Por Carlos Quijas — Fast Company México
Carlos Quijas abre su artículo con una escena cotidiana: pedirle a ChatGPT, Claude o Gemini que «actúe como un experto» y resuelva algo por nosotros. No es un problema de capacidad —la IA suele hacerlo rápido, y a veces mejor. El problema, dice, es que rara vez nos preguntamos cuál es el costo real de apoyarnos en ella para todo.
Retomando a los historiadores Will y Ariel Durant, plantea que los avances tecnológicos casi siempre terminan siendo apenas nuevos medios para alcanzar los mismos fines de siempre: hemos perfeccionado la velocidad, pero no necesariamente el destino. Durante décadas, empresas y profesionales construyeron modelos de negocio, jerarquías y procesos de aprobación alrededor de una limitante que parecía permanente: el conocimiento y la experiencia eran escasos y costosos de adquirir. Hoy esa escasez se está desvaneciendo, y cuando la tecnología avanza más rápido que la arquitectura interna de una organización, el verdadero cuello de botella deja de ser la herramienta y pasa a ser la organización misma.
Quijas distingue entre conocimiento y experiencia: la IA democratiza el acceso al primero, pero el juicio, el criterio y la capacidad de leer una situación compleja siguen teniendo un proceso propio de maduración que no se acelera con software. Cita ejemplos como Boris Cherny (creador de Claude Code) y Zeb Evans (CEO de ClickUp) para ilustrar cómo distintas industrias ya están rediseñando sus estructuras de productividad en torno a estas nuevas capacidades, no solo automatizando lo existente.
Una de las advertencias centrales del artículo es lo que él llama «fake knowledge»: contenido generado por IA —artículos, reportes, documentos corporativos— con apariencia profesional pero sin garantía de precisión, generado en un ciclo donde ese mismo contenido termina alimentando el entrenamiento de futuros modelos. A diferencia de las fake news, este fenómeno es más difícil de detectar porque no busca engañar deliberadamente, sino que surge de un uso acrítico de la herramienta.
El artículo cierra con una reflexión sobre el toque humano: mientras la IA aumenta nuestra capacidad técnica, también puede erosionar la paciencia, el pensamiento lento y la capacidad de construir una postura propia si eliminamos por completo el proceso de razonamiento. Para Quijas, la pregunta que va a distinguir a las organizaciones no será quién tiene acceso a la IA —eso se está democratizando rápidamente— sino quién conserva el criterio, la profundidad y la capacidad de interpretar más allá de la respuesta que la máquina entrega.
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