La inteligencia artificial puede acelerar búsquedas, borradores y comprobaciones preliminares. Su valor depende menos de la apariencia de la respuesta y más de la calidad de los datos, la trazabilidad del método y la revisión humana.
1. Clasifique la tarea antes de automatizarla
No todas las tareas tienen el mismo riesgo. Resumir una reunión no equivale a seleccionar una protección. Cuanto mayor sea el impacto sobre seguridad, cumplimiento, costo o continuidad, mayor debe ser el control humano y documental.
- Bajo riesgo: organizar notas, crear índices o proponer preguntas.
- Riesgo medio: preparar borradores, comparar documentos o identificar datos faltantes.
- Alto riesgo: cálculos finales, selección de equipos, conceptos normativos y decisiones de seguridad.
2. Controle los datos de entrada
Un resultado coherente puede partir de una unidad equivocada, una versión obsoleta o un supuesto oculto. Registre la fuente, fecha, unidades, responsable y estado de cada dato relevante.
3. Exija un método visible
La herramienta debe permitir revisar fórmulas, supuestos, referencias y pasos principales. Cuando una conclusión no puede explicarse o reproducirse, no debería convertirse en una decisión de proyecto.
4. Proteja la información
No cargue datos personales, planos confidenciales, contratos, credenciales o información crítica en herramientas que no hayan sido aprobadas para ese uso. Defina qué información puede procesarse y bajo qué condiciones.
5. Mantenga una revisión independiente
La persona que valida debe comprobar datos, método, resultado y aplicación. Aceptar una respuesta porque “parece correcta” no es un control de calidad.
Registro mínimo de uso
- Tarea y nivel de riesgo.
- Herramienta y versión disponible.
- Datos entregados y restricciones.
- Resultado recibido.
- Comprobaciones realizadas.
- Responsable de revisión.
- Decisión final y evidencia.