El nuevo verbo que necesitamos en la era IAG

Cada revolución tecnológica nos ha regalado nuevos significados para palabras que ya existían. La web pasó de ser estática a 2.0 cuando el usuario pasó de leer a escribir. La nube, el big data, la digitalización, el blockchain... todas vinieron con cambios en el lenguaje... y en la acción.

La inteligencia artificial generativa, sin embargo, nos ha dejado mudos. Llamamos "inteligente" a todo; desde un altavoz o un teléfono hasta un sistema de business intelligence. Decimos "aumentado", pero la realidad aumentada ya había ocupado ese término. Y "sintético"… bueno, ya lo usamos para describir el contenido que la propia IA genera en masa.

Estamos buscando la palabra precisa en el lugar equivocado. Hay que dejar de mirar a la máquina; centrémonos en las personas que la usan. Hace ya tiempo que uno de los pocos informáticos vocacionales con los que he tenido el gusto de trabajar me decía: "Los sistemas, al servicio de las personas. No al revés, que es mucho más frecuente de lo que queremos creer". Necesitamos un verbo que refleje el cambio en nuestra cultura, la humana, y no en el modo en que funciona ahora la máquina.

Ese verbo es transcalar.

Qué significa transcalar

Aunque no lo recoja la RAE, este neologismo ya existe: solo le hemos dado una vuelta. Transcalar significa transicionar entre escalas. Es la capacidad de moverse con agilidad y criterio entre el detalle y el patrón, entre el dato y la tendencia, entre lo lineal y aritmético y la probabilidad multivariable exponencial.

La IA piensa en varias dimensiones, en paralelo, por probabilidades, procesando millones de variables sin pausa. Las personas pensamos en secuencias: causas, contextos, efectos, intuiciones, emociones y narrativas. Transcalar es integrar ambas lógicas.

Así, tenemos una palabra para denominar lo que ocurre cuando una persona y una IAG trabajan juntas. Ni "aumento" (sumar más) ni "automatización" (eliminar al humano). Describe la capacidad de bajar a la escala del caso concreto y subir a la escala del patrón global, tantas veces como sea necesario hasta dar con la decisión que ninguna de las dos escalas por separado sería capaz de alcanzar. Un salto cognitivo.

La escalera invisible

Para entender por qué necesitamos este verbo, vamos a mirar cómo adoptan IAG las organizaciones. Pocas empresas miden, pero todas recorren, ciertos peldaños de madurez:

Nivel 0 - IA silenciosa. Los empleados usan ChatGPT en su móvil para redactar un correo complicado o traducir un documento. Nadie lo ha autorizado, nadie lo controla. Es la shadow AI. Ejemplo: un comercial que usa el chatbot para preparar una propuesta, pero no sabe si la información que ha generado es correcta, si contradice alguna política de la empresa o si ha compartido información de valor... para la competencia. Ocurre en casi el 100% de las organizaciones, que en demasiados casos adoptan la estrategia del avestruz.

Nivel 1 - IA asistencial. La empresa permite el uso de IAG generalista. Se usa para acelerar tareas: resumir actas, redactar borradores, traducir contenido. No hay ingeniería de contexto, ni mejora continua, ni control de tokens. Ejemplo: el departamento de marketing usa la IA para generar 50 variantes de un titular, pero el equipo revisa uno por uno sin un criterio establecido. El impacto es táctico y el ahorro de tiempo probablemente real, pero la IA no entiende el negocio. En demasiadas ocasiones, se pasa del efecto WOW! al efecto MEH! en un parpadeo.

Nivel 2 - IA contextual. Entramos en el nivel "pro" de la IA empresarial en el que la vasta información que todas las organizaciones generamos se convierte en un activo útil y accesible. La empresa incorpora ingeniería de contexto: prompts estructurados, bases de conocimiento, RAG básico. Hay pruebas A/B, revisión humana, ajuste de prompts y control del gasto en tokens. La IA empieza a adaptarse al negocio. Ejemplo: el equipo de atención al cliente usa un sistema que conoce el historial de cada cuenta y propone respuestas personalizadas, pero sigue siendo la persona quien decide cuándo usarlas y cómo adaptarlas. La mejora es continua y medible.

Nivel 3 - IA agéntica. La capa inteligente está insertada en los puntos clave de la organización. No todo es IA porque, sorpresa, para tareas deterministas la vieja informática determinista es mucho mejor que la IAG, por lo que sea. En este escalón la información singular que genera la empresa está separada del ruido: datos de ventas, incidencias, resultados, acciones pasadas... y accesible para cada decisión de negocio. Además de responder La IA propone, simula y avisa. Ejemplo: el responsable de producción recibe una alerta de la IA: "Basándonos en el patrón de los últimos tres años, la demanda del producto X va a crecer un 20% en las próximas seis semanas. Te sugiero ajustar el pedido de materias primas y te ofrezco tres escenarios de aprovisionamiento con sus costes asociados". El pasado está registrado y es recuperable en cuanto hace falta.

La cima; por ahora, transcalación

En el nivel 4 la organización ha rediseñado sus procesos para maximizar su crecimiento, minimizar la fricción entre áreas y sobre todo alinear, si no unificar, negocio y operación (spoiler: esto da para otro artículo). La acción de transcalar, es decir, moverse con criterio entre escalas de detalle, patrón y probabilidad, está en el centro de cada rol.

Ejemplo: el mismo responsable de producción no recibe una alerta porque trabaja en un entorno donde puede preguntar a la IA sobre cualquier decisión y entablar un diálogo que le permite bajar al detalle de un proveedor concreto y subir al patrón de la demanda global, todo en la misma conversación. La IA ya no es solo una herramienta sino la puerta de entrada a otra escala de pensamiento, que es con la que se trabaja.

Aquí la organización, además de reaccionar a su pasado, modela activamente su futuro mediante simulaciones y escenarios basados en su contexto inteligente. Puede preguntarse: "¿Qué pasaría si cambiáramos este proveedor?", "¿Cómo afectaría una subida del 10% en los costes de logística a nuestros márgenes en tres años?" y obtener respuestas que integran la experiencia, la intuición, la lógica humana y la capacidad computacional de la IA.

Un verbo con responsabilidad

Llamar a esta acción "transcalar" nos compromete. No vale de mucho saber usar una herramienta si la herramienta en sí incorpora un torrente de cambios en hiperaceleración. Hay que desarrollar la habilidad de moverse entre escalas con soltura: saber cuándo bajar al detalle, cuándo confirmar un patrón y cuándo saltar de una escala a otra sin perder el sentío.

La IA no nos quita hoy tanto trabajo como esperábamos en 2022. Tú también te has dado cuenta, ¿eh? Nos exige que sepamos transcalar.

¿En qué nivel dirías que está tu organización? ¿Cuánto transcaláis? Te leemos en los comentarios.