Reprobados en Pensamiento Crítico: Los Costos de la Negligencia en el uso de la IA

Agile Quest
4 nov
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Actualizado: 4 nov

El frenesí de la Inteligencia Artificial en 2025 (recordar apenas vamos en el año 3, y la IA no cumple años tipo perro :D ) , impulsado por una inversión que alcanzó los $44 mil millones en el primer semestre, esconde una verdad financiera incómoda:

el 95% de los proyectos de IA Generativa empresariales están fracasando en lograr una aceleración significativa de ingresos.

curva de vida de un producto/servicio

Esta disonancia no se debe al fracaso de la tecnología, sino al exceso de delegación acrítica por parte de los managers y líderes, quienes usan la IA indiscriminadamente sin validar sus resultados.

El costo de esta negligencia es incalculable y se materializa en forma de litigios y sanciones. El caso de Deloitte Australia es emblemático. Abogados como Mr. Howie en EE. UU. fueron sancionados con multas de $28,495 USD y el abogado Kenney fue obligado a tomar educación ética sobre IA por citar casos judiciales falsos fabricados por ChatGPT y Copilot.

Estos incidentes demuestran que la alucinación (la invención de hechos por parte del LLM) se convierte en negligencia profesional cuando el líder omite el pensamiento crítico y la verificación. El riesgo se amplifica en sectores sensibles como el financiero y el sanitario, donde el litigio contra UnitedHealth Group alega que un algoritmo predictivo, supuestamente defectuoso, se utilizó para negar la atención médica. La lección para la gerencia en 2025 es clara:

la validación crítica de los outputs de la IA no es un gasto, sino el control de riesgo primario para asegurar la supervivencia y la confianza corporativa.

¿Por qué esta disonancia? Porque la inversión se ha centrado en la velocidad de la máquina, ignorando la necesidad crítica de validación humana. El riesgo ya no es que el algoritmo falle (eso es inevitable), sino que los líderes usen la IA de manera indiscriminada, delegando el pensamiento crítico y la responsabilidad fiduciaria a un software que, por diseño, está hecho...

para simular conocimiento, no para verificar hechos.

1. La Falla Sistémica: Cuando la Alucinación se Convierte en Negligencia

La IA Generativa (GenAI), impulsada por los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs), es experta en alucinación. La alucinación ocurre cuando el modelo "percibe patrones u objetos que son inexistentes", generando resultados que suenan plausiblemente autorizados, pero que son fáctica o legalmente falsos.

La clave del problema reside en el management: la alucinación del algoritmo se convierte en negligencia profesional cuando el profesional (abogado, consultor, manager, usuario en general) presenta o actúa basándose en esa salida defectuosa sin aplicar la diligencia debida.

2. Casos de Negligencia Corporativa y Costos Cuantificables

El costo de esta delegación se está cobrando en multas, reembolsos y daños reputacionales masivos en todos los sectores.

A. El Precedente de la Consultoría (Deloitte Australia)

Una de las fallas más reveladoras ocurrió en Deloitte Australia. La firma fue contratada por el gobierno australiano para producir un informe de alto perfil con un valor contractual de aproximadamente US$290,000. Tras la entrega, el informe se reveló plagado de "múltiples errores" generados por IA. Deloitte se vio obligada a admitir el uso de GenAI sin las salvaguardas adecuadas y a reembolsar la parte final del pago al gobierno.

La Lección: La consultoría de alto nivel no puede delegar el Control de Calidad (QC) a la máquina. Al aceptar devolver los honorarios, Deloitte estableció un precedente de que la responsabilidad por la calidad del servicio no es delegable al algoritmo, y el costo del fracaso se traduce en el retorno directo de ingresos.

B. El Castigo Judicial: Multas y Sanciones a Abogados

El sector legal ha sido el más expuesto a la negligencia por IA, donde el uso indiscriminado de IA ha tenido consecuencias directas y punitivas.

