Cuestionario de Eva Toledo a Andrés Pedreño · El Círculo-Directivos de Alicante
Andrés Pedreño presentó el 15 de octubre de 2026, dentro del ciclo de libros de referencia de El Círculo-Directivos de Alicante, su libro El futuro de la Inteligencia Artificial. Manual de supervivencia. Lo hizo en conversación con Eva Toledo, presidenta de El Círculo, que preparó un cuestionario pensado para quienes dirigen empresas, toman decisiones y lideran personas. Esta es la versión escrita de aquella conversación.
Andrés, en El futuro de la Inteligencia Artificial. Manual de supervivencia abordas una transformación que va mucho más allá de la tecnología. Afecta a la economía, al empleo, a la competitividad de las empresas y al equilibrio de poder mundial. Me gustaría que recorriéramos las principales ideas del libro desde una perspectiva muy concreta, la de quienes tienen la responsabilidad de dirigir empresas, tomar decisiones y liderar personas.
Es la perspectiva correcta, porque el libro nació como un ensayo de 150 páginas y acabó en un manual de 450 precisamente por eso. Cada capítulo abría un frente nuevo que alguien tendría que decidir el lunes por la mañana. Un manual de supervivencia no es un libro sobre el apocalipsis. Es un libro sobre qué entender, qué decidir y qué hacer.
Comprender la revolución. ¿Qué está pasando realmente con la IA?
En los primeros capítulos explicas cómo hemos llegado hasta el momento actual, desde la evolución de la IA hasta la irrupción de los sistemas agénticos. Para un directivo que no necesita ser tecnólogo, pero sí tomar decisiones estratégicas, ¿qué necesita comprender realmente sobre esta nueva etapa?
Que ha cambiado la naturaleza de la herramienta. Durante décadas la informática hizo lo que le decíamos; la IA generativa empezó a crear, y la IA agéntica ya ejecuta trabajo. Son tres olas en diez años, predictiva, generativa y agéntica, y estamos entrando en la tercera. Un directivo no necesita saber cómo funciona un modelo por dentro, igual que no necesitó entender la turbina para electrificar la fábrica. Necesita responder a cuatro preguntas. Qué hace bien, qué hace mal, cuánto cuesta y quién la controla. Y conviene que lo haga pronto, porque el coste de usar un modelo del nivel de 2022 se ha dividido por casi trescientos en dos años, según el AI Index de Stanford. La inteligencia se está abaratando más deprisa de lo que se abarató la electricidad. La IA ha dejado de responder preguntas. Ahora ejecuta trabajo.
Estamos pasando de herramientas que responden a nuestras preguntas a sistemas capaces de ejecutar tareas y encadenar acciones con cierto grado de autonomía. ¿Qué cambia esto en la forma de organizar, supervisar y dirigir una empresa?
Cambia el verbo. Pasamos de preguntar a delegar, y delegar exige dirigir. Hasta ahora supervisábamos tareas; con los agentes supervisamos objetivos, límites y resultados, algo mucho más parecido a dirigir personas que a usar un programa. El organigrama se queda corto. Hace falta lo que llamo un organigrama de co-inteligencia, en el que conviven personas, herramientas y agentes con responsabilidades definidas. Y cambia sobre todo el mando intermedio, que deja de hacer y revisar para diseñar flujos de trabajo y fijar criterios. Gartner prevé que en 2028 el 15 % de las decisiones cotidianas de trabajo las tomen agentes de forma autónoma. Hoy esa cifra es prácticamente cero. Quien la vea venir con dos años de ventaja tendrá una empresa distinta.
Existe mucho ruido en torno a la IA, promesas extraordinarias, temores y expectativas de una transformación inmediata. Desde tu análisis, ¿qué capacidades son ya suficientemente maduras para incorporarlas a una empresa y qué expectativas conviene tratar con prudencia?
