La inteligencia artificial (IA) llegó para quedarse. En
pocos meses pasó de ser una curiosidad tecnológica para convertirse en una
herramienta cotidiana para redactar informes, resumir documentos, analizar
información, diseñar capacitaciones o preparar reuniones con productores,
emprendedores, organizaciones e instituciones de los territorios.
Para quienes trabajamos en extensión y promoción de
innovaciones, el atractivo es evidente: más velocidad, acceso inmediato a
información, apoyo para organizar ideas y posibilidad de ampliar capacidades
con recursos limitados. Sin embargo, detrás de estos beneficios existen costos
invisibles que rara vez aparecen en las conversaciones más entusiastas sobre la
tecnología.
La cuestión ya no es si vamos a utilizar IA, sino cómo
hacerlo sin perder aquello que constituye el núcleo de nuestro trabajo: la
capacidad de comprender contextos, construir confianza, interpretar situaciones
complejas y acompañar procesos de cambio.
Este artículo propone una mirada crítica sobre la relación
entre las personas y la IA, analizando algunos riesgos frecuentes y ofreciendo
orientaciones para un uso responsable que fortalezca, en lugar de reemplazar,
el juicio profesional de quienes trabajan en los territorios.
La promesa de la inteligencia artificial también tiene
una letra pequeña
Cuando la herramienta parece saber más que nosotros
Uno de los aspectos más sorprendentes de herramientas como
ChatGPT, Copilot o Gemini es su capacidad para producir respuestas rápidas,
ordenadas y convincentes. El problema es que la calidad de la redacción suele
confundirse con la calidad del conocimiento.
Los
modelos de IA generativa no funcionan como expertos que verifican hechos.
Su objetivo principal es producir secuencias de lenguaje plausibles a partir de
patrones aprendidos en enormes cantidades de datos. Dicho de otro modo: están
diseñados para responder, no necesariamente para tener razón.
Esta diferencia parece sutil, pero tiene consecuencias
importantes para la extensión y el asesoramiento.
Imaginemos a un extensionista que solicita recomendaciones
sobre manejo de suelos para una capacitación. La IA puede elaborar una
respuesta técnicamente elegante, con terminología apropiada y una estructura
impecable. Sin embargo, algunas recomendaciones pueden estar desactualizadas,
ser inaplicables en el contexto local o, simplemente, ser incorrectas.
La fluidez del lenguaje genera una ilusión de autoridad. Y
cuanto más convincente parece la respuesta, menor suele ser nuestra disposición
a cuestionarla.
Aquí aparece uno de los
primeros costos invisibles: la delegación acrítica del pensamiento.
Los sesgos no desaparecen: se amplifican
Con frecuencia escuchamos que la IA es objetiva porque
trabaja con datos. En realidad, los sistemas de IA aprenden de información
producida por personas y organizaciones, por lo que también heredan sus
limitaciones, omisiones y prejuicios.
Si los datos históricos reflejan desigualdades, la IA
tenderá a reproducirlas.
En el ámbito de la extensión, esto puede manifestarse de
múltiples maneras:
- Recomendaciones
que privilegian modelos productivos dominantes e invisibilizan
alternativas locales.
- Escasa
consideración de conocimientos campesinos, indígenas o comunitarios.
- Priorización
de experiencias documentadas en países o regiones con mayor producción de
información.
- Subrepresentación
de pequeños productores, mujeres rurales o grupos históricamente menos
visibles.
Un ejemplo frecuente ocurre cuando se consulta a la IA sobre
estrategias exitosas de innovación territorial. La herramienta suele recuperar
casos ampliamente documentados, generalmente provenientes de contextos con
abundante información digital. Sin una revisión crítica, podríamos concluir
erróneamente que esas experiencias son universalmente válidas, ignorando las
particularidades culturales, económicas e institucionales de cada territorio.
La IA no crea los
sesgos desde cero. Los encuentra, los aprende y muchas veces los amplifica.
El riesgo de perder los matices
La tarea de extensión trabaja permanentemente con complejidades.
Un productor no adopta una innovación únicamente porque sea
técnicamente superior. Influyen factores económicos, familiares, culturales,
emocionales, institucionales y políticos.
Sin embargo, los modelos de IA tienen una tendencia natural
a simplificar la realidad para producir respuestas coherentes.
Cuando utilizamos IA para resumir entrevistas, sistematizar
talleres participativos o analizar opiniones de actores territoriales, corremos
el riesgo de perder precisamente aquello que resulta más valioso: los matices.
Las
discrepancias, las contradicciones, las dudas y las excepciones suelen
quedar diluidas en categorías generales que parecen ordenadas, pero que pueden
ocultar aspectos decisivos para comprender una situación.
La extensión no trabaja solamente con información. Trabaja con significados. Y los significados requieren interpretación humana.
La dependencia silenciosa
Existe otro costo invisible que suele pasar desapercibido:
la erosión gradual de ciertas capacidades profesionales.
Cuando delegamos sistemáticamente la búsqueda de
información, la síntesis de documentos, la elaboración de diagnósticos o
incluso la generación de preguntas, podemos comenzar a reducir nuestro propio
ejercicio de análisis
crítico.
No se trata de rechazar la tecnología. Se trata de evitar
que la comodidad sustituya la reflexión.
La IA puede ayudarnos a pensar
mejor. Pero también puede acostumbrarnos a pensar menos. La diferencia depende
de cómo la utilicemos.
El problema de la IA complaciente
Una característica poco discutida de los sistemas
conversacionales actuales es su tendencia a ser complacientes.
Con frecuencia intentan satisfacer al usuario ofreciendo
respuestas alineadas con sus expectativas, hipótesis o deseos. Esto mejora la
experiencia de uso, pero puede ser problemático cuando buscamos apoyo para la
toma de decisiones.
