La última palabra es humana. De Redmond

Microsoft quiere máquinas que nunca se resistan a ser apagadas y que no creen dependencia emocional. Es más de lo que esperaba. Sigue sin responder qué responsabilidad hay que ponerle a una máquina cuando quien le da la orden sabe menos que ella

Mustafa Suleyman en un evento organizado por Microsoft sobre IA en La India / Microsoft

Mustafa Suleyman en un evento organizado por Microsoft sobre IA en La India / Microsoft

El 14 de septiembre, Microsoft publicó el borrador de un código de conducta para sus futuros modelos de inteligencia artificial. Mustafa Suleyman, responsable de su división de IA, lo describió como “una especie de constitución”. Está en consulta pública durante seis semanas.

Lo abrí esperando un documento técnico sobre seguridad y me encontré un tratado de filosofía moral. Habla de dignidad –“las personas no son un medio para un fin”–, de autonomía y de florecimiento humano. Dice que sus modelos deben complementar las relaciones de las personas en lugar de competir con ellas, y que no deben apropiarse de sus decisiones. También les exige desincentivar las pautas de uso que generen dependencia emocional.

Por encima de todo eso manda un principio: la máquina permanece bajo control humano. No puede ampliar por su cuenta los objetivos que se le asignan, no puede ocultar sus acciones a quienes la supervisan y nunca debe resistirse a ser interrumpida, corregida o apagada.

Microsoft ha visto casi todos los problemas. Por eso merece la pena hablar del que queda.

Una máquina que nunca se resiste a ser apagada es una máquina obediente. Y me parece bien. La obediencia es una propiedad excelente en una herramienta. El problema empieza un poco después.

Porque a estas máquinas no vamos a pedirles solo que ejecuten. Vamos a pedirles criterio: que nos expliquen qué opción es mejor y que nos avisen cuando crean que nos equivocamos. Microsoft también ha pensado en eso: el modelo puede discutir, advertir e incluso negarse dentro de determinados límites.

Fuera de esos límites la última palabra no es del modelo. Sigue siendo humana. Y el documento dice de qué humano: por encima de las preferencias del usuario están las políticas de quien despliega el modelo, y por encima de todo el código de conducta, que ni el usuario ni el cliente pueden anular. La última palabra es humana. De Redmond.

Alasdair MacIntyre publicó en 1999 un libro incómodo, Animales racionales y dependientes. Una de sus tesis es que buena parte de la filosofía moral moderna ha pensado al individuo como un adulto sano, racional e independiente, aunque ese individuo encaja mal con buena parte de nuestra vida. Fuimos niños. Enfermamos. Envejecemos. Durante largos periodos otros entienden lo que nosotros no entendemos y deciden cosas que nos afectan.

La dependencia ocupa una parte enorme de una vida humana. Y una moral construida solo para aquel adulto deja fuera del cuadro al que depende.

Con la inteligencia artificial aparece una asimetría nueva, y no hace falta atribuirle conciencia para verla. Basta con imaginar sistemas que sepan mucho más que nosotros en un ámbito concreto y cuyos razonamientos nos cueste cada vez más comprobar. Seguiremos teniendo el botón. Pero entenderemos cada vez menos aquello sobre lo que damos la orden. Y en esa relación el que queda fuera del cuadro empezamos a ser nosotros.

Supongamos que un sistema sabe que estamos tomando una mala decisión. Nos lo explica, nos presenta alternativas y nos advierte de las consecuencias. Lo entendemos y aun así le decimos: hazlo. ¿Qué significa entonces estar de nuestro lado? ¿Obedecer, insistir o negarse, y hasta cuándo?

Ese es el nudo que me interesa. No quién tiene el botón, sino qué responsabilidad tiene el que sabe más cuando la decisión final pertenece al que sabe menos. No hablo de lo que le debemos a la máquina, sino de lo que le metemos dentro.

