¿Cuánta IA deberíamos usar en nuestras decisiones? 5 niveles para encontrar el equilibrio perfecto
En el mundo actual, la pregunta que todos nos hacemos es: ¿Cuánta **inteligencia artificial** (IA) deberíamos utilizar? La respuesta no es sencilla. ¿Deberíamos dejar que la IA decida un presupuesto publicitario multimillonario sin supervisión humana? Probablemente no. Sin embargo, ¿deberíamos permitir que ajuste las ofertas en tiempo real? Sin duda.
El manejo de un chatbot simple de la misma manera que tratamos un motor de planificación de campañas generativo y complejo es arriesgado. Podríamos comprometer la estrategia, la voz de la marca o el cumplimiento si eliminamos el juicio humano crítico.
Para convertirnos en una empresa nativa de IA, es crucial analizar detenidamente el proceso de toma de decisiones. Los líderes deben diseñar una arquitectura de decisiones que defina el nivel de control humano necesario para cada tarea automatizada.
Nivel 1: Automatización total
En este nivel máximo de eficiencia, la IA opera las 24 horas del día, los 7 días de la semana, sin intervención humana aparte del monitoreo. Reservado para tareas de alto volumen, frecuencia y bajo riesgo, donde el objetivo es claro y basado en métricas como un motor de compra de medios programáticos.
Si el objetivo es maximizar clics o conversiones dentro de un presupuesto fijo, la IA debería operar de forma autónoma. Es matemáticamente superior en realizar ajustes de ofertas cada milisegundo en comparación con cualquier ser humano. Confiamos en los datos y nos apartamos, delegando en su forma más pura.
Nivel 2: Autoridad de veto
En este nivel, la IA genera un resultado completo, pero se designa a un humano como la puerta final de control de calidad. Utilizamos esto para la creación de contenido de gran volumen donde la voz de la marca o preocupaciones éticas están presentes.
La IA puede generar opciones creativas, pero un especialista en marketing humano debe intervenir para verificar el tono, inyectar emociones y asegurar que el contenido se alinee con la marca. Es una asociación donde la máquina provee el volumen y el humano aporta el pulido y control de calidad.
Nivel 3: Inteligencia aumentada
En este nivel, la IA procesa datos complejos para identificar patrones y presentar escenarios u opciones, pero el humano es responsable del juicio final y síntesis. Se reserva para decisiones estratégicas de alto riesgo que requieren criterio humano y contexto externo, como la asignación del presupuesto anual.
La IA aporta datos, pero el ser humano integra esa información con conocimientos cualitativos para tomar decisiones informadas. Es la combinación de datos y sabiduría humana lo que garantiza una toma de decisiones efectiva.
Nivel 4: Retroalimentación de alta fidelidad
En este nivel, el humano toma la iniciativa en las decisiones, mientras que la IA actúa como barrera de seguridad para hacer cumplir políticas, cumplimiento y estándares éticos en tiempo real. Se utiliza en decisiones que involucran datos confidenciales, riesgos legales o segmentaciones complejas.
La IA actúa como copiloto legal y ético, garantizando que las decisiones humanas se adhieran a los valores y normativas establecidos.
Nivel 5: Enfoque en la creatividad humana
Este nivel es exclusivamente humano, reservado para tareas emocionales o que requieren empatía y fluidez cultural. La IA puede asistir en tareas de productividad, pero el desarrollo de la narrativa de la marca o la definición de la misión de la empresa deben permanecer en manos humanas.
La voz de la marca y la conexión emocional con los clientes son funciones humanas que la IA no puede replicar. Aquí es donde los humanos deben concentrar su energía para construir la base estratégica sobre la cual operarán los niveles inferiores de automatización.
Rediseñando su organización para un control inteligente
Administrar con éxito la transición entre estos niveles es clave para una organización hiperadaptativa. La retroalimentación continua entre decisiones automatizadas y humanas es fundamental para mejorar las operaciones.
El objetivo no es que la IA tome todas las decisiones, sino delegar inteligentemente las decisiones correctas a la máquina. Acertar en esta arquitectura de decisiones marca la diferencia entre una implementación responsable de la IA y ceder el control total a la tecnología.
