La IA puede revalorizar la experiencia de los trabajadores senior

El criterio experto gana peso para entrenar sistemas y evaluar sus respuestas

La inteligencia artificial promete acelerar tareas y ampliar las capacidades de los equipos, pero también abre una pregunta incómoda para las empresas: ¿quién puede determinar si sus resultados son realmente adecuados? Para Mario Ulloa, Country Lead de SAS, la respuesta mantiene a los trabajadores senior en una posición relevante.

Ulloa sostiene que reemplazar especialistas experimentados por personal con menor trayectoria apoyado únicamente en IA puede producir resultados difíciles de evaluar. La herramienta procesa información con rapidez, pero la experiencia acumulada permite reconocer señales extrañas, detectar anomalías y advertir cuándo una respuesta no corresponde con lo esperado.

Esto resulta especialmente visible entre científicos de datos, analistas, contadores y auditores. Después de años de trabajo, estos profesionales desarrollan criterios que una persona recién incorporada podría no identificar. Su valor no reside solamente en ejecutar una tarea, sino en comprender qué debe buscarse y cómo interpretar el resultado.

El papel de los perfiles senior puede extenderse al diseño y entrenamiento de los modelos. Según Ulloa, cada sistema necesita adaptarse a la realidad, la historia y los criterios de la organización que lo utiliza. Dos bancos, por ejemplo, pueden aplicar parámetros diferentes a una misma tarea, por lo que un modelo idéntico y sin ajustes no necesariamente funcionaría de manera adecuada en ambos.

En ese proceso, el conocimiento acumulado puede incorporarse a flujos de trabajo, herramientas de analítica y procedimientos estructurados. El objetivo es que empleados con menor antigüedad accedan a criterios desarrollados durante años, sin asumir que el sistema puede operar correctamente por sí solo.

Ulloa menciona el caso de la Policía Estatal de Delaware, cliente de SAS desde 2005. De acuerdo con el ejecutivo, la evolución conjunta de herramientas, procesos y analítica permitió trasladar a los sistemas parte de los flujos creados por personal experimentado. Así, un oficial con pocos meses puede apoyarse en procesos que antes dependían más del conocimiento adquirido durante años.

La transferencia tampoco elimina la necesidad de formar a los trabajadores jóvenes. La facilidad para utilizar interfaces digitales no garantiza que sepan formular una solicitud, interpretar una respuesta o establecer los criterios con los cuales debe operar una herramienta. La preparación profesional sigue siendo necesaria para usar la IA con sentido.

La relación entre perfiles senior y junior puede transformarse entonces en un circuito de conocimiento: los especialistas aportan experiencia para construir sistemas ajustados a la organización, mientras los empleados más jóvenes utilizan esas herramientas como apoyo. En esta dinámica, la IA no borra el valor de la trayectoria; puede hacerlo más visible y transferible.

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