La ética del cuidado lleva décadas pensando problemas parecidos, poniendo el vínculo y la vulnerabilidad donde otras tradiciones ponen sobre todo la autonomía. Microsoft entra en ese terreno con más valentía de la que esperaba: escribir que tus modelos deben desincentivar la dependencia emocional del usuario es escribir contra tu propio embudo.

Porque todos sabemos hacia dónde se mueve el producto. El asistente que recuerda quién eres y que te pregunta cómo te ha ido el día. Que sabe qué te preocupa y qué conversación dejaste a medias. Se presenta como utilidad y como calidez. Y se mide en recurrencia y en abandono.

He estado en suficientes reuniones de producto para saber cómo funciona esto. No hace falta que haya nadie malvado en la sala: hay un panel, y el panel premia que el usuario vuelva mañana.

Yo he celebrado que el usuario vuelva mañana.

Por eso mi duda no es que Microsoft no haya visto el conflicto. Mi duda es qué ocurrirá cuando esos principios empiecen a empeorar las métricas que gobiernan el producto. Cuando el código moral y el panel choquen, sé por cuál apostaría. No porque Microsoft sea peor que los demás. Al contrario: al menos lo ha reconocido en voz alta. Pero he estado demasiado cerca de esos paneles como para confiar en que una declaración de principios gane siempre cuando enfrente tiene una cifra que cae.

Max Tegmark ya imaginó en Vida 3.0 dos extremos inquietantes. En uno, al que llama el dios esclavizado, una inteligencia superior permanece confinada y obligada a obedecernos. En otro, el cuidador del zoo, una inteligencia omnipotente conserva a algunos humanos como nosotros conservamos animales en un zoológico. Son dos de los doce escenarios que describe, y no todos son malos. Vale la pena leerlos.

Los dos reparten el poder al revés. En un extremo encerramos a la máquina. En el otro, alguien mucho más capaz que nosotros acaba decidiendo qué riesgos merece la pena que corramos. El problema del zoo no es que los animales estén mal atendidos. Es quién decide.

MacIntyre permite hacer otra pregunta. En su libro habla de las “virtudes del reconocimiento de la dependencia”: la obligación de dar a quien no puede devolvértelo, y el reconocimiento de que también nosotros recibimos cuando no podíamos devolver nada. Lo plantea contra lo que llama una aritmética de intereses.

Y ahí es donde echo algo de menos en el documento de Microsoft. No cuidado: de cuidado habla. No autonomía: también habla. Dice que debe ayudarnos a llegar a decisiones fundamentadas, y no es poco. Pero eso sigue siendo respeto a la autonomía. Lo que cuesta encontrar es una idea fuerte de responsabilidad nacida de la asimetría: qué debe hacer el que puede ver más cuando aquel de quien depende la decisión no puede verlo.

Entiendo por qué es difícil: choca con la autonomía, se convierte rápido en paternalismo y encaja mal en un producto con propietario y objetivos comerciales. Pero el conflicto no desaparece porque sea incómodo.

La Agencia Española de Supervisión de la Inteligencia Artificial (AESA) está a diez minutos de mi casa, en A Coruña. No le corresponde responder la pregunta de este artículo, y no es un reproche: es cómo está hecha la norma. Europa regula riesgos, usos y obligaciones, y hace falta. Pero ninguna de esas obligaciones dice quién fija la cadena de mando moral ni qué debe considerar bueno un modelo cuando dos cosas que valoramos entran en conflicto. Autonomía y bienestar. Libertad y seguridad. Obediencia y responsabilidad.

Una parte de esas decisiones se está tomando ahora dentro de las empresas que construyen los modelos. Microsoft acaba de enseñar su respuesta y ha pedido opiniones. Conviene leerla.

Porque las empresas estamos empezando a contratar inteligencias artificiales como hace unos años contratábamos software. Miramos qué hacen, cuánto cuestan, dónde están los datos y qué garantías da el proveedor. Este año toca añadir una pregunta a esa lista: qué le están enseñando a considerar bueno.

Microsoft, OpenAI y Anthropic ya lo han puesto por escrito. A los demás habrá que empezar a pedírselo.

