Co-Intelligence: Living and Working with AI de Ethan Mollick es una guía práctica que explora cómo la inteligencia artificial (IA) puede transformar la vida personal y profesional cuando se utiliza de manera estratégica y consciente. A lo largo del libro, Mollick argumenta que la IA no debe ser vista únicamente como una herramienta, sino como un «colega» con el que es posible colaborar para potenciar la productividad, la creatividad y la toma de decisiones. A través de explicaciones claras y ejemplos concretos, Mollick destaca cómo la IA puede mejorar procesos empresariales, desde la generación de ideas creativas hasta la automatización de tareas cotidianas.
El autor, sin embargo, también advierte de los riesgos y las limitaciones de la IA, como su tendencia a «alucinar», es decir, generar información falsa o inexacta con un alto grado de confianza. Para un uso efectivo, propone cuatro principios clave: invitar a la IA a participar activamente en las tareas diarias; que una persona humana supervise críticamente la actividad; especificar con claridad el rol que se espera de la IA en cada situación; y asumir siempre que la tecnología seguirá evolucionando, por lo que es muy importante mantenerse actualizado.
¿Cómo funciona la IA?
Para tomar decisiones informadas, es clave entender cómo funciona la IA moderna, especialmente los modelos de lenguaje grande (LLM, por sus siglas en inglés). Estos modelos se basan en un patrón de actuación: el reconocimiento de los patrones mediante una predicción probabilística.
Para el reconocimiento de los patrones, la IA analiza grandes volúmenes de datos para identificar relaciones y tendencias y hacer una predicción probabilística de las palabras que debe colocar en el discurso. Un ejemplo sencillo expuesto por el propio Mollick: si uno le pide al AI que termine la siguiente frase: “pienso, luego…”; la IA predecirá siempre que se le pida la palabra “existo”, porque es sumamente probable que este sea el caso. Sin embargo, si uno escribe algo más singular como: “los marcianos comen plátanos, porque…”, la IA ofrecerá respuestas diferentes cada vez que se le dé esta instrucción o “prompt”.
Según Mollíck, “para enseñar a la IA como entender y generar una escritura similar a la humana es necesario pre-entrenarla con una cantidad masiva de texto de diversas fuentes, como páginas WEB, libros y otros documentos digitales. Y a diferencia de lo que ocurría al inicio de la IA, esta actividad ya no es supervisada”. Por eso, agrega este autor, “este pre-entrenamiento es un proceso interactivo, que requiere de computadores muy poderosos, en un proceso que implica costos que superan los 100 millones de dólares”.
Una hecho que puede llamarnos la atención es saber que en este proceso de elaboración de respuestas no existe una comprensión real de parte de la IA. La IA no «comprende» la información, solo predice respuestas basadas en las correlaciones de datos.
Los cuatro principios de Ethan Mollick
A continuación, se explica cómo aplicar sus cuatro principios clave de forma estructurada y sencilla.
Invitar a la IA a la mesa (incorporación proactiva)
Mollick recomienda incorporar la IA de forma activa en las tareas empresariales cotidianas. Su uso debe ser amplio, salvo que existan restricciones legales o éticas. Por ejemplo, resumir informes: condensando reportes financieros o de mercado; analizar datos: identificando tendencias y patrones de ventas; automatizar tareas: redactando correos, creando presentaciones o programando reuniones.
Mantener el control del proceso (supervisión crítica)
Un riesgo importante de la IA es su tendencia a “alucinar”: inventar información falsa, pero convincente. Por ello, Mollick enfatiza la importancia de la persona humana como supervisor crítico. Algunas áreas donde la supervisión es esencial: contratos legales: la IA puede generar borradores, pero un abogado debe validarlos; análisis de mercado: verificar que los datos y las proyecciones presentadas sean reales y basados en fuentes verificadas; gestión de riesgos: revisar las recomendaciones de inversión o predicciones financieras con juicio humano.
Nunca confiar ciegamente en los resultados, sino usar la IA como un asistente, no como la única fuente de verdad.
Tratar a la IA como una persona, y especificarle su rol
La calidad de los resultados de la IA mejora significativamente cuando se le asigna un rol específico al interactuar con ella. Por ejemplo, puede ser útil pedirle que actúe como analista financiero: “evalúa estos datos desde la perspectiva de un consultor financiero”; pedirle que actúe como un creador de campañas publicitarias: “genera ideas creativas para una campaña de lanzamiento de producto”; pedirle que actúe como un redactor legal: “prepara un borrador de contrato de servicios”. Al definirle un rol, la IA genera respuestas más ajustadas al contexto y las necesidades de la empresa.
Asumir que la versión en uso es la peor IA que uno usará (mentalidad de mejora continua)
Mollick enfatiza que la IA está en constante evolución. Lo que hoy parece avanzado, pronto será básico. Por tanto, es vital mantener una actitud de mejora continua y actualización tecnológica. Por eso algunas de sus recomendaciones son: una formación continua: capacitar a los equipos en el uso de herramientas de IA y sus avances; hacer pilotos y pruebas: implementar IA en pequeños proyectos antes de aplicarla a gran escala; y evitar la complacencia: no asumir que la tecnología actual es definitiva ni infalible.
A modo de conclusión
La IA puede ser un aliado estratégico en la dirección de empresas si se utiliza correctamente, y se adopta un enfoque equilibrado. Es decir, si se aprovechan las ventajas de la IA de manera proactiva, sin dejar de ejercer control humano y el juicio crítico.
