La inteligencia artificial dejó de ser una tecnología reservada para especialistas. Hoy se utiliza para redactar correos, resumir documentos, preparar presentaciones, analizar datos, responder clientes, programar y hasta colaborar en decisiones empresariales.
Según el estudio “IA en el trabajo” de Bumeran 2026, el 57% de los trabajadores encuestados en Argentina ya incorpora alguna herramienta de inteligencia artificial en sus tareas diarias. La cifra representa un crecimiento de dos puntos porcentuales frente a 2025.
Además, el 99% considera que la IA es útil o muy útil, aunque el 41% cree que en el futuro podría reemplazar parte del trabajo humano. Los resultados fueron difundidos por distintos medios, entre ellos Infobae.
Pero que cada vez más personas utilicen estas herramientas no significa necesariamente que sepan emplearlas correctamente.
Una respuesta convincente puede estar equivocada. Un documento cargado para resumirlo puede contener información confidencial. Y una tarea que supuestamente debía ahorrar tiempo puede terminar obligándonos a revisar, corregir y rehacer todo.
Tres especialistas consultados por iProfesional, Marcelo Roitman, Andrés Hatum y Susana Von der Heide, coinciden en un punto central: los problemas más importantes no son únicamente tecnológicos. También son problemas de estrategia, capacitación, cultura y responsabilidad.
Primer error: elegir la herramienta antes de definir el problema
El error más habitual aparece cuando una empresa decide “incorporar inteligencia artificial” sin saber concretamente para qué la necesita.
Se contrata una plataforma porque está de moda, porque la competencia ya la utiliza o porque la organización quiere mostrarse innovadora. Después se intenta encontrarle una utilidad.
El proceso debería realizarse al revés.
Primero hay que identificar un problema concreto:
- ¿Se pierde demasiado tiempo respondiendo consultas repetidas?
- ¿Es necesario organizar grandes cantidades de información?
- ¿Se quiere acelerar la elaboración de reportes?
- ¿Hace falta detectar errores o patrones en determinados procesos?
Recién entonces conviene analizar si una herramienta de IA puede ayudar, cuánto costará implementarla y cómo se medirá el resultado.
Comprar tecnología sin revisar previamente el proceso puede sumar complejidad sin generar una mejora real.
Segundo error: creer que una respuesta convincente es verdadera
Las herramientas de inteligencia artificial generativa pueden producir información falsa con una redacción completamente segura y convincente.
A este fenómeno se lo conoce popularmente como “alucinación”. El sistema puede inventar una cifra, una ley, una fuente, una declaración, una dirección o incluso un estudio que nunca existió.
El problema es que generalmente no avisa que está dudando.
Una respuesta incorrecta puede tener el mismo tono, la misma estructura y la misma seguridad aparente que una correcta. Por eso resulta tan fácil confiarse.
En el trabajo, una alucinación puede convertirse en:
- Un informe con estadísticas inventadas.
- Una cita atribuida a una persona que nunca la pronunció.
- Una norma inexistente incluida en un documento legal.
- Un precio equivocado enviado a un cliente.
- Código informático vulnerable.
- Una recomendación médica, financiera o laboral sin fundamento.
El Instituto Nacional de Estándares y Tecnología de Estados Unidos incluye las confabulaciones, los riesgos de privacidad y los problemas de integridad de la información entre las amenazas que las organizaciones deben gestionar al utilizar inteligencia artificial generativa.
La regla debería ser sencilla: cuanto más importantes sean las consecuencias, mayor debe ser la revisión humana.
Tercer error: compartir información confidencial
Muchas personas copian y pegan documentos completos en una herramienta de inteligencia artificial sin detenerse a pensar qué información contienen.
Puede tratarse de datos personales de clientes, contratos, balances, estrategias comerciales, contraseñas, historias clínicas, información bancaria, código interno o proyectos que todavía no fueron anunciados.
Aunque la intención sea solamente resumir, corregir o analizar el contenido, la persona puede estar cargando información de la empresa en una plataforma externa no autorizada.
Antes de enviar cualquier dato conviene preguntarse:
- ¿Esta herramienta fue autorizada por mi empresa?
- ¿El documento contiene información personal o confidencial?
- ¿Sé cómo se almacena y utiliza lo que estoy compartiendo?
- ¿Podría anonimizar el contenido antes de cargarlo?
- ¿Me sentiría cómodo si este documento quedara expuesto?
Si alguna respuesta genera dudas, lo prudente es no compartirlo.
Las organizaciones, por su parte, deberían definir qué herramientas pueden utilizarse, qué datos están prohibidos, quién controla los accesos y cómo se reportan los incidentes.
No alcanza con decirles a los empleados que “tengan cuidado”.
Cuarto error: delegar decisiones que deben seguir siendo humanas
La IA puede comparar alternativas, detectar patrones y proponer recomendaciones. Pero no debería transformarse automáticamente en la responsable de decisiones que afectan a otras personas.
Esto resulta especialmente delicado en procesos como:
- Selección o despido de empleados.
- Aprobación de créditos.
- Evaluaciones de desempeño.
- Diagnósticos médicos.
- Decisiones legales.
- Contratación de proveedores.
- Atención de reclamos sensibles.