Maduro es todo lo que trata con lenguaje y datos. Atención al cliente, redacción y análisis de documentos, programación, traducción, resumen de reuniones, búsqueda dentro de la propia empresa. Eso ya está en producción en miles de organizaciones y funciona. Prudencia con la autonomía total sin supervisión, con las decisiones irreversibles, con las promesas de inteligencia general para el año que viene y con cualquier proyecto que no tenga dueño ni métrica. El enemigo no es tanto la alucinación como lo que llamo AI workslop, trabajo de apariencia impecable y contenido vacío que traslada el esfuerzo a quien lo recibe. El MIT estimó en 2025 que el 95 % de los pilotos de IA generativa no muestran impacto medible en la cuenta de resultados. Los que sí lo logran comparten dos rasgos. Compran en lugar de construir y atacan un solo proceso hasta el final.
Consideras que es responsabilidad de cualquier directivo, independientemente de su área, tener conocimientos de IA para poder evaluar proyectos, relacionarse con sus proveedores o su ecosistema y para la implementación interna. Si no conoces, no sabes qué tienes que exigir al equipo. ¿Cómo formarse y estar al día en una materia que avanza día a día?
No hace falta saber programar. Hace falta saber preguntar y saber exigir. Mi receta tiene tres ingredientes. Quince minutos al día con un modelo de frontera para un problema real propio, no para jugar. Tres fuentes y no treinta, un informe anual como el AI Index de Stanford, una buena newsletter y una comunidad donde ver casos reales, que en Alicante tenemos en Torre Juana. Y un test de cinco preguntas para cualquier proveedor. Qué datos usa, dónde se procesan, qué pasa si falla, cómo se mide el resultado y cómo salgo del contrato. El directivo que no entiende de IA delega a ciegas y lo paga dos veces, primero en el presupuesto y luego en la cuenta de resultados.
Destaca cinco herramientas de IA que recomendarías a los presentes para ser más productivos en su desempeño.
La mejor herramienta es la que se usa cada día, y la segunda mejor, la que usa el equipo. Dicho esto, cinco.
Primera, un asistente de frontera, Claude, ChatGPT o Gemini, uno solo y a fondo, con proyectos y memoria, para informes, análisis y segundas opiniones.
Segunda, NotebookLM, para cargar las actas, los contratos y los informes propios y preguntarles, porque responde solo con esas fuentes.
Tercera, Perplexity, búsqueda con fuentes citadas que sustituye la primera hora de cualquier investigación.
Cuarta, Copilot en Microsoft 365 o Gemini en Google Workspace, la IA dentro del correo, las hojas de cálculo y las reuniones que ya se usan.
Quinta, un agente que trabaje solo, los modos agénticos de los grandes asistentes o automatizadores como n8n, para el informe del lunes o el seguimiento de clientes. La lista caduca en seis meses. El hábito de probar, no.
La IA como nuevo factor de producción. Empresas, productividad y empleo
Una de las tesis centrales del libro es que la IA se ha convertido en un tercer factor de producción, junto al capital y al trabajo. ¿Cómo debería cambiar esta idea la manera en que un CEO piensa sobre la inversión, la productividad y el crecimiento de su empresa?
Debería cambiar la aritmética. Durante dos siglos la empresa ha crecido con dos palancas, contratar personas y comprar máquinas. Ahora hay una tercera, que se alquila por suscripción y mejora cada tres meses sin que nadie la forme. Eso tiene consecuencias contables antes que filosóficas. La IA merece una línea propia en el presupuesto, un responsable con nombre y una medida de rendimiento, exactamente como la plantilla y la maquinaria. Crecer sin contratar deja de ser una paradoja, porque la productividad pasa a depender de cuánta inteligencia sintética ponemos a trabajar junto a cada persona. Los economistas discrepan por un factor de diez sobre el efecto agregado, desde un 7 % del PIB mundial en una década hasta menos de un 1 %. Esa diferencia no la decide la macroeconomía. La decide cada empresa.
