En la década de 1950, un piloto de la Fuerza Aérea de Estados Unidos llamado John Boyd hizo una afirmación inusual: partiendo en desventaja, podía derrotar a cualquier oponente en combate aéreo en menos de 40 segundos.
Rara vez perdía apuestas. La visión de Boyd se centra en la velocidad de decisión: la capacidad de interpretar señales, adaptarse rápidamente y actuar antes de que reaccione el oponente.
Con el tiempo, Boyd amplió esta idea hasta convertirla en una teoría integral de la toma de decisiones conocida como OODA Loop (Observar, orientar, decidir, actuar), que describe cómo los individuos y las organizaciones procesan la información y la transforman en acción.
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Director de Producto, Axonis.
Hoy, esa misma decisión está comenzando a surgir dentro de los sistemas dinámicos de IA empresarial.
A medida que la inteligencia artificial pasa del análisis a los flujos de trabajo operativos, participa cada vez más en el ciclo de decisiones, analizando señales, haciendo interpretaciones y sugiriendo acciones.
El desafío para las organizaciones es garantizar que los humanos permanezcan en el circuito de decisiones a medida que los sistemas de inteligencia artificial comienzan a influir en las decisiones operativas.
Para tomar decisiones importantes, las personas todavía necesitan evaluar la evidencia, aplicar el juicio y, en última instancia, asumir la responsabilidad del resultado.
Falta de contexto detrás de las decisiones de IA
Cada vez que un empleado utiliza una herramienta de inteligencia artificial en el lugar de trabajo (para hacer una pregunta, perfeccionar una sugerencia, revisar una recomendación o explorar un conjunto de datos), se crea más que un simple resultado; Se construye un camino de decisión en torno a la interacción.
¿Qué desencadenó la investigación?
¿Qué fuentes de información fueron consultadas?
¿Cómo se interpretaron las señales contradictorias?
¿Por qué se eligió un curso de acción en lugar de otro?
En conjunto, estos pasos forman el contexto detrás de una decisión.
Históricamente, la mayoría de los sistemas empresariales se han centrado en capturar resultados. Se genera un informe. Se aprueba una transacción. Se acepta o rechaza una recomendación. Los argumentos que conducen a estos resultados suelen estar dispersos en correos electrónicos, paneles y conversaciones.
Las interacciones de la IA aceleran esta dinámica. La mayor parte de la lógica ahora se desarrolla dentro de interfaces conversacionales o flujos de trabajo automatizados que nunca fueron diseñados para servir como sistemas de registro. El resultado es que el razonamiento detrás de decisiones importantes puede volverse efímero: visible en el momento pero difícil de reconstruir más adelante.
Cuando la decisión no deja memoria institucional
A medida que la IA se integra en flujos de trabajo críticos, el razonamiento detrás de las decisiones involucra cada vez más tanto a humanos como a máquinas.
Los analistas pueden confiar en la IA para detectar señales relevantes. Los gerentes pueden utilizar resúmenes generados por IA para interpretar tendencias. Los sistemas automatizados pueden hacer recomendaciones basadas en grandes cantidades de datos.
Sin embargo, una vez que se llega a una conclusión, la cadena de razonamiento que la produjo a menudo desaparece. Sin un registro de cómo se tomó la decisión, las organizaciones pierden la capacidad de revisarla más tarde.
Esto es importante por varias razones.
Si un resultado resulta problemático, puede resultar difícil determinar qué evidencia influyó en la decisión original. A medida que las expectativas regulatorias evolucionan en torno a la toma de decisiones asistida por IA, es posible que las organizaciones necesiten demostrar cómo los conocimientos automatizados dan forma a resultados específicos.
Y sin acceso al razonamiento detrás de decisiones pasadas, los equipos pierden la capacidad de aprender de la experiencia y mejorar los procesos de decisión futuros.
En la práctica, las decisiones se convierten en acontecimientos fugaces en lugar de conocimientos organizacionales valiosos.
Una lección del marco de decisión de Boyd
El trabajo de John Boyd proporciona una lente instructiva para pensar en este desafío. Su marco OODA describe cómo los individuos y las organizaciones interpretan la información y la transforman en acción. Aunque el modelo suele asociarse con el movimiento, Boyd enfatiza que la fase más importante es la orientación.
La orientación es el momento en que la información entrante se interpreta a través de la experiencia, el contexto y los modelos mentales. Determina qué señales se notan, qué explicaciones parecen plausibles y qué alternativas parecen viables.
En entornos complejos, la adaptación rara vez es sencilla. Los datos están incompletos. Las señales provienen de múltiples fuentes. Diferentes grupos pueden ver diferentes partes del problema.
Las empresas modernas enfrentan una dinámica similar. Los datos se encuentran en sistemas operativos, plataformas financieras, herramientas de colaboración y fuentes externas. Los sistemas de inteligencia artificial ayudan a descubrir patrones en este panorama, pero también introducen una nueva capa de lógica en el proceso de toma de decisiones.
Sin una forma de captar cómo se interpretó y utilizó la información, las organizaciones pierden visibilidad en la fase de orientación de la toma de decisiones, la fase en la que se forman los juicios.
