Durante décadas, las empresas han confiado en datos para tomar decisiones, pero la gestión empresarial ha evolucionado lentamente. Desde los simples registros manuales hasta las hojas de cálculo y el Business Intelligence, las empresas buscan constantemente formas más eficientes de analizar y utilizar sus datos. La última revolución en este campo es la inteligencia artificial (IA), una tecnología que no solo analiza e interpreta datos, sino que también tiene la capacidad de realizar predicciones. Con la IA, las empresas pueden obtener información más profunda sobre sus operaciones, anticipar tendencias del mercado y tomar decisiones más informadas para impulsar su crecimiento y éxito. Son modelos tan sofisticados que incluso los pronósticos varían de uno a otro. En el caso del clima, utilizando los mismos datos, distintos modelos pueden predecir diferentes escenarios y siempre se necesita a un meteorólogo para interpretar los resultados y consolidar el pronóstico del tiempo.

En la actualidad, la IA ha incursionado en el mundo empresarial como una herramienta de predicción. Permite, entre muchas ventajas, mejorar la eficiencia, reducir los costos, ofrecer un mejor servicio al cliente, detectar problemas e identificar posibles fraudes. No es una solución fácil de implementar, ya que representa una elevada inversión inicial distribuida entre la adquisición de la tecnología, la formación del personal y su integración a los sistemas de la empresa para recabar los datos. Estos son captados de manera automática en formatos homogéneos y deben ser depurados para su uso. Son cruciales para que la IA sea efectiva y pueda realizarse la correcta calibración/entrenamiento del modelo. Adicionalmente, siempre está la resistencia humana al cambio tecnológico, haciendo imprescindible que la decisión de implementar una IA se permee desde la alta gerencia hacia abajo. Otras desventajas son el riesgo de la privacidad de los datos y el riesgo de obtener resultados contraproducentes si el modelo no está bien entrenado o si los datos no son confiables.

Sin embargo, el mayor riesgo de la IA es generar demasiada dependencia en la tecnología. La toma de decisiones y la resolución de problemas en entornos empresariales, con el apoyo de IA, requieren tanto de un análisis crítico como de un claro entendimiento de las soluciones. En la empresa sucede lo mismo que en la educación: cuando un estudiante utiliza la IA para realizar una tarea, puede autoconvencerse de estar aprendiendo cuando en realidad solo está aprendiendo a copiar. El profesional que utiliza IA puede genuinamente creerse mejor de lo que realmente es y su exceso de autoconfianza puede hacerle implementar soluciones temporales y superficiales sin realmente atacar el problema de fondo. Por ello, las empresas más exitosas serán siempre aquellas que promuevan una colaboración auténtica entre generaciones. Los jóvenes aportan agilidad, energía y conocimiento técnico actualizado, mientras que los mayores enriquecen las soluciones con su experiencia y perspectiva global. Es crucial reconocer que la IA no es una solución mágica que reemplace la necesidad de contar con talento humano. Al contrario, la clave del éxito reside en encontrar un equilibrio entre la capacidad de análisis y predicción de la IA con la experiencia, el criterio y la visión estratégica de las personas. Una alianza entre una IA bien entrenada y el mejor activo intangible de la empresa, sus colaboradores con experiencia, se vuelve esencial para lograr un modelo de negocios sostenible.

La IA es una poderosa herramienta de trabajo y de mucha ayuda en todos los ambientes, pero en realidad solo es un sofisticado programa de análisis y predicción. Carece de pensamiento crítico, por lo que siempre deberá contar con una última aprobación humana para su manejo ético y responsable. La IA nos libera de lo tedioso, nos permite soñar el futuro y solo nos reemplaza si voluntariamente le cedemos nuestro derecho a decidir.