La inteligencia artificial dejó de ser una promesa para convertirse en un factor central de competitividad. Pero, ¿qué significa realmente entrenarse en su uso? ¿Qué errores cometen los usuarios al comenzar? ¿Cómo puede un sector productivo como el agro prepararse para esta transición? Martín Merlini, especialista en entrenamientos de IA en empresas y organizaciones, comparte su visión.
¿Qué significa entrenarse en inteligencia artificial?
Cuando usamos ChatGPT, lo que tenemos delante es un modelo que ha sido pre-entrenado. Ese pre-entrenamiento no se limitó a cargarle información: también se lo entrenó con pautas de comportamiento. Mucha gente cree que solo fue alimentado con datos, pero en realidad hubo también un trabajo en cómo debe responder.
Al abrir una cuenta nueva y empezar a interactuar, lo hacemos con una inteligencia artificial genérica. Todos accedemos al mismo tipo de poder, al mismo potencial. Así como los ingenieros que la crearon la entrenaron con información y con pautas para que fuera aplicable de manera simple, nosotros también tenemos la tarea de entrenarla para que se adapte a nuestras necesidades.
Eso significa que no solo debemos aprender a diseñar buenos prompts —instrucciones que generen respuestas precisas—, sino también a personalizarla. Personalizar implica que, en cada interacción, vamos nutriendo al modelo con información propia y también condicionamos su comportamiento para que trabaje de acuerdo con nuestra lógica. No es lo mismo el uso que puede darle un arquitecto que un ingeniero civil o un físico nuclear: cada uno interactúa de manera distinta, con su propio estilo, y lo va moldeando.
Entrenarse en inteligencia artificial es aprender a entenderla, a escribir con precisión lo que queremos, a lograr que haga exactamente lo que necesitamos. Para eso debemos transmitirle muchas cosas: no solo información concreta, sino también la forma en que queremos que se comporte.
Hay que salir del uso básico tipo Google —solo para buscar, evacuar dudas o corregir textos— y empezar a hacer que trabaje para nosotros. En un entrenamiento, una participante me preguntó: “¿Y cuándo trabajo?”. La respuesta fue: a partir de ahora, trabajás con la inteligencia artificial. Si la entrenás con tu información, con tu forma y tu lógica, vas a poder hacer tu trabajo mucho más rápido.
Yo lo tomo desde una perspectiva deportiva. Si quiero dominar la inteligencia artificial —porque quiero ser más productivo, tomar mejores decisiones, obtener resultados y facilitar mi vida—, tengo que entrenarme como lo haría un deportista. Un atleta no logra rendimiento sin entrenarse todos los días en técnicas, aptitudes y estrategias de juego. Con la IA sucede igual: hay que practicar a diario, probar funciones, descubrir límites y explorar su poder. Esa práctica continua es lo que permite dominarla.
Los errores más frecuentes
La primera barrera que detecto, por falta de conocimiento, es la idea de que usar inteligencia artificial equivale a hacer trampa. Este patrón se repite en todos los ámbitos: lo hemos visto al entrenar colegios profesionales, abogados y distintos grupos. La comparación es simple: cuando usamos la computadora para trabajar más rápido, ¿estamos haciendo trampa? Cuando resolvemos un cálculo matemático con una calculadora, ¿estamos engañando? La IA debe entenderse como una herramienta que acelera procesos, no como un atajo ilegítimo.
El segundo obstáculo es el prejuicio vinculado al manejo de datos personales. Existe mucho temor a brindar información, especialmente de negocios, bajo la sospecha de que podría filtrarse a competidores. Esa resistencia es fuerte y frena el aprendizaje. Sin embargo, hay que comprender que los grandes modelos de lenguaje no funcionan de esa manera: si fuera así, no podrían sostenerse ni ChatGPT ni otras plataformas.
Un tercer problema frecuente es la frustración frente a los resultados. Hay usuarios que se molestan porque la inteligencia artificial no responde como esperaban, porque comete errores o porque tarda en entregar un resultado. No entienden que también tiene procesos, tiempos y límites. Está diseñada a imagen y semejanza de la inteligencia humana, pero no “entiende” en el sentido literal. Lo que hace es recrear inteligencia a partir de algoritmos diseñados para cumplir una función: la de ayudarnos y facilitarnos el trabajo.
El verdadero problema no es la inteligencia artificial, sino el modo en que pedimos las cosas. Para quienes trabajamos en comunicación es más sencillo, pero para muchas personas no lo es, y ahí aparecen las dificultades más visibles.
¿Por qué el agro todavía no se suma?
No creo que sea solo el sector agroindustrial. Esto ocurre también en muchas otras industrias. Lo observamos de manera generalizada. Estuvimos presentes, por ejemplo, en Buenos Aires, en la Expo Real Estate de Desarrollo Inmobiliario, hicimos un test de dominio de inteligencia artificial y el 70% de los líderes presentes eran principiantes, esto muestra el enorme potencial de crecimiento que hay por delante.
Detectamos dos problemas principales. El primero es que muchos desconocen el alcance y el poder de la inteligencia artificial. No han descubierto que vino a cambiar absolutamente la forma de trabajar. El segundo está relacionado con las generaciones. Se suele pensar que la resistencia proviene de las personas mayores, y es cierto que muchas veces el agro está conducido por generaciones de más edad. Pero también hay jóvenes que no tienen dominio. En mis clases en la facultad, por ejemplo, me encontré con estudiantes que no tenían idea. En cambio, conozco a personas de 60 o 70 años que manejan estas herramientas con gran soltura. Por eso digo que no es un problema generacional, sino actitudinal.
