Stefan Mesken, científico jefe de Deepl. Deepl
A medida que las empresas españolas aceleran su adopción de la IA, con un informe de SAP que sugiere que casi el 70% ya la utiliza para optimizar los flujos de trabajo y las tareas administrativas, está surgiendo un nuevo tipo de brecha digital. Ya no se trata de la falta de herramientas, sino de la comprensión del lenguaje.
En esta nueva era, estamos aprendiendo a convivir con sistemas que funcionan mejor cuando los tratamos como compañeros de trabajo y les proporcionamos mucho contexto, aclaramos nuestro propósito y añadimos matices.
En otras palabras, nos estamos convirtiendo en 'IA-lingües': personas capaces de comunicarse con la IA con la misma naturalidad con la que lo haríamos con un compañero de trabajo.
Durante décadas, hemos aprendido a hablar el lenguaje de las máquinas utilizando comandos, fórmulas de Excel y códigos de programación en el día a día. Hoy ocurre lo contrario. Los sistemas de IA están aprendiendo a hablar nuestro idioma, y eso ha cambiado completamente las reglas del juego. La habilidad ya no consiste en escribir el prompt perfecto, sino en dominar el arte de la conversación.
Las palabras se han convertido en la interfaz más poderosa. No solo porque determinan la precisión de una respuesta, sino porque definen cómo nos entienden las máquinas.
Si pedimos algo ambiguo, obtendremos resultados erráticos. Si expresamos claramente lo que queremos y por qué lo queremos, la IA puede convertirse en una verdadera extensión de nuestro pensamiento y en una aliada en nuestro trabajo.
Esta es una lección que he observado una y otra vez: cuando los equipos se comunican con precisión, ya sea entre idiomas, departamentos o entre humanos y sistemas, la productividad y la creatividad aumentan.
De los comandos a la colaboración
Ser 'IA-lingüe' no significa dominar herramientas o comprender modelos de ingeniería complejos. Significa saber cómo colaborar con la inteligencia sintética. Un diseñador que habla con su asistente de IA para iterar sobre un concepto. Un abogado que quiere revisar un contrato explicando el contexto y las limitaciones del caso, no solo las cláusulas. O un estudiante de medicina que utiliza la IA para sintetizar la literatura clínica y validar su hipótesis.
En todos los casos, lo que marca la diferencia no es la tecnología, sino la capacidad de guiarla, ya que la IA responde a nuestra claridad y no a nuestra jerarquía. Un alto ejecutivo con más de 25 años de experiencia en un sector no obtendrá mejores respuestas por su posición, sino por su capacidad para aprender a comunicarse con las nuevas tecnologías desarrolladas en los últimos años. Por eso, en esta nueva era laboral, la fluidez lingüística se convierte en la fluidez tecnológica.
El reto para las empresas es que esta habilidad aún no se enseña y está en constante evolución. Las plantillas se están dotando de herramientas inteligentes, pero pocas organizaciones dedican tiempo a formar a su personal sobre cómo utilizarlas correctamente. No tiene mucho sentido invertir en agentes de IA si los empleados no saben cómo 'hablar' con ellos.
Enseñar la fluidez 'IA-lingüe'
Para que la IA deje de ser una caja negra, las empresas deben fomentar un entorno en el que los equipos puedan probar, cuestionar y perfeccionar lo que producen los sistemas. Al igual que aprendimos a comunicarnos por correo electrónico o en reuniones en línea durante la pandemia, ahora debemos aprender a hablar con modelos que aprenden de nosotros.
Esto implica entrenar tres habilidades humanas. La primera, la curiosidad para explorar lo que la IA puede y no puede hacer. La segunda, la claridad para expresar instrucciones con precisión y propósito y, por último, el juicio para validar los resultados y comprender cuándo la IA se equivoca.
Cuando combinamos estas tres habilidades, la IA deja de ser una herramienta y se convierte en un socio de confianza. Es en este punto cuando la automatización deja de sustituir y comienza a potenciar, maximizando así su uso en el lugar de trabajo y dejando claro su verdadero valor a las empresas.
Hace una década, hablar inglés era un requisito esencial en cualquier empresa internacional. En unos años, no debería sorprendernos que 'hablar IA' sea igual de importante. No porque tengamos que programar, sino porque la colaboración con sistemas inteligentes será una parte natural de nuestro trabajo diario.
La diferencia es que, esta vez, el lenguaje no se enseña en academias, sino en la práctica. La persona 'IA-lingüe' no es la que memoriza prompts, sino la que piensa en cómo comunicarse correctamente; la que entiende que la forma en que se formula una idea influye directamente en cómo la interpreta la IA.
Las empresas que saldrán airosas serán aquellas que combinen la adopción tecnológica con la alfabetización conversacional. Equipos que usen la IA, la entiendan, la cuestionen y sepan traducir entre lenguajes internos (ya sea uno lleno de jerga estadounidense en marketing o terminología jurídica compleja) y el lenguaje de los sistemas inteligentes.
España tiene una ventaja competitiva única por su diversidad lingüística y cultural. Es un país acostumbrado a traducir, a contextualizar, a adaptar mensajes según el interlocutor y su localización. Esa misma habilidad es la base del pensamiento 'IA-lingüe'.
Si entendemos que el lenguaje no solo comunica, sino que también programa comportamientos, ya sea humanos o artificiales, entonces dominarlo se convierte en una forma de liderazgo. La IA no reemplazará la comunicación humana; la amplificará. Pero solo si la hablamos bien.
El futuro no es de los que más código saben, sino los que mejor saben conversar con las máquinas. La colaboración entre humanos e IA no será una lucha por el control, sino una búsqueda de entendimiento mutuo. Y el idioma de esa colaboración será el lenguaje.
Ser 'IA-lingüe' será la nueva alfabetización del siglo XXI y se convertirá en una tendencia que nos recuerda que, al final, lo más humano que podemos hacer frente a la inteligencia artificial es aprender a hablar mejor.
***Stefan Mesken es científico jefe de DeepL