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Comunicación, Innovación, Inteligencia artificial, Marketing

¿Qué pasa cuando la respuesta llega antes que el criterio?

En 1993 terminé la universidad. Mi tesis la escribí a máquina. No había computadora (o sí había, pero solo algunas empresas usaban), ni Google ni posibilidad de corregir una palabra sin volver sobre lo escrito. Escribía, corregía, reescribía. Buscaba información, la contrastaba, preguntaba. Muchas veces me equivocaba y tenía que volver a empezar. Mi vida profesional comenzó de una manera bastante parecida. Trabajábamos con lo que sabíamos, aprendíamos de quienes tenían más experiencia, probábamos, nos equivocábamos, corregíamos y volvíamos a hacer. Muchas respuestas llegaban después de haber recorrido un camino bastante largo para encontrarlas. No cuento esto desde la nostalgia. No creo que trabajar así haya sido mejor y, definitivamente, no tengo ningún interés en volver a escribir una tesis a máquina. Lo que me interesa es otra cosa. ¿Qué aprendimos durante ese proceso además de aquello que estábamos intentando aprender? Porque quizás desarrollamos algo que hoy, frente a la inteligencia artificial, se vuelve especialmente valioso, el criterio. La IA modificó radicalmente el orden de las cosas. La respuesta puede aparecer antes de que hayamos atravesado el proceso necesario para construirla. Podemos pedir una estrategia, un análisis, un texto, una hipótesis o veinte alternativas y tenerlas frente a nosotros en segundos. Eso es extraordinario. Pero también abre una pregunta que a mí me interesa cada vez más: ¿qué pasa cuando tenemos la respuesta antes de haber desarrollado el criterio necesario para evaluarla? Y no planteo esto como una discusión sobre edad ni como una defensa de una generación frente a otra. Soy madre de dos adolescentes y docente universitaria. Trabajar con jóvenes es una de las experiencias que más disfruto porque me obliga permanentemente a revisar mi propia manera de entender las cosas. Me acerca, me conecta y aprendo de ellos todos los días. Son nativos digitales que se mueven entre el mundo analógico y el digital como peces en el agua, con una naturalidad que quienes venimos de otra generación tuvimos que adquirir. Exploran sin miedo, prueban, incorporan herramientas con una velocidad sorprendente y tienen formas de relacionarse con la información, la tecnología y hasta con el aprendizaje que muchas veces desafían las nuestras. Por eso no creo que haya una generación mejor preparada que otra. Tenemos recorridos diferentes y, justamente por eso, capacidades diferentes. Quienes desarrollamos buena parte de nuestra vida profesional antes de Internet tuvimos, por necesidad, que construir ciertas habilidades sin disponer de esta tecnología. Aprendimos a buscar sin saber exactamente dónde estaba la respuesta, a comparar fuentes, a convivir con la duda, a detectar cuando algo no cerraba y, muchas veces, a equivocarnos antes de entender por qué. Las nuevas generaciones parten desde otro lugar. Tienen acceso inmediato a una cantidad de conocimiento y a una capacidad de procesamiento que para nosotros hubiera sido inimaginable. No debemos pedirles que aprendan como aprendimos nosotros, sino ayudarlos a construir criterio sin obligarlos a renunciar a las herramientas extraordinarias que tienen disponibles. Y nosotros también tenemos mucho que aprender de ellos. Quizás ahí esté una de las oportunidades más interesantes de este momento, combinar experiencia y criterio con una generación que entiende la tecnología casi intuitivamente. Dejar de discutir quién está mejor preparado y empezar a preguntarnos qué podemos construir cuando esas capacidades se encuentran. Porque la IA agrega además una nueva complejidad. La herramienta que más capacidad nos da también puede evitarnos parte del proceso mediante el cual aprendemos a usar bien esa capacidad. Trabajar bien con la IA no consiste en aceptar de una la primera respuesta. Al menos, no es así como yo la uso. La primera respuesta muchas veces es apenas materia prima. La leo, cuestiono lo que no me convence, saco lo obvio, corrijo, agrego contexto, vuelvo a preguntar, cambio el enfoque. A veces termino bastante lejos de aquella primera versión. Y es precisamente en esas idas y vueltas donde encuentro el mayor valor. La IA propone, y yo necesito saber si aquello tiene sentido. Puede encontrar información, pero necesito reconocer qué es relevante. Puede construir un argumento, pero necesito detectar dónde es débil. Puede escribir algo impecablemente correcto que, sin embargo, no diga absolutamente nada interesante. Y para hacer todo eso necesito saber qué considero bueno para mí, qué me sierve. Y eso es algo que la herramienta no puede decidir por mí. Por eso creo que la conversación sobre la inteligencia artificial y el talento debería empezar a incorporar otra pregunta. ¿Estamos enseñando a las personas a usar IA?. ¿Estamos enseñando con la misma intensidad a desarrollar el criterio necesario para discutir con ella? Porque saber pedir va a ser cada vez menos diferencial. Los modelos entenderán mejor nuestras intenciones, necesitarán menos instrucciones y producirán mejores primeras respuestas. Saber evaluar en cambio, va a ser cada vez más importante.   Y esto tiene consecuencias para las organizaciones y también para quienes enseñamos. Incorporar IA no debería consistir solamente en capacitar equipos o alumnos en herramientas. También debería obligarnos a pensar cómo desarrollamos experiencia, pensamiento crítico y capacidad de decisión en personas que van a tener disponible, desde el comienzo de sus carreras, una asistencia que generaciones anteriores tuvimos que aprender a trabajar sin ella. Quizás el desafío no sea preservar las viejas formas de hacer las cosas, de hecho muchas merecen desaparecer. El desafío es preservar y encontrar nuevas maneras de desarrollar las capacidades que construíamos mientras hacíamos las cosas de aquella manera, y poder combinarlas con las nuevas capacidades que están desarrollando quienes crecieron en un mundo completamente diferente. Tener una respuesta nunca fue lo mismo que saber. Y quizás una de las grandes oportunidades que nos abre la IA sea justamente aprender a construir mejores respuestas entre generaciones que aprendimos a pensar de maneras diferentes.

