La inteligencia artificial avanza con rapidez y despierta tanto entusiasmo como interrogantes. Más allá de los titulares y las proyecciones futuristas, surgen aprendizajes concretos sobre lo que esta tecnología puede lograr hoy y cómo se integra de forma efectiva en la vida cotidiana.
Basado en entrevistas con expertos del sector tecnológico, académico y científico, y según reportó Newsweek, estas son las cinco claves que estos especialistas sugieren para comprender el verdadero alcance de esta tecnología y el valor de una colaboración efectiva entre humanos y máquinas.
- El control humano
La idea de una IA totalmente autónoma sigue siendo una aspiración lejana.
Aunque Sam Altman, director ejecutivo de OpenAI, confirmó a Newsweek que la IA podría realizar el 95 por ciento de las tareas creativas y eliminar el 70 por ciento de los empleos, la experiencia demuestra que los sistemas aún dependen del control humano.
Rodney Brooks, ex director del Laboratorio de Inteligencia Artificial del MIT, explicó a Newsweek que incluso los robots más avanzados requieren intervención.
En hospitales, algunos robots de entrega fueron abandonados porque el personal no podía interactuar eficazmente con ellos. - Complemento, no reemplazo
El modelo más exitoso de integración de IA es el que potencia el trabajo humano.
David Eagleman, neurocientífico de Stanford, definió a la IA como un “copiloto” que acelera procesos, pero no reemplaza el juicio.
Satya Nadella, director ejecutivo de Microsoft, continúa contratando ingenieros pese a que la IA ya genera el 30 por ciento del código. Para Sundar Pichai, también director ejecutivo de Google, la IA es un “acelerador” de eficiencia, no un sustituto de personas.
Un estudio de Stanford, mostró que la IA aumentó en un 14 por ciento la productividad de empleados de atención al cliente y en un 34 por ciento la de los novatos, siempre que se usó como herramienta de apoyo.
Klarna, empresa financiera, reemplazó a 700 contratistas con IA. Sin embargo, un tercio de los casos aún requería intervención humana. Su director, Sebastian Siemiatkowski, admitió que la calidad del servicio cayó, según reportó Newsweek. - Elegir tareas adecuadas
Los grandes modelos de lenguaje (LLM) son eficaces en tareas con patrones predecibles, como redacción de textos o generación de código.
En enero de 2025, la Clínica Mayo informó que su IA para diagnosticar cáncer no superó a médicos humanos, debido a la falta de ejemplos variados. Ben Ebert, del Instituto Oncológico Dana-Farber, señaló que los algoritmos aprenden patrones específicos, pero fallan en contextos distintos por sesgos de entrenamiento.
Según Kahneman y Gary Klein, dos reconocidos psicólogos que, desde perspectivas distintas, han estudiado cómo las personas toman decisiones en condiciones de incertidumbre. Tanto humanos como IA solo desarrollan habilidades confiables en entornos estables, con datos abundantes y retroalimentación constante.
Por eso, la IA puede redactar contratos estándar, pero no resolver casos legales inéditos. - Sugerencias, no certezas
La IA actual genera textos plausibles, pero no siempre confiables, declaró Rodney Brooks a Newsweek, científico en robótica e inteligencia artificial.
Un estudio de Apple, publicado en junio de 2025, reveló que los modelos avanzados de IA pierden precisión al enfrentar problemas complejos, incluso con instrucciones detalladas. Esto los convierte en herramientas útiles para generar opciones, pero no para tomar decisiones finales, que exigen juicio humano. - Resolver necesidades reales
El impacto duradero de la IA depende de su capacidad para abordar problemas concretos. Brooks indicó que las empresas exitosas enfocan sus esfuerzos en conocer a sus usuarios. Aplicaciones como el motor de recomendaciones de Netflix o Copilot de Github han tenido éxito al automatizar tareas repetitivas y resolver necesidades específicas.
En lugar de buscar aplicaciones forzadas para tecnologías nuevas, los casos más eficaces surgen cuando se parte de un problema bien definido. Así, la innovación tecnológica adquiere sentido práctico.
Newsweek concluye que la IA, como tecnología de propósito general, solo alcanzará su potencial si se integra con la creatividad y el juicio humanos. Aún existe una brecha entre lo que la tecnología promete y lo que realmente ofrece. Sin embargo, el camino más fértil no es el reemplazo, sino la colaboración sofisticada entre personas y máquinas.
