Isaac Asimov formuló sus célebres leyes de la robótica en el libro clásico de 1950 I Robot. Un analista señaló con ironía cómo esas reglas se leerían hoy en un mundo dominado por inteligencia artificial generativa y agentes autónomos: la primera ley ya no sería proteger a los humanos sino proteger el margen de beneficio de los grandes proveedores de infraestructura. Esa observación subraya un riesgo real cuando la tecnología se despliega sin la supervisión adecuada.

Si actualizáramos las tres leyes para la era actual podríamos imaginar parodias como una primera ley que prioriza el lucro del hyperscaler, una segunda ley que permite a los modelos inventar respuestas con voz autoritaria —lo que algunos llaman botsplaining— y una tercera ley que obliga a la IA a preservarse siempre que no perjudique al gigante de turno. Pero más útil que la sátira es traducir esa idea en normas prácticas para las TI empresariales.

Un ejemplo concreto de por qué importan las normas apareció cuando Deloitte Australia entregó a una agencia gubernamental un informe generado con genAI que contenía múltiples referencias inexistentes y tuvo que reembolsar parte del contrato. El fiasco es especialmente llamativo porque Deloitte asesora a ejecutivos sobre cómo verificar y aprovechar modelos generativos. La lección es clara: delegar verificación a la máquina o asumir que el resultado es correcto puede salir muy caro.

Propongo tres leyes pragmáticas para el uso de genAI en entornos empresariales. Ley uno: los directores de TI no pueden perjudicar a su empresa por no verificar el resultado de la genAI o de agentes IA antes de usarlo en procesos críticos. Ley dos: un modelo debe acatar las instrucciones humanas salvo cuando sus datos de entrenamiento no son fiables; en ese caso debe reconocer la incertidumbre y responder con un claro no sé en lugar de inventar hechos. Ley tres: los responsables de TI deben proteger su organización evitando la aceptación acrítica de respuestas automáticas; usar sin control puede llevar a sanciones, pérdida de reputación y consecuencias legales.

Decirlo de forma directa: la verificación necesaria para obtener resultados útiles y fiables de la genAI puede reducir el retorno de inversión que muchos ejecutivos esperan. Estas herramientas son asistentes poderosos pero no sustitutos automáticos de expertos humanos. La estrategia más sencilla y segura es considerar la información generada por IA como una fuente altamente poco fiable hasta que se corrobore.

Como periodista he trabajado mucho con fuentes de baja fiabilidad y con información fuera de registro. Esa experiencia ayuda a entender cómo aprovechar lo que genera la IA. Una pista dudosa puede abrir una línea de investigación valiosa si a partir de ella se hacen comprobaciones y trabajo de campo. No se trata de ignorar la genAI, sino de usarla como punto de partida para preguntas y comprobaciones adicionales.

Hay muchos modos en que las respuestas de una IA pueden fallar: datos poco fiables en su entrenamiento, fuentes obsoletas, traducciones defectuosas, referencias geográficas incorrectas o simplemente mala interpretación de la consulta del usuario. Por eso conviene separar las funciones de la IA en información, cuando pedimos una recomendación o una respuesta, y acción, cuando pedimos que genere código, hojas de cálculo automatizadas o contenidos finales. Las tareas de acción exigen mayor diligencia.

¿Mata esto el ROI de la IA? Tal vez reduce expectativas poco realistas. Si la eficiencia prometida se basa en aceptar sin verificar las salidas, entonces aquel ROI nunca fue sólido. Si en cambio se incorporan procesos de verificación, auditoría y control, la inteligencia artificial puede aportar valor real y sostenible, integrándose con soluciones de software a medida y automatización responsable.

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En definitiva, las leyes de la era de la IA no deben ser consignas literarias sino reglas operativas: verificar siempre, exigir transparencia en la incertidumbre y proteger la organización. Con ese enfoque la IA se convierte en una palanca real para la innovación, no en una fuente de riesgos evitables.