La Inteligencia Artificial (IA) -y, en particular, la IA generativa- ha irrumpido con gran potencia en nuestras vidas tanto en lo profesional como en lo social y personal. Ante esta veloz penetración, se observan dos tipos de reacciones en las personas: las de cautela y las de entusiasmo. Los cautelosos ven con temor la avasallante aparición tecnológica. Perciben un futuro de Terminator World, donde pronto las máquinas (la IA y otras tecnologías) reemplazarán al ser humano en casi todos los órdenes. Por su parte, los entusiastas ven la tremenda capacidad de la tecnología en potenciar las habilidades humanas.

La inteligencia puede ser definida como la capacidad de resolver problemas. La IA es una herramienta creada por y para el hombre con el propósito de resolver sus problemas. Para usar la IA, se necesitan al menos dos meta-competencias (es decir, habilidades de orden superior que facilitan el desarrollo de otras más específicas): la identificación de problemas y la asignación óptima de tareas a personas y máquinas.

La habilidad para identificar qué problema resolver es indelegable de cada profesional sin importar el rol, jerarquía, proceso o área de negocio en que se encuentre. La IA puede hacer mucho por nosotros en la medida en que tengamos claridad sobre el caso de uso (problema), es decir, sobre cuál es el desafío de negocio a resolver en nuestro proceso, modelo de negocio o sector industrial.

Una vez identificado el caso de uso, tenemos que responder cuáles tareas pueden ser realizadas por una computadora, algoritmo, IA. Esto implica entender cómo la tecnología podrá ayudar en la resolución del desafío de negocio. Cada profesional debe desarrollar la capacidad y habilidad de sacarle el mejor provecho a la IA, entendiendo la correcta combinación entre personas y computadoras, algoritmos, IA. Existen cuatro formas de modelos[1] de complementarización persona-máquina:

• Herramienta: la tecnología desarrolla una tarea y las personas monitorean. Por ejemplo, el correo electrónico o apps como Spotify o Netflix.
• Asistente: la tecnología puede realizar una tarea sin la intervención de una persona excepto para su finalización. Por ejemplo, un chatbot o features autónomo para el manejo de auto.
• Compañeros: la tecnología ejecuta tareas similares a las que puede desarrollar una persona (mientras que, en algunas oportunidades, las personas deben resolver el problema, que la IA no puede) y la interacción entre tecnología y ser humano lleva a mejores resultados. Por ejemplo, el diagnóstico por imágenes y el posterior tratamiento.
• Manager: la tecnología indica a las personas las tareas a realizar. Suena fuerte, pero es lo que hace un semáforo, que nos ordena frenar ante la luz roja y avanzar ante la verde. Dar una instrucción o asignar una tarea a cada persona. Por ejemplo, herramientas de evaluación o capacitación.

La IA tiene una gran presencia, pero un potencial mayor aún por venir. Está en nosotros encontrar la definición correcta para cada caso de uso y luego, determinar el grado de complementarización que aplicaremos con la IA. Ambas decisiones son profesionalmente indelegables: son las meta-competencias en IA.

[1] Thomas Malone, Professor of Information Technology, Director of MIT Center for Collective Intelligence.