Se usan tantos términos de inteligencia artificial en reuniones, correos y charlas informales que cuesta seguirles el ritmo. Tal vez escuchaste hablar de alucinaciones, cajas negras, sesgo y otras palabras que suenan técnicas y complejas. Como suele pasar cuando en una reunión aparece algo que no todos entienden, pocos se animan a levantar la mano para preguntar qué significa. Nadie quiere quedar como el que no está al día.

Por eso es clave fomentar una cultura de curiosidad. Ahora bien, en organizaciones donde esa curiosidad todavía está en pañales y muchos se sienten incómodos al hacer preguntas, este análisis ayuda a entender de qué van realmente esos términos que se usan cada vez más cuando se habla de inteligencia artificial.

Término 1 de IA: ¿Qué es una alucinación de IA?

Este es uno de los términos más malinterpretados cuando se habla de inteligencia artificial en el trabajo. La palabra "alucinación" puede hacerte pensar que la IA ve o escucha algo raro, pero en este caso significa otra cosa. En este contexto, una "alucinación" es cuando el sistema genera información completamente falsa que suena creíble. Puede inventar una cita, crear una política legal que no existe o citar una fuente que nunca fue real.

¿Por qué pasa eso? Porque los modelos de inteligencia artificial generativa, como ChatGPT, no saben hechos. Están diseñados para predecir qué palabras suelen venir después en una oración, según los patrones que aprendieron de los datos con los que fueron entrenados. Si esos datos mezclan información verdadera, errores y ejemplos que solo coinciden en el tono, la IA va a reproducir esa mezcla. No chequea si algo es cierto. Solo hace los cálculos para armar lo que le parece una oración razonable. Así es como aparecen las alucinaciones.

Cuando esto pasa en el trabajo, el daño puede ser más grande de lo que muchos imaginan. Un gerente puede copiar y pegar lo que parece un resumen ingenioso, y después enterarse de que incluye estadísticas inventadas. Una propuesta puede apoyarse en citas que nadie dijo. Un documento de capacitación puede mencionar leyes que no existen. Todo esto puede generar pérdida de confianza, malas decisiones, problemas legales e incluso arruinar la reputación de una empresa. La manera de evitarlo es revisar siempre lo que generan las herramientas de inteligencia artificial. Que algo suene bien no quiere decir que sea verdad.

Término 2 de IA: ¿Qué es el sesgo de IA?

La palabra sesgo seguro te suena. Se usa mucho cuando se habla de prejuicios. En inteligencia artificial, el sesgo aparece cuando el sistema identifica patrones en los datos que reflejan un trato desigual hacia ciertos grupos. Lo que tal vez no sabías es que la IA no entiende que esos patrones son injustos. Solo repite lo que encuentra en los datos con los que fue entrenada. Si esos datos muestran un historial de preferencia por un grupo sobre otro, la IA también aprende a favorecer a ese grupo.

Esto es clave cuando se trata de contrataciones. Si una herramienta de inteligencia artificial se entrena con datos de candidatos anteriores, y la mayoría de las personas contratadas fueron hombres, puede aprender a priorizar a varones. No lo hace a propósito. Solo repite lo que vio en los datos. Así, puede dejar afuera a personas capacitadas y reforzar una lógica vieja que ya debería estar superada.

El problema empeora cuando los equipos confían en la inteligencia artificial sin preguntar de dónde salieron los datos ni cómo se entrenó el sistema. Para evitarlo, las empresas tienen que hacerse preguntas más incómodas sobre cómo se desarrollaron esas herramientas. Entender qué significa el sesgo en la IA exige mirar con más atención el origen de los datos y asegurarse de que representen los valores y la diversidad que la empresa quiere impulsar.

Término 3 de IA: ¿Qué es una caja negra de IA y qué es la explicabilidad?

