La digitalización promete procesos más rápidos, automatizados y eficientes, pero trasladar una actividad del mundo físico a una plataforma digital no elimina automáticamente los imprevistos. En muchos casos aparecen nuevas variables, comportamientos y riesgos que solo se vuelven evidentes cuando una tecnología comienza a utilizarse fuera del entorno controlado en el que fue diseñada.
Este escenario cobra especial relevancia con la expansión de la inteligencia artificial, que está modificando tanto los procesos laborales como la manera en que las personas consumen información. LatAm Intersect plantea que, incluso en una etapa marcada por la automatización, el criterio, la supervisión y la capacidad de adaptación humana siguen siendo piezas fundamentales, especialmente cuando las implementaciones digitales todavía atraviesan procesos de aprendizaje, evaluación y corrección.
La digitalización ya no solo cambia herramientas: también transforma hábitos
La transformación digital no se limita a empresas que migran documentos a la nube o automatizan tareas internas. También modifica la forma en que las personas buscan noticias, toman decisiones e interactúan con plataformas digitales.
De acuerdo con el estudio “De la información al compromiso” de LatAm Intersect, 40.5% de las personas en Latinoamérica utiliza las redes sociales como su principal fuente de noticias, mientras que 72.5% sigue a medios de comunicación dentro de estas plataformas.
En México, según los datos citados por la firma, la proporción de personas que utiliza las redes sociales como principal fuente de noticias generales alcanza 49.6%, la cifra más alta entre los países latinoamericanos considerados en el análisis.
Puede consultarse más información sobre la firma en el sitio oficial de LatAm Intersect.
Estas cifras reflejan hasta qué punto redes sociales, plataformas digitales y algoritmos han dejado de ser herramientas complementarias para convertirse en una parte habitual de la manera en que millones de usuarios acceden a información.
La automatización también está cambiando las habilidades que exige el trabajo
El impacto de la digitalización tampoco termina en la experiencia del usuario.
La automatización y la inteligencia artificial están cambiando los perfiles profesionales, las tareas operativas y las capacidades necesarias para supervisar sistemas tecnológicos.
El comunicado cita datos del Foro Económico Mundial y su informe sobre el futuro del empleo, según los cuales la automatización transformará 85 millones de empleos tradicionales, mientras que surgirán 97 millones de nuevos roles asociados a la nueva división del trabajo entre humanos, máquinas y algoritmos.
El documento puede consultarse directamente en el informe del World Economic Forum.
El comunicado de LatAm Intersect relaciona estas cifras con una creciente necesidad de supervisión, evaluación y auditoría de sistemas automatizados.
También señala que 44% de las habilidades operativas actuales podrían quedar obsoletas, reforzando la necesidad de desarrollar nuevas capacidades para trabajar en entornos cada vez más apoyados por tecnología.
El cambio, por lo tanto, no consiste solamente en sustituir tareas manuales por procesos automáticos.
También implica aprender a:
- Supervisar sistemas automatizados y detectar resultados fuera de lo esperado.
- Interpretar información generada por algoritmos en su contexto.
- Identificar excepciones que un sistema no contempla correctamente.
- Auditar decisiones y resultados tecnológicos.
- Corregir procesos cuando aparecen nuevas variables.
- Combinar herramientas digitales con criterio humano.
Cuando un proceso analógico pasa a digital, los problemas también cambian
Uno de los errores más comunes al hablar de digitalización es pensar que basta con reproducir en una pantalla exactamente el mismo procedimiento que antes se realizaba físicamente.
Sin embargo, cambiar el medio también puede cambiar el comportamiento de las personas y las condiciones bajo las cuales se desarrolla un proceso.
Un examen presencial, por ejemplo, cuenta con una serie de controles físicos que no necesariamente existen de la misma manera cuando la evaluación se traslada a internet.
Una entrevista, una validación documental, un trámite o una evaluación profesional pueden enfrentar el mismo tipo de reto.
El problema no significa necesariamente que una implementación digital haya sido mal concebida.
Puede significar simplemente que el sistema empieza a encontrarse con circunstancias que resultaban difíciles de anticipar completamente durante su etapa de diseño.
La digitalización pública de Latinoamérica también enfrenta procesos de ajuste
El comunicado señala que el índice de madurez digital en la gestión pública y sectorial de Latinoamérica pasó de 18% a 38% durante la última década.
También cita al Banco Interamericano de Desarrollo como referencia para analizar los retos que enfrentan los proyectos de transformación digital.
Según la información incluida en el comunicado, 70% de los proyectos de digitalización enfrenta fallas críticas de seguridad o usabilidad durante su primer año de implementación, lo que hace necesarias revisiones y ajustes permanentes.
Puede consultarse directamente el contenido relacionado del Banco Interamericano de Desarrollo sobre digitalización de trámites.
Este enfoque pone sobre la mesa una idea importante: digitalizar no es necesariamente un proyecto que termina cuando se lanza una plataforma.
En muchos casos, el lanzamiento representa apenas el inicio de una nueva etapa de observación, prueba, corrección y evolución.
