NotiPress<\/p>\n\n\n\n
Las alucinaciones de la inteligencia artificial suelen entenderse como un problema que debe corregirse para evitar respuestas imprecisas o decisiones fuera de contexto. Sin embargo, una l\u00ednea de an\u00e1lisis comienza a emerger alrededor de una pregunta distinta: si esos comportamientos descartados podr\u00edan contener patrones capaces de aportar conocimiento \u00fatil para mejorar los modelos y fortalecer la toma de decisiones en las organizaciones.<\/p>\n\n\n\n
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Juan Carlos Lara, Business Transformation Advisor para Latinoam\u00e9rica de Hyland, plantea que esa posibilidad solo tendr\u00eda sentido fuera de la operaci\u00f3n cotidiana. En actividades reguladas como la banca, la salud o los seguros, los sistemas de IA deben actuar conforme a reglas de negocio, pol\u00edticas de riesgo y criterios de cumplimiento, por lo que cualquier decisi\u00f3n que se aparte de esos par\u00e1metros requiere intervenci\u00f3n humana y no puede incorporarse directamente a los procesos.<\/p>\n\n\n\n
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Esa separaci\u00f3n entre operaci\u00f3n y an\u00e1lisis abre un espacio para estudiar el comportamiento de los agentes de IA desde otra perspectiva. En lugar de limitarse a registrar que una decisi\u00f3n fue descartada, el an\u00e1lisis podr\u00eda conservar el contexto en que ocurri\u00f3, las condiciones que la originaron y los patrones que se repiten. Ese conocimiento permitir\u00eda revisar posteriormente si determinadas respuestas aparentemente err\u00f3neas reflejan tendencias, relaciones o hip\u00f3tesis que merecen una evaluaci\u00f3n estrat\u00e9gica, sin convertirlas en acciones operativas. Esta ampliaci\u00f3n deriva del mecanismo descrito en la entrevista y no implica que dicho proceso ya exista.<\/p>\n\n\n\n
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Oportunidad de aprendizaje organizacional<\/p>\n\n\n\n
Durante la conversaci\u00f3n en un encuentro de Ciudad de M\u00e9xico sobre banca y retail, el especialista explic\u00f3 que actualmente las organizaciones concentran sus esfuerzos en controlar que la inteligencia artificial trabaje dentro de los l\u00edmites definidos por el negocio y evitar respuestas descontextualizadas o alucinaciones que afecten la operaci\u00f3n. Solo despu\u00e9s de alcanzar ese nivel de control considera posible explorar una segunda etapa orientada a comprender el comportamiento de los propios modelos.<\/p>\n\n\n\n
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El planteamiento tambi\u00e9n modifica el papel de la supervisi\u00f3n humana. Adem\u00e1s de validar excepciones y corregir decisiones fuera de las reglas, las personas podr\u00edan revisar de manera sistem\u00e1tica los comportamientos descartados para identificar regularidades que ayuden a ajustar modelos, enriquecer criterios de decisi\u00f3n o detectar oportunidades que no hab\u00edan sido contempladas durante el dise\u00f1o inicial.<\/p>\n\n\n\n
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Para Lara, una organizaci\u00f3n que logre combinar el control operativo de la inteligencia artificial con un an\u00e1lisis estrat\u00e9gico de esas decisiones inusuales podr\u00eda generar un valor diferencial. No obstante, reconoce que esa capacidad todav\u00eda pertenece al terreno de la exploraci\u00f3n y que el desaf\u00edo inmediato contin\u00faa siendo gobernar la IA para que opere de forma confiable dentro de procesos empresariales antes de convertir sus comportamientos at\u00edpicos en una nueva fuente de inteligencia.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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