El sector industrial se reinventa año tras año, y su transformación despierta hoy un interés global que hasta hace poco parecía impensable. En esa carrera, modernizar los procesos, agilizar las operaciones y digitalizar los controles para garantizar la trazabilidad en cualquier momento y lugar ha dejado de ser una ventaja competitiva para convertirse en una condición indispensable para competir. En el centro de esta transformación se encuentra la inteligencia artificial (IA), y con ella una pregunta que, en la práctica, separa a las empresas que prosperarán de aquellas que solo gastarán dinero: ¿qué se puede esperar, de hecho, de esta tecnología?
La respuesta más común suele equivocarse por exceso de entusiasmo. Hay quienes tratan a la IA como una solución universal, capaz de resolver cualquier cuello de botella por sí sola, y es precisamente ahí donde fracasan. La tecnología no organiza los procesos por sí sola; potencia los que ya existen y pone de manifiesto la ausencia de los que no existen. Antes de aplicar la IA a cualquier operación, es necesario saber qué se espera de ella, y esa sigue siendo una definición totalmente humana. La confusión surge de una premisa errónea, que es la idea de que las máquinas y las personas compiten por las mismas habilidades, cuando en realidad se complementan. Los sistemas de IA son rápidos, precisos y consistentes; no se cansan y procesan en minutos volúmenes que antes requerían horas de trabajo; o sea, son excelentes en lo que es calculable, repetitivo y predecible. Lo que no hacen es interpretar el contexto, anticipar escenarios, percibir matices y tomar decisiones ante situaciones en constante cambio, precisamente el tipo de reto que define la mayor parte de las decisiones relevantes dentro de una empresa. El hecho es que las grandes (y buenas) decisiones rara vez surgen solo de los datos, sino del encuentro entre ellos y alguien con el bagaje suficiente para interpretarlos, es decir, para percibir lo que falta, lo que no se sostiene, lo que está detrás de los números. El potencial económico de esta combinación es enorme; de hecho, el informe “Latin America in the Intelligent Age” , presentado en el Foro Económico Mundial, en Davos, estimó que la IA puede elevar la productividad de la región latinoamericana entre un 1,9% y un 2,3% al año y generar un impacto anual de hasta 1,7 billones de dólares, un avance significativo para una economía que ha crecido, en promedio, solo un 0,4% al año en productividad en las últimas dos décadas. Pero ninguna de estas cifras se materializa por sí sola. Dependen de la madurez institucional, de una cultura organizacional sólida y de líderes dispuestos a utilizar la tecnología como aliada, y no como una muleta. Es en este uso consciente donde reside el verdadero beneficio, ya que, al dedicar menos tiempo a tareas repetitivas y análisis operativos, los equipos pueden enfocar su energía en lo que realmente genera valor, como desarrollar estrategias e identificar riesgos antes de que se conviertan en problemas. Incluso en las funciones más operativas, en las que el trabajo humano no será sustituido, la tecnología puede hacer que el desempeño en el terreno sea más seguro y eficiente. Es necesario recalcar que la IA, bien empleada, no deja de lado al profesional, sino que amplía el alcance de lo que ya sabe hacer. El riesgo está en el camino contrario. Un estudio reciente de Wakefield Research, patrocinada por SAP , reveló que un número cada vez mayor de ejecutivos está delegando en la inteligencia artificial decisiones que siguen siendo de su competencia, en nombre de la eficiencia. El costo de esta elección se manifiesta lentamente en forma de pérdida de autoridad, ya que el liderazgo no se sustenta únicamente en las decisiones tomadas, sino en la capacidad de defenderlas, explicar sus motivos y responder por ellas ante el equipo. Cuando esta responsabilidad se transfiere al algoritmo, el líder renuncia, poco a poco, a aquello que de hecho lo define. Quizás por eso la competencia que más veo que está ganando importancia es la llamada “adaptabilidad ágil”, la disposición a aprender rápido, revisar métodos e incorporar lo nuevo sin renunciar al propio criterio. Después de más de una década en puestos de liderazgo, cada vez estoy más convencido de que lo que marcará la diferencia no será solo el dominio de las herramientas más sofisticadas, sino la capacidad de combinarlas con la sensibilidad analítica que solo la mirada humana ofrece en el momento de decidir.
Al contrario de lo que muchos sugieren sobre la sustitución masiva, la IA no ha llegado para reemplazarnos. Seguirá acelerando los diagnósticos, sintetizando información y ampliando la escala de lo que las empresas pueden lograr, pero lo que no hace — y probablemente no hará — es entender lo que hay entre líneas en un contexto, sopesar las implicaciones humanas, estratégicas y culturales, y asumir las consecuencias de una elección. Esa labor seguirá siendo nuestra. Y esa es la interpretación más honesta del momento: la tecnología no ha llegado para ahorrarnos el esfuerzo de pensar, sino para exigirnos una forma más madura de hacerlo. _____ Nota del editor: Marcio Aguiar es director de la división Enterprise de NVIDIA para Latinoamérica. Su enfoque está en expandir el uso de las plataformas de software y hardware de NVIDIA en las áreas de Inteligencia Artificial, HPC, Centros de Datos, Virtualización y Visualización Profesional. Es Licenciado en Administración por la Loyola Marymount University, en Los Ángeles, California, y en 2023 y 2024 fue elegido como una de las 500 personalidades más influyentes de América Latina por Bloomberg Línea. Síguelo en LinkedIn . Las opiniones publicadas en esta columna corresponden exclusivamente al autor. Consulta más información sobre este y otros temas en el canal Opinión
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