Comparto aprendizajes de una semana intensa: cuándo usar un LLM y cuándo no, cómo los sesgos distorsionan las evaluaciones de desempeño, y por qué la arquitectura define el éxito de los dashboards con IA. La conclusión: la complejidad sin simplicidad no genera valor real para el cliente.

Muchas organizaciones creen que calibrar evaluaciones de desempeño consiste simplemente en reunir líderes para discutir puntajes. El problema es que, sin analítica, estos procesos pueden reproducir los mismos sesgos que buscan corregir. La analítica no reemplaza el juicio humano, pero permite detectar inconsistencias y orientar la discusión hacia donde realmente existen posibles problemas en el sistema.

Las predicciones sobre la IA anuncian el reemplazo masivo de trabajos profesionales. Sin embargo, el caso de la radiología muestra lo contrario: más demanda, mayor complejidad y escasez de especialistas. Automatizar tareas no es eliminar trabajos. La evidencia sugiere que la IA no reemplaza ocupaciones completas, sino que redefine su alcance y expone qué partes del trabajo nunca fueron solo técnicas.

El debate sobre si la IA ya alcanzó la inteligencia humana revive el Test de Turing y las discusiones actuales sobre Inteligencia Artificial General. Más allá del desempeño técnico, la verdadera tensión emerge en el mundo organizacional: si los LLM ya igualan o superan niveles expertos, ¿qué lugar ocupa el talento humano en las empresas? La respuesta exige analizar implementación, criterio y decisión.