Si incorporamos una nueva capacidad productiva que puede realizar tareas antes reservadas a las personas, ¿cómo debe replantearse la organización? ¿Estamos ante una mejora de los procesos actuales o ante la necesidad de rediseñar empresas enteras?
Las dos cosas, pero en orden. Primero se automatizan tareas, después se rediseñan procesos y al final se repiensa el modelo de negocio, y casi todo el mundo se queda en la primera fase. La trampa histórica es conocida. Cuando llegó la electricidad, las fábricas colocaron el motor eléctrico donde estaba la máquina de vapor y tardaron unos cuarenta años en ganar productividad, como documentó Paul David. No por la tecnología, sino porque siguieron construidas alrededor de un eje que ya no existía. Con la IA pasa igual. Mismo organigrama, misma secuencia, mismos cuellos de botella y un motor nuevo. La ganancia grande llega cuando el proceso se diseña desde cero para una plantilla mixta de personas y agentes. No se trata de meter IA en la empresa, sino de meter la empresa en la IA.
¿Cómo deberían decidir los directivos dónde invertir primero en IA? ¿Conviene empezar por automatizar tareas, transformar procesos completos o revisar el propio modelo de negocio? Y, dado que automatizar tareas no significa necesariamente transformar una empresa, ¿qué debe hacer un directivo para convertir las mejoras de productividad en una ventaja competitiva sostenible?
Empezar donde duele, donde hay datos y donde se puede medir. Un proceso y no veinte pilotos, con volumen alto, reglas claras, datos disponibles y un dueño con nombre y apellidos. Comprar antes que construir, porque el modelo es un commodity que mejora cada trimestre y nadie compite por tener el mejor. En el estudio del MIT, las soluciones compradas a proveedores especializados tenían el doble de probabilidad de llegar a producción que los desarrollos internos. La ventaja sostenible está justo en lo que no se compra. Los datos propios, el proceso rediseñado y las personas entrenadas para trabajar con agentes. La productividad que no se reinvierte en clientes, en innovación o en pensar se evapora en seis meses, porque el competidor también la tiene.
El impacto sobre el empleo es uno de los grandes interrogantes. ¿Qué responsabilidad tiene la alta dirección para anticipar los cambios en los puestos de trabajo, preparar a sus equipos y convertir la transformación tecnológica en una oportunidad de crecimiento? ¿Qué nuevos perfiles se necesitan? ¿Qué nuevos puestos directivos pueden nacer?
No desaparecen los puestos. Desaparecen tareas, y con ellas la escalera por la que se subía. El riesgo oculto es lo que llamo el Missing Junior Loop. Si la IA hace el trabajo de los juniors, de dónde saldrán los seniors de 2035. Formar a los jóvenes se convierte en una inversión estratégica y no en un coste. Un estudio de Stanford de 2025 muestra que el empleo de los jóvenes de 22 a 25 años en las ocupaciones más expuestas a la IA ha caído un 13 % en términos relativos desde finales de 2022, mientras que el de los mayores de 30 no se ha movido. La alta dirección tiene tres deberes. Anticipar qué tareas cambian, recualificar antes de sustituir y contar la verdad a la plantilla. Nacen perfiles nuevos, orquestador de agentes, ingeniero de contexto, auditor de IA, responsable de datos. Y en el comité de dirección, un director de co-inteligencia o Chief AI Officer que responda del tercer factor de producción.
¿Cómo se mide el verdadero retorno de la IA? ¿Debemos fijarnos en la reducción de costes o también en la capacidad de innovar, mejorar el servicio al cliente, acelerar decisiones y abrir nuevas líneas de negocio?
Medir la IA solo por costes es valorar un avión por lo que ahorra en gasolina. Propongo cuatro contadores. Tiempo hasta la decisión, calidad y tasa de errores, experiencia del cliente y nuevos ingresos. Y un quinto que lo explica todo, el porcentaje de la plantilla que usa IA cada semana, porque sin uso no hay retorno que medir. McKinsey encontró en 2025 que más del 80 % de las empresas que usan IA generativa no detectan impacto en su resultado operativo. Miden actividad, no impacto. Las horas que la IA devuelve solo valen si se reinvierten en algo que antes no se hacía.
