Empresas empiezan a detectar “deuda cognitiva” por el uso de IA

 

·        La mitad de los 70 líderes C-suite encuestados ya observa pérdida de habilidades en sus organizaciones.

·         Más del 60% considera que este fenómeno será una amenaza material durante los próximos tres a cinco años.

La inteligencia artificial permite elaborar análisis, producir contenidos y encontrar soluciones en mucho menos tiempo. Pero esa rapidez también trae un riesgo: cuando se vuelve habitual delegar el análisis en estas herramientas, pueden deteriorarse capacidades esenciales como comprender un problema, cuestionar un resultado y tomar decisiones.

El estudio When Everyone Uses AI, Companies Risk Losing Critical Skills, de Boston Consulting Group (BCG), denomina “deuda cognitiva” al debilitamiento progresivo del pensamiento crítico, el juicio, la curiosidad y la originalidad entre quienes utilizan IA con frecuencia. Cuando el fenómeno se extiende dentro de una empresa, deja de ser un problema individual y se convierte en un “desaprendizaje distribuido” que puede debilitar habilidades críticas en toda la organización.

La investigación recoge las respuestas de 70 líderes C-suite de distintas partes del mundo. Cerca del 90% identifica como primera señal de alerta la aceptación de resultados generados por IA sin cuestionarlos.

“Las habilidades que los líderes consideran más críticas para el desempeño de largo plazo, juicio y toma de decisiones, comprensión y definición de problemas, pensamiento creativo, razonamiento causal y generación de soluciones, son, precisamente, las que más riesgo corren de erosionarse por el uso de IA”, señala Gonzalo Montón, partner de BCG.

Definir el problema sigue requiriendo criterio humano

Una herramienta de IA puede producir textos, imágenes, análisis o código dentro de un marco ya definido. El valor estratégico aparece antes, cuando alguien decide qué problema debe resolverse, qué riesgos pueden asumirse y qué resultado tiene sentido para el negocio. Si una organización pierde esa capacidad, producir mejores análisis o hacerlo con mayor rapidez no resolverá la carencia de fondo.

La transformación comenzará por las tareas

El avance de la IA no conduce necesariamente a una desaparición masiva de puestos. El estudio AI Will Reshape More Jobs Than It Replaces, de BCG, analizó 1.500 roles que representan alrededor de 165 millones de empleos en Estados Unidos.

Entre el 50% y el 55% de esos puestos serán rediseñados durante los próximos dos o tres años. En contraste, entre el 10% y el 15% podría desaparecer en un plazo de cinco años o más. Por cada empleo que corre un riesgo real de eliminación, entre tres y cinco cambiarán de forma.

Rediseñar un puesto no significa automatizarlo por completo. El estudio identifica como “roles divergentes” al 12% de los empleos analizados. En este grupo, que incluye profesiones como contabilidad, programación y redacción, las tareas repetitivas de los niveles de entrada se automatizan primero, mientras que las responsabilidades de mayor nivel persisten e incluso pueden crecer.

Este cambio exigirá que los profesionales jóvenes asuman más temprano la supervisión de resultados, el manejo de excepciones y la toma de decisiones. La fluidez con IA deberá combinarse con juicio en su campo, capacidad para validar sus resultados y competencia para desenvolverse en escenarios ambiguos.

“La durabilidad de un rol está ligada al nivel de juicio y credenciales que exige, no a la edad de quien lo ocupa. La carrera profesional tiene que construirse apuntando desde el día uno hacia esos roles de mayor criterio, en vez de apostar todo a tareas repetitivas que después se automatizan”, sostiene Montón.

No todos los trabajos están igual de expuestos

El análisis de BCG muestra diferencias claras entre los empleos evaluados. El 43% presenta una “automatización relevante”, lo que significa que más del 40% de sus tareas puede automatizarse con la tecnología actual. El 57% restante tiene una menor exposición porque depende de trabajo físico, interacción humana o decisiones difíciles de estructurar.

En este último grupo aparecen, primero, los oficios que se desarrollan en entornos variables, como los de electricistas, gasfiteros, cirujanos y rescatistas. Una instalación de cien años que no figura en ningún manual o una complicación inesperada durante una operación exigen experiencia e improvisación en tiempo real.

Un segundo grupo reúne profesiones basadas en el vínculo humano, como pediatras, terapeutas, docentes, enfermeras y trabajadores sociales. Cada paciente, alumno o caso requiere interpretar un contexto distinto. El tercero comprende roles de juicio senior: abogados que definen estrategias, arquitectos de software que deciden cómo escalar un sistema y líderes que toman decisiones con información incompleta.

Estos perfiles tienen en común capacidades difíciles de automatizar, como el juicio contextual, la inteligencia emocional y la resolución de problemas sin un procedimiento previo. Otras habilidades vinculadas con las relaciones humanas, entre ellas la empatía, la escucha activa y el liderazgo, aparecen como “relativamente protegidas”: la IA puede apoyarlas, pero no reemplazarlas.

Usar IA sin dejar de pensar

El reto para las organizaciones no pasa por frenar la adopción de inteligencia artificial, sino por utilizarla sin debilitar las capacidades humanas que sostienen sus decisiones. Esto demanda formular preguntas antes de pedir respuestas, contrastar la información obtenida y evitar que el primer resultado sea aceptado de manera automática.

Para el ejecutivo, la deuda cognitiva no surge de la tecnología por sí sola, sino de la manera en que las personas deciden relacionarse con ella. “La habilidad más urgente a desarrollar hoy no es solo aprender a usar IA, es aprender a no delegarle el pensamiento”, concluye Montón.

 

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