Cada persona utiliza la IA de forma distinta. Mismo insight distintos resultados
Innovación, Marketing

Decir que usamos IA es como decir que usamos Excel

Hace algunos años, decir que una empresa trabajaba con inteligencia artificial decía algo sobre esa empresa. Hablaba de innovación, de capacidad tecnológica, incluso de cierta ventaja frente a sus competidores. Hoy, cada vez menos… Decir “usamos inteligencia artificial” ya es casi como decir “usamos Excel” o «tenemos Outlook». La IA es una herramienta disponible, cada vez más integrada a nuestra forma cotidiana de producir, analizar, buscar información y resolver problemas. Por eso, la pregunta interesante ahora es qué somos capaces de hacer gracias a ella. Estamos dejando atrás una primera etapa marcada por el acceso y la experimentación. Probamos herramientas, generamos textos e imágenes, resumimos documentos, automatizamos tareas, analizamos información. Aprendimos, y seguimos aprendiendo, qué funciona, qué no y hasta dónde podemos confiar. Hasta ahí, todo bien. El problema aparece cuando se confunde adopción con transformación. Hacer en una hora algo que antes llevaba cuatro tiene valor, automatizar una tarea repetitiva también. Pero si después de incorporar inteligencia artificial seguimos haciendo exactamente las mismas cosas, de la misma manera y llegando a resultados similares, probablemente hayamos ganado eficiencia, pero todavía no hayamos capturado buena parte de su potencial. Y es acá donde, para mí, empieza la conversación realmente interesante. ¿Qué podemos hacer hoy que antes no podíamos hacer? ¿Qué podemos analizar con una profundidad que antes resultaba inviable? ¿Qué decisiones podemos tomar mejor? ¿Qué conocimiento podemos encontrar entre cantidades de información que una persona difícilmente podría procesar? ¿Qué podemos personalizar que antes necesariamente tenía que ser masivo? ¿Qué tarea podemos dejar de hacer para dedicar ese tiempo a algo donde nuestro criterio realmente agregue valor? Cambiar las preguntas cambia la discusión. La IA deja de ser una herramienta que incorporamos y empieza a convertirse en una capacidad que desarrollamos. Y esa diferencia hace la diferencia; importa y mucho. Dos empresas pueden tener acceso exactamente a los mismos modelos, contratar las mismas plataformas y utilizar herramientas similares, y obtener resultados completamente diferentes. La tecnología está cada vez más disponible para todos, pero no todos tienen la capacidad de identificar dónde aplicarla, con qué objetivo, sobre qué problema y, sobre todo, qué hacer con el resultado. Por eso creo que, paradójicamente, cuanto más accesible se vuelve la inteligencia artificial, más importante se vuelve el criterio humano. Y no me refiero simplemente a saber escribir un buen prompt. Me refiero a algo anterior y bastante más difícil: saber cuál es el problema que vale la pena resolver. Podemos pedirle a una IA que produzca cien alternativas en segundos; el valor está en reconocer cuál tiene sentido. Podemos analizar una enorme cantidad de datos; el valor está en saber qué estamos buscando y qué decisión estamos dispuestos a tomar a partir de lo que encontremos. Podemos producir mucho más contenido; el valor está en saber y decidir si realmente necesitamos producirlo. Ni la velocidad, ni el volumen por sí solos, construyen ventaja