La IA no se adopta sola: diversidad e inclusión en la era de la IA aumentada

Muchas empresas ya pagan por herramientas de IA. Lo que he visto en adopción es que, muchas veces, lo que limita su uso no es la herramienta.

El uso de la inteligencia artificial puede clasificarse en distintas categorías. Una de ellas es la IA aumentada: usarla de forma colaborativa para ampliar las capacidades humanas.

Hoy muchas personas usamos asistentes de IA, ya sea de forma personal o corporativa, para tareas muy distintas. Un uso que he visto bastante es previo a las reuniones: para crear documentos o para llegar mejor preparados.

Y ahí aparece algo que se nota poco: el contexto que le damos, tanto en estructura como en contenido, impacta directamente en el análisis y la respuesta que recibimos. Es un desafío, pero también una oportunidad. ¿Por qué?

Homologar o divergir

Para ciertas tareas debemos ser capaces de homologar la estructura y el contenido, porque queremos entregables que permitan, por ejemplo, comparar sin sesgos o unificar. Para otras, la diversidad de respuestas frente a una misma temática puede ser de gran riqueza para la conversación.

Es en este segundo punto donde quiero profundizar.

La diversidad también se juega en cómo preguntamos

Todas las personas somos diferentes. Cada una trae experiencias, habilidades y conocimientos distintos. Un equipo diverso no gana por tenerlo, sino por lograr que cada perspectiva llegue a la mesa. Con IA, eso depende de quién se atreve a usarla y con qué objetivo.

Volviendo a la importancia del contexto: esa misma diversidad hace que, frente a una misma temática o pregunta, cada persona pueda generar con la IA análisis complementarios para llevar a la mesa.

La diversidad requiere inclusión, y hoy uno de sus desafíos se amplía al conocimiento compartido sobre cómo se usa esta tecnología. Por ejemplo, capacitar en cómo estructurar y dar contexto con un buen prompt. No para que todos preguntemos igual, porque eso sería volver a homologar, sino para que todos podamos aportar nuestro contexto con la misma confianza y con un objetivo claro.

Hay también un riesgo que vale la pena nombrar: quien maneja mejor el prompting gana voz, y quien escribe con menos fluidez, o en un segundo idioma, obtiene peores resultados por cómo pregunta y no por lo que sabe.

Esto no es teoría, es realidad

Lo hemos visto en dinámicas de equipo en el contexto laboral, en grupos de estudio y en sesiones de brainstorming creativo: la riqueza de la divergencia se amplía. Un caso concreto: en una sesión de brainstorming para una campaña de marketing se creó un comité interáreas, con personas de distintas áreas interdisciplinarias. Lo primero fue ponerse de acuerdo en el objetivo de la sesión y en usar la IA para investigar sobre el tema y "iluminarse", no para que generara las ideas: las ideas las ponían las personas.

Al comienzo había inseguridad. Todos creemos que el de al lado sabe usar mejor la IA, y esa percepción frena: quien duda de su manejo pregunta menos y aporta menos de lo que sabe.

Como cada persona tenía una posición y una profesión distinta, la forma de abordar la campaña se amplió. La experiencia previa no delimitó el resultado. Explorar tantas líneas diferentes fue más lento al comienzo, pero la validación fue mucho más rápida.

Lo que esto significa para una empresa

Esto no es solo cultura: una herramienta de IA que todos tienen, pero que algunos no se atreven a usar o que se usa sin dirección, rinde menos de lo que costó. Tres cosas ayudan: acordar el objetivo antes de abrir la herramienta, hacer visible la inseguridad, que es una barrera de adopción y no de habilidad, y medir el uso real y no las licencias contratadas.

La divergencia suma cuando tiene dirección. Sin un objetivo claro, más ideas es solo más ruido; con él, la diversidad de miradas se modera hacia un mejor resultado. Para mí, uno de los desafíos de la inclusión hoy es que todas las personas del equipo tengan el conocimiento y la confianza para usar la IA con ese objetivo y esa dirección.

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