¿Está lista su institución para trabajar con equipos híbridos?
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Incorporar agentes de inteligencia artificial puede tomar unas semanas. Preparar una institución para trabajar con ellos probablemente tomará bastante más.
Durante los últimos meses, muchas Instituciones de Educación Superior (IES) han comenzado a explorar agentes de inteligencia artificial capaces de buscar información, analizar documentos, responder preguntas o acompañar procesos administrativos y académicos.
La conversación suele comenzar por la herramienta: ¿Cuál adquirir? ¿Qué modelo utilizar? ¿Cómo configurarlo? ¿Qué proceso podría automatizarse?. Son preguntas comprensibles. También son, posiblemente, las preguntas equivocadas para comenzar.
Antes de crear un agente, convendría detenerse a pensar en la organización que deberá recibirlo.
Porque un agente no llega a una institución vacía. Llega a una estructura con procesos acumulados durante años, decisiones que no siempre están documentadas, información distribuida entre varias dependencias y responsabilidades que, en ocasiones, resultan difíciles de precisar incluso entre quienes participan en ellas.
En ese contexto, la inteligencia artificial no necesariamente ordenará la organización. Puede limitarse a reproducir sus contradicciones con una velocidad francamente admirable.
No estamos hablando solamente de tecnología
Durante algún tiempo utilizamos la inteligencia artificial principalmente para aumentar las capacidades individuales. Una persona encontraba una buena herramienta, aprendía a darle instrucciones y lograba desarrollar mejor algunas tareas.
Ese sigue siendo un uso valioso. Sin embargo, la aparición de agentes especializados plantea una conversación distinta.
Un agente puede recibir un propósito específico, trabajar con determinada información, participar de forma recurrente en un proceso y, dependiendo de su configuración, utilizar herramientas o ejecutar algunas acciones. En ese momento deja de ser únicamente un asistente ocasional y comienza a integrarse al trabajo cotidiano.
Es allí donde surge la posibilidad de construir equipos híbridos: grupos en los que personas y agentes participan en un mismo proceso, cumplen funciones diferentes y aportan capacidades complementarias. La investigación sobre inteligencia híbrida propone precisamente combinar capacidades humanas y artificiales para alcanzar resultados que ninguna de las partes obtendría de manera independiente.
Pero un equipo híbrido no aparece por el simple hecho de asignarle un nombre atractivo a un agente.
Requiere, al menos, un propósito definido, una distribución consciente del trabajo, un contexto compartido, una integración estable al proceso y una responsabilidad humana inequívoca sobre las decisiones y sus consecuencias. Estas condiciones atraviesan la experiencia que dio origen al texto base de esta columna.
El agente también hereda nuestros problemas
Imaginemos que una universidad decide crear un agente para acompañar a potenciales estudiantes.
El agente podría conocer la oferta académica, responder preguntas sobre modalidades y requisitos, ayudar a comparar programas y preparar un resumen para que un asesor humano continúe la conversación. La oportunidad parece evidente: mayor disponibilidad, mejor organización de la información y menos repeticiones para la persona interesada.
Sin embargo, antes de configurarlo aparecerían preguntas menos vistosas: ¿Quién garantiza que la información sobre costos y requisitos está actualizada? ¿Qué puede prometer el agente? ¿Cuándo debe transferir la conversación a una persona? ¿Qué datos puede conservar? ¿Quién tendrá acceso a ellos? ¿Quién responderá si ofrece una orientación equivocada?
El desafío ya no consiste en construir un agente. Consiste en revisar integralmente el proceso de acompañamiento, la gestión de la información, la distribución de responsabilidades y la articulación entre las áreas involucradas.
Algo semejante ocurriría con un agente institucional para apoyar a los profesores en la actualización de sus syllabus. Podría consultar el proyecto educativo, las directrices curriculares y las matrices de alineación. También podría identificar posibles desajustes y formular preguntas para orientar la revisión.
Pero su utilidad dependería de que esos documentos estuvieran actualizados, fueran coherentes entre sí, contaran con responsables y pudieran consultarse dentro de un marco claro de gobernanza. El agente no resolvería las discrepancias entre las fuentes ni sustituiría el juicio académico. Apenas las haría más visibles, lo cual ya sería bastante.
Estos casos muestran una paradoja:
Cuanto más queremos integrar la inteligencia artificial a la organización, más necesitamos comprender la organización sin ella.
Un alto antes del próximo año
La adopción sin gobernanza suele comenzar con buenas intenciones.
Un equipo identifica una oportunidad, desarrolla un piloto y consigue resultados prometedores. Después aparecen iniciativas similares en otras dependencias. Cada una utiliza fuentes diferentes, establece sus propias reglas y resuelve de manera particular asuntos como la supervisión, la privacidad o la validación de resultados.
La institución puede terminar con una colección creciente de soluciones inteligentes y una capacidad institucional todavía limitada para gobernarlas.