La ausencia de representantes del agro en los entrenamientos puede vincularse a la naturaleza del sector, que suele mostrar más resistencia al uso de herramientas digitales. El software, en cambio, tiene más predisposición a adoptar la IA rápidamente. Aun así, hemos entrenado empresas de software cuyos equipos, que decían usarla mucho, en realidad eran principiantes y desconocían cómo aprovecharla.
En el fondo, el problema es mayor y tiene que ver con la falta de incorporación estratégica de la inteligencia artificial en las empresas. Los líderes no comprenden aún su alcance ni sus riesgos, y permiten que la adopción se dé de manera espontánea, a través de usos personales y sin lineamientos claros. Esto es preocupante, porque sin políticas, sin organigramas de uso, sin normas y sin controles, lo que se genera es un camino directo al caos organizacional.
Estrategia: por dónde empezar
Uno de los equipos más avanzados que entrenamos fue el gerencial de un ingenio azucarero. Cada integrante aprendió a desarrollar sus propios asistentes virtuales especializados en su ámbito de trabajo. Eso significa que ya están dando un paso hacia la creación de agentes autónomos que trabajan con lógica propia dentro de la empresa.
Observando ese comportamiento, vimos que lo primero es que los equipos directivos, los que están en la cúpula, alcancen un nivel avanzado de dominio. Ellos deben comprender la lógica de funcionamiento, la estructuración y el potencial de la inteligencia artificial para potenciar sus modelos de negocio y aprovechar nuevas oportunidades en el mercado.
El punto de partida general todavía es bajo. Hoy la IA no solo sirve para optimizar procesos y reducir costos: también abre un abanico enorme de posibilidades de innovación y crecimiento. El alcance es prácticamente infinito cuando se logra dominarla. Lo hemos comprobado también al trabajar con una citrícola, donde participaron ingenieros agrónomos, especialistas en logística y en compras. Allí se alcanzó un nivel profundo de dominio aplicado a distintas áreas de la empresa.
Por eso mi preocupación central es que los líderes lleguen primero al nivel avanzado. En muchos casos no se están dando cuenta del poder que tienen en sus manos, y no hablo solo del agro: lo mismo ocurre en empresas de otros sectores. Mientras tanto, la inteligencia artificial avanza, y quienes no la incorporen de manera estratégica van a quedar relegados.
No se trata únicamente de procesos administrativos o de investigación: la inteligencia artificial puede implementarse en todos los ámbitos de una empresa, aunque de forma distinta según el área: logística, administración, ventas, marketing, recursos humanos. En cada proceso puede aportar soluciones específicas y transformar la manera de trabajar.
IA en el corazón de las empresas
En los próximos años la inteligencia artificial debe estar en el centro de todas las organizaciones: en el corazón de los modelos de negocio, en la prestación de servicios y en la relación con los clientes.
La IA viene a modificar todos los modelos de negocio, en distintos niveles de profundidad y en todos los sectores. Esto implica la necesidad de modificar y adaptar los modelos de negocio. Quienes se adelanten en la adopción tendrán ventajas competitivas claras frente a los demás: podrán liderar los posicionamientos y ofrecer productos más potentes y personalizados, ajustados a las necesidades de sus clientes.
Todo indica que estamos frente a un cambio de era, no a una revolución como la industrial. Y no lo digo solo yo: es algo que repiten constantemente expertos internacionales.
La transformación es impresionante. Va a alterar la forma en que nos comunicamos, la medicina, todas las industrias. En los próximos cinco años veremos un proceso muy potente, que ya comenzó. Este año muchas empresas recién empiezan a preocuparse, cuando ya llevamos más de dos años y medio de recorrido. El nivel de atraso es muy grande y nos sorprende.
Responsabilidad y futuro
Más allá del mundo empresarial, también hay un desafío social y generacional que merece atención. Hoy, personas de todas las edades están usando inteligencia artificial sin un criterio claro y sin conocimiento, y eso puede llevar a situaciones complejas.
Me preocupa especialmente lo que ocurre con niños y adolescentes. Ellos la adoptan de manera natural y aprenden rápido, mientras que los adultos responsables no entienden cómo funciona ni cuáles son los riesgos. En los colegios no se la está tratando como un tema serio y estructural. En la mayoría de los casos el uso se da en las casas, como apoyo para distintas actividades. Eso puede ser riesgoso si no hay acompañamiento.
Lo mismo sucede en otros ámbitos críticos, como la justicia. El proceso de adopción es demasiado lento, y tanto la educación como la justicia son sectores que necesitan acelerar con urgencia.
Así como promuevo el uso de la inteligencia artificial, también estoy muy preocupado por lo que pueda suceder. El desarrollo cognitivo de los niños de hoy es absolutamente distinto al nuestro, y no sabemos cómo impactará a futuro. Yo mismo tengo hijos pequeños y sé lo importante que es acompañar. No podemos dejar que los niños y adolescentes interactúen con estas herramientas sin control. Debemos estar presentes, orientar y formar, no dejar que cada uno use la inteligencia artificial sin un marco.
