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.

1. 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?

2. 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?

3. 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?

4. 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.