En 2025 vimos la profundización de la utilización masiva de la Inteligencia Artificial adoptada por la población en todas sus variables, tanto profesionales como estudiantes para consultas, desarrollos de investigaciones o en pedidos de presupuesto.
Sin embargo, por más que la inteligencia artificial haya aprendido a imitar nuestro lenguaje con una fluidez asombrosa, todavía no sabe qué está diciendo. Comprender no es juntar palabras. Comprender es situarlas en un mundo.
Es entender por qué esa palabra y no otra. Qué la precede, qué la atraviesa, qué la vuelve necesaria. Una IA puede generar texto. Pero no puede preguntarse por qué lo hace. Y ahí reside una diferencia crucial.
Lo que hoy llamamos "inteligencia" artificial no nace de la experiencia, ni de una intención, ni de una conciencia. Nace de la estadística. De la correlación entre millones de fragmentos previos que fueron procesados para producir una frase probable.
Probable, no verdadera. Verosímil, no comprendida. Esa distinción suele diluirse porque el resultado suena convincente, ordenado, incluso elegante. Pero el estilo no equivale al pensamiento.
Ahora bien, en el trabajo cotidiano con estos sistemas, el límite aparece una y otra vez. Se les pide profundidad y entregan extensión recortada. Se les señala una tensión conceptual y la simplifican.
Se les solicita análisis y devuelven resumen. No fallan por falta de información, sino por ausencia de criterio. Porque el criterio no es una regla ni una fórmula: es una capacidad activa de lectura del mundo. Es saber qué importa, qué sobra, qué debe decirse otra vez y qué no.
Ese tipo de juicio no se automatiza porque no se calcula. Está tejido en la experiencia, en la memoria, en la sensibilidad frente a lo singular.
La inteligencia humana no se define solo por procesar datos, sino por la capacidad de detenerse ante ellos, evaluarlos y asumir las consecuencias. En esa pausa —ese margen entre estímulo y respuesta— nace la responsabilidad. Y ese margen no puede codificarse.
El problema no es que la inteligencia artificial se equivoque. El problema es que dejemos de percibir sus errores como errores. Que confundamos coherencia con verdad, fluidez con comprensión, automatización con sabiduría. Cuando eso ocurre, el riesgo ya no es técnico: es existencial. No porque la máquina piense, sino porque nosotros delegamos el acto de pensar.
Este desplazamiento del juicio ya se percibe en ámbitos concretos: sistemas de scoring que reemplazan evaluaciones humanas, algoritmos que ordenan currículums sin comprender trayectorias vitales, modelos predictivos que reproducen sesgos históricos bajo la apariencia de neutralidad.
En contextos como el argentino, donde las instituciones arrastran fragilidades estructurales, automatizar decisiones no corrige desigualdades: las cristaliza.
La verdadera pregunta, entonces, no es qué puede hacer la IA, sino qué estamos dispuestos a dejar de hacer nosotros y también qué puede pasar en 2026 si seguimos cediendo interpretación en nombre de la eficiencia. Cuánta responsabilidad delegamos para no cargar con la incertidumbre.
Defender el juicio no es rechazar la tecnología, sino resistir la tentación de convertirla en criterio. La proyección para el nuevo año es incierta aunque todo indica que la máquina seguirá pensando por nosotros.
Mientras exista alguien capaz de decir "esto no alcanza", "esto no cierra", "esto no lo acepto", habrá un margen de humanidad que ningún algoritmo puede ocupar. Ese margen —frágil, invisible, irrenunciable— es el lugar del juicio. El único que no puede simularse. El único donde todavía decidimos.
*Por Matías Nahón, Consultor en fraude digital y corporativo. Autor del libro "El Fraude en la Era Digital"