La Inteligencia Artificial no sustituye el criterio profesional, lo pone en evidencia. Es una distinción que Javier G. Amblar repite desde hace dos años en sus sesiones de consultoría, porque el miedo que expresan la mayoría de sus clientes no es exactamente el que dicen tener. No temen que una máquina piense por ellos, temen que se note que llevaban tiempo sin pensar del todo por sí mismos.
Qué significa exactamente tener criterio en una profesión
Tener criterio no es acumular años de experiencia ni coleccionar diplomas. Es la capacidad de mirar una situación nueva, sin manual que la cubra exactamente, y decidir con responsabilidad qué hacer aunque nadie te lo haya dicho antes. Es la parte del oficio que no se enseña en ningún curso, se forja despacho a despacho, error a error.
La Inteligencia Artificial, por bien entrenada que esté, no tiene eso. Tiene la capacidad de recombinar patrones de todo lo que ha leído, y eso puede parecerse mucho al criterio en una respuesta bien redactada. Pero parecerse no es serlo, y esa diferencia se nota exactamente en el momento en que el caso se sale del patrón habitual.
Por qué tantos profesionales confunden el miedo a la Inteligencia Artificial con el miedo a quedar expuestos
Javier G. Amblar ha acompañado a cientos de profesionales durante veintisiete años, y el patrón que ve ahora con la Inteligencia Artificial no es nuevo, solo tiene un nombre distinto. Antes era el miedo a que un colega más joven se diera cuenta de que ciertas decisiones se tomaban por costumbre y no por análisis. Ahora ese mismo miedo se proyecta sobre una herramienta.
El profesional que de verdad tiene criterio no le teme a la Inteligencia Artificial, la usa para ganar tiempo en lo mecánico y dedicar más horas a lo que solo él puede resolver. El que le teme, casi siempre, es quien sospecha que gran parte de su trabajo diario era más repetición que decisión, y no quiere que eso salga a la luz.
El caso del asesor que dejó de leer los contratos enteros
Javier G. Amblar recuerda un caso concreto, sin identificar al cliente, de un asesor con veinte años de trayectoria que había dejado de leer contratos completos porque conocía de memoria las cláusulas habituales de su sector. Funcionaba bien, hasta que apareció un contrato con una cláusula fuera de lo normal que el asesor no detectó porque ya no leía, reconocía patrones.
Cuando empezó a usar una herramienta de Inteligencia Artificial para hacer una primera pasada de cada contrato, descubrió que la máquina señalaba cláusulas atípicas con más constancia que él mismo, porque no se aburría ni daba nada por sabido. No era que la Inteligencia Artificial supiera más de derecho contractual. Era que él llevaba tiempo sin ejercer el criterio que su trabajo exigía, y la herramienta lo dejó claro sin proponérselo.
La diferencia entre delegar tareas y delegar juicio
Hay una línea que separa el uso sano de la Inteligencia Artificial del uso que erosiona el criterio, y esa línea está en quién toma la decisión final. Delegar la primera lectura, el resumen o el borrador inicial es delegar una tarea. Delegar la conclusión, sin revisarla ni cuestionarla, es delegar el juicio, y eso sí tiene un coste.
El profesional que delega tareas gana tiempo para ejercer más criterio, no menos. El que delega juicio deja de ejercerlo del todo, y con el tiempo pierde la práctica necesaria para reconocer cuándo una respuesta, humana o generada por una máquina, está equivocada.
Por qué el criterio se atrofia igual que un músculo que no se usa
Nadie pierde el criterio de golpe. Se pierde despacio, en la acumulación de pequeñas decisiones que se dejan de tomar de forma activa porque hay una respuesta rápida disponible. Es el mismo mecanismo por el que un cirujano deja de operar bien si pasa años sin bisturí en la mano, aunque recuerde perfectamente la teoría.
La Inteligencia Artificial acelera ese proceso si se usa mal, porque ofrece una respuesta plausible en segundos y es tentador aceptarla sin más. Pero el mismo mecanismo, usado al revés, puede fortalecer el criterio: comparar la respuesta de la máquina con la propia intuición profesional es un ejercicio que obliga a pensar, no a dejar de hacerlo.
Lo que ningún modelo de Inteligencia Artificial puede hacer por ti todavía
Un modelo de Inteligencia Artificial generativa no ha estado en la sala cuando un cliente calla algo que no dice con palabras. No ha sentido la tensión de un despacho cuando una decisión afecta a una familia entera, no solo a una hoja de cálculo. Esa información, la que no está escrita en ninguna parte, sigue siendo terreno exclusivo del profesional.