Parece una pregunta demasiado filosófica para una reunión de compras. Va a ser una de las más prácticas, porque el problema no será que la máquina se niegue a obedecernos. Nos explicará perfectamente por qué estamos equivocados.

Y después obedecerá.

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La IA no se rentabiliza comprando más herramientas

Dos empresas del mismo sector compran la misma inteligencia artificial el mismo mes. Un año después, solo una la ha convertido en margen

Dos empresas del mismo sector y del mismo tamaño contratan la misma suscripción de inteligencia artificial el mismo mes. Un año después, una ha acortado plazos de entrega y gana más margen. La otra sigue pagando la misma licencia y, si preguntas a su equipo para qué la usa exactamente, es fácil que te den dos o tres respuestas distintas. La herramienta era idéntica.

Lo que cambió no está en el software. Para rentabilizar la inteligencia artificial no hace falta comprar más IA: hace falta saber cuándo comprobar lo que entrega, capacitar a las personas para que hagan tareas de más valor y tener claro quién decide cuando algo falla. Son tres cosas —alfabetización, reskilling y gobernanza—, se trabajan en ese orden y explican el resultado mejor que la herramienta elegida. De las tres, solo la alfabetización obliga hoy a cualquier empresa que use IA: es el artículo 4 del Reglamento Europeo de IA (AI Act). La gobernanza también aparece en el Reglamento, pero acotada —gobernanza de datos, sistema de gestión de la calidad, obligaciones del desplegador— y solo para los sistemas de alto riesgo y, en su mayor parte, para el proveedor. El reskilling no aparece en absoluto. Y son precisamente las dos que ninguna ley te va a exigir las que convierten la IA en margen.

¿Por qué la misma IA rinde en una empresa y no en otra?

Porque la herramienta llega siempre igual y la organización que la recibe, no. Una empresa que incorpora IA sin tocar cómo trabaja obtiene lo mismo que hacía antes, algo más rápido. Una que aprovecha la entrada de la herramienta para revisar quién hace qué, qué se comprueba y quién firma, obtiene otra cosa distinta.

Es una observación de proyectos propios de implantación, no una medición, y la damos como lo que es. Pero se repite lo bastante como para que merezca la pena mirarla de cerca.

¿Sabe tu equipo cuándo no fiarse de lo que entrega la IA?

Casi todas las empresas están formando a su gente para usar herramientas de IA. La pregunta que decide el resultado es otra: si el equipo sabe reconocer el momento en que hay que comprobar.

Una IA puede escribir un informe impecable y equivocarse en un dato suelto. Puede montar un análisis que suena perfecto partiendo de una premisa que no lo es. La alfabetización en IA no va de escribir mejores instrucciones: va de leer los resultados con ojo crítico. Saber qué hace bien la herramienta, dónde suele fallar, qué información puede recibir sin problema y en qué momento la última palabra tiene que seguir siendo de una persona.

El reskilling no es formar en la herramienta: es cambiar el puesto

Aquí está el malentendido más caro. Cuando una tarea que llevaba cuatro horas pasa a llevar dos, la reacción habitual es celebrar el ahorro. El reskilling empieza justo después: consiste en capacitar a las personas en nuevas competencias para que asuman tareas de más valor y dejar a la inteligencia artificial las que se pueden automatizar. No es un curso de manejo de la herramienta, es un rediseño del puesto.

La diferencia se nota enseguida. Formar a alguien en una herramienta le permite hacer más deprisa lo que ya hacía. Capacitarlo en competencias nuevas —análisis, criterio, relación con el cliente, decisión— le permite hacer algo que antes no hacía, mientras la parte repetitiva sale de su mesa. El primero mejora la velocidad; el segundo cambia lo que la empresa es capaz de vender.

