¿Y si dejáramos de pedirle a la IA respuestas seguras? - Adriana Páez Pino

Cuando pedimos a la inteligencia artificial que nos dé una respuesta rápida y correcta, en realidad estamos pidiéndole que juegue a lo seguro. Que repita patrones, que no se arriesgue, que nos entregue lo mismo que probablemente ya hemos leído en otro lugar. Lo curioso es que solemos aceptar esas respuestas sin más, aunque nos dejen con la sensación de que falta algo.

La cuestión no está en la tecnología, sino en cómo la usamos. La IA no inventa ideas por sí sola: aprende de lo que ya existe y lo devuelve en la forma que le pedimos. Es un espejo que refleja nuestras preguntas, nuestros sesgos y también los límites de nuestra imaginación. Si buscamos confirmaciones, eso encontraremos. Si planteamos un desafío distinto, aparecen caminos que solos no habríamos visto. Y aunque a veces lo que devuelve es exagerado o poco útil, con criterio puede transformarse en aprendizaje.

En Descubriendo la IA en el trabajo he insistido en que entender estas herramientas va más allá de dominar sus funciones. Se trata de observar cómo transforman nuestra manera de pensar y decidir. Lo viví en carne propia cuando, antes de una conferencia, pedí a la IA que cuestionara mis ideas como lo haría alguien que no cree en la utilidad de esta tecnología. Las objeciones fueron duras, pero me sirvieron para fortalecer mis argumentos y preparar una intervención más sólida.

Técnicas para empujar la IA más allá

Usar la inteligencia artificial solo para confirmar lo que ya sabemos es limitar su alcance. La diferencia está en cómo formulamos nuestras peticiones: un cambio en la forma de preguntar abre la puerta a respuestas menos previsibles y, muchas veces, más útiles para ampliar la mirada.

• Imponer límites poco habituales. Al establecer restricciones artificiales, la IA se ve obligada a reorganizar la información y a priorizar lo esencial. Cuando pedimos que un tema complejo se resuma en diez frases, la herramienta destila lo fundamental y deja a un lado lo accesorio.
• Cruzar disciplinas. Observar un problema desde otro campo de conocimiento permite descubrir conexiones ocultas y nuevas formas de interpretación. Al analizar un reto de negocios desde la lógica de un ecosistema natural, emergen interdependencias y equilibrios que en el lenguaje empresarial suelen quedar invisibles.
• Simular escenarios críticos. Introducir la urgencia de una crisis hace que la jerarquía de prioridades cambie y que las soluciones se orienten a lo indispensable. Al imaginar que un proyecto fracasa en 48 horas, la atención se dirige hacia lo indispensable y se descarta lo que puede esperar.
• Traducir en analogías. Pasar una idea a otro lenguaje hace visibles reglas y secuencias que normalmente permanecen implícitas. Convertir una estrategia en una receta de cocina, por ejemplo, deja claro cuáles son los ingredientes básicos y cuáles solo añaden sabor.

Estas técnicas no buscan extravagancia. Son formas de ejercitar la capacidad de ver un mismo problema desde ángulos distintos, algo cada vez más necesario en entornos profesionales que cambian con rapi

El riesgo y el valor de lo no seguro

Atreverse a pedirle a la IA algo distinto no garantiza una respuesta útil de inmediato. A veces entrega comparaciones exageradas, explicaciones poco aplicables o propuestas que parecen fuera de lugar. Pero justamente en esa aparente incoherencia se esconden pistas que permiten repensar un problema desde otra perspectiva.

En el ámbito profesional, este tipo de ejercicio puede marcar la diferencia. Un plan estratégico sometido a un escenario extremo obliga a definir lo esencial. Una presentación técnica reformulada como un juego revela la lógica que sostiene el argumento más allá de las cifras. Incluso una negociación puede encontrar salidas inesperadas cuando se mira desde una voz que no suele ser escuchada.

Lo “seguro” es eficiente, pero rara vez transforma. Lo “no seguro” exige criterio y filtro: separar lo valioso de lo irrelevante, discernir entre lo que abre posibilidades y lo que distrae. Para quienes lideran proyectos y decisiones, esa capacidad de gestionar la incomodidad puede convertirse en una ventaja competitiva.

Aplicación al futuro del trabajo

El futuro del trabajo no se define por la eficiencia de lo rutinario, sino por la capacidad de encontrar ángulos nuevos ante problemas conocidos. En este sentido, la inteligencia artificial puede ser más que un apoyo operativo, es usada con preguntas poco convencionales, ayuda a ensayar escenarios, a probar enfoques alternativos y a explorar opciones que normalmente quedarían fuera de la mesa.

Trabajar con respuestas no seguras no es acumular ocurrencias, sino ejercitar competencias que ya se están volviendo indispensables: resiliencia frente a la incertidumbre, criterio para separar lo valioso de lo irrelevante y visión amplia para detectar conexiones que no siempre son visibles.

También permite dar espacio a perspectivas que suelen quedar ausentes. Pedir a la IA que formule una respuesta desde la mirada de una ingeniera de los años sesenta o de una comunidad poco escuchada no es un ejercicio anecdótico, es una forma de integrar aprendizajes que enriquecen las decisiones en el presente.

Hoy, donde lo que conocemos dura menos y exige ser replanteado con mayor frecuencia, trabajar con respuestas no seguras deja de ser un experimento y se convierte en una práctica necesaria. Es una forma de mantener la relevancia profesional y de sostener la innovación más allá de lo predecible.

La inteligencia artificial no transforma por sí misma; amplifica exactamente lo que decidimos pedirle. Esa es su fuerza y también su límite. Si buscamos confirmaciones, nos devolverá lo ya conocido. Si nos atrevemos a explorar lo inesperado, abrirá un espacio de preguntas nuevas, de ideas que incomodan y de perspectivas que amplían el horizonte.

En el mundo laboral, esta diferencia es decisiva. Usar la IA para ejecutar tareas mantiene la eficiencia. Usarla para provocar pensamiento abre posibilidades estratégicas: nuevas formas de planear, de anticipar crisis y de integrar voces que históricamente han estado ausentes en los procesos de decisión.

La invitación es animarse a pedirle a la IA algo que incomode, que sorprenda y que obligue a pensar distinto.

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