¿Consideras que la IA debe ser una materia estratégica, responsabilidad indelegable del Consejo?
Sí, y lo digo sin matices. La IA es materia de consejo porque es materia de capital, de riesgo y de supervivencia. Pasó lo mismo con la ciberseguridad hace diez años. Primero se delegó en informática y acabó en el orden del día del consejo, casi siempre con un disgusto de por medio. Hay tres responsabilidades que no se delegan. La estrategia, dónde apostar; el riesgo, regulatorio, reputacional y de proveedor; y el capital, cuánto y en qué. Como mínimo, un consejero con alfabetización real en IA y un informe trimestral con métricas de uso e impacto. Y un recordatorio. Desde febrero de 2025 el Reglamento europeo de IA obliga a las empresas a garantizar la alfabetización en IA de su personal. Pocos consejos lo saben y menos lo cumplen.
Co-inteligencia. El nuevo modelo de liderazgo
Defiendes la co-inteligencia como una clave para aprovechar la IA. ¿Cómo se traduce este concepto en el trabajo cotidiano de un directivo? ¿Qué significa colaborar de verdad con la IA en lugar de limitarse a utilizarla como una herramienta? A mí me recuerda la idea de un asistente capacitado, que te conoce y que trata de hacerte fácil tu trabajo. ¿Es así?
A medias. Un asistente te hace la vida fácil; un socio te lleva la contraria. La co-inteligencia es lo segundo. Sí es un asistente que te conoce, pero el valor aparece cuando le pides que critique tu plan, no cuando le pides que lo redacte. La co-inteligencia activa son tres gestos. Dar contexto, lo que sabes y lo que te preocupa; delegar objetivos y no tareas; y exigir alternativas antes de decidir. Sin contexto, la IA es un becario brillante con memoria de pez. Con tu contexto, es la segunda opinión más barata que ha existido nunca. Un experimento de Harvard con consultores de BCG lo midió. Con GPT-4 hicieron un 12 % más de tareas, un 25 % más rápido y con un 40 % más de calidad. Pero en las tareas donde la IA fallaba, los que confiaron a ciegas lo hicieron peor que sin ella. Ahí, exactamente ahí, está el criterio.
Si una parte creciente del análisis, la preparación de informes y la generación de alternativas puede realizarla la IA, ¿dónde estará el valor diferencial del directivo? ¿Ganarán peso el criterio, la visión estratégica, la creatividad, la capacidad de hacer preguntas o el liderazgo de personas?
Cuando las respuestas son baratas, las preguntas se vuelven caras. El directivo pasa de productor de informes a editor de decisiones. Lo escaso ya no es el análisis, sino el criterio para elegir entre análisis. Suben de precio cuatro cosas. Formular el problema correcto, decidir con información incompleta, asumir la responsabilidad y mover personas. Un modelo puede escribir cien planes estratégicos en una tarde. Ninguno de ellos sabe cuál es el que tu empresa puede ejecutar. La IA genera alternativas; el directivo responde por la elegida, y esa firma no se automatiza.
El libro también plantea la necesidad de adaptarse y aprender. ¿Qué debería hacer un CEO para que la adopción de la IA no dependa únicamente de unos pocos profesionales entusiastas, sino que se convierta en una capacidad de toda la organización?
La adopción no se decreta. Se contagia desde arriba y se protege desde la política de uso. Primero, el CEO la usa en público. Un directivo que presenta un análisis hecho con IA vale más que diez circulares. Segundo, permiso con reglas. Una política clara de qué datos sí, qué datos no y qué herramientas convierte la IA en la sombra en IA de la casa. Tercero, tiempo, campeones y medida. Dos horas a la semana para experimentar, un embajador por área y un contador de uso semanal que se mira en comité. Microsoft encontró en 2024 que el 78 % de los empleados que usan IA en el trabajo la llevan por su cuenta, sin herramientas ni permiso de la empresa. La adopción ya ha ocurrido. Lo que falta es gobernarla.
