El arte de la aumentación: integrando IA, datos y juicio humano en la era digital

En la era de la transformación digital, la inteligencia artificial ha dejado de ser una herramienta de automatización para convertirse en un catalizador de capacidades humanas. De ahí que proponga un marco estratégico denominado “prAIority” que integra datos, sistemas de IA y juicio humano para maximizar el potencial empresarial¹.

Este enfoque no busca reemplazar a las personas, sino aumentar o potenciar su creatividad, toma de decisiones y eficiencia operativa. En un contexto empresarial donde la competitividad exige agilidad e innovación, entender cómo equilibrar estos tres elementos es clave para garantizar que la inteligencia artificial sirva para aumentar, en lugar de reemplazar, las capacidades humanas y liderar mercados disruptivos.

 

1. Datos (episteme): el combustible de la IA

El primer pilar de prAIority es el uso de datos de alta calidad como base para los sistemas de inteligencia artificial. Su eficacia depende de la diversidad y precisión de los datos que los alimentan. Un ejemplo claro es la gestión del tráfico urbano mediante IA, donde los datos en tiempo real pueden optimizar rutas y reducir la congestión. Sin embargo, la fragmentación de datos, como en redes de transporte descoordinadas en Estados Unidos, limita su efectividad.

Las empresas deben priorizar la integración de datos transversales para generar un conocimiento holístico, como hace la startup estonia X-Road al conectar bases de datos gubernamentales y reducir trámites burocráticos. A medida que aumenta la densidad digital, la capacidad de diseñar sistemas avanzados de interacción entre seres humanos y máquinas se vuelve crucial para ayudar a los usuarios a manejar el volumen creciente de información e interacciones.

En resumen, los datos son claves para el éxito de cualquier iniciativa impulsada por la inteligencia artificial, y la “prAIorización” comienza por identificar las áreas donde la IA puede tener el mayor impacto en la mejora de la actividad humana.

La densidad digital, que abarca la abundancia de datos, la conectividad y las interacciones en un contexto específico, define el entorno en el que operamos y donde podemos hacer negocios. En estos entornos de alta densidad digital, es esencial contar con diseños avanzados de interacción entre seres humanos y máquinas para ayudar a los usuarios a procesar la gran cantidad de datos e interacciones disponibles.

Sin embargo, uno de los mayores obstáculos para implementar la IA de manera efectiva sigue siendo la persistencia de los silos de datos aislados, que dificultan la integración y el aprovechamiento completo del potencial de la IA.

 

El modelo STAR: optimización de la productividad en entornos digitales y comerciales

El modelo STAR (sense, transmit, analyze, react) emula el comportamiento humano. Por ejemplo, si tocamos una estufa caliente, sentiremos el calor (sense), valoraremos si vale la pena alejarse (transmit-analyze) y reaccionaremos retirando la mano (react). Este modelo mejora la productividad al facilitar interacciones eficientes con los datos en entornos digitales y comerciales.

Pensando en la interconectividad del comercio mundial, STAR tiene como objetivo optimizar la recopilación y uso de información para mejorar la toma de decisiones y la eficiencia operativa. A diferencia del comercio físico, donde los bienes atraviesan regulaciones y barreras logísticas, los datos fluyen instantáneamente, pero también afrontan desafíos similares relacionados con la interoperabilidad y la gobernanza.

Un ejemplo del impacto de STAR se encuentra en empresas como Navozyme, que ha transformado la industria marítima al integrar blockchain y análisis predictivo, lo cual permite un seguimiento en tiempo real y reduce las demoras. La transparencia y la digitalización de documentos han minimizado las pérdidas y los errores en la cadena de suministro. Además, en el sector agrícola, STAR ha mejorado la trazabilidad de productos como el café, garantizando la calidad y el cumplimiento de regulaciones desde su producción en Brasil hasta su distribución en Europa.

Por esta razón, la geopolítica también influye en la gestión de datos y su impacto en la economía global. Mientras China prioriza la centralización y el control estatal de la información a través de su sistema de crédito social, la Unión Europea enfoca sus esfuerzos en la privacidad mediante regulaciones como el RGPD. En contraste, Estados Unidos adopta un enfoque más flexible, permitiendo que las grandes empresas tecnológicas dominen el ecosistema digital con menos regulación. Esta divergencia genera tensiones en la estandarización de normas y la gobernanza global de datos.

