Capaz frente a responsable

Cuando empecé mi pasantía, confiaba en mis habilidades técnicas con la IA. Había pasado meses usando Claude para construir herramientas, escribir scripts y automatizar trabajo que antes tomaba horas. Lo que todavía no había desarrollado era el criterio para usar la IA en un entorno profesional, donde el resultado tiene consecuencias reales y alguien más depende de él.

Esa brecha apareció pronto. Le envié a un colega un mensaje que contenía un detalle que el modelo había sacado mal, porque confié en el resultado sin verificarlo. La retroalimentación fue directa y justa, y replanteó cómo pensaba todo el proceso. El problema no fue que la herramienta cometiera un error. El problema fue que dejé que sustituyera mi propio criterio en vez de apoyarlo.

Lo que cambió fue la disciplina que construí en torno al trabajo. Ahora paso todo por el marco 4D del entrenamiento AI Fluency de Anthropic antes de que salga de mis manos: trato cada resultado como algo que interrogar en cuanto a exactitud y pertinencia, y confirmo que realmente lo he razonado yo mismo en vez de aceptarlo porque suena bien. Lo que envío lleva mi nombre, no el del modelo, y ese es el estándar con el que lo sostengo.

Sigo usando IA para casi todo, pero la trato como un primer borrador y no como una respuesta final. Verificar antes de que algo llegue a una persona interesada no es opcional. Ser capaz con una herramienta y ser responsable con ella son cosas distintas, y la segunda es la que hace que valga la pena confiársela a alguien.