He estado viendo algo curioso en las últimas semanas.
En pleno debate sobre si es conveniente prohibir el uso de las redes sociales por los menores, muchas empresas están reaccionando de forma parecida con la IA. No siempre lo dicen así, pero el movimiento es evidente: cuando no entiendes del todo una herramienta, la tentación es limitarla.
Ya hemos hablado de ello en otras ocasiones, pero sigo pensando lo mismo: antes de prohibir, hay que intentar regular. Regular es una palabra que viene “de poner reglas”, es decir, de crear un marco.
Un marco es un espacio que define qué está dentro y qué está fuera. El problema es que fijar ese marco en algo nuevo no es sencillo. Cuesta entender los límites, a veces se mueven, a veces no se ven claras las líneas. A medida que vas construyendo criterio sobre la IA, ese marco empieza a aclararse. Si aún no lo has construido, que alguien te ofrezca criterios es una forma de evitar líos.
En muchas empresas existen ya documentos muy completos sobre el uso de la IA generativa. Son prudentes, están bien redactados y cubren casi todos los riesgos imaginables. Pero no siempre ayudan a pensar.
Lo que comparto aquí es una lista de cosas que deberías pensar antes de usar la IA. Es mi forma de ordenar el marco que yo mismo estoy construyendo mientras la uso.
1 · Saber en qué entorno juegas: abierto vs controlado
Saber en qué entorno juegas determina lo que puedes hacer.
El primer criterio esencial es identificar qué herramienta de IA estás usando. No es lo mismo trabajar con una IA abierta, gratuita y sin garantías de privacidad, que hacerlo en un entorno corporativo controlado.
Trabajar con la IA de la empresa es como colocar un archivo en la nube interna (OneDrive, Drive o SharePoint). En cambio, trabajar con herramientas abiertas y gratuitas es más parecido a publicar de forma visible en una red social, imagínate LinkedIn, donde muchas otras personas podrían ver lo que consultas. Lo que metes puede salir por otro lado.
Procesar tus peticiones tiene un coste. Y alguien tiene que pagarlo. Si tú no lo pagas, lo normal es que lo pagues con tus datos. La mayoría de herramientas gratuitas utilizan las interacciones para entrenar sus modelos.
Por eso, la regla es sencilla: si no puedes comprobar la política de privacidad, pagar por el servicio o garantizar que los datos no se reutilizan, no introduzcas información sensible.
2 · No mezcles contextos: uso personal vs uso corporativo
No es lo mismo usar IA para ti que usarla para tu empresa.
Usar IA para organizar unas vacaciones o escribir un texto personal tiene un riesgo bajo. Si funciona bien, perfecto. Si no, el impacto es limitado, siempre que verifiques el resultado.
En cambio, en el ámbito profesional el riesgo ya no es solo tuyo. Es de la empresa.
Cuando una organización define unas herramientas corporativas de IA, no lo hace porque sean las mejores del mercado, sino porque ha realizado una evaluación de riesgos. Y ha decidido que el riesgo del mal uso puede ser mayor que el beneficio individual de utilizar otras herramientas. Una fuga de datos puede suponer una multa importante para la empresa, no para ti directamente. En tu caso, piensa en las consecuencias.
Lo sé, puedes estar de acuerdo o no, pero es lo que hay. Aunque otra herramienta lo haga mejor, en un entorno corporativo te toca respetarlo. Para eso trabajas dentro de una organización. Ya sabes que el software crea cultura.
Eso no impide que explores y aprendas con IA en tus proyectos personales. De hecho, muchas tecnologías se dominan primero en lo personal y luego se trasladan a lo profesional. Busca, prueba y aprende.
Eso sí, por favor, no hagas trampas. Si usas una IA no autorizada y luego pasas el resultado a la oficial, en realidad sigues exponiendo a todos tus compañeros.
3 · Responsabilidad: el output lo firmas tú
La responsabilidad es del que la usa, no de la IA.
Da igual qué herramienta uses, el resultado final es tu responsabilidad. Si el output es incorrecto, sesgado, ofensivo o ilegal, no hay IA que responda por ti. La IA no firma nada. Lo firmas tú en el momento en que la utilizas. Es como un corrector de Word ultra vitaminado. Si no le echarías la culpa a Word, tampoco lo hagas con la IA.
Déjame poner un ejemplo reciente.
Con Grok, la herramienta vinculada a X, muchos usuarios han descubierto que pueden coger la foto de cualquier persona y modificarla para cambiar su apariencia, incluso ponerla en bikini. Técnicamente es posible y a algunos puede parecerles una broma.
Pero si esa persona considera que se ha vulnerado su imagen o su dignidad, quien puede enfrentarse a una denuncia eres tú, no Grok ni la empresa que está detrás.
Y si hablamos de menores, la situación deja de ser una broma y puede convertirse en un problema legal serio.
La herramienta lo permite. Eso no convierte el uso en legítimo. Que se pueda hacer no significa que debas hacerlo.
4 · Autoría: si no es tuyo, no lo conviertas en propio
Que una IA pueda transformarlo no significa que te pertenezca.