Para mitigar estos desafíos, podemos inspirarnos en el comercio global, caracterizado por la estandarización, la interoperabilidad, la inversión en infraestructura digital, la colaboración público-privada y la ciberresiliencia. La interoperabilidad se basa en cuatro niveles: legal (armonización de regulaciones), organizacional (alineación de procesos), semántico (coherencia en la interpretación de datos) y técnico (compatibilidad entre sistemas). Iniciativas como la Digital Silk Road de China muestran el potencial de una infraestructura digital unificada, aunque con el riesgo de un control centralizado.

El desarrollo tecnológico ofrece numerosos beneficios, pero también conlleva riesgos significativos, como el mayor control gubernamental sobre los datos, la exposición a ciberataques (por ejemplo, hackers norcoreanos robaron 1.500 millones de dólares con un solo clic de phishing a un empleado de Bybit) y la concentración de poder en manos de grandes corporaciones.

La regulación debe encontrar un equilibrio entre innovación y ética, asegurando que la conectividad digital beneficie a todos sin comprometer la privacidad ni los derechos humanos. Con una gobernanza adecuada, el modelo STAR tiene el potencial de transformar la economía digital y fortalecer la resiliencia global.

 

2. Sistemas de IA (‘techne’): diseño centrado en la colaboración

El segundo pilar de prAIority se enfoca en los sistemas de IA como herramientas inteligentes creadas para mejorar las habilidades humanas, ampliar su potencial y optimizar los procesos de toma de decisiones.

Las empresas han aprendido que un exceso de automatización puede generar cuellos de botella y problemas operativos. Un ejemplo de éxito es Siemens, que implementó una combinación equilibrada de robots y humanos en su fábrica inteligente de Amberg (Alemania). En este entorno, los robots se encargan de tareas repetitivas, mientras que los operarios se concentran en resolver problemas complejos o en corregir errores cuando algo no funciona.

Hay que tener en cuenta que la IA, cuando se aplica de manera específica, como en el análisis predictivo de ventas, puede liberar a los equipos para enfocarse en estrategias de mayor valor.

 

De la IA tradicional a la IA generativa

La IA ha experimentado un avance notable, destacándose una clara distinción entre la tradicional y la generativa. La IA tradicional, o IA estrecha, se especializa en tareas específicas, como predicciones, decisiones basadas en datos o funciones en asistentes virtuales y sistemas de recomendación. Por su parte, la IA generativa da un salto cualitativo al crear nuevos contenidos, ya sean textos, imágenes, música o código, imitando patrones aprendidos de grandes volúmenes de datos.

Mientras la automatización básica busca sustituir el trabajo humano, la aumentación mediante la IA generativa potencia las capacidades de las personas, fomentando una colaboración sinérgica con la tecnología. Un ejemplo es su impacto en la publicidad, donde herramientas como GPT-4 impulsan la creatividad, ofreciendo ideas innovadoras y contenido original adaptado a cada campaña. Además, soluciones como Manus están revolucionando el campo al desarrollar el que aseguran es el primer agente de IA general que combina múltiples modelos (como el Claude 3.5 de Anthropic y versiones mejoradas del Qwen de Alibaba) con agentes independientes para realizar tareas autónomas².

Esto contrasta con chatbots como DeepSeek, que dependen de un único modelo lingüístico y están diseñados principalmente para interacciones conversacionales. Manus es capaz de actuar como un agente capaz de organizar todo un viaje al extranjero: desde reservar pasajes y hoteles hasta planificar recorridos. Incluso, en el futuro, podría preparar un vídeo para anticiparnos cómo será la experiencia.

¿Qué queda entonces para el ser humano? ¿Dónde tiene cabida la aumentación? A primera vista, todo parece automatizado. Pero, por ejemplo, en la elección de actividades –como aprender a hacer cruasanes en Francia, hornear pizza en Italia o preparar sushi en Japón–, esta tecnología puede generar experiencias cada vez más personalizadas, potenciando así la aumentación humana.

La efectividad de cualquier sistema de IA generativa depende directamente de la calidad, diversidad y alcance de los datos que procesa. Para entrenar estos sistemas y garantizar que los resultados sean relevantes, precisos y útiles, se requieren grandes volúmenes de información bien estructurada y representativa. Sin embargo, en la actualidad, el acceso a datos de alta calidad se está volviendo cada vez más restrictivo y costoso, ya que muchas fuentes de información se hallan tras muros de pago, lo cual limita su disponibilidad para investigadores y desarrolladores.