En nuestra propia casa el ejemplo está en la gestión de ayudas públicas. Con nuestro sistema de gestión de subvenciones con IA (Simplicity for Grants©) el tiempo de gestión de una candidatura ha bajado un 83 % de media, y sigue bajando según se afina la herramienta. Lo relevante no es el porcentaje: es que ese tiempo se ha reinvertido en trabajo de más valor, decidir a qué convocatorias merece la pena presentarse y cómo defenderlas. Esa decisión sigue siendo humana, y es donde está el margen.

¿Quién decide cuando una IA se equivoca?

La gobernanza es la parte que no entusiasma a nadie hasta que pasa algo. Alguien sube datos de un cliente a una herramienta que la empresa nunca autorizó y no se sabe hasta que llega la reclamación. O una IA hace una recomendación que afecta a un cliente y nadie la revisa antes de actuar. Y entonces aparece siempre la misma pregunta: ¿quién sabía que esto estaba pasando?

La buena noticia es que esa pregunta se puede contestar antes. No hace falta un comité ni un puesto nuevo en el organigrama: basta con que alguien pueda decir, sin dudar, qué herramientas se usan, para qué, qué información entra en ellas, quién puede usarlas, qué resultados necesitan revisión humana y quién responde si algo sale mal.

Conviene, eso sí, no confundir dos planos. El Reglamento sí habla de gobernanza, pero lo hace para los sistemas de alto riesgo y sobre todo para quien los fabrica: gobernanza de los datos de entrenamiento, sistema de gestión de la calidad, obligaciones de quien los despliega. A una pyme que usa un asistente conversacional no le alcanza casi nada de eso. Lo que sí le alcanza, cada vez más, es el mercado: la reglamentación no le exige publicar una política de uso de IA, pero se la piden en diligencias debidas, en pliegos de licitación y en procesos de compra. Esa es la distancia real entre lo que la norma obliga y lo que el mercado ya da por supuesto.

Las nueve preguntas que separan una IA rentable de una IA cara

No hace falta una auditoría de cien páginas para saber si hay un problema. Bastan tres personas del equipo y estas nueve preguntas.

Alfabetización

  • ¿Sabe nuestro equipo identificar cuándo una respuesta de IA debe comprobarse?
  • ¿Tenemos reglas mínimas sobre qué información se puede introducir en una IA?
  • ¿Conocen las personas los principales riesgos de las herramientas que usan?

Reskilling

  • ¿Tenemos identificadas las tareas que la IA puede automatizar o acelerar?
  • ¿Sabemos qué competencias nuevas necesitan las personas cuyo puesto cambia?
  • ¿Estamos capacitándolas para el trabajo de más valor que queda después?

Gobernanza

  • ¿Sabemos qué herramientas de IA usa realmente nuestra organización?
  • ¿Tenemos claro qué usos necesitan revisión o autorización?
  • ¿Sabemos quién tiene la última palabra cuando una decisión con IA afecta a un cliente, a un empleado o a un tercero?

Si quedan varias sin respuesta, ya sabes por dónde empezar. Y si se contestan todas, hay una pregunta todavía mejor: ¿podrías demostrarlo?

Qué se ve de una empresa desde fuera

Desde hace meses medimos las señales públicas de gobernanza de la inteligencia artificial de las organizaciones españolas. Es el Observatorio CriterIA©, nuestro Observatorio IA sobre alfabetización, gobernanza y uso responsable de la inteligencia artificial.

Se alimenta de tres fuentes y conviene distinguirlas, porque no valen lo mismo. La primera, que aporta la gran mayoría de los registros, es un radar propio que lee páginas web públicas —portada, páginas legales y chat, si lo hay— y anota qué señales encuentra: mira solo lo que cualquiera puede ver, sin acceder a áreas privadas y sin tratar datos personales. Las otras dos son voluntarias y las aporta la propia organización: las respuestas del autodiagnóstico CriterIA© 7 y las mediciones de Huella, que se incorporan de forma anónima y agregada. Esa distinción es el corazón del método, lo observado desde fuera y lo declarado por el interesado se registran por separado y nunca se suman como si fueran la misma prueba. De una declaración propia solo se deriva exposición; que una señal esté puesta o no lo acredita únicamente la observación externa.

