No usar IA puede significar quedar fuera de estándares de eficiencia, pero adoptarla mal también puede erosionar credibilidad. Si se acepta una respuesta sin validar, el daño puede ser mayor que el beneficio: errores en informes, decisiones basadas en supuestos falsos o filtraciones de datos sensibles.
Por eso, el punto de Kasparov no invita a una adopción ciega, sino a una adopción competente. A medida que la IA se vuelve común, la diferencia ya no será “tener acceso”, sino tener criterio: políticas de uso, revisión humana, métricas de calidad y límites claros en tareas críticas. [...]
