Riesgo de la IA para el juicio humano, según un informe de IBM

Qué ha ocurrido

Un nuevo informe de IBM advierte de que el uso cada vez mayor de la inteligencia artificial en el trabajo podría erosionar competencias humanas que los directores de recursos humanos (CHRO) consideran esenciales, como el juicio y el pensamiento crítico. La información procede de HR Dive.

La advertencia se centra en el posible efecto de la adopción de la IA sobre las capacidades de las personas, y no solo sobre las tareas que la tecnología automatiza. Según la cobertura de HR Dive, son precisamente los responsables de recursos humanos quienes identifican estas habilidades como críticas para el funcionamiento de la organización.

Por qué importa

Para los líderes de experiencia, IA y transformación digital, la pregunta relevante no es solo si la IA mejora la productividad, sino qué ocurre con las capacidades que sostienen el criterio profesional cuando las herramientas asumen parte del trabajo cognitivo. Si el juicio y el pensamiento crítico se debilitan, las organizaciones podrían disponer de equipos capaces de ejecutar flujos automatizados, pero con más dificultades para detectar errores, cuestionar resultados o adaptar el servicio a situaciones inesperadas.

Ese riesgo se traslada directamente a clientes y usuarios, porque la calidad de la atención depende de quien toma decisiones en los puntos de contacto. El informe apunta, en esencia, a que el diseño de la adopción de la IA, incluido el reparto de tareas entre personas y sistemas, merece tanta atención como la propia herramienta.

La perspectiva de Renascence

La mayoría de los debates sobre la IA en el trabajo giran en torno a la eficiencia. Lo que suele pasarse por alto es que cada tarea delegada en una herramienta es también una oportunidad de práctica que el equipo pierde.

Cada tarea que se automatiza sin rediseñar el trabajo que la rodea supone una pequeña pérdida de práctica. El principio de diseño de servicios aquí es sencillo: el juicio se mantiene mediante el ejercicio deliberado, no por la mera proximidad a la tecnología. Un operador centrado en el cliente debería definir qué decisiones siguen siendo humanas, exigir que los equipos justifiquen cuándo aceptan una recomendación de la IA y medir la calidad de las decisiones, no solo su velocidad.