Hace tiempo que la tecnología participa de las decisiones que tomamos en construcción, desde un modelo BIM que permite detectar una interferencia antes de llegar a obra, un tablero que reúne indicadores para advertir desvíos o un sistema basado en inteligencia artificial que puede procesar información, generar alternativas o recomendar una respuesta.
En todos esos casos, la tecnología amplía nuestra capacidad para observar una situación antes de decidir, pero las herramientas actuales empiezan a ocupar un lugar diferente ya que no solo organizan la información que utilizamos, sino que pueden intervenir cada vez más en la construcción de la respuesta. Esa posibilidad abre una pregunta de gestión que probablemente gane importancia en los próximos años: ¿qué parte de una decisión conviene delegar y cuál debería permanecer bajo juicio humano?
Responderla exige distinguir situaciones que a veces agrupamos bajo una misma idea de digitalización. No es lo mismo automatizar una tarea repetitiva, utilizar un modelo para detectar un problema, recurrir a datos para comparar escenarios o aceptar una recomendación generada por inteligencia artificial. En cada caso estamos cediendo a la tecnología una parte diferente del proceso de decisión.
De procesar información a recomendar qué hacer
Hay delegaciones relativamente sencillas de comprender. Si una herramienta automatiza una tarea basada en reglas claras y repetitivas, podemos definir qué esperamos de ella y controlar el resultado. El beneficio aparece precisamente en liberar tiempo profesional de una operación que el sistema puede realizar de manera más rápida y consistente.
La detección de interferencias mediante BIM ofrece otro tipo de aporte: el modelo puede advertir que dos elementos ocupan un mismo espacio, pero detectar el conflicto no equivale a resolverlo. La decisión sobre qué modificar puede depender de costos, posibilidades de ejecución, mantenimiento, prioridades entre especialidades o consecuencias sobre otras partes del proyecto. La herramienta vuelve visible algo que necesitamos analizar; la respuesta requiere incorporar otras variables.
Con la analítica de datos avanzamos un poco más: un conjunto de indicadores puede mostrar tendencias, comparar rendimientos, identificar desvíos o encontrar patrones entre proyectos. Esa capacidad permite fundamentar decisiones con evidencia que antes podía quedar dispersa. Sin embargo, seleccionar qué datos observamos, cómo los relacionamos y qué significado les damos sigue siendo parte del problema.
La inteligencia artificial agrega una capa nueva porque puede trabajar con esa información y devolver directamente una alternativa, una predicción o una recomendación. La distancia entre “esto está ocurriendo” y “esto es lo que convendría hacer” empieza entonces a reducirse.
Y cuanto más corta sea esa distancia, más importante resulta preguntarnos qué criterio estamos delegando junto con ella.
Una recomendación siempre responde a algún criterio
Imaginemos una herramienta capaz de analizar distintas alternativas para la planificación de una obra y recomendar aquella que considera más conveniente.
La primera pregunta podría ser si su recomendación es correcta. Pero antes existe otra: ¿más conveniente según qué?
Tal vez la alternativa minimiza tiempo o reduce costos o produce mayor flexibilidad frente a un imprevisto. Una herramienta puede procesar extraordinariamente bien las variables que recibe sin conocer necesariamente todo aquello que importa para la decisión.
Esto también sucede con sistemas mucho más simples que la inteligencia artificial: un tablero que dirige nuestra atención hacia determinados indicadores porque previamente alguien decidió que eran relevantes o un modelo que representa ciertas características de un proyecto y deja otras fuera.
La tecnología no elimina los criterios detrás de una decisión. Puede hacerlos menos visibles. Ese es uno de los riesgos de delegar sin comprender suficientemente el proceso. Una recomendación presentada con precisión puede generar una sensación de objetividad que lleve a olvidar que detrás existen datos seleccionados, supuestos, reglas y prioridades.
¿Qué conviene delegar?
La respuesta depende tanto de la herramienta como del tipo de decisión que tenemos delante.
Cuanto más repetitiva sea una tarea, más claras sean sus reglas, mayor sea la calidad de los datos disponibles y más sencillo resulte verificar el resultado, más espacio existe para automatizar.
La intervención humana adquiere otro peso cuando aparecen objetivos contradictorios, información incompleta, consecuencias difíciles de revertir o variables que no pueden representarse adecuadamente mediante un indicador.
También importa qué ocurre si la recomendación es incorrecta ya que no tiene las mismas consecuencias que una herramienta ordene documentación de manera inadecuada a que intervenga en una decisión vinculada con seguridad, costos significativos, condiciones de uso o aspectos que afectarán a otras personas. A mayor impacto y menor posibilidad de corregir, mayor debería ser también nuestra capacidad de comprender, revisar y cuestionar el resultado.
Precisamente en las decisiones complejas, BIM, los datos, los modelos predictivos o la inteligencia artificial pueden aportar una capacidad de análisis extraordinariamente valiosa. La cuestión está en distinguir entre utilizarlos como insumos para ampliar el criterio y convertir sus resultados en respuestas que dejamos de interrogar.
El riesgo de dejar de preguntarnos por qué
Una herramienta que funciona bien genera confianza, aunque con el tiempo esa confianza puede hacer que revisemos cada vez menos sus resultados.
Algo similar ocurre con cualquier procedimiento que se vuelve habitual: dejamos de preguntarnos por qué hacemos las cosas de determinada manera porque la respuesta parece estar incorporada al propio sistema.
Con la tecnología, esa distancia puede crecer todavía más: cuanto mayor es la capacidad de procesamiento y más convincente parece una recomendación, más fácil resulta aceptar el resultado sin reconstruir las razones que lo sostienen.
Ahí aparece una paradoja: podemos disponer de más información para decidir y, al mismo tiempo, comprender menos el camino que nos llevó a una decisión.
Esto importa especialmente porque la responsabilidad permanece en las personas y organizaciones que utilizan esas herramientas. Alguien (humano) necesita determinar que una tecnología es adecuada, validar la información utilizada, interpretar el resultado y decidir cuánto peso otorgarle.
Por eso, incorporar tecnología también requiere construir criterios para utilizarla.
Tecnología que amplía
Si una herramienta puede procesar información mucho más rápido que nosotros, cobra mayor importancia saber formular el problema, identificar qué información falta, reconocer un supuesto, cuestionar una recomendación y relacionar el resultado con aspectos que la herramienta difícilmente pueda conocer por sí sola.
Cuanto mayor sea la capacidad que delegamos, más importante será saber qué estamos delegando, por qué y bajo qué condiciones estamos dispuestos a confiar en el resultado.
La tecnología puede acercarnos una respuesta en segundos, sin embargo, convertir esa respuesta en una acción requiere todavía comprender qué estamos priorizando y asumir las consecuencias de elegirlo.