Cuando se dice que la inteligencia artificial es una caja negra, se refieren a que no se puede ver cómo tomó una decisión. Se conoce la información que entró y el resultado que salió, pero el resto parece estar oculto. Esto genera confusión y, a veces, miedo, sobre todo cuando ese resultado impacta en el trabajo, las evaluaciones de desempeño o el futuro profesional de alguien.

La explicabilidad tiene que ver con hacer más claro ese proceso de decisión. No hace falta entender cada línea de código, pero sí deberías poder preguntarte "¿Por qué pasó esto?" y recibir una respuesta que se entienda. Algunas herramientas muestran con más claridad ese recorrido que otras.

Cuando no se entiende cómo una herramienta tomó una decisión, la confianza se rompe. Aparecen dudas sobre la justicia de una promoción, una calificación o una devolución. Si quienes lideran no pueden explicar cómo llegó la IA a esa conclusión, lo que se genera es frustración y distancia. Para evitarlo, hay que usar herramientas que ofrezcan cierto nivel de transparencia y abrir espacios para hablar sobre cómo se toman esas decisiones.

Término 4 de IA: ¿Qué es la IA generativa?

Muchas veces se usa el término IA generativa como si fuera lo mismo que inteligencia artificial, pero agregar la palabra generativa marca una diferencia. Se trata de sistemas que crean contenido a partir de patrones que aprendieron con grandes volúmenes de datos. Están diseñados para generar contenido original, no solo para responder preguntas. Pueden redactar correos, armar esquemas, resumir informes y hasta crear imágenes o audios.

Lo hacen prediciendo qué palabra o dato debería venir después en una secuencia. Parecen inteligentes porque imitan cómo escribimos o hablamos, pero no chequean si lo que dicen es cierto. No saben si es útil, preciso o adecuado. Solo eligen lo que les parece correcto según su entrenamiento.

Esto importa en el trabajo porque cada vez más personas usan estos sistemas para tareas clave. Si un gerente los usa para redactar evaluaciones de desempeño o un reclutador para escribir descripciones de puestos, igual hay que revisar el resultado y hacer los ajustes necesarios. La IA generativa sirve, pero no reemplaza la mirada humana.

Término 5 de IA: ¿Qué es el sesgo de automatización?

Así como el término generativa cambia la manera de entender la inteligencia artificial, sumar la palabra automatización al sesgo también modifica su sentido. El sesgo de automatización aparece cuando las personas confían más en lo que dice una herramienta de IA que en su propio criterio. Alguien acepta una sugerencia sin cuestionarla, o un equipo usa un resumen generado por una máquina sin chequear de dónde salió. Parece que ahorra tiempo, pero puede salir caro después.

Se suele creer que si una herramienta la hicieron expertos, debe estar bien. Pero la inteligencia artificial solo es tan buena como los datos y la lógica con la que se armó. Si nadie revisa lo que devuelve, pueden colarse errores. Y el riesgo aumenta cuando las decisiones se toman apuradas y todos dan por hecho que la herramienta no falla.

Para bajar ese riesgo hay que generar hábitos de revisión. Si ves una puntuación, un resumen o una recomendación, preguntate cómo se armó, mirá el contexto y usá tu propia experiencia antes de darlo por válido.

¿Por qué es importante conocer estos términos de IA ahora?

Hay que entender cómo estos términos influyen en las decisiones que se toman todos los días. Sí, ya hay suficientes siglas y abreviaturas como para sumar más, y puede dar fiaca aprender un nuevo vocabulario. Pero si no sabés qué hay detrás de una alucinación de IA, podés terminar confiando en información que no es cierta.

Hay muchos términos, y conviene enfocarse en los que se relacionan con tu trabajo, tu equipo y las tareas que hacés todos los días. Al principio puede parecer mucho, pero estas palabras ya forman parte de las charlas cotidianas sobre contrataciones, comunicación, productividad y rendimiento.

Entender bien qué significan te da ventaja. No solo vas a sonar más despierto en las reuniones, también vas a poder hacer mejores preguntas y evitar errores que te pueden salir caros.

 

Nota publicada por Forbes US