competitiva. La ventaja empieza a aparecer cuando la tecnología modifica nuestra capacidad de pensar, decidir, crear o resolver. Y quizás ese sea uno de los desafíos que tenemos hoy quienes trabajamos con organizaciones y marcas. Tenemos que empezar a correr la conversación de “¿estamos usando IA?” hacia “¿dónde está agregando valor?” Cuando trabajo con una organización, o incluso en mi propia agencia, esa es la pregunta que me interesa hacer. No qué herramientas tiene contratadas ni cuántas personas las utilizan, sino qué cambió desde que las incorporó, qué hace mejor, qué dejó de hacer, qué aprendió, qué decisión puede tomar hoy que antes no podía, qué nueva capacidad construyó. Dentro de muy poco, decir que una empresa “usa IA” probablemente sea tan poco relevante como decir que tiene conexión a Internet. Lo que va a seguir siendo relevante es qué sabe hacer con ella y, sobre todo, en qué logra ser diferente de sus competidores gracias a ese uso.

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No toda atención construye marca

Durante mucho tiempo se asumió que toda atención era positiva, que ser vistos, mencionados o comentados siempre sumaba; que el problema era llegar y que el resto se acomodaba solo. Hoy esa idea ya no alcanza. En un ecosistema saturado, la atención dejó de ser un premio y pasó a ser una variable estratégica, y no solo porque escasea, sino porque produce efectos distintos según el contexto en el que se genera. No es lo mismo captar atención desde la relevancia que desde la distracción, no es lo mismo ser visible por lo que se dice que por lo que se exagera, como tampoco es lo mismo construir interés que provocar ruido. Sin embargo, muchas marcas siguen midiendo todo bajo la misma lógica. Un número es un número, un view es un view y un clic es un clic. Y es ahí donde se confunde la actividad con la construcción de valor. La atención de baja calidad puede inflar métricas en el corto plazo, pero debilita el posicionamiento en el largo, ya que acostumbra a la audiencia a estímulos vacíos y vuelve intercambiable a la marca. Se ve más, pero significa menos. Las plataformas amplifican esta tensión premiando lo inmediato, lo emocional, lo que genera reacción y no necesariamente lo que construye sentido. Cuando una marca se adapta sin criterio a esa lógica, empieza a parecerse demasiado a todo lo demás (algo que ya mencioné en artículos anteriores). Aceptar que no toda atención conviene implica asumir una responsabilidad estratégica. Elegir dónde estar, y donde no, decidir qué conversaciones sostener y cuáles no alimentar. Renunciar a cierta atención no es perder relevancia, es protegerla. Por eso, cuando trabajo con marcas, el punto de partida nunca es el alcance ni la visibilidad, es el posicionamiento que se quiere construir y el tipo de relación que se está dispuesto a sostener. Antes de decidir dónde aparecer, conviene preguntarse qué tipo de atención necesitamos y cuál estamos dispuestos a descartar, dado que no todo formato sirve para toda marca, no toda conversación suma y no toda tendencia conviene seguirla. Gestionar la atención como un activo estratégico implica ordenar decisiones, asumir renuncias y sostener coherencia incluso cuando el entorno empuja en sentido contrario. En un ecosistema que premia el ruido, el verdadero diferencial sigue siendo el criterio.

