La inteligencia artificial es probablemente la tecnología de adopción más rápida de la historia: según el Work Trend Index, el 75% de los profesionales de oficina ya la usa en sus tareas diarias. Pero ese despliegue masivo trae un efecto secundario del que recién se empieza a hablar: la “rendición cognitiva” (cognitive surrender).

El concepto surge de una investigación liderada por Steven D. Shaw, de la Wharton School de la Universidad de Pensilvania. Shaw parte del modelo de Daniel Kahneman, que distingue un Sistema 1, de pensamiento rápido e intuitivo, y un Sistema 2, lento y analítico. Con los modelos de lenguaje, sostiene, apareció un “Sistema 3”: la cognición artificial. El problema surge cuando, por comodidad o exceso de confianza, las personas apagan su Sistema 2 y aceptan sin revisar lo que devuelve la IA, con sus aciertos, sus errores y sus respuestas incompletas.


Katherine Prendice, Digital Offer Manager de Softtek

Cuando todas las propuestas se parecen

Para Katherine Prendice, Digital Offer Manager de Softtek, el fenómeno puede pasar de ser un problema psicológico a una crisis de diferenciación. “Cuando una organización delega completamente el análisis en la IA, corre el riesgo de perder aquello que realmente la diferencia. Las propuestas, las decisiones y hasta la innovación empiezan a parecerse entre sí. En un contexto donde la tecnología está cada vez más disponible para todos, la verdadera ventaja competitiva sigue estando en el criterio humano que guía su uso”, afirmó.

“El verdadero riesgo no es que la IA reemplace a las personas, sino que las personas renuncien a aquello que genera más valor: su capacidad de cuestionar, interpretar contextos, tomar decisiones y crear nuevas ideas. La IA puede acelerar la ejecución, pero la dirección estratégica sigue siendo una responsabilidad humana”, agregó.

Velocidad hoy, menos aprendizaje mañana

Prendice señala que el fenómeno ya se ve en múltiples ámbitos, desde el desarrollo de software hasta las propuestas comerciales y los análisis de mercado. “Cuando una persona acepta una recomendación generada por IA sin comprender su lógica o validar su pertinencia para el contexto específico, la organización gana velocidad en el corto plazo, pero pierde capacidad de aprendizaje y diferenciación en el largo plazo”, explicó.

Qué pueden hacer los líderes

La salida, según Softtek, no es prohibir la tecnología, porque eso afectaría la productividad, sino cambiar la forma de evaluar el trabajo. El primer paso es que la velocidad del entregable deje de ser el factor determinante.

“Los líderes debemos comenzar a evaluar no solo la calidad de los resultados, sino también el valor agregado por las personas durante el proceso. Preguntas como ¿qué perspectiva aportaste?, ¿qué decisión tomaste que la IA no habría podido tomar por sí sola? o ¿qué oportunidad identificaste? serán cada vez más relevantes para desarrollar equipos preparados para el futuro”, sostuvo Prendice.

La compañía propone además otras prácticas:

• Recuperar la lluvia de ideas analógica: encuentros presenciales, con lápiz y papel, para discutir enfoques antes de recurrir a la IA.
• Actualizar los manuales de buenas prácticas: que los colaboradores registren qué cambios hicieron a los resultados de la IA, qué alucinaciones detectaron y qué criterios propios incorporaron.

“La adopción responsable de IA no depende únicamente de la tecnología. Requiere hábitos, liderazgo y una cultura que valore el pensamiento crítico. Las organizaciones que logren combinar la velocidad de la IA con la creatividad, experiencia y criterio de sus equipos serán las que construyan ventajas competitivas sostenibles”, concluyó.