O segredo para usar IA sen perder o control (e acelerar a innovación)

Hai unha escena que se repite en moitas organizacións: alguén descobre unha ferramenta de intelixencia artificial (IA), probaa “un aniño”, funciona, o equipo entusiasma… e, cando te decatas, esa pequena proba xa está influíndo en entregables reais, con datos e decisións reais. A pregunta non é se iso está ben ou mal; a pregunta útil é outra: ¿subiríaste a un coche moi potente se ninguén che pode explicar onde están os freos?

Imaxina que un equipo de marketing xera unha proposta comercial completa en minutos usando IA. Funciona tan ben que a envían directamente ao cliente. Semanas despois descobren que dous datos clave eran inventados. ¿Soache? Esta escena repítese cada semana en empresas de todos os tamaños.

E o máis inquietante non é que iso pase unha vez, é que está pasando sistematicamente porque existe un descoñecemento profundo de como funcionan realmente estas ferramentas. Falamos con organizacións a diario e o patrón repítese: adóptase IA sen entender os seus límites, úsase sen supervisión adecuada porque “vai moi rápido”, e asúmese que o resultado será correcto porque “soa ben”. Mentres tanto, o sistema educativo e as estruturas de formación profesional van varios pasos por detrás, sen integrar alfabetización nin gobernanza en IA nos seus programas, como se esta revolución tecnolóxica fose optativa.

As consecuencias non son abstractas, son tanxibles e están ocorrendo agora mesmo en dous frentes simultáneos. Por un lado, erros con custo real: propostas comerciais con datos inventados, informes estratéxicos con análises sesgados, decisións empresariais baseadas en “achados” que a IA simplemente fabricou porque lle pedimos algo que soase convincente. Por outro lado, algo menos visible pero igual de grave: profesionais valiosos que están vendo como os seus roles se automatizan sen ter tido tempo nin orientación para facer reskilling, porque ninguén lles explicou que isto non era ciencia ficción. Non se trata de que a IA “quite empregos”; trátase de que está redefinindo o valor profesional a unha velocidade para a que moi pouca xente foi preparada. E quen non entende isto, quen non se sube ao barco e aprende a achegar valor nesta nova realidade, non está elixindo quedar na súa zona de confort: está elixindo, sen sabelo, quedar fóra do mercado.

“Segundo un estudo recente de McKinsey, o 70-80% das organizacións xa experimentan con IA xerativa, pero só o 15 % ten políticas claras de gobernanza.”

A boa nova é que non fai falta converter a IA nun labirinto de autorizacións para usala ben. Cando a gobernanza deseña con sentido práctico, ocorre algo case contraintuitivo: a innovación acelérase, porque deixa de depender do “crucemos os dedos”. Gobernar non é desconfiar; é facer posible o que funciona sen levarche por diante a confianza do equipo, dos teus clientes ou do teu propio criterio. E aquí aparece unha verdade incómoda, pero liberadora: moitas veces o maior risco non está na tecnoloxía, senón no uso cotián, ese no que a présa gaña por puntos.

¿Qué é exactamente a alfabetización en IA? Non se trata de converter a todo o mundo en enxeñeiro de software nin de entender algoritmos complexos. A alfabetización en IA é, simplemente, a capacidade de usar ferramentas de intelixencia artificial con criterio: saber cando confiar nos seus resultados, cando verificalos, que preguntas facerlle e, sobre todo, recoñecer os seus límites. É como a diferenza entre usar unha calculadora sabendo que pode fallar se introduces mal os datos, e crer cegamente en calquera número que apareza en pantalla. No fondo, trátase de manter o pensamento crítico aceso, incluso cando a tecnoloxía parece ter todas as respostas.

