En la actualidad, el tema de la Inteligencia Artificial (IA) se encuentra en auge, al punto que, al ser abordado en redes sociales por personas que no poseen el conocimiento ni la experticia suficiente en el tema, parece más un tema de moda que una nueva tendencia que marcará el futuro de las nuevas generaciones. Este fenómeno se enmarca dentro del efecto Dunning Kruger que “podría definirse como la percepción que una persona con escasos conocimientos tiene de sí misma al creer que sabe más de lo que en realidad conoce”.
Una de las razones que conlleva a este sesgo cognitivo que sobre estima las habilidades y conocimientos propios en temas que no son de su dominio, “es no tener esta capacidad metacognitiva para evaluarse y ser consciente de sus conocimientos y habilidades reales”.
Casos similares al de la IA se encuentran en todas las redes sociales: creadores de contenido en medicina sin ser médicos, coachs y gurús sin formación y/o experiencia relevante como para indicar a otros “el camino a seguir”. Y ni hablar de los traders que pretenden enseñar cómo incursionar exitosamente en este campo cuando ellos mismos no han logrado la meta que dicen prometer.
El campo empresarial no es la excepción: las publicaciones sobre cómo incorporar la IA para la solución a los problemas empresariales abundan por doquier. En Colombia, según el Registro Único Empresarial y Social (RUES), el 99.4% del tejido empresarial está conformado por micros, pequeñas y medianas empresas, y justamente son las mipymes quienes deben estar más preparadas para afrontar los retos basados en un incremento en su productividad y eficiencia.
Al definir la productividad como “el arte de hacer cada vez más con cada vez menos”, la ingeniería industrial es la encargada de aportar significativamente al desarrollo del tejido empresarial a través de la aplicación de herramientas de mejoramiento continuo y metodologías ágiles, entre el amplio espectro de soluciones empresariales a implementar.
Si bien es cierto que la IA puede ofrecer grandes ventajas competitivas a las organizaciones, también es cierto que existen herramientas fundamentales que se han puesto en el olvido por mirar hacia nuevas tendencias. Es como querer aprender matemáticas avanzadas desconociendo las operaciones básicas.
La reflexión final es que, antes de comenzar a implementar herramientas de IA, comencemos con lo fundamental: con herramientas de orden, de organización, de medición, con herramientas de productividad que, una vez permitan lograr “victorias tempranas”, serán el fundamento para la implementación de herramientas de IA y así alcanzar resultados de mayor impacto en la productividad que difícilmente se lograrían sin la implementación de las herramientas que sustentarán los resultados de largo plazo. En otras palabras, para que las empresas puedan dar frutos sostenibles a futuro, es necesario el regreso a nuestras raíces.
Mario Fernando Acosta
Docente Facultad de Ingeniería
Universidad de San Buenaventura Cali
