva la responsabilidad de evaluar si el resultado tiene sentido.
Esto también permite hacer cosas que antes eran difíciles o directamente imposibles. La tecnología puede ampliar el nivel de profundidad de un análisis, facilitar la construcción de herramientas y permitir que trabajadores sin conocimientos técnicos avanzados desarrollen soluciones que antes dependían de especialistas.
La clave está en no confundir velocidad con innovación. Algunas tareas serán más rápidas, pero otras requerirán más tiempo precisamente porque la IA permitirá explorar preguntas, escenarios y posibilidades que antes no estaban al alcance.
En ese equilibrio se encuentra uno de los grandes desafíos de la transformación empresarial. La inteligencia artificial puede convertirse en un multiplicador de capacidades, pero para que eso ocurra el humano no puede desaparecer del proceso. Debe seguir aportando contexto, criterio, experiencia y, sobre todo, la capacidad de decidir cuándo aceptar una respuesta y cuándo cuestionarla.
