{"id":3369,"date":"2026-07-04T03:42:22","date_gmt":"2026-07-04T03:42:22","guid":{"rendered":"https:\/\/tucumandevelopers.com\/index.php\/2026\/07\/04\/la-inteligencia-artificial-no-despide-a-nadie-lo-hacen-idiotas-con-hojas-de-calculo\/"},"modified":"2026-07-04T03:42:22","modified_gmt":"2026-07-04T03:42:22","slug":"la-inteligencia-artificial-no-despide-a-nadie-lo-hacen-idiotas-con-hojas-de-calculo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/tucumandevelopers.com\/index.php\/2026\/07\/04\/la-inteligencia-artificial-no-despide-a-nadie-lo-hacen-idiotas-con-hojas-de-calculo\/","title":{"rendered":"La inteligencia artificial no despide a nadie: lo hacen idiotas con hojas de c\u00e1lculo"},"content":{"rendered":"
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Hay una forma especialmente torpe de adoptar la inteligencia artificial: sentar a alguien ante un organigrama, ense\u00f1arle una demo brillante y pedirle que se\u00f1ale nombres. \u201cLo que hace este lo puede hacer una inteligencia artificial, lo que hace este tambi\u00e9n, este otro de aqu\u00ed sobra\u201d. Es la vieja reducci\u00f3n de costes de siempre, envuelta en terminolog\u00eda futurista. No es transformaci\u00f3n digital: es idiotez directiva con coartada tecnol\u00f3gica.<\/p>\n

El caso de Ford es un recordatorio magn\u00edfico. Tras confiar demasiado en sistemas automatizados para resolver problemas de calidad, la compa\u00f1\u00eda ha tenido que volver a contratar a cientos de ingenieros veteranos<\/a>, los famosos \u201cgray beard engineers<\/a>\u201d<\/em>, porque la inteligencia artificial no alcanzaba donde s\u00ed llega la experiencia acumulada<\/a>.<\/p>\n

Ford no abandona la inteligencia artificial: entiende que necesita conocimiento experto, buenos datos y personas capaces de detectar problemas antes de que se conviertan en defectos caros. Charles Poon, vicepresidente de ingenier\u00eda de hardware<\/em>, lo resume perfectamente: la inteligencia artificial es una herramienta fant\u00e1stica, pero solo es tan buena como la informaci\u00f3n con la que se la entrena. El problema no era la inteligencia artificial. Era creer que pod\u00eda sustituir sin m\u00e1s a quienes sab\u00edan interpretar la realidad.<\/p>\n

No es un caso aislado<\/a>. Adem\u00e1s de Ford, si tenemos en cuenta al Commonwealth Bank of Australia, a IBM y una serie de datos de Robert Half, resulta que un 32% de hiring managers<\/em> estadounidenses que eliminaron puestos principalmente por la disponibilidad de inteligencia artificial acabaron recontratando personas para el mismo puesto o para uno similar. Tambi\u00e9n podemos citar un informe de Orgvue<\/a>: el 39% de l\u00edderes empresariales hizo despidos vinculados al despliegue de inteligencia artificial, y entre ellos, el 55% admite haber tomado decisiones equivocadas. Primero se despide, despu\u00e9s se descubre que faltaban capacidades, y finalmente se intenta recomprar a toda prisa el conocimiento que hab\u00eda salido por la puerta.<\/p>\n

El caso de Commonwealth Bank es a\u00fan m\u00e1s revelador: el banco despidi\u00f3 a decenas de empleados de atenci\u00f3n al cliente tras introducir un voice bot<\/em>, pero tuvo que revertir la decisi\u00f3n cuando aumentaron las llamadas y el sistema no fue capaz de absorber la complejidad real del trabajo. La entidad termin\u00f3 reconociendo que no hab\u00eda considerado adecuadamente todos los factores relevantes antes de declarar redundantes esos puestos<\/a>. Muchas tareas parecen simples cuando se miran desde lejos, pero contienen contexto, excepciones, criterio, memoria institucional y responsabilidad. Un puesto de trabajo pocas veces se reduce a una lista plana de tareas automatizables.<\/p>\n

