20-07-2026 | Work Life ¿Usas IA en tu trabajo? 3 situaciones en las que es mejor no hacerlo Aprender algo nuevo, sin la intervención de la IA, permite comprender y aplicar mejor el conocimiento adquirido. [Imagen: Adobe Stock] Por Art Markman 5 minutos de lectura Actualmente, las empresas están invirtiendo grandes sumas de dinero en recursos de inteligencia artificial (IA) con la esperanza de que mejore el desempeño de las personas y haga que las organizaciones funcionen de manera más eficiente. Debido a la magnitud de la inversión, existe presión para que las personas utilicen la IA en la mayor cantidad de tareas posible durante su jornada de trabajo.
En términos generales, si no has experimentado mucho con esta tecnología, te conviene familiarizarte con ella. Las herramientas están en constante evolución y sus capacidades siguen creciendo. Los modelos no solo ofrecen respuestas más sistemáticas, también recomiendan y desarrollan herramientas para realizar tareas relevantes para la conversación. Dicho esto, depender excesivamente de la IA en el trabajo conlleva muchos peligros . A continuación, se presentan tres situaciones en las que conviene evitar o minimizar su uso. 1. Cuando necesites aprender Una expresión que se ha incorporado al discurso público desde el auge de la IA generativa es la de descarga cognitiva.
La idea general es que la IA, casi por definición, realiza tareas que antes requerían esfuerzo mental. Lo que muchos desconocen es que el esfuerzo mental le indica al cerebro que algo necesita aprenderse. Esto se debe a que el cerebro intenta minimizar el tiempo que dedica a cada tarea. Cuanto más esfuerzo se invierte, más asume el cerebro que la tarea requerirá menos esfuerzo en el futuro si se aprende. Por eso vale la pena invertir energía en modificar la estructura cerebral, lo cual sustenta el aprendizaje a nivel fisiológico. Cuanto más evites el esfuerzo al interactuar con la IA en tu trabajo, menos probable será que envíes señales al cerebro para que aprenda algo.
Si necesitas adquirir conocimientos o habilidades, debes sacrificar la eficiencia a corto plazo en aras del beneficio a largo plazo del aprendizaje. Dedica tiempo a analizar la complejidad de un problema por ti mismo. Lee el material en lugar de resumirlo. Hazte preguntas y respóndelas. De esta manera, te preparas para aprender algo nuevo. Una vez que hayas completado esa tarea, puedes optar por revisar tu trabajo o comprensión con la ayuda de la IA. Conversa con un modelo para asegurarte de haber comprendido bien la información. Incluso puedes leer un texto y pedirle a esa tecnología que te haga preguntas al respecto para evaluar tu comprensión. 2.
Cuando los detalles importan En la era de la IA, una tentación común es resumir textos extensos, conversaciones por correo electrónico o informes de proyectos para ahorrar tiempo. Al fin y al cabo, ¿para qué leer un documento largo si se puede captar la idea principal rápidamente? Como dice el viejo refrán, Dios (o a veces el diablo) está en los detalles. Numerosas investigaciones demuestran que las personas sufren de una ilusión de profundidad explicativa , es decir, creen comprender el mundo mejor de lo que realmente lo hacen. Si vas a ser responsable de entender algo en detalle, no hay manera de evitar el esfuerzo necesario para asimilar la explicación.
Tendrás que analizarla a fondo y asegurarte de comprender hasta el más mínimo detalle, además del resumen general. 3. Cuando interactúes con tu equipo Los modelos de IA se integran en un entorno laboral cada vez más individualizado y remoto. La pandemia de covid-19 marcó el comienzo de una era que incrementó considerablemente el número de personas que trabajan desde casa. Además, la nueva generación creció con smartphones (sin mencionar la pandemia que influyó en su desarrollo social). La IA generativa beneficia a quienes trabajan solos al brindarles un compañero disponible constantemente para analizar y resolver problemas laborales.
El trabajo en equipo tiene muchas ventajas, y la IA no puede reemplazarlas todas. Por otro lado, la IA puede ayudarte a dejar de darle tantas vueltas a las cosas al ofrecerte una perspectiva distinta sobre los problemas. Involucrar a los miembros de tu equipo tiene otras consecuencias importantes. Si quieres lograr una amplia aceptación de una idea, es útil que diversas personas de tu organización aporten sus ideas y tengan la oportunidad de expresar sus inquietudes. Si trabajas en esas ideas solo con IA, puede que desarrolles un gran concepto, pero no habrás hecho el trabajo necesario para involucrar al resto de tu equipo.
Además, una vez establecido un plan de acción, es fundamental que el equipo esté sincronizado en su manera de pensar sobre los conceptos clave. Cuando los grupos trabajan juntos, se genera una convergencia en su manera de abordar las cosas. La dinámica de grupo ayuda al equipo a establecer un vocabulario común para debatir y a alcanzar un entendimiento compartido. Cuando se trata de fomentar la unidad, es mejor reunir a un grupo para trabajar en conjunto en lugar de recurrir a la IA.
Etiquetas: Tecnología, Inteligencia Artificial, Trabajo, Aprendizaje, Comunicación, Tecnología · IA general
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