Cómo elegir la IA adecuada para cada tarea

Un director creativo está utilizando la IA para acelerar la creación de jingles publicitarios. En cuestión de minutos, produjo varias melodías impecables, pero algo no encajaba. «Sonaba perfecto, pero demasiado perfecto, como si no respirara», explicó en una entrevista para un estudio reciente. Desde el punto de vista técnico, los jingles tenían una calidad excelente, pero les faltaban calidez y autenticidad emocional.

A veces, esa falta de «calidez» en los resultados de la IA es difícil de definir. Sin embargo, es importante comprender las limitaciones de la inteligencia artificial generativa (GenAI), dado que cada vez más empresas la utilizan para el trabajo creativo y las operaciones empresariales.

En un artículo publicado en Business Horizons, Colin Campbell, Sean Sands, Catherine Ferraro, H. Y. J. Tsao y Alexis Mavrommatis, profesor de Esade, sostienen que las empresas deberían dejar de tratar la IA como una capacidad única y válida para todo. En su lugar, los directivos deben comprender los distintos tipos de inteligencia que puede ofrecer y que algunos son más útiles que otros en función de la situación y de la tarea.

La IA tiene más de un tipo de inteligencia

Para ayudarnos a comprender la IA, los investigadores recurren a la teoría de las inteligencias múltiples del psicólogo Howard Gardner. Proponen un marco que distingue ocho formas de inteligencia de la GenAI: lógico-matemática, lingüística, auditiva, espacial, interpersonal, contextual, intrapersonal y existencial. Cada una hace referencia a una capacidad diferente, desde analizar información y generar textos hasta comprender situaciones sociales y reflexionar sobre los valores humanos.

Eso no significa que la IA piense como un ser humano. No lo hace. Pero observar la GenAI desde esta perspectiva ofrece a los directivos una forma más clara de entender qué pueden y qué no pueden hacer los distintos sistemas de IA. Por ejemplo, un sistema que destaca en la redacción de contenidos puede tener menos capacidad para captar matices culturales o responder adecuadamente a situaciones emocionales complejas.

No todas las capacidades de la GenAI están evolucionando al mismo ritmo. La generación de textos, el análisis y la creación de imágenes ya están demostrando ser útiles para muchas empresas. En cambio, la comprensión de las situaciones sociales y la sensibilidad contextual de la GenAI son menos fiables.

Los investigadores aconsejan a los directivos que eviten etiquetar la IA como una única herramienta. Destacan la necesidad de evaluar sus capacidades específicas. «La eficacia de la IA depende de hasta qué punto sus inteligencias se ajustan a las exigencias de una tarea determinada», sostienen.

Ser rápida y convincente no siempre significa ser eficaz

La IA puede ayudar a las empresas a aumentar la productividad acelerando el trabajo creativo. Un diseñador de producto entrevistado para el estudio habló de un cambio drástico en la velocidad de producción: «Antes se tardaban 6 u 8 horas en hacer un render fotorrealista. Ahora veo 10 variaciones en 10 minutos».

Los profesionales pueden explorar más ideas en menos tiempo, pero producir imágenes realistas o audios elocuentes no garantiza que el resultado sea siempre adecuado, distintivo o emocionalmente atractivo. Una campaña puede ser profesional, pero genérica; un mensaje puede ser gramaticalmente correcto y, aun así, pasar por alto el contexto cultural que le da sentido.

Un ejemplo reciente es un anuncio de YouTube de Voyager Broadband en Nueva Zelanda, que incluía contenido generado por IA y fue retirado tras recibir quejas por la representación de personas maoríes y pasifika. El anuncio pretendía ser humorístico y mostraba a tres hombres viendo un partido deportivo por internet. Cuando la conexión empezó a fallar, los dos hombres maoríes/pasifika emitieron sonidos similares a los de animales y atacaron a su amigo blanco. El anuncio ilustra cómo el contenido generado por IA puede reproducir estereotipos perjudiciales cuando no se tienen debidamente en cuenta las sensibilidades culturales y sociales.

