Es una afirmación: hemos creado algo extraordinariamente poderoso. Y una pregunta: ¿tendremos la responsabilidad suficiente para decidir qué hacer con ello? En esos términos se plantea El Doc de la IA o cómo me convertí en apocaloptimista, un documental recién estrenado de Netflix que bucea el presente y los destinos de la IA. Daniel Roher, el director, se define él mismo como un "apocaloptimista", un hombre que vive entre dos mundos: reconoce que la IA puede traer riesgos enormes e incluso difíciles de controlar; pero, al mismo tiempo, confía en que puede generar avances extraordinarios para la humanidad. Por mi parte, prefiero no ser ni apocalíptico ni ingenuamente optimista. Como muchos de nosotros, elijo ser un "tecnoesperanzador". Y en estas líneas les voy a contar por qué.

Mientras filma el documental, el director está por convertirse en padre, con lo cual la pregunta "¿qué clase de mundo estamos construyendo con la IA?" cobra un significado especial. Cuando Roher nació, no había computadoras en su casa (la primera Mac de escritorio llegó cuando era niño); su bebé, en cambio, podría crecer en un planeta regido por las máquinas. Nadie lo sabe a ciencia cierta.

Justamente, la conversación sobre la IA suele dividirse en dos extremos, sin que en el medio exista una paleta de colores. Por un lado, los tecnooptimistas, fascinados por una tecnología capaz de multiplicar la productividad, democratizar el conocimiento y acelerar descubrimientos. Por el otro, los apocalípticos, que advierten sobre pérdida de empleos, concentración del poder, desinformación, dependencia cognitiva y sistemas que podrían llegar a escapar de nuestro control.

¿Y si ambos tuvieran un poco de razón? Ese es, precisamente, el territorio del apocaloptimista: comprende la magnitud de las oportunidades sin negar los riesgos; y, por reconocer esa dualidad, entiende que todavía podemos influir sobre el resultado.

¿Hasta dónde llegará la IA? ¿Hasta dónde queremos llegar?

La máquina de vapor potenció nuestra fuerza física; Internet amplificó nuestra capacidad de conectarnos. Los smartphones pusieron buena parte del mundo digital en nuestros bolsillos. La IA empieza a multiplicar algo mucho más íntimo: nuestra capacidad cognitiva. Escribe, programa, traduce, analiza, diseña, recomienda, conversa, investiga, sintetiza y, crecientemente, ejecuta acciones por nosotros. Y recién estamos empezando…

El documental reúne miradas muy diferentes -Sam Altman, Demis Hassabis, Dario y Daniela Amodei, Yoshua Bengio, Ilya Sutskever, Yuval Noah Harari, Tristan Harris, Peter Diamandis y  Eliezer Yudkowsky, entre muchos otros- porque ni siquiera quienes más conocen esta revolución coinciden respecto de adónde puede conducirnos.

Tal vez, entonces, estemos concentrándonos demasiado en una pregunta: ¿hasta dónde llegará la IA? O incluso las nuevas tecnologías que la superen, como la Inteligencia Artificial General (IAG), capaz de aprender, razonar, adaptarse y resolver problemas nuevos con una amplitud comparable -o eventualmente superior- a la inteligencia humana, sin estar limitada a un dominio particular. Y deberíamos agregar otra pregunta: ¿hasta dónde queremos llegar nosotros con la IA?

El peligro de la "rendición cognitiva"

Cuando pensamos en los riesgos de la IA aparecen escenarios dramáticos: superinteligencias, manipulación masiva, deepfakes indistinguibles de la realidad o máquinas fuera de control. Pero existe otro peligro menos cinematográfico y mucho más cotidiano: que dejemos de hacer aquello que la tecnología puede hacer por nosotros.

Dejar de escribir porque escribe mejor. De investigar porque encuentra más rápido la información. De recordar porque todo está disponible. De pensar porque responde instantáneamente. De decidir porque decide por nosotros. Es lo que ya hemos mencionado en otras oportunidades como sedentarismo cognitivo.

Durante décadas comprendimos que un músculo que no ejercitamos pierde capacidad. ¿Qué sucedería si empezáramos a hacer lo mismo con algunas de nuestras facultades intelectuales? Un reciente trabajo del MIT sobre el impacto de la IA en la educación introduce una expresión todavía más inquietante: "rendición cognitiva".

