¿Cuándo dejar trabajar a la IA y cuándo no? Guía para CEOs, emprendedores y líderes de tecnología

Software Development

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Jul, 2025

En un entorno donde la eficiencia financiera es clave para escalar, muchas empresas aún dependen de procesos manuales, software fragmentado o plataformas con licencias costosas. Pero la realidad es que hoy es posible automatizar procesos financieros con herramientas accesibles y seguras, sin comprometer el control ni la calidad de la información.

Práctica inicial: Elige una tarea repetitiva dentro de tu empresa. Irá contigo como ejemplo mientras lees.

Dos caras de la moneda IA: seguro vs. riesgo

Cara segura (robot)

Cara de riesgo (humano necesario)

Clasificar correos de soporte

Aprobar un crédito bancario

Ordenar facturas repetitivas

Diagnosticar una enfermedad

Predecir cuántos refrescos pedir

Decidir un despido

Reglas claras “Si A entonces B”

Humor, cultura, tono, emociones

Rutas de camiones invisibles al cliente

Atención a víctimas o debates sensibles

Acción sugerida: Ubica la tarea que seleccionaste en la columna correspondiente. ¿Te sorprendió su ubicación? Ajusta tus expectativas antes de automatizar.

Qué pasa si la IA se equivoca

Algunas fallas no se pueden reparar con un clic

  • Errores que no se pueden deshacer: negar un crédito a alguien que sí califica, confundir datos médicos.

  • Caja negra: nadie sabe explicar al regulador por qué el algoritmo falló.

  • Mala prensa y multas: titulares negativos, pérdida de usuarios y sanciones caras.

  • Costos extra: arreglar un sistema mal lanzado cuesta mucho más que revisarlo antes.

 

La regla 3‑2‑1 antes “Delegar a IA”

  1. Dolor del error: ¿un fallo genera un daño grave o solo una molestia menor?
  2. Deshacer rápido: ¿puede revertirse fácilmente, como un “Ctrl + Z”?
  3. Explicación clara: ¿existen registros que muestren por qué la IA decidió así?

Si las tres respuestas son tranquilizadoras, la IA puede operar sin vigilancia. Cuando alguna respuesta genera duda, la tarea requiere supervisión humana.

Ejercicio: aplicar la regla 3‑2‑1 a la tarea seleccionada y decidir si precisa intervención humana.

Buen uso de la IA:

ejemplos cotidianos

Supermercado y bananas

Una cadena de retail predice cuántas bananas venderá mañana. Si se equivoca, ofrece un descuento y evita desperdicio. El error resulta barato y reversible.

Acción sugerida: utilizar datos históricos básicos para prever inventario y medir el ahorro.

Aplicación que ordena fotos

Una app etiqueta “selfies”, “mascotas” y “recibos”. Si confunde un perro con un gato, el usuario corrige con un toque. Nadie se ve afectado de forma grave.

Idea para probar: crear un prototipo de clasificación de imágenes internas y evaluar la tasa de acierto.

¿Cómo protegerse?

  1. Piloto humano en decisiones críticas.
  2. Supervisión continua: aumento de quejas → revisar el modelo.
  3. Transparencia al usuario: explicar cuándo decide la IA y cómo apelar.
  4. Actualización de datos: un modelo obsoleto pierde precisión.
  5. Foco en valor: automatizar lo tedioso, preservar lo que necesita empatía.

 

Arquitectura de supervisión en tres niveles

Nivel 1 – Asistente

La IA sugiere; la persona decide. Ejemplo: borradores de email.

Indicador: medir tiempo ahorrado y porcentaje de sugerencias aceptadas.

Nivel 2 – Copiloto

La IA actúa, pero avisa si la confianza baja. Ejemplo: rutas de tickets con umbral de confianza.

Estrategia: definir un umbral mínimo y alertas cuando baje.

Nivel 3 – Piloto automático

La IA opera sola y notifica solo ante anomalías. Ejemplo: ajuste automático de servidores en la nube.

La inteligencia artificial multiplica la velocidad en tareas mecánicas y repetitivas. Sin embargo, cuando existen vidas, derechos o reputaciones en juego, la empatía humana sigue siendo insustituible. Con la regla 3‑2‑1, la arquitectura escalonada y un buen tablero de control, el robot trabaja al servicio de la humanidad, no al revés.

Pasos concretos después de leer

Elige un proceso pequeño y aplícale la regla 3‑2‑1 hoy mismo. Toma notas de lo que descubras.

Programa una reunión de 15 min con tu equipo para enseñarles la tabla de niveles (Asistente, Copiloto, Piloto).

Crea un tablero básico en la herramienta que uses (Sheets, Trello, Notion) para registrar errores, quejas y actualizaciones de tu modelo de IA.

Comparte tu primer resultado en LinkedIn o Slack y etiqueta a alguien que necesite conocer estas reglas.

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Natalia Mera

Especialista en Gerencia de Proyectos de Software @Natalia Mera

57 Comentarios

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