Toma de decisiones con IA: ¿quién da la cara cuando la tecnología se equivoca?

La inteligencia artificial se ha integrado en nuestra vida cotidiana al grado de no darnos cuenta que cada día le estamos delegando más poder, se ha convertido en esa amiga que te ayuda a decidir a qué lugares ir, qué platillo preparar, qué decirle a esa amiga. De igual forma ha pasado en la vida laboral; y no está mal ya que ha venido a optimizar procesos, pero, ¿qué pasa cuando el sistema comete un error grave?, ¿quién da la cara ante el cliente?

Un reciente estudio de IBM revela que la inteligencia artificial ya interviene en el 25% de las decisiones operativas de las empresas, y los directivos prevén que esa cifra alcance el 48% hacia 2030. Sin embargo, solo el 10% de los ejecutivos entiende por completo de qué proveedores o modelos depende la tecnología que están utilizando.

Los límites indispensables en la toma de decisiones con IA

Aunque la inteligencia artificial ya está bastante avanzada, no solo podemos delegar responsabilidades que podrían dañar a terceros o generar perdidas.  Como advierte Liliana Palestina, CTO de Bluetab México, la tecnología carece de criterio propio o empatía. Cuando una decisión automatizada impacta de forma negativa a una persona, la empresa enfrenta el problema de la “caja negra”, es decir, la información entra y sale una resolución, pero nadie puede explicar con claridad qué ocurrió en el proceso.

Para no caer en esta trampa, la especialista sugiere estructurar tu arquitectura tecnológica sobre tres pilares clave:

1.Trazabilidad de datos: Saber con precisión de dónde proviene la información que alimentó al modelo antes de generar un diagnóstico.

2.Auditoría de sistemas: Mantener un registro detallado del comportamiento del algoritmo para detectar desviaciones a tiempo.

3.Explicabilidad y supervisión: Exigir que la tecnología pueda justificar sus recomendaciones en lenguaje sencillo para que un equipo humano valide el resultado.

Además, si no tienes experiencia manejando una IA, lo mejor es comenzar a educarla dándole tareas que sean reversibles, como mencionó Juan Diego Bermeo de Abierto.io en Cómo resolver la complejidad operativa en el eCommerce. 

Ordenar la casa antes de soltar el volante

Puedes tomar los consejos anteriores para ir mejorando el aprendizaje de tu IA, pero si los datos e información que le das están desorganizados, de nada funcionará, ya que le estarás asumiendo tareas con información que podría arruinar la toma de decisión final.

Las cifras de IBM demuestran que las empresas con un control avanzado sobre su ecosistema de IA protegen un 55% más de beneficio operativo ante disrupciones tecnológicas, pero actualmente solo el 7% de las compañías opera bajo ese nivel de rigor.

Asimismo, en procesos delicados como despidos, diagnósticos médicos o la gestión de un crédito crítico, el criterio humano debe conservarse como el filtro final, porque la inteligencia artificial podrá analizar y aconsejarte, pero el clic definitivo siempre lo debe hacer una persona.

Podrás apoyarte en la IA, pero si tú no entiendes cómo funciona, es una de las apuestas más arriesgadas que haces. Porque sí, la automatización puede acelerar tus procesos, pero la responsabilidad legal, ética y financiera de cada resultado sigue siendo 100% de tu organización.

Imagen: GPT Images 2.0