Por qué la inteligencia artificial predictiva supera con creces a la generativa para las decisiones empresariales

En la carrera por la adopción de la inteligencia artificial, las empresas se enfrentan a un desafío fundamental: discernir entre las herramientas que prometen revolucionar sus operaciones y aquellas que simplemente ofrecen un brillo superficial.

La distinción entre la IA predictiva y la IA generativa, aunque a menudo se diluye en la narrativa popular, es crucial para la toma de decisiones estratégicas, particularmente en áreas tan sensibles como la gestión del talento humano. Mientras la IA generativa, con su capacidad para crear texto coherente y fluido, ha capturado la imaginación colectiva, su utilidad en escenarios de alto riesgo es limitada. Por otro lado, la IA predictiva, con su enfoque analítico y fundamentado en datos, representa una alternativa más robusta y fiable para las funciones corporativas críticas.

El entusiasmo por la IA generativa es palpable. Datos recientes de una encuesta de Resume Builder revelan que un significativo 66% de los gerentes en Estados Unidos han consultado modelos de lenguaje masivos, como ChatGPT, para tomar decisiones de despido. Asimismo, el uso de esta tecnología para determinar aumentos salariales (78%) y ascensos (77%) subraya una tendencia preocupante. Estas cifras reflejan una adopción acrítica de herramientas que, a pesar de su sofisticación lingüística, no fueron diseñadas para navegar la complejidad de la información empresarial ni para emitir juicios con base en un conocimiento contextual profundo.

La IA generativa funciona como un sistema de autocompletado avanzado, ensamblando palabras con base en la probabilidad estadística de su aparición conjunta, sin un verdadero entendimiento del significado o las implicaciones de su producción. Este mecanismo, si bien útil para redactar borradores de correos electrónicos o descripciones de puestos de trabajo genéricas, carece de la capacidad de capturar los matices específicos de una cultura organizacional o de las necesidades únicas de un puesto.

Cuando la IA generativa se utiliza en procesos de alto riesgo, los resultados pueden ser peligrosos.

La toma de decisiones basada en las recomendaciones de un chatbot no solo es irresponsable, sino que también introduce riesgos significativos. La falta de transparencia sobre cómo se llegó a una conclusión, junto con la posibilidad de que el modelo incorpore sesgos latentes de los datos con los que fue entrenado, hace que su aplicación en áreas sensibles sea extremadamente riesgosa. En contraste, la IA predictiva opera bajo una lógica completamente diferente. Su función no es generar contenido, sino analizar patrones en datos históricos de una organización para pronosticar resultados futuros. Por ejemplo, en procesos de contratación, puede evaluar la probabilidad de éxito de un candidato en un rol específico o identificar a los empleados con riesgo de deserción, lo que permite a las empresas intervenir proactivamente y mejorar la retención de talento.

Diferenciación en Marketing y Ventas

En el sector del marketing, la IA predictiva es fundamental para la personalización y la optimización. Analiza el comportamiento histórico de los clientes, como su historial de compras, navegación en el sitio web y engagement con correos electrónicos, para predecir qué productos es más probable que compren o a qué ofertas responderán mejor. Por ejemplo, una campaña de marketing por correo electrónico podría utilizar un modelo predictivo para segmentar a los clientes en grupos de alta probabilidad de conversión, asegurando que el mensaje correcto llegue a la persona adecuada en el momento oportuno. Esto se traduce en un aumento del retorno de la inversión y una mejor experiencia para el cliente.

En cambio, la IA generativa en marketing se utiliza para crear contenido de forma automática. Puede generar texto para anuncios, borradores de artículos de blog, guiones para vídeos o incluso imágenes de productos. Un equipo de marketing podría usar una herramienta generativa para redactar múltiples variantes de un anuncio digital, probando diferentes estilos de lenguaje o llamadas a la acción en cuestión de segundos. Aunque esto agiliza la producción, el contenido generado puede carecer de la autenticidad y el conocimiento profundo de la marca que un redactor humano aportaría, y podría producir resultados genéricos o irrelevantes si no se le guía con prompts muy específicos y de alta calidad.