Si la co-inteligencia va a diferenciar a los profesionales relevantes de los que pierdan competitividad, ¿qué competencias debería desarrollar prioritariamente un directivo durante los próximos años?
Cinco verbos. Preguntar, delegar, verificar, decidir y desaprender. Preguntar y dar contexto, porque la calidad de la respuesta es la calidad del encargo. Delegar en agentes y verificar con criterio, sabiendo qué se comprueba y qué se firma sin mirar. Leer datos y entender riesgos lo suficiente para no ser rehén del técnico ni del proveedor. Decidir con más alternativas y menos tiempo. Y desaprender, que es la más difícil, porque consiste en dejar de hacer lo que uno hacía bien. La co-inteligencia no premia al que más sabe de IA, sino al que mejor sabe qué hacer con lo que la IA le devuelve.
El Modelo Samantha y la nueva organización empresarial
En el libro aparece el Modelo Samantha como una forma de integrar la IA en los procesos productivos. ¿Cómo ayuda este enfoque a pensar de otra manera sobre el trabajo y la organización empresarial? ¿Nos lo puedes explicar?
El Modelo Samantha es la forma que encontré de contar a economistas y a directivos la misma idea. La función de producción clásica tenía dos patas, el capital y el trabajo. Desde 2023 tiene tres. La inteligencia sintética no es una máquina más ni un empleado más; es un factor con dos caras. Como factor rival, el cómputo, las licencias y los agentes que se compran y se agotan; y como ideas no rivales que mejoran todo lo demás. Lo que lo hace distinto es la co-inteligencia. Cada unidad de IA hace más productiva a cada persona, y cada persona formada hace más productiva a la IA. Se multiplican, no se suman. Para la empresa significa que tendrá dos plantillas, una humana y otra sintética, y un solo liderazgo. Samantha es el nombre de la segunda plantilla, en homenaje a la película Her.
Si una empresa puede combinar personas, herramientas inteligentes y agentes capaces de ejecutar tareas, ¿cómo debería decidir qué funciones mantener bajo responsabilidad humana, cuáles aumentar con IA y cuáles automatizar?
Automatizar lo que se repite, aumentar lo que se piensa y reservar lo que se firma. Tres preguntas por función. Es reversible el error. Exige un juicio o un contexto que no está en los datos. Hay una relación de confianza en juego. Se automatiza lo de volumen alto, reglas claras, poca ambigüedad y error barato. Se aumenta el análisis, la redacción, el diseño y la previsión. Se reserva lo que tiene peso ético, legal o reputacional y las relaciones que sostienen el negocio. Y una advertencia. La frontera se mueve cada seis meses; lo que hoy se aumenta mañana se automatiza. La decisión no se toma una vez, se revisa. La pregunta no es qué puede hacer la IA, sino qué debe seguir firmando una persona.
¿Cómo cambia la responsabilidad del directivo cuando una parte del trabajo la realizan sistemas inteligentes? ¿Qué mecanismos de supervisión y control resultan imprescindibles para que la autonomía tecnológica no se convierta en una pérdida de control empresarial?
La autonomía se delega. La responsabilidad no. Hacen falta cuatro mecanismos y ninguno es exótico. Inventario y permisos, saber qué agentes operan, con qué datos, qué pueden hacer y qué tienen prohibido, como con cualquier empleado nuevo. Trazabilidad, un registro de lo que hace cada agente. Aprobación humana de toda acción irreversible, pagos, contratos, comunicaciones externas. Y auditoría con botón rojo, métricas de calidad revisadas con regularidad y la capacidad de apagar el sistema en minutos. Supervisar agentes se parece más a dirigir personas que a mantener software. Quien sabe dirigir personas ya tiene media formación hecha.
