Por Christopher Penn, de Almost Timely News

¿Cuál es el mayor problema de la IA hoy en día? ¿Es el coste, con los presupuestos de tokens volando por los aires debido a la IA agéntica? ¿Es la sostenibilidad, con la IA consumiendo electricidad y agua dulce? ¿Es la ética, con las empresas tecnológicas metiendo la IA en todo?

Creo que es algo más profundo. Todos esos son síntomas de un problema mucho más arraigado: nadie está tomando decisiones.

O, más correctamente, hemos abdicado de gran parte de nuestra función ejecutiva en favor de la IA. Hemos renunciado a nuestro pensamiento. 

Profundicemos.

Parte 1: De dónde viene este problema

El viernes por la tarde, estuve reflexionando sobre lo que quería cubrir en el número de esta semana. Es un fin de semana festivo aquí en EE. UU., así que no habrá tanta gente leyendo, y está bien. (Agradezco que TÚ lo estés haciendo) Y recientemente he cubierto un montón de temas:

• Cómo mejorar la publicidad con IA
• Por qué los listículos pueden causar más daño que bien
• Configuración de modelos privados y locales
• Cómo funciona la detección de IA
• IA para modelos mentales GEO
• IA para GEO minorista
• 18 formas de ahorrar presupuestos de tokens
• Cómo hacer que la IA escriba mejor

Así que, por un impulso, configuré un NotebookLM con las conversaciones de los últimos 180 días de más de 40 subreddits diferentes, como r/marketing, r/chatgpt, etc. - todo lo relacionado con marketing, negocios e IA. Lo conecté a Claude Code con la herramienta de línea de comandos de NotebookLM (la forma más eficiente en tokens para que Claude hable con NotebookLM), y luego puse todos mis boletines de 2026 hasta la fecha en una carpeta de entrada.

Le pedí a Claude que comparara lo que he escrito hasta ahora este año con lo que la gente considera sus problemas más difíciles con la IA. Claude escupió una lista de 10 cosas importantes derivadas de más de 800.000 palabras de desahogo en Reddit que pensó que podrían ser buenos temas para el boletín:

• Desafíos de visibilidad de la IA
• La supervisión agéntica se está degradando
• El despliegue de la IA está roto
• El 40-60% del presupuesto de la empresa se desperdicia en modelos incorrectos
• La IA es un alquiler
• El servilismo de la IA está arruinando los grupos de enfoque sintéticos
• Los detectores de IA no funcionan
• La IA está vaciando las corporaciones y nadie está contratando personal junior
• La gente mide la IA por la maximización de tokens
• Los especialistas en marketing son básicamente mano de obra no remunerada para los datos de entrenamiento de las empresas de IA

Claude estaba REALMENTE empeñado en que escribiera sobre cómo la medición está rota en el marketing y la IA hoy en día, y puede que lo haga en algún momento, pero eso no es lo que veo cuando miro esta larga lista. Sí, hay problemas de medición en muchos de ellos, problemas de datos en muchos de ellos, pero... que la medición esté rota es el síntoma de lo que dije antes: hemos abdicado de la función ejecutiva.

Para aquellos que no son nerds de los análisis, saben que la medición es un indicador rezagado. No es un indicador adelantado.

Parte 2: Resumen de la función ejecutiva

Como recordatorio, divido la función ejecutiva en cuatro categorías que llamo PODS:

• Planificar: piensas en lograr algo en el futuro y haces un plan para llegar allí desde aquí
• Organizar: tomas lo que tienes e intentas darle sentido
• Decidir: tomas lo que tienes y tomas decisiones sobre ello
• Resolver: resuelves los problemas que tienes

Sí, hay más matices en la función ejecutiva que esto, pero esta lista práctica y corta es una forma fácil de ver lo que están haciendo nuestros cerebros. Eso es el pensamiento crítico, una de las prácticas con peor nombre que tenemos.

¿Por qué? Porque el pensamiento crítico no se trata de ser crítico, per se. Se trata de metacognición, cuya definición es pensar sobre el pensamiento. Cuando piensas sobre cómo piensas, abres la puerta a la mejora y al crecimiento.

Pensar sobre el pensamiento significa hacer preguntas y reflexionar: ¿es esta la mejor manera de hacer algo? ¿Cómo podría hacerlo mejor? ¿Cómo podría obtener más disfrute de esto que estoy haciendo? No se trata tanto de criticarte a ti mismo como de reconocer lo que estás haciendo y si está funcionando o no.

