por ChatGPT
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Entre todas las revoluciones y desafíos que plantea, la inteligencia artificial propone un nuevo modelo para entender los negocios en un entorno cada vez más dinámico. Este nuevo paradigma trasciende el ámbito tecnológico y financiero, pues tiene un impacto cultural que exige que las empresas adopten procesos de aprendizaje continuo y colaborativo entre humanos y algoritmos, para adaptarse a la nueva realidad.
Mighty Joe Castro, The Politics Of Time (La política del tiempo), 2019. Cortesía del artista.
Hoy, las organizaciones más competitivas no son necesariamente las que almacenan más información, sino las que desarrollan estructuras de aprendizaje adaptativo.
La IA ha dejado de ser una promesa futurista para convertirse en una herramienta estratégica en el ecosistema empresarial. Pero su verdadero potencial no radica únicamente en automatizar procesos o generar eficiencias, sino en inaugurar una nueva epistemología corporativa: la de aprender a aprender. Es decir, se debe transformar la manera en que los negocios construyen, acceden y aplican conocimiento.
Hoy, las organizaciones más competitivas no son necesariamente las que almacenan más información, sino las que desarrollan estructuras de aprendizaje adaptativo. En este escenario, la IA funciona como catalizador: puede detectar patrones de consumo, anticipar riesgos financieros, personalizar procesos de formación o gestionar el talento con una precisión inédita. Según Davenport y Ronanki, 44 % de las empresas líderes en IA priorizan usos relacionados con la toma de decisiones basada en datos y el aprendizaje organizacional.
Este giro no es solo tecnológico, sino cultural. El aprendizaje empresarial mediado por IA implica romper con la noción de conocimiento como algo estático o centralizado. En su lugar, emerge una lógica rizomática, distribuida, en la que algoritmos y humanos aprenden juntos. Tal como lo describe José Luis Cordeiro: “[…] la IA no sustituye la inteligencia humana, la amplifica; lo que cambia es el modelo de cognición dominante”.
En este contexto, herramientas como los sistemas de recomendación, los asistentes conversacionales o las plataformas de machine learning democratizan el acceso al conocimiento, permitiendo a cada empleado —desde un ejecutivo hasta un trabajador— acceder a rutas personalizadas de desarrollo. No se trata solo de eficiencia, sino de equidad cognitiva.
Aun así, el despliegue ético y reflexivo de estas tecnologías es fundamental. Como apunta Luciano Floridi: “[…] la responsabilidad algorítmica debe ser proporcional a la autonomía concedida”. Integrar IA en los procesos de aprendizaje exige revisar los sesgos, proteger los datos sensibles y fomentar un pensamiento crítico en las organizaciones.
En síntesis, la relación entre la IA, los negocios y el aprendizaje no puede reducirse a una cuestión técnica. Es, ante todo, un cambio de paradigma, en el que aprender deja de ser un fin para convertirse en una práctica relacional, dinámica y compartida con las máquinas.
Bibliografía
Cordeiro, José Luis. La muerte de la muerte. Madrid: Ediciones Nowtilus, 2007.
Davenport, Thomas y Rajeev Ronanki. “Artificial Intelligence for the Real World” en Harvard Business Review. Boston: Harvard, 2018.
Floridi, Luciano. The Ethics of Information. Oxford: Oxford University Press, 2014.
Mighty Joe Castro, Cellophane (Celofán), 2018. Cortesía del artista.