Europa y la geopolítica de la IA. Competitividad y soberanía
Tu análisis advierte del riesgo de que Europa regule tecnologías que no desarrolla a la misma escala que Estados Unidos y China. ¿Qué consecuencias tiene esa dependencia para la competitividad de nuestras empresas?
Regular lo que no se produce es una forma elegante de dependencia. Para la empresa europea tiene tres consecuencias. Paga precios que fija otro, adopta más despacio por miedo regulatorio y no tiene voz en cómo se diseñan los modelos que usa. Europa sigue siendo el diplodocus dormido de mi libro de 2020. Tiene talento, mercado y ciencia; le faltan capital, escala y velocidad, y Draghi lo escribió en 2024 con las cifras de la propia Comisión. Los datos son tozudos. En 2024 Estados Unidos produjo 40 modelos de IA relevantes, China 15 y toda Europa 3, y la inversión privada fue de 109.000 millones de dólares en Estados Unidos frente a 9.300 en China y 4.500 en Reino Unido. La regulación es necesaria, pero sola no da competitividad. El Reglamento de IA sin un plan industrial es un código de circulación en un país sin coches.
Para un empresario español, ¿qué significa realmente la soberanía tecnológica? ¿Es imprescindible desarrollar tecnología propia o también se puede competir mediante una adopción rápida, inteligente y estratégica de soluciones de terceros?
Soberanía por adopción. Nadie en esta sala va a entrenar un modelo de frontera, y no pasa nada. La soberanía de una empresa es la capacidad de elegir, cambiar y salir sin perder sus datos ni su conocimiento. Tres reglas. Multimodelo, nunca un solo proveedor. Datos y procesos bajo control propio. Y modelos abiertos como seguro de vida, ahora que la distancia entre los mejores modelos abiertos y los cerrados se ha reducido a menos de dos puntos, según Stanford. Adoptar rápido y bien es una forma de soberanía. Quien domina el uso tiene poder de negociación. Quien no lo usa, solo tiene dependencia.
¿Qué papel deberían desempeñar los consejos de administración y los comités de dirección en la evaluación de los riesgos derivados de depender de plataformas, modelos y proveedores externos de IA?
El riesgo de proveedor de IA es el nuevo riesgo de concentración y debería tratarse como tal. Un mapa de dependencias, qué modelos, qué nube, qué datos y qué pasaría si uno de ellos desaparece un lunes por la mañana. Cláusulas de salida y portabilidad, para que datos, instrucciones y flujos de trabajo puedan mudarse en semanas y no en años. Y un plan B ensayado, un simulacro de corte de proveedor al año, como un simulacro de incendio. No es teoría. El 12 de junio de 2026, por los controles de exportación del Departamento de Comercio de Estados Unidos, Anthropic suspendió el acceso a sus modelos más avanzados y no lo restableció hasta el 1 de julio. Tres semanas. Tu empresa no decide a qué inteligencia accede. Lo decide un ministerio en Washington.
En un escenario de competencia tecnológica global, ¿qué oportunidades tiene España y, especialmente, un tejido empresarial formado por pymes y empresas medianas? ¿Dónde podemos construir ventajas competitivas propias?
La pyme no tiene que ganar la carrera de los modelos. Tiene que ganar la carrera de la adopción. La IA abarata la escala, y una empresa de treinta personas con agentes compite en servicio, respuesta y análisis con una de trescientas. Donde España es fuerte, la IA multiplica. Turismo, agroalimentación, salud, logística, construcción y servicios profesionales, con el español como segunda ventaja y 600 millones de hablantes al otro lado. Y hay ejemplos aquí mismo. Una pyme alicantina, 1MillionBot, acaba de ganar la licitación de IA conversacional del CERN, y Alicante encabeza el ranking Cities on the Rise 2026 de LinkedIn. El margen de mejora es enorme, porque apenas una de cada nueve empresas españolas de más de diez empleados usaba IA en 2024, frente a una de cada cuatro en Dinamarca o Suecia. Ese margen es la oportunidad.
