IA y autenticidad

Hace unos meses, Adolfo Ramírez publicó El valor de la autenticidad, un libro que pone el foco en una cuestión incómoda, pero imprescindible: la diferencia entre lo que las organizaciones dicen y lo que hacen.

Comparto al 100% con Adolfo la idea de que cuanto mayor es esa distancia, más fácil es que la organización acabe perdiendo la confianza de sus clientes.

Y, sin embargo, hablar de autenticidad es difícil. ¿Quién va a admitir que no es coherente con los valores que presume tener escritos en la recepción de su oficina?

Daniel Ramos me enseñó una frase que siempre recuerdo:

“Los valores solo son valores si te cuestan dinero.”

Y sabemos lo que ocurre en muchas organizaciones: cuando los valores chocan con la cuenta de resultados, los valores pierden.

Ahora que estamos diseñando sistemas basados en inteligencia artificial, el reto se amplifica. Ya no basta con declarar los valores:

hay que escribirlos en el código.

Porque, queramos o no, los sesgos vienen de serie en los modelos, y si no intervenimos, decidirán por defecto.

Hoy, Adolfo compartía en LinkedIn una reflexión sobre cómo mantener la autenticidad en la era de la IA. Es un buen punto de partida para preguntarnos:

¿Qué significa ser auténtico cuando las decisiones las toma un agente automatizado que responde en nombre de nuestra empresa?

Como explica este artículo técnico sobre cómo los modelos pueden incluso “engañar” a sus propios desarrolladores, la opacidad y la ambigüedad ya no son un problema filosófico, sino técnico.

Y aquí viene lo difícil: ¿Qué respondería una IA si le decimos “las personas antes que los resultados… pero depende”?

El contexto es la clave. Porque programar los valores significa definir reglas, excepciones, prioridades y límites. Y eso implica que las empresas van a tener que escribir, literalmente, lo que antes se decía en eslóganes que son más fáciles de “gestionar”.

Se abre un melón: ¿podremos con la zona gris?

¿Estamos preparados para trasladar los valores que decoran las paredes al contexto que ejecuta el modelo?

¿Podemos diseñar agentes que respondan según nuestros principios… sin caer en ambigüedades cómodas?

Desde entaina, llevamos meses trabajando este tema con Adolfo y Carolina Gómez Blanco. Y creemos que este debate no puede quedarse en lo teórico.

Por eso, estamos preparando la puesta en marcha de un Think Tank sobre IA y autenticidad, donde explorar de forma práctica cómo integrar valores en el diseño y entrenamiento de agentes.

Si te interesa formar parte o quieres más detalles, escríbenos y te contamos cómo lo estamos organizando.

En entaina, creemos que acelerar la adopción de IA no es solo un reto tecnológico, sino un ejercicio de aprendizaje, responsabilidad y coherencia. Y que el código —cuando se hace bien— también puede ser un espacio de valores.