Criterio profesional e inteligencia artificial: cómo revisar antes de decidir

La inteligencia artificial puede entregar en segundos un análisis que parece listo para utilizar. Presenta argumentos, ordena información y redacta con seguridad. Esa facilidad nos obliga a prestar atención a una pregunta: ¿tenemos elementos suficientes para confiar en el resultado?

En el trabajo profesional, una respuesta bien presentada sigue necesitando revisión. Especialmente cuando se utilizará para preparar un informe, interpretar información financiera o recomendar una decisión.

Incorporar IA a estos procesos requiere establecer cómo vamos a comprobar lo que produce.

Empezar por la información que recibe

La revisión comienza antes de hacer la consulta.

Necesitamos definir el objetivo, identificar los documentos disponibles y explicar las condiciones del caso. También debemos señalar qué información falta y pedir que esa ausencia se mantenga visible.

Pensemos en una conciliación bancaria. Si compartimos un estado de cuenta sin el registro contable correspondiente, podemos solicitar que se organicen los movimientos. Para determinar cuáles partidas están conciliadas, necesitamos contrastar ambas fuentes.

Una instrucción clara debe delimitar ese alcance. De lo contrario, podríamos terminar utilizando una conclusión para la cual no aportamos evidencia suficiente.

Además, antes de cargar documentos de la empresa o de clientes, corresponde revisar qué datos contienen y si estamos autorizados a compartirlos mediante esa herramienta.

Comprobar el resultado contra el soporte

Supongamos que utilizamos IA para preparar un resumen mensual de gastos a partir de documentos bancarios.

El resultado incluye fechas, descripciones, categorías y un total. La tabla se ve ordenada, pero todavía debemos verificar que estén todos los movimientos, que no existan duplicados y que los importes coincidan con los documentos originales.

Después viene otra revisión: determinar si la clasificación propuesta corresponde a la naturaleza de cada operación. El texto de una transferencia puede ser insuficiente para identificarla. En ese caso, necesitamos el soporte adicional o la aclaración de quien realizó el pago.

Este ejemplo muestra dos trabajos distintos que deben completarse: comprobar la extracción de los datos y evaluar su interpretación.

Revisar las fuentes y la vigencia

Cuando una respuesta depende de una norma, una tarifa o un requisito, necesitamos consultar la fuente original y comprobar su vigencia y aplicación al caso.

Pedir una referencia es un primer paso. También hay que abrirla, leerla y verificar que respalde la conclusión. Una fuente puede existir y tratar el tema sin sostener exactamente lo que afirma la respuesta.

Conviene separar los datos documentados, los cálculos y los supuestos. Así podemos identificar qué parte del análisis está respaldada y cuál requiere confirmación.

Definir quién revisa y autoriza

Un proceso de trabajo con IA necesita responsables y controles concretos.

Quien revise debe poder reconstruir cómo se obtuvo el resultado: qué documentos se utilizaron, qué operaciones se realizaron y qué ajustes se hicieron después.

La profundidad de esa revisión debe responder al uso del resultado. Un borrador para discusión interna y un informe que servirá de base para una decisión financiera requieren controles acordes con sus consecuencias.

Conservar los soportes y dejar constancia de los ajustes facilita corregir errores y explicar el trabajo.

El valor profesional también está en detectar que falta un documento, cuestionar una clasificación o detener una conclusión que todavía no tiene respaldo. Incorporar IA exige reservar tiempo para ese criterio dentro del proceso.

¿Qué resultado producido con IA estarías dispuesto a utilizar hoy y qué necesitarías comprobar antes de hacerlo?