El precio de la innovación tecnológica no siempre es la eficiencia. En muchos casos, el riesgo está en delegar sin comprender. Esa es una de las principales advertencias de Cassie Kozyrkov, experta mundial en ciencia de la decisión e impulsora de una visión más reflexiva sobre la inteligencia artificial.
En una reciente entrevista con Nilay Patel para el podcast Decoder, de The Verge, Kozyrkov repasó los límites y oportunidades de la IA en el contexto de la toma de decisiones. Su trayectoria es sólida: fue la primera Chief Decision Scientist de Google y lideró más de 1000 proyectos de ciencia de datos en la compañía. Hoy dirige su propia firma de consultoría, Kozyr, desde donde asesora a líderes globales sobre cómo integrar la IA en procesos de decisión de forma responsable y efectiva.
IA con propósito, no por moda
Kozyrkov sostiene que la IA no debería sustituir el pensamiento humano, sino elevarlo. "La IA hace más barato obtener respuestas, pero eso no sirve de nada si no sabes hacer buenas preguntas", afirmó durante la entrevista. Esta frase resume uno de los problemas centrales del uso indiscriminado de herramientas como los modelos generativos: la ilusión de precisión y autoridad cuando en realidad solo se produce texto coherente, no conocimiento.
Según Kozyrkov, cada decisión debe estar precedida por un marco de trabajo que defina:
- Qué se quiere lograr.
- Cuáles son los criterios de éxito.
- Qué riesgos son aceptables.
- Cuál es la mejor estrategia para usar los datos.
Esto requiere combinar análisis cuantitativo con juicio humano, ética y contexto. “Un sistema de IA puede darte una respuesta perfecta... a una pregunta mal formulada”, advirtió.
La ciencia de la decisión y el nuevo liderazgo
La disciplina de la "decision intelligence", que Kozyrkov ha ayudado a desarrollar, combina estadísticas, diseño, neurociencia y psicología con el fin de mejorar la forma en que las organizaciones toman decisiones complejas. En lugar de centrarse exclusivamente en los datos, esta ciencia busca entender cómo se definen los objetivos, cómo se prioriza la información y cómo se evalúan los resultados.
Durante su paso por Google, Kozyrkov entrenó a más de 20 000 empleados en la toma de decisiones basada en datos. Pero, lejos de promover una cultura puramente analítica, su enfoque siempre integró la intuición del líder con modelos matemáticos, haciendo énfasis en la claridad de objetivos por encima del exceso de métricas.
“Hay decisiones que no necesitan tanta ciencia, y otras que sí. El problema es cuando usamos herramientas complejas para cosas simples o, peor, decisiones simplistas para problemas complejos”, explicó.
América Latina: Un terreno fértil para la IA consciente
En un contexto como el latinoamericano, donde los recursos tecnológicos pueden ser limitados pero los desafíos estratégicos abundan, la propuesta de Kozyrkov cobra especial relevancia. Gobiernos, empresas y universidades están cada vez más interesados en incorporar inteligencia artificial en sus procesos, pero la falta de planificación y marcos de decisión adecuados sigue siendo un obstáculo.
No se trata solo de adoptar chatbots o implementar automatización. Se trata de usar la IA para responder a preguntas relevantes: ¿cómo reducir la deserción escolar? ¿cómo optimizar la gestión de hospitales? ¿cómo hacer más eficiente una red de transporte público? En todos estos casos, el uso efectivo de IA depende más de la claridad de la pregunta que del poder del algoritmo.
La experiencia de Kozyrkov puede servir como hoja de ruta para líderes regionales que buscan implementar tecnología con sentido estratégico y humano.
El rol del error y la confianza
Uno de los momentos más llamativos de la entrevista fue cuando Kozyrkov reflexionó sobre cómo el lenguaje fluido de los modelos de IA puede llevarnos a confiar en respuestas mal fundamentadas. “La fluidez verbal no es una prueba de verdad”, afirmó. Por eso, propone cultivar una cultura de decisiones donde el error sea una oportunidad de aprendizaje, no un fracaso que se castiga.
También compartió una anécdota personal: usó una herramienta de IA para revisar cómo ataba sus zapatos, ya que tenía molestias al correr. El modelo le ayudó a identificar que estaba usando una técnica de amarre que afectaba su pisada. Aunque la decisión final fue suya, la IA fue útil como insumo para mejorar la elección. Este ejemplo demuestra que incluso en decisiones personales, la IA puede aportar valor si hay claridad en el objetivo.
¿Qué significa liderar con inteligencia de decisión?
Para Kozyrkov, liderar con inteligencia de decisión implica integrar datos, experiencia y valores en cada paso del proceso. No se trata de convertirnos en ingenieros o estadísticos, sino de entender cómo funciona la lógica detrás de los algoritmos y cómo alinear su uso con las metas de una organización.
En tiempos donde la tecnología se mueve más rápido que la regulación y donde la moda digital suele imponerse sobre la estrategia, su mensaje es claro: “No necesitas estar a la moda. Necesitas estar alineado con lo que realmente importa”.
Más humanos gracias a la inteligencia artificial
La conversación entre Nilay Patel y Cassie Kozyrkov es una invitación a pensar más allá del código y los dashboards. La inteligencia artificial no es el fin, sino el medio. Y como tal, requiere intención, contexto y responsabilidad.
En América Latina, donde la presión por innovar convive con profundas brechas estructurales, este enfoque puede marcar la diferencia entre aplicar tecnología por imitación o por convicción. La inteligencia de decisión no es solo una herramienta técnica: es una nueva forma de liderazgo basada en la claridad, la coherencia y el pensamiento crítico.
Fuente: The Verge
