Hay decisiones que se toman en salas de directorio con apariencia estratégica y que terminan siendo un problema de identidad.
Una bastante frecuente hoy es delegar a la inteligencia artificial la voz misma de la marca, dejando de lado el soporte y los flujos internos (donde la IA aporta más rápido) para entrar en el tono con que la empresa le habla al cliente y en la promesa que sostiene cuando algo se complica.
Ahí aparece una confusión que vale la pena nombrar.
Una misión empresarial no funciona como instrucción de sistema, y un propósito construido durante años, con errores y conversaciones difíciles de por medio, no cabe entero en un prompt por bien escrito que esté.
Los valores, en el medio, tampoco son parámetros de configuración. La IA sigue siendo útil, lo que cambia es que aparece un límite que importa entender bien.
Esta serie surge, en parte, de conversaciones hace unas semanas, durante el Programa Internacional de Gobierno Corporativo y Tecnologías Inteligentes (una iniciativa de ESE y Northeastern University), donde compartí esos días con un grupo de directores de industrias y países variados, todos enfrentando versiones de la misma tensión, cómo incorporar IA sin perder la coherencia de lo que la empresa realmente es y cómo seguir siendo competitivos al hacerlo. Las preguntas suenan diferente cuando se formulan entre pares, y algunas las dejo acá.
En los últimos meses publiqué una propuesta, con la valiosa colaboración de mis colegas, sobre cómo organizar sistemas de agentes de inteligencia artificial (A Bio-Inspired Taxonomy for the Organization of Artificial Intelligence Agent Systems), pensada para quienes toman decisiones sobre estas tecnologías sin necesidad de escribir una sola línea de código, no para el equipo de ingeniería.
Una de las ideas que sostienen el paper es que el propósito compartido no emerge espontáneamente de los sistemas y necesita diseñarse de entrada como condición; un agente puede ejecutar su función local con buena precisión, pero sin un mecanismo que articule esa función alrededor de un objetivo global, el sistema termina produciendo resultados subóptimos o francamente contradictorios.
Eso, que en el paper se aplica a la arquitectura de los agentes, tiene una lectura directa para la gestión, ya que la coherencia de marca es una propiedad del sistema completo de interacciones, y no algo que se arme en cada punto de contacto por separado.
Piensen un momento en cómo se construye realmente la identidad de una empresa. Se va armando decisión a decisión, sobre todo en las que se toman bajo presión, cuando un cliente está esperando porque la logística falló, o cuando hay que elegir si decir algo incómodo y cómo competir sin ceder; un documento no la fija, y un prompt menos.
Eso, en el fondo, es la marca, y el logo o el tono del chatbot son apenas la cáscara visible de algo que por debajo es un patrón de conducta que la empresa sostiene en el tiempo, sobre todo cuando nadie está mirando y no hay guión.
Un sistema de IA puede ser muy útil para acelerar la gestión de un caso o para generar contenido alineado con una guía de estilo, y es probablemente el caso de uso canónico cuando lo que se busca es optimizar costos. Capacidades reales y valiosas.
Lo que no puede hacer es cargar con la responsabilidad de definir qué significa actuar éticamente en nombre de la empresa, y acá la palabra "deficiente" no aplica, porque cargar con eso pide algo que los sistemas todavía no pueden ofrecer, la posibilidad de rendir cuentas.
Y antes de que alguien me llame tecnofóbico, soy uno de ellos; lo que estoy planteando es una distinción práctica que los ejecutivos necesitan tener clara, sobre todo a la hora de firmar contratos con proveedores de IA o de explicarle al equipo qué rol va a jugar la tecnología.
El entorno actual no facilita esa lectura, ya que hay una presión real para adoptar IA rápido y con visibilidad, que viene del mercado y del propio directorio con el FOMO de la industria amplificando todo, y los proveedores ofrecen soluciones que "hablan como la marca" con demos convincentes.
Y sin embargo, hay una pregunta que pocos hacen en voz alta, la de qué pasa cuando el sistema optimiza para el resultado equivocado.
La respuesta rara vez está en un mal diseño evidente, hay algo más sutil de por medio, y es que nadie definió con precisión qué significa actuar bien en nombre de la empresa más allá de cerrar más ventas o resolver más tickets.
Ese es el tema de esta serie, 1 de 3 por ahora, y en la próxima entrega voy a entrar en algo más concreto, la diferencia entre personalización técnica y marca real, y por qué varias empresas hoy están confundiendo una con la otra. Las consecuencias no aparecen de inmediato, pero aparecen, y a mis compañeros de curso, y a quienes tengan puntos complementarios para sumar, les agradezco desde ya sus aportes.