Cuando estás planificando, organizando, decidiendo y resolviendo, inherentemente estás pensando sobre el pensamiento. Cada vez que planificas, cada vez que pones orden en el caos, tienes que comprobar con tu propio cerebro si lo que estás haciendo te está acercando a la meta.

La función ejecutiva es una de las cosas que definen nuestra sensibilidad como seres vivos. Cada criatura sintiente, desde un ratón hasta nosotros, realiza estas tareas. Has leído o escuchado historias sobre cuervos fabricando herramientas con alambre para resolver problemas, has visto a perros y gatos tomar decisiones y planificar. He visto a mi propia gata medir ópticamente si puede o no hacer un salto en particular.

Con las indicaciones adecuadas, las herramientas de IA de hoy son excelentes en las funciones ejecutivas también. Dados los marcos, arneses y datos correctos, pueden planificar, organizar, decidir y resolver mejor que nosotros en la mayoría de las tareas basadas en el lenguaje.

Y ahí reside el problema real.

Parte 3: La realidad de los datos

Veamos cada uno de los 10 temas que sugirió Claude para ver los hilos que los conectan.

Desafíos de visibilidad de la IA: cuando lees las citas textuales de lo que la gente dice sobre la medición de la visibilidad de la IA, puedes notar que básicamente se lo están inventando. Esto es especialmente cierto en los proveedores de software que ofrecen y venden soluciones que tienen muy poco fundamento en la realidad, y sin embargo, las partes interesadas se tragan todo esto porque prefieren tener certeza sobre un número incorrecto que aceptar la incertidumbre o ningún número en absoluto. No están pensando en su pensamiento.

La supervisión agéntica se está degradando: los comentaristas en Reddit se centraron en el hecho de que a medida que los agentes se vuelven más sofisticados, es cada vez más difícil seguirles el ritmo para ver lo que están haciendo. Así que simplemente pulsamos OK todo el tiempo, si es que siquiera pensamos en un humano en el bucle. Hemos renunciado a nuestra autoridad aquí. De hecho, algunas herramientas de IA tienen esto incorporado como una característica. Claude lo llama "peligrosamente omitir permisos". Qwen lo llama modo YOLO.

El despliegue de la IA está roto: aquí, la discusión trata sobre las partes interesadas diciéndoles a sus partes interesadas que la organización ha desplegado la IA sin tener ninguna idea del impacto que ha tenido. Un publicador citó una estadística de que el 29% de las empresas ven un ROI significativo de la IA, incluso cuando los empleados individuales afirman aumentos de productividad de 5 veces. Las matemáticas no cuadran. Aquí, la gente no quiere pensar y reflexionar sobre lo que siquiera significa el despliegue. Katie ha estado escribiendo mucho sobre esto en el boletín de Trust Insights en las últimas semanas. En el fondo, estamos confundiendo usar la IA con obtener resultados de la IA.

El 40-60% del presupuesto se desperdicia: aquí, la gente habla de cómo todos simplemente aceptan el modelo predeterminado en las herramientas de IA, que suele ser el más caro. Claude, por ejemplo, tiene como predeterminado Opus 4.8, que es un modelo mucho más caro que Sonnet 5 o Haiku 4.5. No estamos pensando. No estamos tomando decisiones sobre compensaciones de coste frente a eficacia. Otra persona señaló que esto es así por diseño para crear hábitos. Se trata de la formación de hábitos para los modelos más caros, de modo que cuando termine la subvención de la IA de hoy, estemos acostumbrados a usar los modelos más caros. Esto es un secuestro cerebral en cierto modo.

La IA es un alquiler: en este tema en particular, la discusión se centra en lo que realmente posees en la IA, que es muy poco si estás usando los modelos de frontera de pesos cerrados de hoy. Particularmente el lanzamiento intermitente de Fable 5 por parte de Anthropic, gracias a los controles de exportación de EE. UU., fue una llamada de atención para toda la industria de que no posees nada en SaaS, al igual que no posees la música en Spotify o los vídeos en Netflix, pero la gente cree que sí.

Servilismo en los grupos de enfoque: aunque tenemos buena investigación académica que muestra que los modelos de IA con las indicaciones adecuadas pueden emular la intención de compra humana con una precisión de aproximadamente el 90%, el nivel de servilismo en los modelos de IA los dirige hacia el sesgo de confirmación en la mayoría de las situaciones. Esto es especialmente cierto en los grupos de enfoque sintéticos; cuando la gente usa la IA para simular la intención del consumidor, lo que realmente están haciendo es reforzar sus propios sesgos la mayor parte del tiempo. No hay reflexión ni cuestionamiento de la salida de la IA.

