Una película francesa titulada La bestia narra la historia de una mujer atormentada por la certidumbre de que algo terrible está a punto de ocurrirle. Su presagio es una paloma que permanece inmóvil. Durante todo el filme, ella espera el golpe, mientras la vida real, la que realmente importaba, transcurre a su lado sin que logre percibirla. Más que un relato sobre el miedo, esta obra es una reflexión sobre la atención: cuando se fija la mirada en un solo punto, todo lo demás se desvanece.
Algo semejante está sucediendo con la inteligencia artificial. La mayoría de las empresas la observan con una única inquietud: a quién reemplazará y cuándo. Esta pregunta no carece de sentido; es la más evidente. Sin embargo, existen dos inteligencias artificiales, y esa interrogante solo sirve para una de ellas. Una sustituye, ejecuta tareas que antes realizaba una persona. La otra aumenta: le proporciona a la organización algo que antes era imposible de ver. Pero mientras todos se concentran en la primera, la segunda pasa inadvertida, tal como la vida de la protagonista de la película.
La inteligencia artificial que acapara los titulares
En 2024, la empresa financiera sueca Klarna anunció que su asistente basado en inteligencia artificial realizaba el trabajo de setecientos empleados de atención al cliente, y presentó este logro como un éxito. Un año después, su propio director ejecutivo reconoció que el servicio había empeorado y comenzó a buscar personal nuevamente. La máquina resolvía adecuadamente las tareas simples; lo complejo seguía requiriendo criterio humano, y ese criterio se había perdido junto con los trabajadores.
Este caso ganó notoriedad porque es fácil de narrar. Pero no es excepcional: es el resultado cuando la inteligencia artificial se emplea para lo único que la organización sabe medir. Un salario es visible. Se observa cada mes, porque cada mes hay una liquidación. Despedir a diez personas genera un ahorro tangible al mes siguiente, con una cifra exacta. Mejorar miles de pequeñas decisiones distribuidas por toda la empresa puede valer mucho más, pero no existe una partida contable donde registrarlo. La contabilidad solo captura lo gastado, no lo que se dejó de ganar.
No se trata de torpeza. Michael Woodford, el último ganador del Premio Nobel de Economía, también estudió qué ocurre cuando muchas personas razonables deciden con atención limitada: lo que nadie observa no entra en ninguna decisión. Las organizaciones optimizan aquello que pueden ver. Y lo que pueden ver hoy son los salarios.
La inteligencia artificial que no aparece en las noticias
Existe otra inteligencia artificial que no figura en los titulares, porque no despide a nadie. Examina toda la información de una organización al mismo tiempo, algo imposible para una persona, y predice lo que probablemente sucederá. No reemplaza el criterio: lo enriquece con datos que antes no estaban disponibles.
Un ejemplo cercano. En la provincia de Buenos Aires, cada día llaman personas con síntomas que podrían ser dengue. Algunas realmente lo tienen; muchas solo padecen dolor de cabeza. Confirmar cada caso en el laboratorio toma días, y para entonces el brote ya ha avanzado. Un modelo que conoce el desplazamiento del mosquito y el tiempo de incubación de los síntomas calcula qué grupos de llamadas, cercanas en lugar y fecha, probablemente ocultan un brote. Así se detecta antes y se envían recursos solo donde se necesitan. Desde 2025, el Ministerio de Salud bonaerense utiliza este sistema. No despidió a ningún epidemiólogo: les proporcionó algo que antes no podían ver.
Traducido al ámbito empresarial, es lo mismo. En lugar de llamadas, clientes; en vez de brotes, demandas cambiantes, cobros atrasados, inventario sin salida. Ver a tiempo lo que está ocurriendo y decidir en consecuencia. Lo que se pierde es la excusa de no haber sabido.
Una advertencia
Zillow, el gran portal inmobiliario de Estados Unidos, confió tanto en su propio modelo de precios que empezó a comprar casas con él. Perdió más de 400 millones de dólares y despidió a una cuarta parte de su personal. El modelo no era malo en promedio; parte del problema fue que los propietarios aceptaban la oferta justo cuando el modelo pagaba de más. Compraba exactamente donde más se equivocaba.
Zillow poseía el modelo que consideraba todas las variables. Lo que no tenía era alguien que preguntara qué error costaba más: pagar de más o pagar de menos. Esa pregunta no la responde el modelo. La responde quien sabe cómo se equivoca. La inteligencia artificial que aumenta no funciona sola: necesita personas capaces de cuestionarla cuando el mundo cambia. Y por eso, una vez más, no es una historia de reemplazo.
La pregunta clave
Las empresas que liderarán la próxima década no serán las que compren más inteligencia artificial ni las que despidan más personal. Serán las que primero aprendan a tomar mejores decisiones con ella.
Por eso la pregunta que vale la pena no es cuántos puestos se pueden reemplazar, sino cuánto dinero estamos dejando de ganar por decisiones que podríamos mejorar. La primera interrogante es la paloma. Hace años que la miramos fijamente. Lo importante está ocurriendo a un lado.
Fuente: Infobae