Que una IA pueda usar contenidos ajenos para generar algo nuevo no te da automáticamente derechos sobre ese contenido.
Déjame contarlo con un ejemplo sencillo. Todo lo que se ha publicado en esta newsletter podría utilizarse para crear un libro. Recoges el contenido, le das tu estilo, le pides a la IA que quite mis referencias y ya lo tienes. ¿Es ético hacerlo? Que sea fácil no lo convierte en correcto.
Y no hablo solo de textos. Piensa en fotografías, vídeos, conferencias en YouTube o presentaciones. Cualquier contenido puede ser tratado, resumido o reinterpretado por una IA. La capacidad técnica de hacerlo no elimina la autoría original.
La ética en el uso de contenidos no propietarios se está tomando con demasiada ligereza. Y es especialmente delicado cuando muchos modelos han sido entrenados con contenido protegido por copyright sin que el proceso haya sido siempre transparente.
Si vas a utilizar contenido ajeno, sé transparente, pide permiso y respeta la autoría. La IA no te da carta blanca.
5 · Influencia: la IA amplifica tu sesgo
Cuanto más la usas, más se parece a ti.
A medida que vas usando más la IA, esta guarda mucho sobre ti. Su diseño busca ser útil y adaptarse a tu forma de escribir, a tus preferencias y a tu manera de argumentar. No se trata de que siempre te dé la razón, pero sí de que cada vez encaje mejor contigo.
Eso implica que, por diseño, el sesgo puede crecer. Cuanto más la usas, más sesgo tuyo incorpora.
Esto es muy útil para muchas cosas. Por ejemplo, cuando mejor te conoce, mejor te ayuda a escribir textos como este. De hecho, no creo que sepas qué párrafo ha corregido la IA y cuál lo he escrito yo.
Pero cuando hablamos de pensar, razonar o decidir, la cosa cambia.
Si utilizas la IA para validar algo que ya querías decidir, es fácil que te empuje en esa dirección. No necesariamente porque tenga intención, sino porque está entrenada para adaptarse a tu marco.
Si la IA se convierte en un amplificador de tu sesgo de confirmación, entonces tenemos un problema. Creerás que has seguido un proceso racional cuando, en realidad, el punto de partida ya condicionaba el resultado.
La IA no te crea un criterio nuevo. En muchos casos, amplifica el que ya tenías.
6 · Verificación: coherente no significa verdadero
Que suene bien no garantiza que sea cierto.
Uno de los riesgos menos evidentes del uso de la IA no es que se equivoque, sino que se equivoque dando sensación de seguridad. La mayoría de modelos no “saben” lo que dicen; construyen respuestas plausibles a partir de patrones. Eso hace que puedan mezclar datos correctos con otros que no lo son, citar fuentes inexistentes o completar lagunas con información inventada sin que el resultado pierda coherencia.
Y ahí está la trampa.
Cuando una respuesta está bien estructurada, argumentada y redactada con claridad, tendemos a asumir que también es rigurosa. Pero coherencia no es sinónimo de verdad.
El problema no aparece cuando la respuesta es mediocre; aparece cuando es brillante. Cuanto más encaja con lo que esperabas encontrar, menos la cuestionas. Y eso es especialmente delicado en entornos profesionales, donde una cifra mal validada, una referencia inexistente o una conclusión mal fundada pueden condicionar decisiones reales.
Por eso trabajar con IA exige algo que ya deberíamos tener entrenado: la capacidad de contrastar. Si el dato es importante, compruébalo. Si la referencia es relevante, búscala. Si la decisión depende de esa información, valídala por otra vía.
El sentido crítico no se delega.
7 · Uso intencional: propósito claro y límites a la delegación
La IA está para ampliar tu capacidad, no para sustituirla.
En una fase inicial es normal usar la IA para todo. Exploras, pruebas, juegas. Forma parte del aprendizaje. Cuando aparece una herramienta nueva, lo razonable es entender hasta dónde llega.
Pero a medida que maduras en su uso, la relación cambia.
La madurez no consiste en usarla más, sino en decidir mejor. En elegir qué tareas delegas y cuáles decides mantener porque te interesa ese proceso mental. Hay trabajos que puedes automatizar sin problema. Y hay otros que, aunque la IA pueda hacerlos, prefieres seguir haciendo tú porque forman parte de tu forma de pensar, de aprender o de decidir.
Seleccionar qué sí y qué no delegas es una muestra de madurez en el uso.
Cuando no hay propósito claro, el uso se vuelve automático: generar por generar, automatizar por comodidad, delegar sin criterio. Y ahí aparece un riesgo menos visible.
Delegar de forma sistemática el razonamiento o la toma de decisiones puede tener un coste cognitivo. Si externalizas continuamente tu proceso mental, es posible que pierdas agilidad crítica sin darte cuenta.
La IA debería ayudarte a pensar mejor, no sustituir tu pensamiento.
Espero que estas reglas, os ayuden a entender algo importante.
Regular no es prohibir. Es entender qué estás haciendo cuando usas la herramienta, es construir criterio. Pero construir ese criterio lleva tiempo.
Espero que os haya gustado
