Durante varios años he trabajado con emprendedores, particularmente con aquellos provenientes del mundo científico y tecnológico. Siempre me llamó la atención la misma situación: personas capaces de desarrollar tecnologías extraordinarias, resolver problemas complejos y generar nuevo conocimiento, pero que enfrentaban enormes dificultades cuando llegaba el momento de definir cómo transformar todo eso en impacto.
Con el tiempo, llegué a una convicción que hoy me parece evidente: la investigación no genera impacto por sí sola. Para generar impacto necesita estrategia.
Y ahí existe una brecha importante. La mayoría de los investigadores han sido formados para hacer ciencia, no para diseñar modelos de negocio, construir propuestas de valor o definir estrategias comerciales. La ciencia es su especialidad y, probablemente, es donde más valor aportan a la sociedad. Sin embargo, si queremos que más conocimiento llegue efectivamente a las personas, necesitamos comenzar a tomarnos la estrategia tan en serio como nos tomamos la investigación.
Fue esa inquietud la que me llevó, hace algunos años, a explorar el uso de Inteligencia Artificial para apoyar procesos de formulación estratégica. Mis primeras experiencias estuvieron orientados al diseño de modelos de negocio de triple impacto para emprendedores. La experiencia fue muy bien recibida. Los emprendedores valoraban la posibilidad de estructurar ideas, visualizar alternativas y avanzar con mayor velocidad en procesos que normalmente tomaban semanas.
Mientras más profundizaba en estas herramientas, más evidente se hacía su potencial. Sin embargo, también comencé a observar algo que inicialmente no estaba buscando: algunas personas utilizaban la IA para fortalecer sus capacidades. Otras comenzaban, casi sin darse cuenta, a sustituirlas.
Esa diferencia me pareció profundamente relevante.
¿Qué ocurriría si nuestros mejores científicos, aquellos que se han dedicado a desarrollar capacidades de observación, análisis y pensamiento crítico, comenzaran a delegar progresivamente esos mismos procesos en sistemas probabilísticos? La ciencia ha avanzado gracias a personas capaces de formular preguntas que nadie más había formulado, desafiar el diseño dominante y sostener largos períodos de incertidumbre intelectual. Esas capacidades fueron cultivadas durante años de estudio, experiencia y práctica.
No creo que la Inteligencia Artificial vaya a reemplazar a nuestros investigadores. Pero sí creo que existe un riesgo mucho más sutil: que comencemos a depender de ella para actividades que históricamente fortalecieron nuestro juicio profesional. Si dejamos de ejercitar esas capacidades, ¿qué ocurrirá dentro de algunos años?.
Comprendí que el problema que estaba estudiando era bastante más grande de lo que había imaginado. Ya no se trataba únicamente de utilizar Inteligencia Artificial para construir mejores estrategias. Se trataba de entender cómo trabajar con sistemas cada vez más inteligentes sin perder aquello que nos hace valiosos como seres humanos.
De esa inquietud surgieron conceptos como Delegación Cognitiva, Human-in-Charge y, finalmente, MICHA.
Por esa razón, he decidido dedicar los próximos diez años a estudiar una pregunta que considero fundamental: ¿cómo trabajaremos con Inteligencia Artificial sin dejar de pensar por nosotros mismos?
Tengo la impresión de que esta será una de las conversaciones más importantes de nuestra generación. Y creo que todavía estamos a tiempo de definir cómo queremos relacionarnos con estas tecnologías, antes de que ellas comiencen a definir nuestra relación con el trabajo, la investigación y el conocimiento.
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