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Competimos por atención y seguimos gestionando como si fuera abundante

Durante años hablamos de la economía de la atención como si fuera una derivación del mundo digital. Un efecto colateral del crecimiento de las plataformas, de los dispositivos, de las pantallas, algo que había que aprender a “manejar” desde la comunicación o desde los medios. Y quizás ahí está el primer error. La atención no es un problema táctico ni un fenómeno externo, es una condición estructural de época que redefine cómo funcionan las organizaciones, cómo se toman decisiones y cómo se construye valor. La mayoría de las marcas siguen pensando la atención como un objetivo, pero son pocas las que la piensan como un recurso finito que requiere gestión y criterio. Lo más importante es entender qué tipo de vínculo se construye en ese tiempo y no cuánto tiempo alguien nos mira, nos presta atención. En un contexto de saturación, la atención no se acumula, no hay “stock” de atención. Cada interacción vuelve a empezar, condicionada por el cansancio, la desconfianza y la experiencia previa del receptor, y actuar como si eso no existiera es uno de los errores más frecuentes (y más caros) de la comunicación contemporánea. Las plataformas profundizaron esta lógica precisamente porque administran la escasez, ordenando la visibilidad, priorizando ciertos comportamientos y modelando la forma en que consumimos información. En ese proceso, la atención se vuelve medible, optimizable y, al mismo tiempo, cada vez más frágil. Cuando las marcas delegan en ese sistema la construcción de sentido, confunden visibilidad con relevancia. Pueden ganar alcance, incluso interacción, pero pierden espesor, el mensaje circula, pero no se asienta, no deja huella. Y es acá donde aparece una pregunta que suele evitarse: ¿toda atención vale lo mismo? Aceptar eso implica entender que no todo público es estratégico, que no toda conversación conviene y que no toda oportunidad de visibilidad construye marca. Gestionar atención también es decidir a qué atención renunciar. Tal vez el verdadero desafío no sea producir más, hablar más fuerte, y adaptarse mejor al algoritmo. Tal vez sea reconstruir criterios en un entorno que premia la inmediatez y castiga la pausa. Al final, la atención es el espacio donde se define si una marca tiene algo para decir o solo algo para mostrar. Por eso, cuando trabajo con marcas y organizaciones, la pregunta nunca es cuántos contenidos producir ni en qué plataformas estar. La pregunta es qué atención estamos dispuestos a perder para construir la que importa. Pensar la atención como un recurso estratégico implica asumir renuncias, ordenar prioridades y, sobre todo, dejar de confundir actividad con sentido. No todo lo que se puede decir conviene decirlo y no todo lo visible construye valor. En el contexto actual la diferencia la hacen las marcas que saben cuándo, cómo y para quién hablar, y la atención deja de ser un problema operativo y se convierte en una decisión de liderazgo.

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El mal uso de la IA pone en jaque a medios y empresas

