La obsesión corporativa con la inteligencia artificial está generando un fenómeno perverso: mientras más comunicados de prensa emiten las empresas sobre sus “transformaciones digitales”, menos claro queda qué están logrando realmente.
Federico Hederich, analista de La República, planteó esta semana un diagnóstico incómodo. Las compañías que prosperen con IA no serán las que acumulen más modelos o anuncios espectaculares. Serán las que hagan algo mucho más aburrido: conectar datos con resultados concretos y desconectar lo que no funciona antes de que se enquiste como costumbre organizacional.
El problema es que el 70% de lo que sucede en estos proyectos sigue siendo inexplicable. No porque la tecnología sea mágica, sino porque nadie está midiendo. Hay presupuesto para el modelo de machine learning, para el consultor caro, para la conferencia en Miami. No hay presupuesto para la pregunta incómoda: ¿esto generó valor o solo generó ruido?
Esto importa porque estamos en un momento donde la IA dejó de ser cosa de laboratorios y se metió en decisiones reales: créditos, selección de personal, diagnósticos médicos. Si las empresas no logran explicar ni medir qué están haciendo, el riesgo no es solo financiero. Es institucional.
La Bitácora ha cubierto casos donde gobiernos y empresas implementaron sistemas automáticos sin auditoría clara. El resultado: discriminación encubierta, costos ocultos, pérdida de responsabilidad. Nadie podía explicar por qué el algoritmo había dicho “no” porque nadie lo había obligado a explicar nada.
Hederich sugiere, sin decirlo explícitamente, que la madurez en IA no vendrá del hype sino de la austeridad. De empresas que digan “no” más seguido. Que apaguen experimentos que no cierren. Que midan antes de escalar.
Es lo opuesto a lo que escuchamos en redes y en conferencias. Pero probablemente sea lo único que funcione.
Fuente: Federico Hederich, La República