La pregunta sensata no es \u201c\u00bfa qui\u00e9n puedo despedir con esta herramienta?\u201d, sino \u201csi dise\u00f1\u00e1ramos hoy este proceso desde cero, con inteligencia artificial disponible, \u00bfc\u00f3mo lo har\u00edamos?\u201d. Esa diferencia lo cambia todo. Automatizar el statu quo<\/em> s\u00f3lo acelera sus defectos. Transformar exige redise\u00f1ar flujos de trabajo, datos, incentivos, responsabilidades y m\u00e9tricas. Bain lo explica con claridad: las compa\u00f1\u00edas que crean valor con inteligencia artificial no son las que simplemente a\u00f1aden herramientas a procesos existentes, sino las que redise\u00f1an c\u00f3mo se trabaja y c\u00f3mo se toman decisiones<\/a>. McKinsey llega a una conclusi\u00f3n parecida: el impacto real aparece cuando las organizaciones redise\u00f1an workflows<\/em>, gobiernan bien los sistemas y miden resultados con indicadores claros<\/a>.<\/p>\n

Ah\u00ed est\u00e1 el elemento que muchas empresas olvidan: los bucles de retroalimentaci\u00f3n. Una inteligencia artificial no debe limitarse a producir respuestas, res\u00famenes, recomendaciones o decisiones parciales. Debe estar conectada con lo que ocurre despu\u00e9s. \u00bfFuncion\u00f3 la recomendaci\u00f3n? \u00bfEl cliente qued\u00f3 satisfecho? \u00bfSe evit\u00f3 el defecto? \u00bfLa respuesta fue correcta? Sin ese feedback loop<\/em>, la inteligencia artificial se convierte en una demo vistosa o en una herramienta individual de productividad, pero no en un sistema organizativo que aprende.<\/p>\n

Por eso tantos proyectos fracasan. El informe \u201cThe GenAI Divide<\/a>\u201d<\/em> del MIT NANDA se\u00f1ala que, pese a inversiones enormes, el 95% de las organizaciones analizadas no obtiene retorno medible de la inteligencia artificial generativa. La causa no est\u00e1 simplemente en los modelos, sino en la mala integraci\u00f3n con los procesos, la falta de aprendizaje contextual y la incapacidad para redise\u00f1ar operaciones. BCG insiste en la misma idea: apenas una peque\u00f1a proporci\u00f3n de empresas obtiene ganancias financieras sustanciales, y el valor procede sobre todo de repensar el componente humano, no de comprar m\u00e1s tecnolog\u00eda<\/a>.<\/p>\n

La inteligencia artificial no sustituye personas: sustituye, acelera o transforma tareas. Y precisamente por eso obliga a pensar m\u00e1s, no menos. Obliga a mapear procesos, distinguir entre automatizaci\u00f3n y responsabilidad, preservar conocimiento experto, formar a quienes deben supervisar los sistemas y crear mecanismos para aprender de cada interacci\u00f3n. El NIST insiste en que la inteligencia artificial debe gestionarse con gobernanza, medici\u00f3n, gesti\u00f3n de riesgos y adaptaci\u00f3n al contexto<\/a>. No es burocracia: es simple sentido com\u00fan.<\/p>\n

La pr\u00f3xima vez que alguien diga \u201cesto ya lo puede hacer una inteligencia artificial\u201d, habr\u00eda que responder: \u201c\u00bfdentro de qu\u00e9 proceso redise\u00f1ado, con qu\u00e9 datos, con qu\u00e9 supervisi\u00f3n, con qu\u00e9 m\u00e9tricas, con qu\u00e9 mecanismo de aprendizaje y con qu\u00e9 responsabilidad?\u201d. Si no hay respuesta, no estamos ante una estrategia de inteligencia artificial. Estamos ante una hoja de c\u00e1lculo en manos de un idiota que busca v\u00edctimas. La inteligencia artificial no elimina la necesidad de personas: elimina, m\u00e1s bien, muchas excusas, desde procesos mal dise\u00f1ados a datos abandonados, pasando por directivos idiotas que no saben medir y por organizaciones que nunca aprendieron a aprender.<\/p>\n

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This article is also available in English with no paywall on my Medium page, \u00abThe great AI rehiring: what Ford, Commonwealth Bank and IBM got wrong<\/a>\u00bb <\/em><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

Fuente: Art\u00edculo original<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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