El estudio describe a estudiantes que recurren a la IA apenas aparece una dificultad. Según ese material, el 46% de los estudiantes de grado relevados utiliza modelos de lenguaje diariamente y nueve de cada diez manifiestan preocupación por su propia dependencia excesiva.

Lo más interesante es la respuesta propuesta: no más vigilancia ni más tecnología para controlar la tecnología. Por el contrario, fortalecer aquello que exige participación humana: conversaciones, exámenes orales, proyectos presenciales y experiencias sociales de aprendizaje.

La lección trasciende a las universidades. Una organización no debería utilizar IA solamente para producir más; debería preguntarse también qué capacidades humanas quiere seguir desarrollando. 

Cuando las respuestas abundan, el criterio escasea

Durante buena parte de la historia profesional, saber respuestas otorgaba poder. El experto era quien sabía. Pero ¿qué sucede cuando prácticamente todos podemos acceder en segundos a una extraordinaria capacidad de procesamiento?

Si producir una respuesta se vuelve cada vez más sencillo y barato, el diferencial cambia de lugar: hacer mejores preguntas, interpretar, contextualizar, cuestionar, elegir y asumir las consecuencias de la decisión. Curiosidad. Pensamiento crítico. Criterio. Sensibilidad. Ética. Empatía.

Rishad Tobaccowala lo expresó recientemente desde otra perspectiva. En Emotional Data sostiene que, a medida que la IA transforme el procesamiento y la optimización en capacidades cada vez más accesibles, los verdaderos diferenciales estarán en dimensiones profundamente humanas: visión, imaginación, inventiva, interacción e inspiración.

No porque los datos dejen de importar. Todo lo contrario. Sino porque disponer de datos no garantiza comprender lo que significan ni decidir qué hacer con ellos. La IA puede calcular extraordinariamente bien. Los seres humanos, en cambio, agregamos algo diferente: historia, emociones, contexto, contradicciones, deseos y significado.

Durante años nos preguntamos qué debíamos aprender para parecernos más a las máquinas: precisión, velocidad, procesamiento, eficiencia. Quizá llegó el momento de invertir la pregunta: ¿qué necesitamos desarrollar para diferenciarnos de ellas?

Propósito, lo que los líderes no deberían delegar

Existe otra cuestión que empieza a ser decisiva. Salim Ismail- autor de Organizaciones Exponenciales- viene planteando que estamos transitando desde una IA que nos ayuda a realizar determinadas tareas hacia sistemas capaces de percibir, interpretar, decidir, coordinar y aprender. Y es por ello que incorpora, por encima de todas esas capacidades, una dimensión fundamental: el propósito. La distinción es clave.

Una organización puede procesar más información, decidir más rápido, automatizar gran parte de sus operaciones y aprender continuamente y, sin embargo, avanzar hacia el lugar equivocado. La inteligencia amplía el universo de lo posible. El propósito nos obliga a elegir qué tiene sentido hacer.

Y, probablemente, ahí aparezca una de las paradojas más interesantes de esta nueva era. Durante siglos la inteligencia y el conocimiento experto fueron recursos escasos. Si ahora empiezan a ser abundantes, lo escaso puede pasar a ser otra cosa: criterio, sentido, valores, imaginación y propósito. Es decir, justamente aquello que el liderazgo no debería delegar.

Del apocaloptimismo a la tecnoesperanza

Por eso me resulta tan atractiva la idea del apocaloptimismo. Evita dos posiciones cómodas. Una es la ingenuidad tecnológica: creer que toda innovación inevitablemente producirá progreso. La otra es el fatalismo: asumir que la tecnología es una fuerza autónoma tan poderosa que nosotros ya no tenemos ninguna posibilidad de influir sobre ella.

Ambas posiciones tienen algo en común: nos liberan de responsabilidad. Y es precisamente ahí donde quisiera agregar otra idea, que se desliza también en El Doc de la IA: desde hace mucho tiempo me defino como tecnoesperanzador.

