Inteligencia artificial: la paloma y la máquina
Hay una película francesa, La bestia, en la que una mujer vive convencida de que algo terrible va a pasarle. El presagio es una paloma que no hace nada. Se pasa la película esperando el golpe, y la vida, la que importaba, pasa por el costado sin que la vea. Más que una historia sobre el miedo, es una historia sobre la atención: cuando se mira fijo una sola cosa, lo demás desaparece.
Con la inteligencia artificial está pasando algo parecido. Casi todas las empresas la miran con una sola pregunta: a quién reemplaza y cuándo. La pregunta no es absurda; es la que se ve. Pero hay dos inteligencias artificiales, y esa pregunta solo sirve para una. Una sustituye, hace lo que hacía una persona. La otra aumenta: le da a la empresa algo que antes no podía ver. Pero mientras todos miran la primera, la segunda pasa por el costado, como la vida de la mujer de la película.
Klarna, una empresa financiera sueca, anunció en 2024 que su asistente de inteligencia artificial hacía el trabajo de setecientos empleados de atención al cliente, y lo presentó como un éxito. Un año después, su propio director ejecutivo admitió que el servicio había empeorado y salió a buscar gente otra vez. La máquina resolvía bien lo simple; lo difícil seguía necesitando criterio, y el criterio se había ido con la gente.
El caso se hizo famoso porque es fácil de contar. Pero no es raro: es lo que pasa cuando la inteligencia artificial se usa para lo único que la empresa sabe medir. Un sueldo se ve. Se ve todos los meses, porque todos los meses hay una liquidación. Echar a diez personas produce un ahorro visible al mes siguiente, con un número exacto. Mejorar miles de decisiones chicas repartidas por toda la organización puede valer muchísimo más, pero no hay un renglón donde anotarlo. La contabilidad registra lo que se gastó, no lo que se dejó de ganar.
No es torpeza. Michael Woodford, el último premio Nobel de Economía, estudió también qué pasa cuando mucha gente razonable decide con atención limitada: lo que nadie mira no entra en ninguna decisión. Las organizaciones optimizan lo que pueden ver. Y lo que pueden ver, hoy, son los sueldos.
Hay otra inteligencia artificial que no sale en los titulares, porque no echa a nadie. Mira toda la información de una organización al mismo tiempo, algo que a una persona le resulta imposible, y dice qué es probable que pase. No reemplaza el criterio: lo alimenta con algo que antes no tenía.
Un caso cercano. En la provincia de Buenos Aires, todos los días llaman personas con síntomas que pueden ser dengue. Algunas lo tienen; muchas solo tienen dolor de cabeza. Confirmar cada caso en laboratorio lleva días, y para entonces el brote ya avanzó. Un modelo que sabe cuánto se mueve el mosquito y cuánto tardan en aparecer los síntomas calcula qué grupos de llamadas, cercanas en lugar y en fecha, probablemente esconden un brote. Así se detecta antes y se mandan los recursos solo a donde hacen falta. Desde 2025 el Ministerio de Salud bonaerense usa ese sistema. No echó a ningún epidemiólogo: les dio algo que antes no podían ver.
Pasado a una empresa, es lo mismo. En lugar de llamadas, clientes; en lugar de brotes, demandas que cambian, cobros que se atrasan, stock que se va a quedar sin salida. Ver a tiempo lo que está pasando, y decidir con eso. Lo que se pierde es la excusa de no haber sabido.
Zillow, el gran portal inmobiliario de Estados Unidos, confiaba tanto en su propio modelo de precios que se puso a comprar casas con él. Perdió más de 400 millones de dólares y despidió a un cuarto de su personal. El modelo no era malo en promedio: parte del problema es que los dueños aceptaban la oferta justo cuando el modelo pagaba de más. Compraba exactamente donde más se equivocaba.
Zillow tenía el modelo que miraba todas las variables. Lo que no tenía era alguien que preguntara qué error costaba más: pagar de más o pagar de menos. Esa pregunta no la contesta el modelo. La contesta el que sabe cómo se equivoca. La inteligencia artificial que aumenta no funciona sola: funciona con gente adentro capaz de cuestionarla cuando el mundo cambia. Y por eso, otra vez, no es una historia de reemplazo.
Las empresas que lideren la próxima década no van a ser las que compren más inteligencia artificial ni las que despidan más gente. Van a ser las que primero aprendan a decidir mejor con ella.
Por eso la pregunta que vale no es cuántos puestos se pueden reemplazar, sino cuánto dinero estamos dejando de ganar por decisiones que podríamos tomar mejor. La primera pregunta es la paloma. Hace años que la miramos fijo. Lo que importa está pasando por el costado.
