El BID abrió una conversación regional sobre la adopción de inteligencia artificial. Para nuestras organizaciones, la pregunta inmediata es dónde puede aportar valor y qué capacidades necesitamos para usarla bien.
Esta semana, el Banco Interamericano de Desarrollo reunió a representantes de gobiernos y empresas tecnológicas para conversar sobre la adopción de inteligencia artificial en América Latina y el Caribe. En la agenda aparecieron asuntos que van más allá de la tecnología: formación de las personas, calidad de los datos, infraestructura, instituciones y riesgos de implementación.
El BID compartió además algunas estimaciones preliminares de un informe que anunció para noviembre. Según el Banco, una adopción amplia de la IA, acompañada de mejoras significativas en productividad, podría elevar el PIB regional un 5,1 % al cabo de una década. La cifra corresponde a un escenario estimado, no a un resultado garantizado. La entidad también advierte que la capacidad de los trabajadores para adaptarse influirá en cómo se distribuyan los beneficios.
¿Dónde tiene sentido empezar?
En INprospectiva nos encontramos con frecuencia con organizaciones interesadas en incorporar IA, pero que todavía no han definido qué problema quieren resolver. Esa decisión debería venir primero.
Una entidad pública podría revisar cuánto tiempo dedica su equipo a organizar información para hacer seguimiento a proyectos. Una fundación podría examinar cómo identifica convocatorias pertinentes. Una empresa podría buscar una forma más ágil de consultar sus documentos internos o preparar análisis para una decisión comercial.
Son puntos de partida distintos. En cada caso conviene precisar quién hará el trabajo, qué información utilizará, cómo se revisarán las respuestas y qué mejora se espera observar. Sin esa claridad, resulta difícil saber si una herramienta está ayudando.
El equipo debe poder revisar lo que produce la IA
La conversación promovida por el BID incluye las competencias laborales como una condición para aprovechar la tecnología. Considero que este punto merece especial atención.
Una herramienta puede ayudar a comparar documentos, organizar datos o preparar un primer borrador. La persona que la utiliza sigue necesitando criterio para reconocer errores, verificar fuentes, proteger información sensible y decidir qué hacer con el resultado. Esto es especialmente importante cuando se trabaja con recursos públicos, datos de personas o decisiones que afectan a una comunidad.
Por eso, capacitar a un equipo en IA requiere trabajar con tareas reales de su organización. Allí aparecen las dudas que importan: qué información se puede ingresar, cómo comprobar una afirmación y en qué momento debe intervenir un responsable.
Una prueba pequeña puede dar mejores respuestas
Antes de extender el uso de IA a toda una organización, vale la pena escoger un proceso concreto y probarlo con reglas claras. Por ejemplo, un equipo de proyectos podría utilizarla para hacer una primera lectura de los requisitos de una convocatoria. Después, un profesional verificaría el texto original y registraría si la herramienta ayudó a ahorrar tiempo o a detectar información relevante.
Esa prueba permite aprender sin perder de vista la calidad del trabajo. También muestra qué datos faltan, qué capacidades necesita el equipo y qué tareas requieren siempre revisión humana.
Desde nuestra experiencia en proyectos, formación e inteligencia de oportunidades, vemos una aplicación valiosa en conectar la IA con decisiones específicas: identificar oportunidades pertinentes, preparar información para formular proyectos y hacer seguimiento a compromisos. Su utilidad dependerá de cómo se integre al trabajo de las personas.
La agenda regional que plantea el BID es una invitación a prepararnos. En cada organización, esa preparación puede comenzar con una pregunta sencilla: ¿qué decisión o proceso queremos mejorar y cómo sabremos si la IA nos ayudó a hacerlo?
En INprospectiva acompañamos a equipos que quieren responder esa pregunta y llevarla a una aplicación práctica.
Fuentes para ampliar la información
