La IA Amplifica Tus Errores o Tu Talento: Cecilio Angulo Detalla Dónde Está la Verdadera Ventaja

Tal hallazgo que subrayan Carlos González Reyes (UOC, i2TIC-IA Lab) y Cecilio Angulo (IDEAI-UPC) es claro: la inteligencia artificial no va a sustituir masivamente a las personas. La pieza clave está en otra parte. Las empresas empiezan a premiar a quienes integran la IA como un compañero de trabajo y la convierten en productividad real.

Además, Angulo insiste en un mecanismo central que muchos pasan por alto: la IA opera con un proceso inductivo, es decir, infiere por probabilidades. No “sabe” en el sentido humano. Por eso, confundir su respuesta con una certeza absoluta puede llevar a decisiones equivocadas, sobre todo en temas sensibles o estratégicos.

Según Cecilio Angulo, saber usar la IA incrementa significativamente la productividad, pero exige una lectura crítica porque el sistema “encadena probabilidades”, no comprensión.

Ahora bien, ¿cómo se traduce eso en el día a día? La analogía doméstica ayuda. Pensar la IA como una herramienta suelta es como usar un destornillador una vez al mes: resuelve algo puntual y vuelve al cajón. En cambio, relacionarse con la IA como si fuera un colega junior cambia el cableado del trabajo: se le delegan borradores, se le piden alternativas, se le marcan límites y se revisa todo antes de firmar.

Porque un “compañero junior” puede trabajar rápido, pero también puede equivocarse con convicción.

Ahí aparece el interruptor que separa a quien “juega” con la IA de quien la usa de forma profesional: el diálogo iterativo. En términos técnicos, el prompt (instrucción escrita) rara vez sale perfecto a la primera. La primera respuesta suele ser apenas un borrador. El valor profesional no está solo en lo que devuelve la máquina, sino en la capacidad humana para formular bien el pedido y evaluar el resultado con criterio.

González Reyes lo ordena en tres competencias que hoy funcionan como llave de empleabilidad:

• Saber pedir: dar contexto claro, objetivos y restricciones concretas.
• Saber leer: interpretar la respuesta con criterio profesional, no como un “oráculo”.
• Saber corregir: ajustar, pedir aclaraciones y rectificar cuando el sistema se desvía.

¿Por qué la IA puede sonar segura y aun así fallar?

El mecanismo es simple de explicar: la IA tiende a ofrecer “lo más probable” o “lo más normal”. Es como un GPS que elige la ruta más transitada porque suele funcionar. Pero si hay una calle cortada, un barrio con reglas especiales o una situación excepcional, esa “normalidad” se vuelve frágil. Y ahí el usuario tiene que decidir si su pregunta pertenece al mundo de lo estándar o al de los casos raros.

Por eso, validar no es un detalle: es parte del trabajo. En ámbitos con alto impacto, delegar decisiones críticas sin supervisión humana es una apuesta peligrosa. La responsabilidad final sigue siendo de la persona, aunque la IA acelere el proceso.

La oportunidad concreta en empresas: menos magia, más método

En el entorno empresarial ya se da por hecho el uso de IA. La ventaja competitiva está en cómo se integra en flujos reales: automatizar tareas repetitivas, apoyar análisis de datos, generar escenarios o preparar alternativas para decidir mejor. El problema aparece cuando se la usa fuera de su zona de competencia y empieza a introducir ruido en lugar de eficiencia.

En paralelo, crece otra demanda silenciosa: saber estructurar problemas antes de delegarlos. Documentar bien un proyecto, definir objetivos claros y evaluar resultados se vuelve central. La IA amplifica tanto las buenas prácticas como las malas: si el planteamiento inicial es débil, el resultado también lo será.

Al final, el futuro más probable no es el reemplazo total. Es una convivencia estrecha. Y en esa convivencia, quien aprenda a “dirigir” a la IA como a un equipo junior —con contexto, control y correcciones— va a llegar a casa con más tiempo y con menos sorpresas en el trabajo.