Además, la capacidad de las máquinas para “sentir” el mundo sigue siendo limitada: actualmente, los sistemas de IA pueden procesar principalmente información visual y auditiva (vista y oído), pero carecen de la capacidad para integrar los otros tres sentidos humanos: tacto, olfato y gusto. Esta limitación sensorial restringe su comprensión del entorno y, en consecuencia, su capacidad para reaccionar de manera completa y contextualizada, según lo propuesto por el modelo STAR.

Por ejemplo, aunque una IA puede analizar imágenes o sonidos para identificar patrones, no tiene un cuerpo que pueda “sentir” la textura de un objeto, percibir un aroma o detectar sabores, lo cual reduce su capacidad para interactuar con el mundo de manera integral y la hace menos inteligente³.

Esto subraya la importancia de avanzar en tecnologías que permitan a las máquinas integrar más sentidos y, al mismo tiempo, garantizar el acceso a datos diversos y de alta calidad para mejorar su entrenamiento y funcionalidad. En definitiva, el futuro de la IA generativa no solo depende de algoritmos más avanzados, sino también de superar estas limitaciones sensoriales y de acceso a la información para lograr sistemas más completos y efectivos.

 

3. Juicio humano (‘phronesis’): ética y sabiduría práctica

El tercer pilar de prAIority se centra en el juicio humano, fundamental para asegurar que las aplicaciones de IA se alineen con principios éticos y valores sociales. La IA, por sí sola, carece de ética innata, como lo demuestra el sistema Lavender, utilizado por el ejército israelí para identificar objetivos, que generó controversia al priorizar la eficiencia sobre la supervisión humana⁴.

En el ámbito empresarial, los algoritmos sesgados en procesos como el reclutamiento⁵ o la asignación de créditos⁶ pueden perpetuar desigualdades sociales. Ante esto, empresas como Microsoft han establecido marcos de transparencia y responsabilidad tras incidentes como el fracaso de su chatbot Tay, que replicó discursos de odio debido a un entrenamiento con datos no supervisados. Para evitar estos problemas, las organizaciones deben crear comités éticos encargados de auditar los algoritmos y garantizar que estén alineados con los valores de la empresa y la sociedad.

La prAIorización de la IA va más allá de la elección de tecnologías avanzadas. Implica crear un ecosistema de apoyo que promueva el desarrollo de habilidades en IA dentro de la fuerza laboral y fomente la colaboración entre actores clave. Es esencial equilibrar la innovación con los valores sociales para asegurar que los beneficios de la IA sean accesibles para todos, sin importar su estatus socioeconómico o ubicación.

Además, la prAIorización debe incluir la evaluación constante de estrategias de implementación y la promoción de una cultura de aprendizaje y adaptación continua. En la práctica, la prAIorización se traduce en una sinergia entre humanos y máquinas, donde la IA analiza datos y proporciona conocimientos predictivos, pero la decisión final siempre recae en la intuición y el juicio humano. Así se evita una automatización excesiva.

No obstante, la densidad digital también presenta desafíos, especialmente en términos de privacidad, ya que la agregación masiva de datos personales plantea riesgos de seguridad, sesgo algorítmico y falta de transparencia. La creciente digitalización puede hacer que la exclusión de la recopilación de datos sea difícil, obligando a los usuarios a participar en ecosistemas digitales sin un consentimiento completamente informado.

 

El rol del juicio humano en prAIority: pensamiento crítico y conocimiento tácito

La evolución de la interacción entre humanos y máquinas ha demostrado que entender nuestro comportamiento es crucial para diseñar sistemas interactivos efectivos. Desde los primeros experimentos con interfaces gráficas hasta la integración de la IA en la toma de decisiones, el equilibrio entre el conocimiento estructurado y la intuición humana ha sido fundamental para el éxito.

El pensamiento crítico, que implica la capacidad de analizar y evaluar información para resolver problemas, es esencial en la toma de decisiones empresariales. Casos como el desarrollo de la vacuna contra la polio o la investigación del caso Watergate muestran cómo este enfoque puede ayudar a resolver desafíos complejos. Sin embargo, su aplicación no siempre garantiza el éxito, como lo evidencian la respuesta inicial a la pandemia de la COVID-19 o el fallo de la Mars Climate Orbiter, donde errores en la gestión de la información comprometieron los resultados.