La ventaja más significativa de la IA predictiva radica en su capacidad para ser entrenada con los datos específicos de una empresa.

A diferencia de los modelos generativos, que se basan en vastos y genéricos datasets de la web, un modelo predictivo se nutre de la realidad interna de la organización, aprendiendo de su propia historia de contratación, rendimiento y retención. Esta personalización le confiere una profundidad y precisión inalcanzable para un modelo generativo. Adicionalmente, la IA predictiva ofrece una mayor fiabilidad y capacidad de validación. Sus resultados son medibles y pueden ser auditados, lo que permite a las empresas entender el porqué detrás de una predicción y ajustar el modelo para mejorar su rendimiento a lo largo del tiempo. Esta transparencia es vital para garantizar el cumplimiento normativo y para fomentar la confianza en los procesos de toma de decisiones.

En el ámbito financiero, la IA predictiva es una herramienta indispensable para la evaluación de riesgos.

Los bancos la utilizan para analizar el historial crediticio de un solicitante, su comportamiento financiero y otros datos relevantes para predecir la probabilidad de que incumpla un préstamo. Estos modelos predictivos no solo permiten a las instituciones tomar decisiones de préstamo más informadas, sino que también pueden detectar patrones de fraude al identificar actividades financieras inusuales o transacciones que se desvían de las normas. Esta capacidad de mitigar riesgos es vital para la salud del sistema financiero.

Por su parte, la IA generativa ha encontrado aplicaciones emergentes en la comunicación con el cliente y la automatización de informes. Un banco podría utilizarla para redactar respuestas personalizadas a consultas de clientes en chatbots o para generar resúmenes automáticos de informes financieros complejos. Por ejemplo, podría crear una explicación simplificada del rendimiento de un portafolio de inversiones para un cliente, a partir de datos técnicos. Sin embargo, la fiabilidad y la precisión son críticas en este sector, y cualquier error en la información generada podría tener graves consecuencias, lo que subraya la necesidad de una supervisión humana rigurosa.

En otros campos como el de la medicina, la IA predictiva se aplica al diagnóstico y tratamiento mediante el análisis de grandes volúmenes de datos (historiales, análisis, imágenes médicas) para anticipar enfermedades como cáncer o diabetes. Esto impulsa la detección temprana, la prevención y la personalización de tratamientos según la respuesta de cada paciente. Por su parte, la IA generativa contribuye a la investigación y desarrollo: simula estructuras de proteínas para diseñar fármacos, resume literatura científica y genera modelos 3D de órganos para planificar cirugías. Sin embargo, su uso en la creación de informes clínicos exige máxima precaución, pues cualquier error puede poner en riesgo la vida del paciente.

No obstante, sería ingenuo ignorar los retos inherentes a la IA predictiva. Su eficacia depende por completo de la calidad y la objetividad de los datos con los que se entrena. Un ejemplo notorio fue el sistema de contratación de Amazon, que, al ser entrenado con datos históricos que reflejaban una fuerza laboral dominada por hombres, de manera inadvertida penalizaba los currículos que contenían términos asociados con mujeres. Este caso ilustra un riesgo crítico: la IA predictiva puede amplificar los sesgos existentes en los datos si no se implementan salvaguardas adecuadas. Por lo tanto, la fase de implementación no es trivial y requiere una inversión considerable en la recolección, limpieza y contextualización de los datos para garantizar un uso responsable y ético de la tecnología.

A pesar de estos desafíos, la IA predictiva ofrece un camino claro hacia la toma de decisiones basada en evidencia. Mientras la IA generativa continuará deslumbrando con sus capacidades creativas, la verdadera transformación en el ámbito empresarial, en particular en la gestión de personas, se encuentra en las aplicaciones discretas y poderosas de la IA predictiva, que permite a las organizaciones contratar a mejores candidatos, retener a su talento más valioso y construir equipos resilientes y de alto rendimiento.