Javier G. Amblar lo explica con una frase que repite en sus formaciones: la máquina procesa lo que le cuentas, tú percibes lo que no te cuentan. Esa percepción, entrenada durante años de trato directo, es la parte del criterio que ninguna Inteligencia Artificial actual reproduce, por sofisticada que sea su redacción.
Cómo saber si tu criterio se está debilitando sin que te des cuenta
Hay una pregunta sencilla que Javier G. Amblar recomienda hacerse cada cierto tiempo: ¿cuándo fue la última vez que discrepaste de una respuesta que te dio una herramienta de Inteligencia Artificial? Si la respuesta es «no lo recuerdo», es una señal de que se está aceptando sin cuestionar, y eso es lo que de verdad debilita el criterio.
No se trata de desconfiar por sistema, sino de mantener activa la costumbre de contrastar. El criterio se ejercita discrepando, no obedeciendo, y eso vale igual si quien responde es un colega, un manual o una máquina.
Por qué los clientes notan la diferencia aunque no sepan explicarla
Un cliente que lleva años trabajando con el mismo profesional nota cuándo algo ha cambiado en la calidad de las respuestas, aunque no sepa poner nombre a lo que percibe. Nota si las respuestas se han vuelto más genéricas, más parecidas a lo que cualquiera podría encontrar buscando por su cuenta. Eso es, casi siempre, la primera señal visible desde fuera de que el criterio interno se ha apoyado demasiado en la máquina.
La confianza que un cliente deposita en un profesional se construye, en parte, sobre la sensación de que hay alguien pensando de verdad en su caso concreto. Cuando esa sensación se debilita, aunque el trabajo siga siendo técnicamente correcto, la relación pierde algo que cuesta mucho recuperar.
Usar la Inteligencia Artificial para afilar el criterio, no para sustituirlo
El mejor uso que Javier G. Amblar ha visto en sus clientes no es pedirle a la Inteligencia Artificial una respuesta final, sino pedirle varias perspectivas y decidir después, con criterio propio, cuál se ajusta mejor al caso concreto. Ese ejercicio no ahorra el trabajo de pensar, lo distribuye de otra manera y, bien hecho, lo enriquece.
La Inteligencia Artificial no ha llegado para sustituir el criterio de nadie. Ha llegado para poner en evidencia, con una rapidez incómoda, quién lo seguía ejerciendo de verdad y quién llevaba tiempo funcionando por inercia. Esa es la lectura honesta de lo que está pasando, y es más útil que cualquier discurso de miedo o de promesa fácil.
Un ejercicio sencillo para comprobar tu propio criterio esta semana
Javier G. Amblar propone un ejercicio concreto a sus clientes: elegir una decisión que hayan tomado apoyándose en una Inteligencia Artificial en los últimos treinta días y escribir, sin mirar la respuesta de la máquina, cuál habría sido su propia conclusión antes de consultarla. Comparar después las dos versiones.
Si las dos coinciden casi siempre, es una buena señal: significa que la herramienta confirma un criterio que ya existía. Si la propia conclusión previa cuesta reconstruirla, o directamente no se llega a formular sin la ayuda de la máquina, es la señal de alarma que conviene tomarse en serio antes de que se convierta en costumbre.
Por qué este problema no se resuelve dejando de usar la Inteligencia Artificial
La solución no pasa por abandonar estas herramientas, sería como abandonar el correo electrónico por miedo a escribir mal. La Inteligencia Artificial ha llegado para quedarse en la práctica profesional, y renunciar a ella solo priva al profesional de una ventaja real de eficiencia, sin resolver el problema de fondo.
El problema de fondo, si existe, no está en la herramienta, está en la relación que cada profesional decide establecer con ella. Se puede usar de forma que fortalezca el criterio, contrastando, cuestionando, comparando, o de forma que lo sustituya poco a poco sin que nadie se dé cuenta hasta que ya es tarde.
Sobre el autor
Javier G. Amblar es consultor estratégico desde hace veintisiete años y ha trabajado con más de 33.000 profesionales en 55 países. Fue profesor asociado del IE Business School, donde recibió el Premio a la Excelencia Docente, y ha participado en RTVE, Telemadrid, Onda Cero y EsRadio. Escribió el libro Liderazgo (Editatum, 2018), dirige un canal de YouTube con más de 368.000 suscriptores y su comunidad en línea supera ya las 500.000 personas. Puedes comprobar cómo te describe hoy la Inteligencia Artificial en RADAR.