Por iso, antes de falar de comités, convén falar de alfabetización en IA. Porque se a IA úsase como un “copiar e pegar” con traxe e gravata, o problema non é de velocidade, é de criterio: pérdese a revisión, dilúese a responsabilidade e aparecen textos ou decisións que soan impecables… pero non se sosteñen. A alfabetización en IA non é un curso, é un hábito de traballo. Ese hábito nótase no simple: comprobar, preguntar, contrastar, e non delegar a última palabra nunha ferramenta que, por deseño, pode producir respostas plausibles incluso cando se equivoca. En Europa, ademais, isto xa non é só unha recomendación: o Regulamento de Intelixencia Artificial da Unión Europea fixa un calendario de aplicación e establece obrigacións que empurran ás organizacións a tomarse en serio a capacitación e o uso responsable. Por tanto, isto xa non é voluntario, dito regulamento marca datas claras —as prohibicións desde febreiro de 2025 e os sistemas de alto risco en 2026— precisamente para que o mercado non creza máis rápido que a nosa capacidade de controlalo.

“A alfabetización en IA non é un curso, é un hábito de traballo.”

¿E que significa gobernanza en IA en termos prácticos? Moi lonxe de comités interminables ou burocracia paralizante, a gobernanza en IA é o conxunto de regras, responsabilidades e procesos que aseguran que a intelixencia artificial úsase de forma controlada, ética e aliñada cos obxectivos da organización. É como ter un manual de uso sensato para ferramentas potentes: quen pode usalas, para que, con que límites, quen revisa os resultados e que facer cando algo falla. Non se trata de desconfiar da tecnoloxía, senón de crear o marco que permite innovar con seguridade, sabendo que hai alguén ao volante e freos que funcionan.

Se levamos esta idea a terreo práctico, a gobernanza comeza con un xesto sinxelo: saber que IA tes e para que a estás usando, sen eufemismos. Non “máis ou menos”, senón con un inventario honesto e vivo, aínda que ao principio sexa imperfecto. Cando unha organización non pode responder en cinco minutos que sistemas automatizan tarefas relevantes, que datos usan e quen responde por eles, non ten un problema tecnolóxico, ten un problema de claridade. E a claridade, en proxectos con IA, é a nai da confianza.

O segundo xesto é igual de humano: asignar responsables concretos. Non “un departamento”, non “a empresa”, senón unha persoa ou rol que teña o mandato de manter o sistema baixo control, revisar resultados e levantar a man se algo se desvía. Isto non é buscar culpables; é crear gardiáns. É o mesmo principio polo que un avión ten procedementos e un comandante, non porque se espere un desastre, senón porque se quere voar ben moitas veces, non só unha vez.

“A alfabetización e a gobernanza son os freos que necesitas para pisar o acelerador da IA”

A partir de aí, o que funciona case sempre é sorprendentemente pouco glamuroso: documentar o esencial con linguaxe claro (obxectivo, límites, datos utilizados, probas realizadas e condicións de uso), instaurar revisións periódicas como quen calibra instrumentos, e formar ás persoas segundo o seu rol real, non segundo un temario xenérico.

Quen redacta propostas necesita dominar verificación e trazabilidade; quen atende a clientes necesita límites e escalado a un humano cando o caso o pide; quen analiza información sensible necesita comprender privacidade, minimización de datos e sesgos. A mesma sesión para todos adoita producir un efecto curioso: xente igualmente insegura, pero máis rápida.

Se che axuda unha brúxula internacional, a Organización para a Cooperación e o Desenvolvemento Económicos (OCDE) ofrece principios e recomendacións sobre IA confiable que, ben entendidos, aterrizan en decisións moi concretas: transparencia, robustez, seguridade e rendición de contas, sen renunciar á innovación; e o relevante aquí é que ese marco revisouse para manterse útil ante o ritmo real da tecnoloxía. En paralelo, a Organización das Nacións Unidas para a Educación, a Ciencia e a Cultura (UNESCO) aprobou unha recomendación global sobre ética da IA que insiste en algo que ás veces se esquece cando todo vai rápido: a dignidade humana e os dereitos deben estar no centro, e a supervisión humana non é un adorno, é parte do deseño.