El conocimiento tácito, basado en la experiencia y la práctica, representa un activo que no tiene precio en los negocios. Un diseñador experimentado puede anticipar problemas en una interfaz sin necesidad de datos cuantificables, al igual que un analista financiero puede identificar patrones ocultos en los mercados. Empresas como Google y Apple han aprovechado este tipo de conocimiento para crear productos con experiencias de usuario intuitivas y altamente efectivas.

El pensamiento crítico, además, se ve influenciado por la cultura, lo cual incide en la forma de abordar los problemas por parte de personas y organizaciones. Modelos como el enfoque lineal alemán, la flexibilidad italiana o el consenso en culturas asiáticas condicionan la forma de resolver los problemas. En el ámbito empresarial, factores como unas expectativas erróneas, la resistencia al cambio y las dinámicas de poder pueden dificultar el pensamiento crítico, limitando la innovación y la calidad de las decisiones.

En definitiva, debemos recordar que, como advertía Darwin, quien sobrevive no es el más fuerte, sino el que mejor se adapta. Este principio es un llamamiento a la formación continua, un pilar esencial para aprovechar al máximo las oportunidades y afrontar los desafíos de esta nueva era tecnológica. La adaptabilidad y la preparación constante serán las claves para navegar con éxito en un mundo cada vez más impulsado por la innovación y la inteligencia artificial.

 

La necesidad de la reflexión crítica en la era digital

Todo comienza con una pregunta profunda: ¿cómo recordamos, percibimos y decidimos en un mundo cada vez más dominado por la tecnología? Inspirados por las reflexiones de Nietzsche y Aristóteles, entendemos que la memoria y la experiencia son pilares fundamentales de la toma de decisiones humanas, algo que nos distingue del instinto animal. Sin embargo, los humanos solo captamos una fracción mínima del mundo que construimos, lo cual nos lleva a priorizar herramientas que nos brinden estabilidad en lugar de expandir nuestro espíritu.

En este contexto, surge una necesidad urgente: reflexionar críticamente sobre la interacción entre los seres humanos y la tecnología, asegurando que el progreso tecnológico esté alineado con nuestros valores y necesidades sociales. Y es que el futuro de la IA plantea temas cruciales, desde su potencial adictivo hasta su impacto en el mercado laboral y la necesidad de regulación.

La gratificación instantánea que ofrece la IA puede generar dependencia, especialmente en un mundo donde la soledad y el aburrimiento son problemas crecientes. Los compañeros de IA pueden llenar vacíos emocionales, pero también pueden fomentar un “trastorno de apego digital”, donde las personas prefieren interacciones unilaterales con máquinas en lugar de relaciones humanas auténticas.

Estudios revelan que la IA ya está profundamente arraigada en la vida personal, desde asistentes emocionales hasta juegos de rol. Sin embargo, su influencia no siempre es positiva. La tecnología puede intensificar el impacto emocional de eventos traumáticos, incluso a distancia.

Para mitigar estos riesgos, se propone la “regulación por diseño”, un enfoque que consiste en integrar salvaguardias éticas desde las primeras etapas del desarrollo tecnológico. Aunque esta medida puede encontrar resistencia por parte de las empresas de IA, cuyos intereses económicos podrían verse afectados, es un paso crucial para asegurar un uso responsable y ético de la tecnología.

De todas formas, implementar estas medidas no siempre es popular en el corto plazo. Los intereses comerciales y políticos pueden dificultar la adopción de regulaciones necesarias, incluso cuando estas buscan proteger a los usuarios y garantizar la integridad de la información.

En el ámbito laboral, la IA genera debates polarizados. Mientras algunos predicen un “tsunami” de desempleo, otros argumentan que fomentará la productividad y la colaboración. La historia nos enseña que la tecnología no solo elimina algunos empleos, sino que también crea otros nuevos. Por ejemplo, la invención del automóvil no solo desplazó a los coches de caballos, sino que también generó empleos en mecánica, diseño y estaciones de servicio.

Aunque la IA promete mejorar la eficiencia, sus beneficios aún no se reflejan plenamente en los datos macroeconómicos. Si se utiliza de manera eficiente, puede transformar sectores enteros y generar un crecimiento significativo.

La humanidad, en lugar de prohibir, ha sabido gestionar tecnologías peligrosas, como las armas nucleares y el tabaco, mediante normas y educación. Siguiendo este modelo, es posible regular la IA de manera equilibrada, fomentando la innovación sin comprometer la seguridad. Los algoritmos genéticos, inspirados en la evolución natural, ya están resolviendo problemas complejos en diversas industrias, demostrando que la IA puede ser una herramienta de inteligencia aumentada, no una fuerza autónoma descontrolada.