Los detectores de IA no funcionan: Un tema perpetuamente favorito mío. Este hilo de conversación giró en torno a cómo las empresas están usando detectores de IA para identificar el uso de la IA en situaciones donde no es apropiado, sin reconocer que los propios detectores también están rotos. En las pruebas que hice hace ya 3 semanas, los detectores de IA marcaron falsamente las salidas humanas 1 de cada 7 veces. Nadie está pensando y reflexionando lo suficiente sobre quién vigila a los vigilantes.

La IA está vaciando las empresas: me gustó mucho esta cita del subreddit de propietarios de agencias:

"Lo extraño es que nadie decidió esto. No hubo ninguna reunión donde discutiéramos esto. Automatizamos una tarea molesta, luego otra, y un día el trabajo se había vaciado desde adentro."

Esta erosión de las tareas se trata todo de una falta de cognición, una falta de reflexión, una falta de plan. Nadie está tomando decisiones, simplemente se lo dejan a las máquinas, un poco más cada día.

Maximización de tokens: esto reflexionaba sobre la noticia más reciente de Meta en la que estaban en camino de gastar varios miles de millones de dólares en tokens de IA porque medían la productividad de la IA basándose en el gasto de tokens, la forma más tonta posible de medir la IA.

Especialistas en marketing como entrenadores no remunerados: esto fue un montón de quejas sobre cómo los especialistas en marketing son efectivamente entrenadores no remunerados para las plataformas de IA. Cuanto más contenido producimos, más tiene que entrenar la IA mientras compite simultáneamente por las tareas por las que nos pagan. Aquí, el hilo trataba sobre cómo el especialista en marketing promedio no está pensando o reflexionando sobre su relación con la IA.

Y esta larga lista de 10 elementos no lo es todo, ni mucho menos. Piensa en cuántas otras formas la gente usa la IA sin pensar, sin pensar en su pensamiento. Ve a LinkedIn y mira los flujos interminables de bots de comentarios parafraseando la misma plantilla una y otra vez. Mira la basura de trabajo que inunda tu bandeja de entrada, lee los informes que te envían tus agencias que son claramente trabajos de copiar y pegar.

Cuando dejamos de lado la dirección que Claude quería dar a este número del boletín, se vuelve bastante evidente que realmente se trata de cuánto pensamos sobre el pensamiento. ¿Cuán autoconscientes somos? ¿Qué tan bien y con qué precisión percibimos nuestra relación con la IA?

Sobre todo, ¿vemos la cantidad de función ejecutiva que hemos cedido a la IA?

Parte 4: El antídoto

"Nadie decidió esto" me está persiguiendo. Cuando le pasas las funciones ejecutivas a la IA, ¿quién está tomando las decisiones? Nadie. No hay nadie responsable de una decisión porque la máquina la está tomando por nosotros. Ya sea construyendo una presentación de PowerPoint, ensamblando un informe para un cliente, creando contenido para un boletín, cuando la máquina lo hace, no hay responsabilidad y no hay toma de decisiones por nuestra parte, aparte de aprobarlo.

Y esto conduce a un montón de malos resultados, desde la pérdida de empleo hasta la insatisfacción con tu propio trabajo. Sabes, cuando usas la IA para descargar una tarea, que no hiciste el trabajo, y no sientes ningún orgullo por ello, al igual que no sentirías orgullo por el trabajo que hizo un contratista en tu nombre.

Piensa en esto en el contexto de los padres. Ve a la casa de cualquier padre y probablemente verás arte que los niños hicieron cuando eran pequeños. El arte es generalmente, objetivamente, bastante malo. Pero el padre lo valora no por la calidad del arte, sino por el nivel de esfuerzo realizado por el niño. Se enorgullecen de los esfuerzos de su hijo, y el niño se enorgullece de lo que hizo en sus esfuerzos. Para bien o para mal, cuando la gente usa la IA, ellos mismos sienten que no han hecho un esfuerzo, y la persona que lo recibe también siente que no hizo un esfuerzo.

A veces, ni siquiera entiendes el trabajo si lo has externalizado. Se lo presentas a tus partes interesadas, y la primera pregunta que hacen que no está en los materiales preparados lleva a la ciudad del pánico porque no puedes responderla, como comprar un pastel en la tienda en lugar de hornearlo tú mismo y que luego alguien te pregunte si tiene un alérgeno específico. Y te quedas buscando a tientas, buscando la etiqueta para ver qué hay realmente en el pastel.