No se trata de frenar toda experimentación hasta contar con una política perfecta. Esperar una certeza absoluta sería otra forma de no decidir. Se trata de aprender mediante experiencias controladas, con propósitos claros, responsables identificados y mecanismos que permitan observar qué funciona, qué riesgos aparecen y qué capacidades necesita desarrollar la organización.
La UNESCO ha señalado que la adopción responsable de inteligencia artificial en educación exige proteger la agencia humana, la privacidad, la transparencia y la responsabilidad. Estas condiciones no pueden delegarse al proveedor tecnológico ni añadirse al final como un anexo de cumplimiento. Deben formar parte del diseño desde el comienzo.
Por eso, el cierre del año y la planeación del siguiente pueden ofrecer una oportunidad especialmente pertinente para hacer un alto.
No necesariamente para elaborar una extensa estrategia institucional de inteligencia artificial. Quizá el primer paso sea más modesto y, al mismo tiempo, más exigente: seleccionar algunos procesos, comprender cómo funcionan y conversar sobre la manera en que podrían transformarse.
Cinco conversaciones necesarias
Antes de decidir qué agentes incorporará el próximo año, una institución podría abrir al menos cinco conversaciones:
¿Qué problema queremos resolver? No qué agente queremos construir ni qué tarea queremos automatizar, sino qué situación necesita realmente una respuesta diferente.
¿Comprendemos el proceso actual? Si depende de conocimientos tácitos, contiene decisiones contradictorias o cambia según la persona que lo ejecuta, el agente no eliminará esa ambigüedad.
¿Cómo se distribuirá el trabajo? Debe ser posible explicar qué hará el agente, qué revisará una persona, qué decisiones no podrán delegarse y quién asumirá la responsabilidad final.
¿Con qué información operará? La gobernanza comienza por conocer las fuentes, sus responsables, su vigencia, sus restricciones de uso y los mecanismos para corregirlas.
¿Qué ocurrirá cuando falle? Si el agente se equivoca, excede su alcance o deja de estar disponible, la institución necesita mecanismos de continuidad y rutas claras de escalamiento.
Responder estas preguntas no producirá inmediatamente un nuevo agente. Producirá algo más importante: mejores condiciones para decidir si conviene construirlo.
Rediseñar también significa preparar a las personas
Los equipos híbridos no transformarán únicamente los procesos. También modificarán las funciones de quienes participan en ellos.
Algunas tareas podrán reducirse. Otras adquirirán mayor importancia. Aparecerán nuevas responsabilidades relacionadas con la revisión de resultados, la actualización del conocimiento institucional, la supervisión de los agentes y el análisis de situaciones que excedan su alcance. Esto exigirá aprendizaje, pero no solamente capacitación técnica.
Profesores, administrativos y directivos necesitarán comprender qué pueden esperar de estos sistemas, dónde están sus límites y cómo ejercer criterio frente a sus recomendaciones. También necesitarán espacios legítimos para plantear dudas sobre la confiabilidad, la autonomía profesional, las implicaciones laborales y el sentido de los cambios.
La adopción no puede reducirse a enseñar dónde hacer clic. Tampoco puede imponerse con el argumento de que la transformación es inevitable. Las instituciones deberán construir confianza mediante participación, aprendizaje compartido, reglas comprensibles y evidencia sobre el valor que estas formas de colaboración aportan.
Desde esta perspectiva, configurar equipos híbridos es un proceso de rediseño organizacional y de gestión del cambio. La tecnología participa en él, pero no lo dirige.
La pregunta que conviene formular ahora
No todas las instituciones necesitan avanzar al mismo ritmo ni comenzar por los mismos procesos. Algunas encontrarán oportunidades en el acompañamiento estudiantil. Otras, en el diseño curricular, el análisis institucional, la formación de profesores o la gestión de proyectos.
Lo importante es no confundir movimiento con dirección.
Incorporar agentes sin revisar previamente los procesos, la gobernanza y las capacidades humanas puede hacer que la institución avance con rapidez hacia un lugar que nunca decidió visitar.
Tal vez este sea un buen momento para reunir a quienes conocen la estrategia, los procesos, la información y la experiencia cotidiana de los equipos. No para elegir de inmediato una plataforma, sino para identificar dónde tendría sentido explorar nuevas formas de colaboración y qué condiciones habría que construir antes de hacerlo.
¿Qué conversación necesita abrir hoy su institución para que la incorporación de agentes el próximo año sea una transformación consciente y no solamente una sucesión de experimentos desconectados?
En Estudio Elefante creemos que responderla exige escuchar a los equipos, comprender sus procesos y diseñar estrategias de cambio que articulen las capacidades humanas con las posibilidades de la tecnología. Podemos acompañar esa exploración como una conversación compartida sobre la institución que se quiere construir, antes de decidir qué agentes deberían formar parte de ella.
Referencias:
Dellermann, D., Ebel, P., Söllner, M. y Leimeister, J. M. (2019). Hybrid Intelligence. Business & Information Systems Engineering, 61(5), 637-643.
Miao, F. y Holmes, W. (2023). Guidance for Generative AI in Education and Research. UNESCO.
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