En este último tiempo, me ha sorprendido ver cómo medios gráficos devenidos digitales, portales y empresas de larga trayectoria publican contenidos generados íntegramente por inteligencia artificial, sin revisión ni curaduría alguna. Textos que se suben tal cual salen de un agente automático, con errores, repeticiones o lugares comunes que cualquier editor humano detectaría en segundos. El problema no es la herramienta. La IA puede ser un gran aliado para ganar productividad, agilizar procesos y hasta abrir nuevas posibilidades creativas; el problema es el uso irresponsable, creer que volumen equivale a calidad y que la inmediatez reemplaza a la confianza. Cuando un medio o una marca decide publicar sin revisar, lo que está diciendo en silencio es que su lector le da lo mismo, que la audiencia no merece tiempo ni criterio, que la relación de confianza puede hipotecarse a cambio de un puñado de clics. ¿Y los anunciantes? Muchos de estos espacios viven de la pauta. El problema es que pareciera que olvidan que lo que un auspiciante más valora no es la cantidad de notas diarias, sino la calidad del entorno donde aparece su marca. Nadie quiere estar asociado a un espacio que banaliza la información. La IA no vino a eliminar la creatividad ni la mirada humana, vino a ponerlas en valor. Porque cuando todos pueden producir más y más rápido, lo único que hace la diferencia es el criterio, la capacidad de seleccionar, editar y cuidar lo que se publica. El desafío no está en generar, sino en atreverse a curar. Con tanto contenido dando vueltas, el verdadero diferencial será siempre la calidad. La IA puede acelerar, multiplicar y simplificar procesos. Pero ninguna tecnología puede reemplazar la confianza, la reputación y la credibilidad que tardaste años en construir. A esos medios y a esas empresas les diría: no deleguen en un algoritmo lo que define su valor. Revisar, editar y curar no es un lujo ni una pérdida de tiempo, es la única manera de sostener la relación con lectores, clientes y anunciantes. Antes de que sea tarde, apuesten por la calidad, porque en un mundo saturado de contenido, lo único que realmente importa, y lo único que va a sobrevivir, es aquello que se hace con criterio. Y ahí nuestro “toque” es lo que suma.

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El algoritmo como curador invisible (y con agenda propia).

Nos gusta pensar que lo que vemos en nuestras pantallas es el resultado de nuestras elecciones, pero no es así. Los algoritmos ya funcionan como curadores invisibles decidiendo qué aparece primero en tu feed, qué noticia se vuelve tendencia, qué música te recomienda la plataforma o qué serie “no podés dejar de ver”. El problema es que esa curaduría no es neutra, tiene una agenda y lo que busca es maximizar el tiempo que pasás conectado, multiplicar clics, impulsar compras, reforzar lo que ya consumiste y, en ese proceso, deja de lado diversidad, profundidad y voces distintas. Distintos análisis muestran que los algoritmos favorecen lo que genera más interacción rápida (entretenimiento, polarización, escándalo, entro otros temas) en lugar de lo que puede aportar reflexión, contexto o mirada crítica. En una nota publicada en Wired y titulada “The Latest Online Culture War Is Humans vs. Algorithms” se señala que el algoritmo prioriza lo inmediato y repetitivo mientras que la curaduría humana aporta autenticidad y diversidad. Por ejemplo, si ayer escuchaste una canción de un género, Spotify te va a recomendar más de eso hoy.  Si diste like a un post sobre cierto tema, tu feed de Instagram va a priorizar contenidos similares en las próximas horas o días.  Esto es lo que se llama “recencia”. Esa lógica te encierra en un círculo de repetición. Te muestra lo inmediato y popular, pero invisibiliza opciones que podrían aportar valor, aunque no sean recientes ni virales. En otras palabras, el algoritmo se obsesiona con lo último que hiciste, mientras que un curador humano puede pensar en tu trayectoria, contexto y necesidades más amplias y así explicar por qué un contenido importa y en qué contexto ubicarlo. Si el algoritmo ya elige por nosotros, ¿cómo recuperamos la capacidad de decidir qué mirar y qué dejar pasar? En el próximo artículo de esta serie voy a explorar el arte de la curaduría humana, y qué habilidades hacen la diferencia frente a la automatización.

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Cuando todos escriben igual, nadie dice nada.

