En junio pasado, el centro de investigación de Boston Consulting Group, una de las tres consultoras estratégicas más influyentes a nivel global, divulgó un análisis basado en las respuestas de 70 altos directivos de diversos sectores, complementado con charlas con una docena de líderes empresariales. La pregunta central: ¿qué ocurre con las habilidades humanas cuando una organización entera adopta la inteligencia artificial?
Dos cifras del informe resultan contradictorias. Más del 60% de los ejecutivos considera que la pérdida de destrezas representará una amenaza real para sus negocios en los próximos tres a cinco años. Sin embargo, apenas una de cada diez compañías cuenta con una estrategia o acciones concretas para enfrentar ese riesgo. Un tercio ni siquiera ha debatido el asunto.
Existe la creencia generalizada de que las corporaciones gestionan los peligros de las tecnologías que implementan. El estudio muestra otra realidad: organizaciones que calculan con exactitud cuánto integran la IA, pero que no miden en absoluto lo que pierden en el proceso.
El punto de partida es un concepto que investigaciones académicas recientes han comenzado a registrar: la deuda cognitiva, definida como la erosión gradual del pensamiento crítico, el juicio, la curiosidad y la originalidad entre quienes usan IA con frecuencia.
Lo que BCG denominó es la versión colectiva, distributed de-skilling (pérdida distribuida de habilidades): cuando el deterioro se extiende simultáneamente entre cientos o miles de empleados, el problema deja de ser de talento individual y se convierte en un asunto de diseño organizacional, de cómo la empresa estructura sus flujos de trabajo y su cultura alrededor de la herramienta.
Las capacidades más valoradas son las más afectadas
La promesa comercial de la inteligencia artificial corporativa era clara: automatizar lo rutinario para liberar lo estratégico. Los ejecutivos encuestados describen el movimiento inverso.
Las cinco competencias que los investigadores consideran más críticas para el rendimiento a largo plazo —el juicio y la toma de decisiones, la comprensión y el planteamiento de problemas, el pensamiento creativo, el análisis y el razonamiento causal, y la generación y evaluación de soluciones— son también las que muestran mayor exposición al deterioro. Entre todas, el juicio presenta el nivel de riesgo más alto.
El mecanismo comienza en un punto preciso. Casi el 90% de los encuestados señala como primer síntoma la aceptación de las respuestas de la IA sin someterlas a verificación.
Los equipos tratan lo que produce la máquina como algo suficientemente bueno y se saltan el paso del pensamiento crítico, describe uno de los líderes citados en el estudio.
El siguiente paso es aún más grave. Más de la mitad observa una caída en el sentido de responsabilidad sobre los resultados: cuando nadie cuestiona lo que genera la máquina, a nadie le pertenece el error. “Si el resultado no es positivo, la culpa se le atribuye a la IA”, señala otro de los entrevistados.
El deterioro individual se vuelve colectivo. El 49% percibe menos diversidad de pensamiento en sus equipos y el 43% registra menos debates constructivos.
Cuando todos emplean las mismas herramientas, entrenadas con los mismos datos, las respuestas convergen. “Todos van a tener respuestas similares, formatos similares, los mismos puntos de datos”, advierte uno de los ejecutivos consultados.
La empresa que compró IA para diferenciarse termina pensando igual que su competencia.
La escalera que formaba el criterio se desarmó primero
El dato estructural del informe se encuentra más abajo: el 53% de los líderes observa un desarrollo más lento del talento junior. La IA absorbió las tareas de entrada: investigación, borradores, depuración de código, aquellas con las que las generaciones anteriores aprendían el oficio.
Varios de los entrevistados coinciden en que el criterio no se construye sin haber hecho antes el trabajo.
Mientras tanto, las exigencias aumentan. Uno de los ejecutivos admite que un empleado tradicional de nivel inicial “va a tener que ejecutar tareas de alguien con cinco a diez años de experiencia”. El problema es que las empresas están redefiniendo las trayectorias profesionales más rápido de lo que adaptan los procesos de formación y aprendizaje que sostenían el modelo anterior.
Los veteranos tampoco están a salvo. El estudio describe la trampa del piloto automático: sustituir el juicio propio por el de la máquina por costumbre y por presión de tiempo, conservando la apariencia de alto rendimiento mientras se pierde la profundidad que lo sostenía.
El canal que transmitía el oficio entre generaciones también se corta. El 33% observa un declive de la mentoría y del intercambio de conocimiento.
Los empleados consultan directamente al modelo de lenguaje en lugar de preguntar a un colega. Y las jornadas de capacitación, según uno de los líderes citados, ya no sirven para aprender sino para producir contenido con herramientas de IA.
Las que reaccionaron demuestran que el problema tiene solución
El mismo informe documenta a la minoría que ya intervino. Shell rediseñó los flujos de trabajo de sus equipos: los empleados junior deben plantear el problema, poner a prueba los supuestos y producir un análisis base por su cuenta, y recién después usar IA para refinarlo.
Según BCG, los primeros resultados muestran mejores preguntas, decisiones mejor fundamentadas y un avance más rápido hacia el trabajo independiente.
La CNIL, autoridad francesa de protección de datos, evalúa a sus empleados no solo por su capacidad para utilizar herramientas de IA, sino también por su habilidad para cuestionar y revisar críticamente los resultados que generan.
En India, un banco de primera línea reserva el primer viernes de cada mes para una sesión estructurada sin IA, con ejercicios que alternan entre análisis, creatividad y reflexión.
Ninguna de esas medidas exige tecnología nueva ni presupuestos extraordinarios. Son decisiones de diseño organizacional al alcance de cualquier compañía mediana. Eso es lo que vuelve elocuente la cifra inicial: las intervenciones existen, están documentadas, funcionan, y aun así las aplica una de cada diez empresas.
El resto sigue midiendo lo que la IA le hace ganar. Licencias desplegadas, horas ahorradas, productividad por empleado; todo eso figura en los tableros de gestión. La capacidad de juicio que se erosiona mientras tanto no figura en ninguno.
Las empresas están liquidando un activo que nunca contabilizaron, y van a descubrir su precio el día que necesiten usarlo.
Fuente: Infobae