Un algoritmo puede trabajar con datos incompletos, reproducir prejuicios existentes o desconocer el contexto particular de una situación.
La inteligencia artificial puede ayudar a pensar. No debería servir como excusa para dejar de pensar ni para evitar asumir responsabilidades.
Si una decisión produce un daño, ninguna empresa puede responder simplemente: “Lo decidió la IA”.
Quinto error: creer que utilizar IA es saber escribir un buen prompt
Saber formular una instrucción clara es útil, pero no alcanza.
La verdadera alfabetización en inteligencia artificial incluye comprender sus limitaciones, verificar fuentes, reconocer posibles sesgos, proteger información y saber cuándo no utilizarla.
También exige tener conocimientos sobre el tema que se está trabajando.
Si una persona desconoce completamente una materia, tendrá muchas más dificultades para detectar una respuesta incorrecta. Paradójicamente, cuanto menos sabemos sobre un asunto, más fácil resulta que una explicación convincente nos engañe.
El criterio profesional sigue siendo indispensable.
Sexto error: pensar que siempre ahorrará tiempo
La promesa principal de la inteligencia artificial es aumentar la productividad. Sin embargo, una implementación desordenada puede provocar el efecto contrario.
Un estudio global de Upwork publicado en 2024 encontró que el 77% de los empleados consultados sentía que las herramientas de IA habían disminuido su productividad o agregado trabajo de alguna manera.
Entre las causas aparecían el tiempo dedicado a revisar contenido generado, aprender a usar las plataformas y asumir una mayor cantidad de tareas.
Esta cifra no corresponde exclusivamente a trabajadores argentinos y tampoco pertenece a un estudio de ManpowerGroup, pero permite observar una paradoja real: si la IA produce resultados deficientes, una persona puede tardar más en corregirlos que en realizar el trabajo desde cero.
El problema no siempre es la herramienta. Muchas veces faltan capacitación, objetivos realistas y procesos de validación.
La falta de capacitación también afecta a las empresas
La Encuesta Global de Escasez de Talento IT 2026 de Experis indica que el 73% de las empresas de la industria tecnológica argentina tiene dificultades para encontrar personal calificado.
El indicador surge del promedio entre los sectores de Información y de Tecnología y Servicios de IT, según la información publicada sobre el relevamiento de Experis.
Esta escasez no se resuelve únicamente contratando programadores.
Las organizaciones también necesitan empleados y responsables capaces de utilizar la IA con pensamiento crítico, comprender los riesgos, detectar errores y evaluar si una solución realmente aporta valor al negocio.
Qué deberían hacer las empresas
Una política responsable de inteligencia artificial debería contemplar al menos estos puntos:
- Definir problemas y casos de uso concretos.
- Establecer qué herramientas están autorizadas.
- Prohibir la carga de información confidencial en plataformas no aprobadas.
- Determinar qué resultados necesitan revisión humana.
- Registrar de qué manera intervino la IA en procesos importantes.
- Capacitar a empleados y responsables.
- Crear un procedimiento para informar errores o incidentes.
- Medir si la herramienta realmente ahorra tiempo y mejora la calidad.
- Explicar cuándo una decisión fue asistida por un algoritmo.
- Mantener siempre una persona responsable del resultado final.
La gobernanza no debería aparecer después de una filtración de datos o una decisión equivocada. Tiene que diseñarse desde el inicio.
El método de las cinco preguntas antes de utilizar una respuesta
Para un trabajador, profesional o emprendedor, existe una forma sencilla de reducir riesgos. Antes de entregar contenido producido con inteligencia artificial, conviene responder estas cinco preguntas:
- ¿Es verdadero?
Verificar cifras, nombres, fechas, enlaces y afirmaciones importantes. - ¿De dónde salió?
Buscar la fuente original y comprobar que realmente respalde lo afirmado. - ¿Está actualizado?
Una respuesta pudo ser correcta hace un año y estar equivocada hoy. - ¿Estoy exponiendo información sensible?
Revisar qué datos fueron compartidos para obtener el resultado. - ¿Tiene sentido?
Aplicar experiencia, contexto y pensamiento crítico antes de actuar.
Si no podemos responder estas preguntas, el trabajo todavía no está terminado.
Mi opinión: la IA no reemplaza la responsabilidad
La inteligencia artificial puede ser una herramienta extraordinaria. Permite comenzar tareas más rápido, explorar ideas, ordenar información y automatizar trabajos repetitivos.
Pero no transforma automáticamente una mala organización en una empresa eficiente ni convierte a una persona sin criterio en un especialista.
En realidad, amplifica lo que encuentra.
Si existe una buena estrategia, puede acelerar buenos procesos. Si existen desorden, falta de capacitación y decisiones poco claras, también puede multiplicar esos problemas.
El desafío ya no consiste solamente en aprender a utilizar una herramienta. Consiste en saber cuándo confiar, cuándo verificar, cuándo detenerse y cuándo decidir sin ella.
La ventaja no será de quienes utilicen más inteligencia artificial, sino de quienes logren combinarla con experiencia, responsabilidad y buen juicio.
Porque la IA puede redactar una respuesta en segundos, pero la responsabilidad por utilizarla continúa siendo completamente humana.
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