El manual de supervivencia del directivo
Después de todo lo que analizas en el libro, si tuvieras que establecer una hoja de ruta para un CEO que quiere preparar su empresa para la era de la IA, ¿cuáles serían sus tres prioridades para los próximos doce meses?
Aprender, rediseñar, gobernar. En ese orden. Aprender, todo el comité de dirección usando IA a diario en noventa días, empezando por el CEO, y después la plantilla por oleadas. Rediseñar, dos procesos de punta a punta con un dueño, un indicador y una fecha. Dos, no veinte. Gobernar, política de uso, inventario de agentes, datos en orden y un plan de soberanía por adopción con al menos dos proveedores. Doce meses bastan para que una empresa cambie de categoría. También bastan para que la cambien sus competidores.
¿Cuál es el error más peligroso que puede cometer hoy un equipo directivo? ¿No actuar, invertir sin estrategia, delegar demasiado en la tecnología o subestimar el cambio cultural que necesita la organización?
El más peligroso es el que no se ve, la inacción disfrazada de prudencia. Los cuatro errores de la pregunta son en realidad el mismo. Invertir sin estrategia, delegar en la tecnología y olvidar la cultura son formas distintas de no haber decidido nada. La variante más común tiene nombre, pilotitis. Muchos pilotos, ninguna decisión, ninguna escala, y al año siguiente el consejo concluye que la IA no funciona. La prudencia de verdad es otra. Decidir poco, ejecutarlo entero y medirlo. Lo caro no es equivocarse con la IA. Lo caro es llegar tarde con la razón.
Para terminar, Andrés, ¿qué consejo darías a los directivos que nos acompañan para que, dentro de cinco años, puedan afirmar que no se limitaron a incorporar inteligencia artificial, sino que aprendieron a dirigir mejor gracias a ella?
Que la IA os devuelva tiempo y que vosotros lo gastéis en personas. Propongo un ejercicio sencillo. Medir qué parte de la semana se va en procesar información y qué parte en pensar, escuchar y decidir. La IA debe mover la segunda cifra, no solo la primera. Dirigir mejor es hacer mejores preguntas, decidir con más alternativas y dedicar a los equipos las horas que antes se llevaban los informes. Dentro de cinco años nadie preguntará qué IA usabais. Preguntarán qué hicisteis con el tiempo que os devolvió.
Si la IA puede multiplicar nuestra capacidad de producir, analizar y ejecutar, ¿qué decisiones y responsabilidades deben seguir siendo irrenunciablemente humanas para que el progreso tecnológico se traduzca en mejores empresas y mejor liderazgo? La inteligencia artificial, ¿debe de alguna manera compensarse con otras inteligencias, como la intuición analógica? Yo creo que a mayor peso de la tecnología, más importancia toman de nuevo las capacidades humanas, aquello que nos hace únicos, imperfectos sí, pero maravillosos. ¿Estás de acuerdo o es una idea muy romántica y poco profesional?
No es romántica ni poco profesional. Es la tesis del libro. Hay cosas que no se delegan. El propósito, para qué existe la empresa; las decisiones con peso moral; la responsabilidad de firmar; las reglas bajo las que operan los agentes; y la confianza de las personas. La co-inteligencia no es sustitución, es multiplicación, y solo se multiplica lo que es distinto. La intuición es experiencia comprimida; la IA, estadística comprimida. Juntas valen más que por separado. Kahneman y Klein demostraron que la intuición experta es fiable cuando hay años de práctica con retroalimentación, y eso es exactamente lo que un modelo no tiene, haber vivido las consecuencias. Cuanto más pesa la tecnología, más valen las capacidades que la tecnología no tiene. No renunciamos al fuego; aprendimos a usarlo. El fuego no nos quitó las manos. Nos dio la cocina.