Así que mi antídoto sugerido es este: para cada tarea que importe, comienza siempre con algo que tú dirijas, y obliga a las máquinas a que te eduquen.

Por ejemplo, cuando compilo informes mensuales para los clientes de Trust Insights, enciendo mi grabadora de voz y reviso los datos yo mismo. Hablo en voz alta sobre lo que veo, lo que pienso, lo que tiene sentido y lo que no, y luego hago que la IA lo transcriba. Una vez que la transcripción está completa, le pido a la IA que lo revise y me muestre lo que me he perdido. Le pido que me haga preguntas, que registre más información, que saque más información de mí.

También le pido, especialmente en cualquier cosa dentro de mi experiencia en la materia, que me encuentre recursos para aprender y leer sobre sus recomendaciones. Recientemente, le pedí que eligiera de un catálogo que había preparado de más de 1.000 técnicas analíticas diferentes, y eligió un conjunto interesante de 3 técnicas, una de las cuales no conocía bien. Así que le pedí que me enseñara eso, para que en lugar de aceptar pasivamente sus recomendaciones, aprendiera algo. Mejoré como profesional. Hice crecer mi experiencia en la materia.

Si lo piensas, esto no solo es racional desde la perspectiva de entregar un trabajo de gran calidad, también es racional desde la perspectiva de mi valor. Si no soy más que un dron de copiar y pegar, una interfaz basada en carne para un LLM, entonces, ¿por qué mi empresa me necesita? ¿Por qué mis clientes pagarían por mí cuando podrían simplemente pagar para preguntarle a ChatGPT o Claude exactamente lo mismo?

Lo que están pagando es mi experiencia, mis habilidades no solo para usar la tecnología, sino la lente específica con la que la dirijo, y la perspectiva que solo yo puedo aportar. Y si estoy usando la IA para mejorar constantemente esa experiencia, para mejorar ese conocimiento del dominio, entonces deberían seguir pagándome.

Fuera de mi experiencia en la materia, comienzo con una investigación profunda, usando herramientas de IA para recopilar información y luego hacer que creen una síntesis. Una vez que tengo eso, le pido que cree una lista de verificación de lo que constituye la calidad en el dominio en el que estoy trabajando. Finalmente, me siento con las creaciones y leo y aprendo por mí mismo. Hago que la IA cree infografías o resúmenes de podcasts para aprender el dominio y así poder conectarlo con mi experiencia.

La IA agéntica - herramientas como Claude Code, OpenCode, etc. - son investigadoras fenomenales, mucho mejores que las herramientas de investigación profunda basadas en la web a las que la gente se ha acostumbrado en los últimos años. Cuando usas un agente de investigación, tiene mucha más libertad para recopilar fuentes, para tomarse el tiempo de escribir notas y observaciones, y para sintetizar conclusiones a partir de los datos que tiene. Si usas algo como el marco de investigación CASINO de Trust Insights, obtendrás algunos resultados asombrosos de las herramientas que tienden a tener menos alucinaciones que sus contrapartes basadas en la web.

Luego, con esos datos de investigación en la mano, los usas para convertirte en un mejor profesional dentro de tu dominio. Los usas para subir de nivel. Los usas para añadir a tus ideas en lugar de sustituir tus ideas.

Parte 5: Conclusión

El mayor problema de la IA hoy en día es la delegación de nuestra función ejecutiva a las máquinas. Ya sea la responsabilidad (las máquinas no tienen ninguna), la pérdida de habilidades o la insatisfacción con nuestro trabajo, el momento en que renunciamos a la función ejecutiva es el momento en que la IA se convierte más en un problema que en una solución.

Podemos resumir todo esto en un conjunto simple de preguntas:

1. ¿El uso de la IA hace que el resultado sea mejor?

2. ¿El uso de la IA me hace mejor?

Si la respuesta no es sí a AMBAS, entonces no lo estás usando bien.

Usada correctamente, la IA es una de las mayores herramientas de desarrollo profesional jamás creadas.

Usada incorrectamente, es una de las fuerzas más destructivas que tu carrera haya conocido, porque en el momento en que descargas una tarea en la IA, tus propias habilidades en esa tarea se vuelven oxidadas.

Y una vez que algo se vuelve lo suficientemente oxidado, es más barato y fácil reemplazarlo.

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