Estos problemas no se limitan al sector creativo. La IA puede generar una respuesta que suene segura y completa, pero que no llegue a abordar el verdadero problema empresarial. Por eso es fundamental comprender si las capacidades de un sistema de IA se corresponden con la tarea que se le asigna. La pregunta que deben hacerse los directivos al decidir cómo utilizar la IA es: ¿puede la IA producir una respuesta? Sí. Pero ¿puede producir la respuesta adecuada para esa situación?

Por qué es necesaria la supervisión humana

Ahora que la IA se utiliza a diario en las empresas, ¿hemos llegado a confiar en ella? Una encuesta de 2025 realizada por el Interactive Advertising Bureau (IAB) a 125 directivos de publicidad de Estados Unidos reveló que más del 70 % había sufrido algún incidente relacionado con la IA, incluidos contenidos inexactos, sesgados o que no encajaban con la marca. A pesar de ello, menos del 35 % tenía previsto aumentar la inversión en gobernanza de la IA o en supervisión de la integridad de marca durante el año siguiente. Acelerar la producción puede ofrecer oportunidades evidentes, pero si el contenido no es revisado por personas, esas oportunidades pueden perderse.

Aumentar la producción con IA no es necesariamente una ventaja si el público reacciona negativamente. En una encuesta de Bentley University–Gallup de agosto de 2026, el 49 % de los adultos estadounidenses expresó una opinión negativa sobre el uso de la IA por parte de las empresas para crear anuncios, frente al 19 % que lo valoró positivamente. Los encuestados se mostraron más favorables a que la IA ayudara a los empleados a desarrollar ideas que a que sustituyera las imágenes y las voces de las personas. La forma en que las empresas utilizan la IA puede importar tanto como el hecho de que la utilicen o no.

Cómo pueden los directivos tomar mejores decisiones sobre la IA

Los investigadores proponen un marco con tres prioridades prácticas para ayudar a los directivos a determinar cuál es el mejor uso de la IA.

En primer lugar, adaptar las capacidades de la IA a la tarea. No hay que decidirse a utilizar la IA sin definir antes el problema concreto que se quiere resolver y, después, elegir una IA con las capacidades adecuadas. Una herramienta que genera conceptos iniciales de forma eficiente puede no ser apropiada para tomar decisiones delicadas que requieren criterio contextual.

En segundo lugar, experimentar y evaluar. Los directivos deben evaluar los resultados de la IA en función de objetivos claros. La rapidez y la fluidez no siempre se traducen en calidad. La supervisión humana —para comparar resultados, comprobar si hay errores y valorar si los resultados responden a las necesidades de clientes y empleados— puede ayudar a detectar dónde aporta valor la IA y dónde se queda corta.

En tercer lugar, gestionar conjuntamente las capacidades humanas y las de la IA. Los investigadores defienden pasar de la gestión tradicional del personal a la gestión de la inteligencia: comprender qué aporta cada persona y cada sistema de IA, y cómo pueden complementarse. Es fundamental confiar en las personas para el criterio, la ética, la comprensión cultural y la gestión de la reputación de marca.

La ventaja está en saber elegir

La IA generativa está al alcance de la mayoría de las empresas, por lo que la ventaja competitiva no reside simplemente en utilizarla. Es más probable que el uso de la IA tenga éxito en las empresas cuando sus líderes consideran dónde aplicarla, cómo evaluar los resultados y cómo combinar las capacidades de las máquinas con el criterio humano.

El marco de los investigadores ayuda a orientar esas decisiones. Para mejorar los resultados empresariales, los directivos deberían preguntarse: ¿qué tipo de inteligencia requiere esta tarea y cómo podemos combinarla con la experiencia humana para crear algo que aporte un valor auténtico?