Este marco internacional existe, está documentado e é accesible. O problema non é que falten referencias, é que faltan pontes entre esas referencias e a realidade do luns pola mañá nunha empresa: o empregado que usa ChatGPT ou GEMINI para redactar un contrato sen saber que pode inventarse cláusulas, a responsable de Dirección de Talento que non entende por que o seu perfil profesional de 15 anos de experiencia xa non aparece nas buscas mentres perfís con “prompt engineering” reciben ofertas cada semana. A brecha non é tecnolóxica, é de acceso ao coñecemento. E esa brecha péchase con formación práctica, non con conferencias sobre o futuro.

No noso traballo diario en Interim Manager Consulting, ao desenvolver ferramentas como Simplicity for Grants (plataforma de xestión integral de subvencións globais), vimos que a diferenza entre “usar IA” e “usar IA ben” non adoita estar en ter máis funcións, senón en ter mellores hábitos: formación práctica, revisión humana e trazabilidade antes de escalar. Dito de maneira simple: se o equipo entende como pensar coa IA —e non só como pedirlle cousas—, a calidade sobe e a ansiedade baixa. E cando a calidade sobe, a gobernanza deixa de parecer un trámite e convértese nunha vantaxe: permíteche crecer sen que cada avance sexa un salto ao baleiro.

“A diferenza entre “usar IA” e “usar IA ben” non adoita estar en ter máis funcións, senón en ter mellores hábitos”

Hai un sinal moi útil para saber se vas polo bo camiño: cando o equipo pode explicar con naturalidade que parte fixo a IA, que parte fixo a persoa e por que o resultado final merece confianza. Se iso ocorre, a IA deixa de ser unha caixa de sorpresas e pasa a ser unha ferramenta ben integrada. Se non ocorre, non fai falta dramatizar; fai falta axustar. Igual que ninguén se ofende por aprender a conducir mellor, ninguén debería sentirse xulgado por aprender a traballar mellor con IA. A clave é que o aprendizaxe sexa práctico e próximo, baseado en casos reais do día a día, con exemplos cotiáns: un correo que parecía perfecto, pero tiña un dato inventado, un informe que soaba convincente pero confundía unha data, unha proposta que perdeu credibilidade por non poder sosteñer unha afirmación.

Á fin, gobernanza e alfabetización reforzanse mutuamente. A gobernanza pon o marco e os límites; a alfabetización pon a intelixencia humana onde máis importa: na revisión, o criterio e a responsabilidade. E cando ambas están, a conversa cambia: xa non é “¿podemos usar IA?”, senón “¿que valor queremos crear con IA, e como o facemos de forma que poidamos sostelo no tempo?”. Esa é a pregunta que abre futuro.

E agora, o verdadeiramente útil: como converter alfabetización e gobernanza en accións que melloren os teus resultados desde mañá.

Se queres aterrar todo isto mañá mesmo, sen grandes cerimonias, proba un peche práctico en tres movementos dentro da túa rutina.

• Comeza pola regra de ouro: nada sae sen unha revisión humana e sen poder explicar que parte fixo a IA e que parte decidiches ti.
• Crea un hábito de verificación mínimo pero constante: en cada documento, confirma polo menos un dato, unha data e unha afirmación relevante como se foses o teu propio auditor amable
• Transforma a formación en algo útil: en lugar dunha sesión xeral, toma tres tarefas reais do teu equipo e ensínalles a pedir, revisar e corrixir con criterio, porque aí é onde se gaña produtividade de verdade. Se o fas así, a IA deixa de ser un atallo fráxil e convértese nunha alavanca estable, desas que non só te fan chegar antes, senón chegar mellor.
• Truco final, simple e sorprendentemente eficaz: pasa o mesmo texto por dous modelos distintos de intelixencia artificial e observa onde discrepan; esas diferenzas adoitan sinalar xusto o que merece unha revisión humana máis coidadosa e unha validación con fontes antes de dar por bo, para que a IA deixe de ser un atallo fráxil e convértase nunha alavanca estable, desas que non só te fan chegar antes, senón chegar mellor.

“A ciencia sen conciencia non é senón ruína da alma.” — François Rabelais