La Real Academia Española define esperanza como el "estado de ánimo que surge cuando se presenta como alcanzable lo que se desea". Me gusta esa definición, pero personalmente le agregaría algo imprescindible: tengo ganas y deseo que ocurra, pero -sobre todo- me comprometo a trabajar en esa dirección para que ese futuro sea posible.

Para mí, esperanza no es esperar. Es involucrarse. No es sentarse a imaginar que todo saldrá bien. Es reconocer que existen futuros posibles mejores y peores y decidir trabajar para acercarnos a los primeros. Por eso, el apocaloptimismo describe muy bien el escenario; la tecnoesperanza define mi posición frente a él. Reconozco los riesgos. Me entusiasman las posibilidades. Pero, sobre todo, creo profundamente en nuestra capacidad y responsabilidad de intervenir para construir el futuro que deseamos.

El nuevo desafío del liderazgo

Este enfoque cambia también nuestra manera de liderar. El líder de la era industrial tenía respuestas. El de la era digital aprendió a navegar la incertidumbre. El de la era de la IA deberá conducir organizaciones en las que humanos y sistemas inteligentes trabajarán juntos permanentemente. Su desafío no será solamente implementar tecnología. Será decidir dónde utilizarla, dónde limitarla y dónde preservar deliberadamente la intervención humana.

No todo lo automatizable debería automatizarse. No todo lo eficiente es necesariamente conveniente. No toda decisión basada en datos es automáticamente una buena decisión. Y no todo aquello que una máquina puede hacer significa que una persona debería dejar de hacerlo. Transformación digital sin transformación cultural y de mentalidad es simplemente tecnología nueva aplicada sobre comportamientos viejos. Por eso, la pregunta madura no es "¿cuánta IA estamos utilizando?", sino "¿qué problema humano o de negocio estamos resolviendo mejor gracias a ella?"

El futuro sigue siendo nuestro

Quizá dentro de algunos años descubramos que la gran revolución de la IA no consistió solamente en haber construido máquinas cada vez más parecidas a nosotros. Tal vez esas máquinas nos hayan obligado a volver a preguntarnos qué significa ser humanos.

En el mismo Doc de la IA, el historiador y escritor israelí Yuval Noah Harari plantea una distinción clave: la inteligencia es resolver problemas, la sabiduría es saber qué problemas resolver. Una IA puede procesar millones de datos, pero los datos no tienen propósito. Puede generar alternativas, pero las alternativas no tienen valores. Puede calcular probabilidades, pero una probabilidad no es una decisión. Puede producir una respuesta extraordinaria, pero no puede asumir nuestra responsabilidad por las consecuencias de utilizarla.

Ahí seguimos estando nosotros. Por eso prefiero no ser apocalíptico ni ingenuamente optimista. Lo vuelvo a plantear: soy tecnoesperanzador. Quiero un futuro en el que la IA (y las que vengan) amplifique nuestras capacidades sin atrofiarlas; nos libere de tareas sin liberarnos de nuestra responsabilidad; nos permita ser más productivos, pero también más creativos, sensibles, curiosos y humanos. Deseo que ese futuro ocurra. Y justamente, porque lo deseo, me comprometo a trabajar para construirlo.

Aplicar sabiduría, esa es la cuestión

Hace más de setenta años, cuando nada de lo que hoy estamos viviendo parecía imaginable, Erich Fromm escribió, en La condición humana actual, una advertencia que hoy adquiere una vigencia extraordinaria:

"En otros tiempos el peligro era que los hombres se convirtieran en esclavos. El peligro del futuro es que los hombres lleguen a convertirse en robots".

Tal vez nuestro gran desafío ya no sea evitar que las máquinas se parezcan cada vez más a nosotros. Es asegurarnos de que nosotros nunca terminemos pareciéndonos a ellas. No compitiendo en inteligencia, sino aplicando sabiduría.  Y, por suerte, ¡aún depende -en gran medida- de cada uno de nosotros!

(*) Alejandro Melamed es Doctor en Ciencias Económicas, speaker internacional y consultor disruptivo. Es autor de nueve libros, entre ellos: Liderazgo + humano - Historias de (mi) vida para inspirarnos (2025), El futuro del trabajo ya llegó (2022), Tiempos para valientes (2020), Diseña tu cambio (2019) y El futuro del trabajo y el trabajo del futuro (2017).