Serie: IA y conocimiento en las organizaciones
En muchos debates actuales sobre inteligencia artificial aparece una idea recurrente: la tecnología reemplazará el conocimiento humano. Según esta visión, los sistemas inteligentes podrán resolver problemas, analizar información y tomar decisiones con una autonomía cada vez mayor.
Sin embargo, cuando se observa cómo funcionan realmente muchos proyectos de inteligencia artificial en las organizaciones, aparece una realidad bastante diferente.
En numerosos casos, los sistemas solo producen buenos resultados cuando se apoyan en conocimiento experto.
La razón es sencilla. Los modelos tecnológicos pueden procesar grandes volúmenes de información y detectar patrones en los datos, pero para que esto sea posible primero es necesario definir qué información es relevante, cómo debe organizarse y qué objetivos debe perseguir el sistema.
Estas decisiones rara vez son puramente técnicas.
Detrás de ellas suele haber profesionales que conocen el trabajo, comprenden los procesos organizacionales y poseen experiencia en el campo en el que se aplicará la tecnología. Son ellos quienes pueden identificar qué problemas deben resolverse, qué variables deben considerarse y qué tipo de resultados tienen sentido en un contexto real.
Sin ese conocimiento del dominio, incluso las herramientas tecnológicas más avanzadas pueden generar resultados poco útiles o difíciles de interpretar.
Este fenómeno puede observarse en distintos ámbitos. En el sector financiero, por ejemplo, los modelos que analizan riesgos requieren la participación de especialistas que comprenden el funcionamiento de los mercados. En medicina, los sistemas de apoyo al diagnóstico deben desarrollarse con la colaboración de profesionales que conocen los criterios clínicos utilizados en la práctica. En las organizaciones, las aplicaciones que analizan desempeño o productividad necesitan comprender cómo funciona realmente el trabajo.
En todos estos casos, la tecnología no reemplaza al experto.
Más bien ocurre lo contrario: el conocimiento experto se convierte en una condición necesaria para que la inteligencia artificial funcione adecuadamente.
Esto introduce una perspectiva diferente en el debate sobre el futuro del trabajo. En lugar de pensar únicamente en términos de sustitución tecnológica, resulta más útil analizar cómo se combinan distintas formas de conocimiento dentro de las organizaciones.
Los sistemas inteligentes pueden aportar capacidad de análisis y velocidad en el procesamiento de información. Los profesionales aportan comprensión del contexto, criterio y experiencia acumulada.
Cuando estas capacidades se integran de manera adecuada, es posible obtener resultados que difícilmente surgirían de manera aislada.
Por esta razón, el desarrollo de inteligencia artificial en las organizaciones no es solo un desafío tecnológico. También es, en gran medida, un desafío relacionado con el conocimiento.
Comprender cómo trabajan los expertos, cómo interpretan la información y cómo toman decisiones es, muchas veces, el punto de partida para diseñar sistemas tecnológicos que realmente aporten valor.
En este sentido, el futuro del trabajo probablemente no dependa únicamente de cuánta tecnología se incorpore en las organizaciones.
Dependerá, en gran medida, de cómo se combine esa tecnología con el conocimiento humano.
Este artículo forma parte de la serie
IA y conocimiento en las organizaciones