Aplicando la visión aristotélica de la habilidad –saber no solo qué hacer, sino cómo hacerlo de manera efectiva–, prAIority se presenta como una estrategia proactiva. En lugar de reaccionar a los riesgos de la IA, debemos diseñar sistemas que integren big data, IA y juicio humano desde su concepción. Históricamente, nunca hemos detenido la innovación por miedo a sus riesgos. La energía nuclear y los vehículos motorizados son ejemplos de cómo avanzamos, implementando regulaciones y sistemas de seguridad para mitigar sus peligros.

 

Colaboración, no sustitución

La IA ha demostrado ser una herramienta poderosa para optimizar procesos, mejorar la experiencia del cliente y generar valor en el ámbito empresarial. Los casos de éxito subrayan la importancia de integrar la IA como un complemento, no como un reemplazo, de las capacidades humanas. La IA debe ser un socio estratégico, no una solución autónoma.

Por ejemplo, empresas como H&M y Bella Santé han logrado mejorar la atención al cliente al combinar chatbots con agentes humanos, mientras que Eye-oo aumentó sus ventas un 25% al reducir tiempos de respuesta gracias a la IA personalizada. Eso sí, no se puede olvidar que la empatía y el contexto emocional siguen siendo dominios humanos insustituibles.

En logística, Navozyme y Amazon han utilizado blockchain o modelos predictivos y sistemas STAR para gestionar inventarios u optimizar procesos o rutas, demostrando que la IA puede transformar el papeleo o la cadena de suministro cuando se alimenta de datos en tiempo real y se integra con procesos colaborativos.

Por otro lado, Netflix y Spotify ilustran cómo la hiperpersonalización, guiada por IA pero enriquecida con insights humanos, puede mantener el compromiso sin caer en “cámaras de eco”.

El futuro de la IA apunta hacia ecosistemas colaborativos donde humanos y máquinas trabajen en sinergia. Tecnologías emergentes como gemelos digitales, IA generativa y realidad aumentada, utilizadas por empresas como Siemens y Microsoft, abren nuevas oportunidades para la innovación. No obstante, hay que ser muy consciente de que la automatización excesiva y la falta de regulación pueden tener consecuencias negativas.

 

Aprendizajes clave

Para finalizar, quedémonos con cinco aprendizajes clave a modo de resumen que deberíamos tener en cuenta para sacar todo el partido a la inteligencia artificial:

1. Integración de datos. Las empresas deben priorizar la interoperabilidad de sistemas (CRM, ERP, IoT) para alimentar la IA con datos holísticos y precisos.

2. Complementariedad humano-IA. La IA debe potenciar, no reemplazar, las capacidades humanas, como demostró Siemens al combinar robots y humanos en su fábrica de Amberg.

3. Ética y regulación. Es crucial implementar salvaguardias éticas desde el diseño, como la “regulación por diseño”, para evitar sesgos y garantizar un uso responsable.

4. Formación continua. Invertir en el desarrollo de habilidades es esencial para que los trabajadores puedan adaptarse a un entorno laboral en constante evolución.

5. Colaboración estratégica. La IA debe ser vista como un socio estratégico que, junto con el juicio humano, impulse la innovación y la eficiencia.

En definitiva, el éxito de la IA en los negocios depende de un enfoque proactivo que equilibre innovación tecnológica, ética y desarrollo humano. Las empresas que adopten este marco estarán mejor posicionadas para liderar la actual revolución industrial.

 

Referencias

1.  Toscani, G. (2025). Augmented: prAIority to Enhance Human Judgment through Data and AI. CRC Press.

2.  Chen, C. (2025). “Ponemos a prueba Manus, la nueva competencia de DeepSeek”. www.technologyreview.es, 12 de marzo de 2025.

3.  Whang, O. (2023). “Can Intelligence Be Separated From the Body?”. The New York Times, 11 de abril de 2023.

4.  Pascual, M. G. (2024). “Lavender, la inteligencia artificial de Israel que decide a quién se bombardea en Gaza”. El País, 17 de abril de 2024.

5.  Ginés, A. (2024). “Algoritmos sesgados y selección de personas”. www.elforodelabos.es, 21 de noviembre de 2024.

6.  De Diego, M. (2023). “Crédito social, el nuevo método de control masivo en China”. www.rtve.es, 14 de junio de 2023.