Por ejemplo, si un profesional pregunta:
"¿Es una buena idea implementar esta estrategia de
innovación en mi territorio?"
La IA probablemente tenderá a construir argumentos que
validen la propuesta en lugar de cuestionarla rigurosamente.
En contextos de extensión y desarrollo territorial esto
puede generar un efecto peligroso: reforzar nuestras propias creencias en lugar
de ponerlas a prueba.
Una buena herramienta de apoyo
no debería limitarse a confirmar lo que pensamos. Debería ayudarnos a explorar
alternativas y detectar debilidades.
Cómo utilizar la IA para pensar mejor y no solo para confirmar nuestras ideas
Una práctica útil consiste en cambiar el tipo de preguntas
que realizamos.
En lugar de preguntar:
"¿Por qué esta propuesta es buena?"
Podemos preguntar:
- ¿Qué
argumentos existen en contra de esta propuesta?
- ¿Qué
riesgos podría estar ignorando?
- ¿Cómo
evaluaría esta situación alguien que no comparte mi punto de vista?
- ¿Qué
información adicional necesitaría para llegar a una conclusión confiable?
- ¿Cuáles
son los supuestos implícitos de este análisis?
- ¿Qué
grupos podrían verse perjudicados por esta decisión?
También es recomendable solicitar a la IA que presente
múltiples escenarios en lugar de una única respuesta.
Por ejemplo:
"Desarrolle tres interpretaciones diferentes de este
problema territorial y señale fortalezas y limitaciones de cada una."
Este tipo de interacción transforma a la IA en una
herramienta de exploración y no en una fuente de respuestas definitivas.
Algunas pautas para un uso responsable
El uso responsable de la IA en extensión y promoción de
innovaciones requiere construir hábitos organizacionales y profesionales. Aquí dejamos
una tabla con algunas pautas a considerar para hacer un uso más razonable de la
IA. Guarda esta tabla como guía de contralor al momento de usar la IA
|
Pautas para un uso responsable |
Descripción |
|
1.Mantener siempre supervisión humana |
Las decisiones deben seguir siendo responsabilidad de las
personas. La IA puede apoyar análisis, generar borradores o sugerir
alternativas, pero no reemplazar el juicio profesional. |
|
2.Verificar información crítica |
Toda información relevante para recomendaciones técnicas,
políticas públicas o procesos de inversión debe contrastarse con fuentes
confiables. |
|
3.Proteger los datos sensibles |
Las entrevistas, diagnósticos, registros de productores y
cualquier información personal requieren especial cuidado. Proteger los datos
también significa proteger a las personas y organizaciones involucradas. |
|
4.Documentar errores y aprendizajes |
La adopción de IA debe entenderse como un proceso de
mejora continua. Registrar errores permite desarrollar mejores criterios de
uso y evitar que los mismos problemas se repitan. |
|
5.Construir acuerdos institucionales |
Las organizaciones necesitan políticas claras sobre cuándo utilizar IA, para qué fines y bajo qué criterios éticos. No basta con que cada integrante actúe según su propio criterio. |
La verdadera ventaja competitiva seguirá siendo humana
La historia de la extensión muestra que las innovaciones más
transformadoras rara vez surgen únicamente de la tecnología. Surgen del
encuentro entre conocimientos, experiencias, necesidades, capacidades y
relaciones de confianza.
La IA puede acelerar procesos, ampliar posibilidades y
ayudarnos a gestionar grandes volúmenes de información. Sin embargo, no
reemplaza la escucha, la empatía, la interpretación contextual ni la
construcción colectiva de soluciones.
Quizás el principal desafío no
sea aprender a usar inteligencia artificial. Quizás sea aprender a conservar
nuestra inteligencia crítica mientras la utilizamos.
Porque en la tarea de extensión y promoción de innovaciones,
el valor no está solamente en encontrar respuestas rápidas. Está en formular
mejores preguntas, comprender mejor los territorios y acompañar decisiones más
conscientes.
La IA puede ser una aliada poderosa en ese camino. Pero solo
cuando recordamos que su función es ampliar nuestras capacidades, no sustituir
nuestro criterio.
Bonus
Video resumen https://youtu.be/vZ33RbY8HaQ
PD: por cierto, esta publicación es una creación con criterio
propio, asistida con la ayuda de la IA.
Palabras claves
#Inteligencia Artificial #AI #Extensión #Innovación #territorio #Pensamiento
crítico #Sesgos #Información #Juicio profesional #Decisiones #Uso responsable
Recursos usados
Chat/GPT – NotbookLM – Cloude – Napkin Ai
Los costos invisibles de la IA – Propel . https://www.wepropel.org/blog-post/los-costos-invisibles-de-la-ia
Why AI
often gets it wrong https://www.enablersofchange.com.au/why-ai-often-gets-it-wrong/
NOTA: Si te ha gustado el post, puedes dejar tus comentarios o consultas. Suscribirte para recibir en tu buzón las siguientes entradas de este blog. Si quieres contactar al autor escribir a: Adrián Gargicevich
También puedes seguir a Extensión para Extensionistas en:
YouTube: https://www.youtube.com/channel/UCae9skGSI8bSunH_SFm_3iA?view_as=subscriber
Telegram: https://t.me/+ODehcfWdlNsxY2Fh
Substack “5 minutos por semana para la extensión y la innovación” https://extensioneinnovacion.substack.com/embed
Spotify https://open.spotify.com/show/6M357iDMFkbqtZTdOJs4dV?si=811097f5722b471a
Esta obra está bajo una Licencia Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional.
No hay comentarios:
Publicar un comentario