La IA no va a resolver tu problema cuando vos sos el problema

¿Qué ocurre cuando una empresa incorpora inteligencia artificial sin revisar los criterios con los que toma sus decisiones? Esa es la pregunta que atraviesa una columna de opinión publicada en LinkedIn por Nahuel Silva Dassis. Su tesis es que una herramienta nueva, por poderosa que sea, no corrige por sí misma las causas organizativas de un proyecto mal planteado.

El problema de fondo es la decisión, no la herramienta

La columna cuestiona una costumbre empresarial: interpretar la incorporación de una tecnología de moda como señal suficiente de modernización. Un proyecto puede llevar IA en su presentación y seguir careciendo de una definición clara del problema, responsables identificados y resultados que permitan evaluar su utilidad.

El argumento del autor no es que la IA resulte irrelevante. Por el contrario, advierte que su utilidad depende del juicio de las personas que la aplican: elegir objetivos, determinar prioridades, asumir riesgos, controlar el presupuesto y corregir el rumbo siguen siendo decisiones humanas.

Prestigio del proveedor frente a resultados comprobables

Una parte especialmente provocadora del texto aborda la contratación de grandes firmas de consultoría. Desde su experiencia profesional, Silva Dassis plantea que algunas decisiones de compra pueden estar condicionadas por la seguridad reputacional que ofrece elegir un nombre reconocido, incluso cuando esa elección no garantiza el mejor resultado del proyecto.

Es una crítica de opinión basada en experiencias relatadas por el autor, no una conclusión estadística sobre todas las grandes consultoras. Su interés reside en la pregunta de gobernanza que propone: ¿qué indicadores justifican una contratación y quién responde por el valor realmente obtenido?

Tres culturas empresariales y un riesgo transversal

El artículo distingue, de manera deliberadamente informal, tres entornos de decisión: las grandes corporaciones, las pymes vinculadas por relaciones de confianza de largo plazo y las grandes empresas familiares que combinan rasgos de ambos mundos.

Cada modelo presenta ventajas y fricciones distintas. La confianza sostenida puede facilitar la ejecución, pero también dificultar la renovación de proveedores e ideas; los procedimientos corporativos pueden aportar control, aunque a veces favorezcan decisiones defensivas. La reflexión sostiene que ninguno está libre de adoptar tecnología como una consigna antes que como una respuesta a una necesidad demostrada.

Empezar por el retorno de inversión

Para el autor, el punto de partida de un proyecto de software debería ser la explicación de su retorno esperado. Antes de discutir modelos de IA, presupuestos o proveedores, una organización necesita identificar qué proceso se quiere mejorar, cómo se medirá el resultado y qué supuestos deben cumplirse para que la inversión tenga sentido.

Esto no implica reducir todas las iniciativas a un ahorro inmediato. Puede haber beneficios asociados a calidad, velocidad, reducción del riesgo o capacidad futura. Pero incluso esos objetivos requieren criterios explícitos, una línea de base y responsables de contrastar los resultados.

La pregunta para el equipo directivo

El cierre de la columna invita a que cada responsable examine la manera en que su organización decide implantar cambios tecnológicos. La adopción de IA puede ampliar la capacidad de los equipos, pero también amplificar errores de priorización, procesos deficientes o expectativas que nunca se concretaron.

La conclusión editorial es que la capacidad de utilizar una tecnología no sustituye la obligación de explicar por qué se utiliza. El valor de una iniciativa depende tanto de la herramienta elegida como de la calidad de las decisiones que la preceden.