¿Qué está pasando que todos los posteos en las redes son iguales y están escritos por la misma pluma? Hoy scrollear en LinkedIn no hace más que reforzar esta idea. Empresas, personas, medios, todos escriben igual, todos usan los mismos iconitos, las mismas palabras, los mismos guiños y recursos… Pero claro, no son las personas, es el GPT. Hoy existe un uso indiscriminado de esta herramienta, o quizás más que indiscriminado es el uso sin conocimiento, sin sentido o, peor, el uso apurado, el que va arruinando los contenidos. Todo el tiempo vemos posteos que incluyen los comentarios previos o posteriores que arroja el GPT cuando nos hace una devolución y que fueron incluidos por descuido. Es lo mismo que encontrar publicaciones sin acentos, comas o con errores de ortografía. Eso es “flojera”. ¿Cuánto nos puede demorar pasar un corrector que acomode lo que se nos pasó? “Como modelo de lenguaje AI, no tengo acceso a información en tiempo real ni puedo conocer los detalles específicos de las discusiones legislativas o acuerdos nacionales después de mi fecha de corte en septiembre de 2021”. Este texto aparece “colado” en el proyecto de ley de un congresista peruano en su artículo V. “Te lo dejo con el mismo largo, la misma idea y tu tono intacto, pero ajustando mínimamente para que fluya mejor y se lea más limpio, sin agregar ni suavizar nada.” Así arrancaba un posteo de un medio gráfico en LinkedIn. Son solo algunos ejemplos de lo que vemos a diario. El problema está en que hoy cualquiera siente que puede escribir, total… “total el GPT lo hace por mí”. Y el resultado son post, artículos, notas, comentarios llenos de💡🎯📌👏🙌❤️🔥🌐📈📣🕒🛠️🔍🧩🛡️✅ (¿te suenan?) , puntos que cortan la redacción, palabras entre “-” que aclaran lo que se podría escribir de corrido y un montón de cosas que se repiten, en el mejor de los casos; porque en el peor, son errores graves debidos a que el GPT se equivoca, mezcla o dice cualquier cosa. No podemos escribir sobre un tema que no conocemos, al igual que no podemos usar el traductor si no hablamos el idioma al cual vamos a traducir. Sirve, sí, claro que sirve, pero sirve como ayuda, no como reemplazo del conocimiento. Algunas de las cosas que suceden dentro del ecosistema digital (y afuera también) “Cortar y pegar” como nueva norma Antes, quien no sabía escribir contrataba a alguien o se formaba para hacerlo. Hoy basta con copiar y pegar lo que el GPT devuelve, sin leer, sin corregir, sin pensar si tiene sentido. Eso empobrece el contenido y mata la conversación. Falsa autoridad Gente opinando “con seguridad y conocimiento” sobre temas que no domina, solo porque GPT les dio un texto convincente. No hay expertise, pero hay tono de experto. Eso no solo confunde, sino que erosiona la confianza. Lenguaje homogeneizado El abuso del GPT está borrando las particularidades de estilo. Los posteos suenan igual, las frases se repiten, las metáforas se reciclan. Es un commodity de ideas rápido, barato y siempre igual. Gran riesgo para medios y marcas Un medio que publica sin verificar lo que la IA genera arriesga credibilidad. Una marca que postea sin revisar se juega su reputación, y en comunicación la reputación lo es todo. Falsa productividad Usar GPT “para ahorrar tiempo” puede salir carísimo si lo que publicás daña tu imagen o tu autoridad en el tema. Y cuando digo que esto ocurre afuera también es porque mucho de lo que se produce con el GPT trasciende las fronteras de lo digital y lo encontramos en trabajos escritos de estudiantes, de profesionales, en cartas, artículos periodísticos, textos de publicidades, etc. Escribir porque todos lo hacen pone en riesgo a quien lo hace, si no es lo suyo, y arruina el gusto por la lectura de los otros. Puede que muchos de ustedes aún no se hayan dado cuenta de que leen todo igual, y está bien, porque no son comunicadores como yo que, por deformación profesional, veo todos los detalles cuando leo, mucho más de lo que me gustaría. Pero ya lo van a empezar a sentir, cuando se aburran de ver siempre lo mismo independientemente de quién sea el autor de aquello que están leyendo. No hagas lo que hacen todos solo por el hecho de estar. Sé auténtico, identificá en qué sos bueno y qué podés hacer con eso. Seguramente de esa forma vas a lograr conectar con tu audiencia. La autenticidad es el factor más importante que tenés que tener en cuenta si querés construir relaciones a largo plazo con tu público. No tenés que escribir perfecto, tenés que ser vos, porque tu voz es la que va a resonar del otro lado.

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