Mattox v. Product Innovation Research (EE. UU.): El abogado Mr. Howie admitió haber usado ChatGPT sin verificar las citas. El resultado: 14 casos completamente inventados y 14 citas erróneas presentadas ante el tribunal. La sanción impuesta por el tribunal incluyó una multa de $28,495 USD y la anulación de todos los escritos presentados.
In re: Sanctions Order of Kenney (EE. UU.): El abogado Kenney fue multado con $1,368 USD y, además, el tribunal le impuso 3 horas de Educación Legal Continua (CLE) obligatoria sobre el uso ético de la IA generativa. El fallo demostró que el riesgo no es solo de una plataforma, sino de la tecnología en general, ya que el abogado había usado ChatGPT, Microsoft Copilot y Google.
Caso del Reino Unido (High Court): Un equipo legal enfrentó la acusación de "mala conducta profesional" por presentar cinco descripciones de casos falsos generados por IA, resultando en órdenes de pago de costos perdidos y la remisión a los organismos disciplinarios pertinentes. Dicho sea de paso, ya les dieron una amonestacion a los abogados en general por el mal uso de la IA.

Estos casos demuestran que la no verificación no es un "error cosmético," sino una violación de la diligencia debida que acarrea costos cuantificables y castigos disciplinarios.

C. El Riesgo Operacional y de Cliente (Air Canada y Salud)

El riesgo se extiende a la interacción con el cliente. Air Canada fue obligada a pagar C$650.88 más costos al cliente Moffatt, debido a que su chatbot de servicio al cliente proporcionó información falsa sobre la política de tarifas de duelo.El tribunal dictaminó que la aerolínea era plenamente responsable por el output de su agente de IA.

En el sector salud, el riesgo es humano y sistémico. Una demanda colectiva contra UnitedHealth Group (UHG) alega que la aseguradora utilizó un algoritmo predictivo (nH Predict) con una supuesta tasa de error del 90% para negar cobertura de atención a pacientes ancianos.

Si se confirma el uso negligente de un modelo defectuoso para maximizar la eficiencia financiera, la exposición a sanciones punitivas y a daños reputacionales es incalculable, afectando directamente la vida de las personas.

4. La Hoja de Ruta de la Resiliencia: El Pensamiento Crítico Como Control Primario.

Para los managers y directores, la lección es unánime: la única defensa contra la alucinación y la negligencia es la

supervisión crítica y el Bucle Humano

Recomendación Ejecutiva: Implemente un Protocolo de Verificación Crítica (V3)

Exija Veracidad (Truthfulness): No permita que la IA sea la fuente final de datos. Implemente protocolos que fuercen la validación cruzada del output de la IA con fuentes primarias y verificadas antes de que toque un sistema crítico, un cliente o un documento legal. La velocidad de la GenAI es irrelevante si el resultado es falso.
Imponga Validación (Process Audit): La organización debe ser la responsable del entorno de la IA. Esto significa auditar los permisos del modelo.
Pregúntese: "¿Puede esta IA realizar una acción destructiva (como borrar una base de datos o aprobar una transferencia) sin una confirmación humana de dos pasos?" Los fallos de seguridad o la exposición de datos sensibles son fallos de gobernanza, no de la máquina
Gestione la Valoración de Incertidumbre (Uncertainty Quantification): Los managers deben exigir que los modelos predictivos no solo entreguen un número (ej., "el pronóstico de ventas es X"), sino también un margen de confianza.
Esto obliga al usuario a aplicar el pensamiento crítico y planificar contingencias para el escenario de error.

5. Conclusión: El Costo de la Credulidad en 2025

El costo de la credulidad digital es ahora un rubro principal en la cuenta de resultados. La negligencia por IA es la principal causa de la alta tasa de fracaso del 95%.La IA no reemplaza al manager; multiplica el impacto de su juicio y, por extensión, de su error.

La única estrategia sostenible en el 2025 es tratar la validación y el pensamiento crítico como un mandato de cumplimiento, no como un paso opcional.