Lo que estamos observando es la adopción generalizada de lo que llamamos el "modelo asesor" en la integración de la IA. En lugar de delegar totalmente la toma de decisiones en algoritmos, las organizaciones progresistas están desarrollando sistemas que:
Este enfoque aborda uno de los retos persistentes en la adopción de la IA: el déficit de confianza. Al posicionar la IA como un asesor en lugar de un sustituto, las empresas han descubierto que los empleados y las partes interesadas son más receptivos a estas tecnologías, sobre todo en ámbitos en los que las decisiones tienen un impacto humano significativo.
Goldman Sachs es un buen ejemplo de esta tendencia. El banco ha implantado un "asistente GS AI" para unos 10.000 empleados, con el objetivo de extenderlo a todos los trabajadores del conocimiento para 2025.
Como explica Marco Argenti, Director de Información: "El asistente de IA es como hablar con otro empleado de GS. El sistema no ejecuta automáticamente operaciones financieras, sino que colabora con los comités de inversión mediante informes detallados que mejoran el proceso humano de toma de decisiones.
Resultados mensurables:
En el sector sanitario, Kaiser Permanente implantó el sistema Advance Alert Monitor (AAM), que analiza cada hora cerca de 100 elementos de las historias clínicas de los pacientes y avisa a los médicos con 12 horas de antelación en caso de deterioro clínico.
Impacto documentado:
Lo más importante es que el sistema no realiza diagnósticos automáticos, sino que garantiza que los médicos conserven la autoridad para tomar decisiones al beneficiarse de una IA capaz de procesar miles de casos similares.
La IA explicable (XAI) es crucial para generar confianza a la hora de implantar modelos de IA en la producción. Las organizaciones de éxito desarrollan sistemas que comunican no solo las conclusiones, sino también el razonamiento subyacente.
Beneficios probados:
Las puntuaciones de confianza pueden ayudar a calibrar la confianza de las personas en un modelo de IA, permitiendo a los expertos humanos aplicar sus conocimientos adecuadamente. Los sistemas eficaces proporcionan:
El índice de mejora del modelo puede calcularse tomando la diferencia entre el rendimiento de la IA en distintos momentos, lo que permite una mejora continua del sistema. Las organizaciones líderes aplican:
Este enfoque híbrido resuelve con elegancia una de las cuestiones más complejas de la aplicación de la IA: larendición de cuentas. Cuando los algoritmos toman decisiones autónomas, las cuestiones de responsabilidad se complican. El modelo de asesor mantiene una clara cadena de responsabilidad al tiempo que aprovecha el poder analítico de la IA.
El 77% de las empresas están utilizando o explorando el uso de la IA en su negocio, mientras que el 83% de las empresas afirman que la IA es una prioridad máxima en sus planes de negocio.
Se espera que las inversiones en soluciones y servicios de IA generen un impacto mundial acumulado de 22,3 billones de dólares para 2030, lo que representa alrededor del 3,7% del PIB mundial.
A pesar de la elevada tasa de adopción, sólo el 1% de los ejecutivos empresariales describen sus implantaciones de IA generativa como "maduras", lo que pone de relieve la importancia de enfoques estructurados como el modelo de asesor.
La ventaja competitiva pertenece cada vez más a las organizaciones que pueden combinar eficazmente el juicio humano con el análisis de la IA. No se trata simplemente de tener acceso a algoritmos sofisticados, sino de crear estructuras organizativas y flujos de trabajo que faciliten una colaboración productiva entre las personas y la IA.
El liderazgo desempeña un papel fundamental en la configuración de escenarios de colaboración entre humanos y máquinas. Las empresas que destacan en este ámbito registran tasas de satisfacción y adopción significativamente más altas entre los empleados que trabajan junto con sistemas de IA.
Problema: Sólo el 44% de la población mundial se siente cómoda con las empresas que utilizan IA.
Solución: implantar sistemas XAI que ofrezcan explicaciones comprensibles de las decisiones de la IA.
Solución: programas de formación estructurados y un liderazgo que fomente la experimentación con IA.
Las tecnologías de IA más avanzadas en el Hype Cycle 2025 de Gartner incluyen agentes de IA y datos preparados para la IA, lo que sugiere una evolución hacia sistemas de asesoramiento más sofisticados y autónomos.
Los empleados estratégicos de IA verán 4 veces el ROI en 2026, lo que destaca la importancia de invertir en el modelo de asesor ahora.
El modelo de asesor representa no sólo una estrategia de implantación de tecnología, sino una perspectiva fundamental sobre los puntos fuertes complementarios de la inteligencia humana y la artificial.
Al adoptar este enfoque, las empresas están encontrando un camino que captura el poder analítico de la IA al tiempo que preserva la comprensión contextual, el razonamiento ético y la confianza de las partes interesadas, que siguen siendo dominios exclusivamente humanos.
Las empresas que den prioridad a la IA explicable obtendrán una ventaja competitiva impulsando la innovación al tiempo que mantienen la transparencia y la responsabilidad.
El futuro pertenece a las organizaciones capaces de orquestar eficazmente la colaboración entre las personas y la inteligencia artificial. El modelo de asesor no es solo una tendencia: es el modelo para el éxito en la era de la inteligencia artificial corporativa.
Los sistemas de ayuda a la toma de decisiones basados en IA (AI-DSS) son herramientas tecnológicas que utilizan la inteligencia artificial para ayudar a los humanos a tomar mejores decisiones proporcionando información relevante y recomendaciones basadas en datos.
A diferencia de la automatización total, los sistemas de asesoramiento garantizan que los humanos conserven el control último sobre los procesos de toma de decisiones, mientras que los sistemas de IA actúan como asesores. Este enfoque es especialmente valioso en escenarios de toma de decisiones estratégicas.
El modelo de asesor aborda el déficit de confianza en la IA, ya que sólo el 44% de las personas se sienten cómodas con las empresas que utilizan IA. Al mantener el control humano, las organizaciones consiguen una mayor aceptación y adopción.
Los principales sectores son:
Los contribuyentes estratégicos de IA ven el doble de retorno de la inversión en comparación con los usuarios simples, con métricas que incluyen:
Entre los principales retos figuran:
Generar confianza:
Las previsiones indican que, en 2026, los empleados estratégicos de IA verán multiplicado por 4 el retorno de la inversión. La evolución hacia sistemas de agentes más sofisticados seguirá manteniendo el enfoque de asesor, con mayor autonomía pero todavía bajo supervisión humana.
Medidas inmediatas:
Fuentes principales: McKinsey Global Institute, Harvard Business Review, PubMed, Nature, IEEE, Goldman Sachs Research, Kaiser Permanente Division of Research.
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