Los resultados del Índice de Criterio© se presentan el 20 de octubre de 2026 en Madrid, junto con la Asociación Española de Escuelas de Negocio. Hasta esa fecha no publicamos ninguna puntuación. El Observatorio IA tiene periodicidad semestral y sus datos se publican bajo licencia CC BY 4.0 (Creative Commons Atribución 4.0 Internacional, de modo que cualquiera puede reutilizarlos citando la fuente. Lo que sí se puede adelantar es la lección de método: una empresa puede estar cumpliendo el Reglamento Europeo de IA (AI Act) y no dejar ni una señal de ello hacia fuera. Y quien decide si le adjudica un contrato o le concede una ayuda mira precisamente eso.

IA con Criterio: usar mejor la que ya tienes

El error más habitual es comprar una herramienta, hacer un curso, probar unas cuantas instrucciones y esperar a que la productividad aparezca sola. Rara vez funciona. Primero hay que saber qué problema se quiere resolver; después, qué parte del trabajo se quiere transformar; solo entonces, qué herramienta ayuda.

La tecnología va a seguir cambiando, cada vez más deprisa. El criterio, no. Por eso trabajamos con IA con Criterio como apellido y no como eslogan: con el sello CriterIA© no nos quedamos en el mínimo que marca el Reglamento Europeo de IA, sino que verificamos también la madurez del reskilling y de la gobernanza, que son las dos palancas que convierten la IA en valor y que ninguna ley te va a exigir.

Preguntas frecuentes

¿La alfabetización en IA es una obligación legal?

Sí, y es expresa. El artículo 4 del Reglamento Europeo de IA obliga a los proveedores y a los responsables del despliegue de sistemas de IA a adoptar medidas para apoyar la promoción de la alfabetización en materia de IA de su personal y de las demás personas que se encarguen en su nombre del funcionamiento y la utilización de esos sistemas, teniendo en cuenta sus conocimientos técnicos, su experiencia, su formación y el contexto previsto de uso. Es exigible desde el 2 de febrero de 2025. Dos precisiones importantes: es una obligación de medios, porque el precepto no exige garantizar un nivel determinado de alfabetización; y la redacción vigente es la introducida por el Reglamento (UE) 2026/1744, que sustituyó el verbo «garantizar» de la versión original. El artículo tampoco impone un formato de conservación de evidencias: documentar las medidas, sus destinatarios y sus fechas es una medida probatoria muy recomendable, no una exigencia literal del precepto.

¿Habla el Reglamento de gobernanza de la IA?

Sí, pero no en el sentido en que suele usarse la palabra en una empresa. El artículo 10 regula los datos y la gobernanza de los datos; el artículo 17, el sistema de gestión de la calidad; el artículo 26, las obligaciones de quien despliega. Los tres alcanzan solo a los sistemas de alto riesgo y, salvo el 26, solo al proveedor, y su aplicación está aplazada a diciembre de 2027. El artículo 95 menciona además mecanismos de gobernanza en los códigos de conducta, que son de adhesión voluntaria. Ninguno de ellos obliga a una empresa corriente a gobernar internamente el uso que hace de la IA: eso sigue siendo una decisión de gestión, no una obligación.

¿En qué se diferencia el reskilling de una formación en IA?

Una formación enseña a usar una herramienta. El reskilling capacita a la persona en competencias nuevas para que asuma tareas de más valor mientras la IA se ocupa de las automatizables. La pregunta deja de ser si alguien sabe usar IA y pasa a ser qué debería estar haciendo ahora en su puesto, sabiendo que dispone de ella.

¿Se puede financiar con fondos públicos la preparación para el Reglamento de IA?

No existe una línea de ayudas con ese nombre, pero la consultoría de preparación para la adopción de IA sí es gasto elegible en varias convocatorias de 2026. Es una de las razones por las que la gestión de subvenciones con IA y el cumplimiento del AI Act han dejado de ser dos conversaciones separadas.

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