El mayor error a la hora de automatizar

Cada día oímos más noticias sobre automatizaciones masivas que reemplazan equipos enteros. Sin embargo, en medio de esta transformación, hay una cosa que no merece ser olvidada: gran parte de las automatizaciones están diseñadas para maximizar las métricas equivocadas, lo que las hace menos efectivas de lo que se cree.

La ilusión de eficiencia

El mayor problema de las automatizaciones modernas no suele ser técnico. Es posible construir una automatización con la mejor tecnología y un diseño impecable, pero completamente inútil. El verdadero desafío al implementarlas está en qué tarea se automatiza y, sobre todo, qué métricas se usan para evaluarlas. A la hora de escoger estas métricas, es importante recordar la ley de Goodhart:

«Cuando una medida se convierte en un objetivo, deja de ser una buena medida.» — Charles Goodhart

En el fondo, todas las automatizaciones buscan lo mismo: generar valor y hacer a la empresa más productiva. Sin embargo, como no podemos medir "valor" directamente, necesitamos medidas que lo aproximen. Escoger buenas métricas es mucho más difícil de lo que parece.

IA para contratación

Un ejemplo concreto es el de los LLMs para revisar currículums. La tarea parece fácil: se define una lista de características deseadas y se pide al modelo que evalúe qué tanto cada candidato las cumple. El problema es que entre las ventajas que se citan, se destaca que acorta el ciclo de contratación. Evaluar el proceso de contratación con base en la velocidad es incorrecto.

Métricas mejores serían:

• Duración promedio de las personas contratadas.
• Reportes de rendimiento de los empleados.
• Integración cultural.

Si se optimiza solo por rapidez y costo, se genera rotación más alta y talento peor alineado. En otras palabras, se ahorra tiempo, pero el valor para la empresa es negativo.

IA para atención al cliente

Otro ejemplo son los chatbots automatizados. Muchas empresas miden su éxito en términos de costo por interacción o tiempo promedio de respuesta. Ambas métricas suenan razonables, hasta recordar que el objetivo del soporte no es responder rápido, sino aumentar la satisfacción del cliente.

Reducir costos en atención al cliente es fácil. Lo difícil es mantener la confianza que hace que ese cliente vuelva. Cuando se automatiza sin rediseñar el propósito, puedes terminar sacrificando el vínculo humano que sostenía la relación comercial.

La razón de fondo

Muchas empresas implementan automatización como símbolo de progreso, no como herramienta de mejora estructural. El problema es que implementarla mal puede ser peor que no implementarla. Automatizar sin redefinir qué significa éxito es hacer la mejor cirugía cardiovascular a un paciente con hepatitis. La tecnología ayuda, pero no sustituye el proceso diagnóstico.

Conclusión

A la hora de implementar una automatización, lo más central no está en la tecnología, sino en entender bien los procesos y la razón de automatizar. Quien automatiza sin entender un proceso, solo por el fin de automatizar, automatizará errores en vez de generar valor. En el futuro, la diferencia no estará en quienes implementen IA versus quienes no — todos lo harán — sino en quienes lo hagan de manera productiva.