Cuando trabaje con IA, actúe como un tomador de decisiones, no como un usuario de herramientas
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i bien la IA puede crear espacio para un pensamiento de mayor nivel, también puede tentarnos a externalizar ese pensamiento por completo. El desafío no es solo que la IA sea poderosa, sino también persuasiva. Redacta primero, suena segura y se mueve rápido. Cuando estamos bajo presión, cansados o simplemente ansiosos por avanzar, es fácil dejar que la herramienta tome decisiones por nosotros sin detenernos a considerar si estamos a punto de delegar en la IA el pensamiento que deberíamos hacer nosotros mismos.
A medida que la tecnología se vuelve más capaz y promete más velocidad y facilidad, las decisiones complejas requerirán reducir cada vez más la velocidad y pensar profundamente.
Para estar a la altura de este momento, no necesitamos más habilidades técnicas. Necesitamos orientación: una idea clara de nuestro papel, de la naturaleza de la tarea y de qué decisiones nos pertenecen a nosotros, no a la máquina. He desarrollado lo que denomino “pilares del liderazgo en IA”: cuatro principios simples y duraderos para ayudar a los líderes a mantenerse firmes en su rol como pensadores, no como usuarios de herramientas.
Los cuatro pilares del liderazgo en ia
He aquí cómo funcionan los pilares, por qué cada uno es crucial y qué preguntas debería hacerse.
- La verificación de la autoridad
La IA puede ser excelente para comenzar a desarrollar sus ideas y crear un producto de trabajo. Pero, aunque pueda “crear” el producto, usted es la autoridad sobre la situación. No permita que el primer borrador de la IA sea su versión final.
Al revisar los resultados de la IA, pregúntese:
— ¿Llegué a donde quería llegar?
— ¿Resolví el problema que identifiqué?
— ¿Este es el tono, el matiz y el contexto que quiero?
— ¿Qué ha pasado por alto o asumido la IA?
- La verificación del propósito
La IA puede sugerir los próximos pasos, pero no conoce sus verdaderas motivaciones. Le dará respuestas basadas en lo que otras personas han hecho. No entiende sus valores, su contexto, sus relaciones ni su visión a largo plazo.
Identifique un punto en su proceso de decisión para reenfocarse en lo que realmente le importa. Pregúntese:
— ¿Cuál es mi objetivo a corto plazo?
— ¿Cuál es mi objetivo a largo plazo?
— ¿Las respuestas de la IA reflejan estos objetivos?
- La verificación de la responsabilidad
No importa cuán útil sea una herramienta: usted es responsable de las consecuencias cuando algo sale mal. Cuando hay mucho en juego, asegúrese de que su propio razonamiento sustente sus decisiones, no la IA.
Antes de compartir el resultado generado por la IA, pregúntese:
— ¿Respaldo esta información?
— ¿Me siento cómodo defendiendo este punto de vista?
- La verificación de la verdad
La IA siempre suena segura de sí misma, incluso cuando no debería estarlo (ni usted). Está entrenada con datos agregados que pueden contener información desactualizada, incompleta o incorrecta, y a veces inventa por completo fuentes e historias.
Aporte escepticismo a la IA para evitar que las suposiciones infundadas, la información errónea y la desinformación se infiltren en tu trabajo. Interrogue activamente la respuesta que recibe. Pregúntese:
— ¿Esta información es verificable?
— ¿Existe otra perspectiva sobre el problema?
— ¿De qué manera podría ser errónea esta información?
Anclando sus decisiones
Es fácil sentir una sensación de asombro o incluso alivio frente a las crecientes capacidades de la IA. Es tan rápida y segura que es fácil dudar de nuestro propio pensamiento y ceder el control. Pero la IA no es magia ni es omnisciente. Las herramientas de IA pueden apoyar nuestra toma de decisiones, desafiar nuestras suposiciones y ayudarnos a ver más allá, pero no entienden nuestro contexto, nuestras relaciones ni lo que más nos importa.
© 2025 Harvard Business School Publishing Corp. | De: hbr.org | Distribuido por: The New York Times Syndicate.
Artículo en inglés
While AI can create space for higher-order thinking, it can also tempt us to outsource that thinking altogether. The challenge isn’t just that AI is powerful; it’s also persuasive. It drafts first, sounds confident and moves fast. When we’re under pressure, tired or simply eager to move things forward, it’s easy to let the tool make decisions for us without pausing to consider whether we’re about to delegate thinking we should be doing ourselves to AI.
As the technology grows more capable and promises more speed and ease, complex decisions will increasingly require slowing down and thinking deeply.
To meet this moment, we don’t need more technical skill. We need orientation: a clear sense of our role, the nature of the task and what judgment belongs to us, not the machine. I developed what I call AI leadership anchors: four simple, durable principles to help leaders stay grounded in their role as thinkers rather than tool users.
THE FOUR AI LEADERSHIP ANCHORS
Here’s how the anchors work, why each is critical and which questions you should ask yourself.
1. THE AUTHORITY CHECK
AI can be great for getting started fleshing out your ideas and developing a work product. But while it may “author” the product, you are the authority on the situation. Don’t let AI’s first draft be your final draft.
As you review AI’s output, ask yourself:
Did I get where I want to go?
Did I solve the problem I’ve identified?
Is this the tone, nuance, and context I want?
What has AI missed or assumed?
2. THE PURPOSE CHECK
AI can suggest next steps, but it doesn’t know your real motivations. It will give you answers based on what other people have done. It doesn’t understand your values, context, relationships or long-term vision.
Identify a point in your decision process to refocus on what matters to you. Ask:
What is my short-term goal?
What is my long-term goal?
Does the AI output reflect these goals?
3. THE ACCOUNTABILITY CHECK
No matter how helpful a tool is, you’re accountable for the consequences when things go wrong. When the stakes are high, make sure your thinking underpins your decision-making, not AI.
Before sharing AI output, ask yourself:
Do I stand behind this information?
Am I comfortable defending this viewpoint?
4. THE TRUTH CHECK
AI always sounds sure of itself, even when it (and you) shouldn’t be. It’s trained on aggregated data that can contain outdated, incomplete or incorrect information, and it sometimes entirely fabricates sources and stories.
Bring skepticism to AI to prevent unfounded assumptions, misinformation and disinformation from infiltrating your work. Actively interrogate the output you receive. Ask yourself:
Is this information verifiable?
Is there another perspective on the problem?
How could this information be wrong?
ANCHORING YOUR DECISIONS
It’s easy to feel a sense of awe or even relief in the face of AI’s growing capabilities. AI is so fast and so confident that it’s easy to second-guess your own thinking and cede control. But AI is neither magic nor omniscient. AI tools can support our decision-making, challenge our assumptions and help us see around corners, but they don’t understand our context, our relationships or what matters most to us.
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