Problemas con los flujos de trabajo de IA transitorios
Muchos flujos de trabajo impulsados por IA funcionan hoy en día como circuitos cerrados. Un sistema recupera información, da una respuesta y sigue adelante. El razonamiento que conecta la evidencia con la conclusión suele ser invisible.
En realidad, los sistemas de decisión eficaces deben ser de circuito abierto, donde la IA descubre evidencia y sugiere conclusiones, pero un ser humano es responsable de interpretar el contexto, validar la evidencia y emitir el juicio final.
La distinción es importante porque determina dónde se ubica la rendición de cuentas. En un circuito cerrado, la rendición de cuentas se difunde; Ninguna persona es dueña del argumento. En un circuito abierto, un ser humano evalúa la evidencia, aplica su juicio y asume la responsabilidad del resultado.
Refleja una elección de diseño fundamental sobre cómo las organizaciones utilizan la inteligencia. Optimiza la velocidad de bucle cerrado. Optimiza el juicio de bucle abierto. En un entorno donde las decisiones conllevan consecuencias reales, debe prevalecer el juicio.
Esto se vuelve especialmente problemático a medida que la IA comienza a influir en las decisiones operativas en lugar de simplemente respaldar el análisis.
Si no se puede reconsiderar el razonamiento detrás de estas decisiones, se derivan varias consecuencias. La gobernanza se vuelve más difícil porque las organizaciones no pueden demostrar fácilmente cómo se tomaron las decisiones. El aprendizaje institucional se ralentiza porque los equipos no pueden examinar el razonamiento pasado y refinar sus enfoques.
Y los procesos de decisión se vuelven dependientes de herramientas que nunca fueron diseñadas para preservar el contexto detrás de los juicios críticos. El riesgo más profundo es que el proceso de decisión en sí desaparezca cuando se distribuya el resultado.
Tratar las decisiones como artefactos sostenibles
Una forma de abordar este desafío es repensar lo que registran las empresas al tomar estas decisiones. En lugar de simplemente capturar resultados, las organizaciones pueden considerar las decisiones como artefactos estructurales que almacenan el razonamiento detrás de ellas. Un registro de decisiones puede incluir las señales iniciales que desencadenaron la investigación, las fuentes de datos consultadas, el análisis y el juicio final alcanzado.
Captar este contexto transforma las decisiones de eventos fugaces en conocimiento sostenible. Los equipos pueden revisar decisiones anteriores, comprender la evidencia que les dio forma y perfeccionar los procesos de decisión con el tiempo.
Este enfoque también refleja un cambio más amplio en la forma en que se crea valor en las organizaciones basadas en IA. El activo más importante no son sólo los datos o los modelos que se pueden analizar, sino el razonamiento que surge cuando los humanos y las máquinas interpretan esos datos juntos.
La capa estratégica por encima del modelo
Otra realidad de la IA empresarial es que los modelos cambiarán. Surgirán nuevos sistemas, los costos cambiarán y diferentes equipos adoptarán diferentes herramientas según sus necesidades.
Si la lógica detrás de las decisiones está integrada en herramientas específicas, las organizaciones corren el riesgo de perder coherencia cada vez que la tecnología evoluciona.
Captar el contexto de las decisiones a nivel organizacional crea una capa estratégica por encima del modelo. Esto permite a las empresas cambiar de herramientas preservando al mismo tiempo la parte más valiosa del proceso: cómo se toman las decisiones.
En términos de Boyd, fortalece la capacidad de la organización para orientarse: interpretar señales y actuar con confianza a medida que cambian las condiciones.
Trazabilidad de decisiones como infraestructura
A medida que la inteligencia artificial se convierta en parte de la toma de decisiones cotidiana, la capacidad de rastrear decisiones probablemente se volverá fundamental en lugar de opcional. Las empresas ya invierten mucho en gobernanza de datos, auditabilidad y control de acceso. La trazabilidad de las decisiones representa el siguiente paso en esa evolución y permite a las organizaciones ver cómo se utilizan los datos para guiar las acciones y decisiones.
Las organizaciones que capturan y analizan el contexto de las decisiones obtienen una gran ventaja. Pueden observar cómo se desarrollan las decisiones dentro de los equipos, identificar dónde fallan las suposiciones y mejorar continuamente la forma en que se aplica el juicio en entornos complejos.
Sin duda, la inteligencia artificial seguirá avanzando. Los modelos serán más rápidos, más capaces y más ampliamente adoptados. La ventaja a largo plazo pertenecerá a las organizaciones que puedan comprender y perfeccionar continuamente cómo se toman las decisiones.
Hace más de medio siglo, John Boyd demostró que el éxito suele llegar a quienes pueden interpretar señales y actuar eficazmente en entornos inciertos.
Boyd también creía que las decisiones deberían reconsiderarse después del hecho, cómo se interpretaron las señales, qué suposiciones resultaron erróneas y cómo las acciones moldearon el resultado para que las decisiones posteriores pudieran tomarse con mayor claridad.
En la era de la IA, esa lección puede ser más relevante que nunca.
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