El examen en línea de la UNAM muestra los retos de trasladar procesos al entorno digital
El comunicado utiliza como ejemplo reciente el proceso de admisión de la UNAM, que en 2026 realizó por primera vez su examen de ingreso en modalidad en línea y a distancia para más de 158 mil aspirantes.
De acuerdo con el documento compartido por LatAm Intersect, tras detectar resultados atípicos y posibles irregularidades, la institución determinó aplicar una evaluación presencial de control a determinados aspirantes.
Más que presentar este episodio como el resultado de una sola falla tecnológica, el comunicado lo utiliza para ilustrar un problema mucho más amplio: cuando un proceso tradicional cambia de contexto, también aparecen variables nuevas.
Una evaluación diseñada históricamente alrededor de un espacio físico y de determinados mecanismos de supervisión puede necesitar controles diferentes cuando migra a un entorno digital.
Ese aprendizaje solo puede ocurrir cuando la implementación se observa en condiciones reales.
Digitalizar no significa trasladar exactamente el mismo proceso a una pantalla
El caso ayuda a visualizar una diferencia esencial entre digitalizar una herramienta y rediseñar un proceso para que funcione digitalmente.
Un sistema puede operar correctamente desde el punto de vista técnico y, aun así, encontrarse con situaciones no previstas cuando es utilizado por miles de personas.
Ahí entran factores como:
- Comportamientos inesperados de los usuarios.
- Excepciones que no fueron contempladas durante el diseño.
- Nuevas formas de interacción con la plataforma.
- Problemas de seguridad o validación.
- Casos límite difíciles de detectar antes del despliegue.
- Cambios en los incentivos generados por el nuevo entorno digital.
Esto explica por qué la metodología de prueba y error continúa siendo relevante incluso en sistemas altamente automatizados.
El error no siempre significa fracaso: puede convertirse en parte del aprendizaje tecnológico
Una implementación tecnológica rara vez nace completamente terminada.
Las primeras versiones de un sistema permiten descubrir problemas, comportamientos y oportunidades de mejora que pueden ser prácticamente invisibles durante una fase puramente teórica.
La clave está en la capacidad de detectar esos problemas y convertirlos en cambios concretos.
Desde esta perspectiva, un fallo inicial no necesariamente implica que el proceso de digitalización deba abandonarse.
Puede convertirse en información útil para:
replantear controles, ajustar reglas, agregar validaciones, modificar interfaces o redefinir procedimientos.
El riesgo aparece cuando una organización considera que la automatización elimina la necesidad de supervisar el sistema.
La inteligencia artificial tampoco puede operar aislada del criterio humano
Para Roger Darashah, director y cofundador de LatAm Intersect, uno de los principales riesgos aparece cuando las organizaciones adoptan plataformas digitales o inteligencia artificial sin suficiente supervisión humana, especialmente durante las primeras etapas de implementación.
Darashah señala que migrar procesos físicos a sistemas digitales apoyados en IA puede resultar altamente susceptible a errores cuando estos funcionan sin supervisión durante sus fases iniciales.
El directivo también enfatiza que la tecnología no sustituye automáticamente el juicio humano, ya sea en procesos dedicados a contextualizar información periodística o en contenidos relacionados con marcas y productos.
En ambos casos, plantea que el criterio humano, el análisis y el buen juicio continúan siendo especialmente relevantes.
Human-in-the-Loop: cuando una persona permanece dentro del proceso automatizado
Una de las metodologías que busca resolver este problema es conocida como Human-in-the-Loop, o humano dentro del circuito.
El principio es relativamente sencillo: aunque una parte del proceso pueda automatizarse, existen determinados momentos donde una persona mantiene capacidad de supervisión, interpretación o corrección.
No significa necesariamente revisar manualmente cada operación realizada por una máquina.
Se trata de diseñar puntos de intervención humana precisamente donde una decisión exige más contexto.
Por ejemplo, un sistema automatizado puede:
- Procesar grandes cantidades de información.
- Detectar patrones o anomalías.
- Priorizar determinados casos.
- Entregar una recomendación o resultado preliminar.
Pero una persona puede conservar la responsabilidad de evaluar escenarios excepcionales, validar determinados resultados o intervenir cuando el sistema sale de parámetros previamente establecidos.
Human-in-the-Loop puede ser especialmente importante durante las primeras etapas
Los sistemas recién desplegados suelen contar con menos experiencia acumulada en situaciones reales.
Por esa razón, mantener una supervisión humana activa durante sus primeras etapas puede proporcionar información que posteriormente permita perfeccionar reglas y automatizaciones.
Este enfoque resulta particularmente relevante en procesos con impacto directo sobre personas.
Educación, recursos humanos, servicios financieros, trámites gubernamentales, salud, moderación de contenidos o sistemas de evaluación pueden involucrar decisiones donde un falso positivo, una excepción o un error de interpretación tenga consecuencias importantes.
Cuanto mayor sea el impacto de una decisión, más relevante se vuelve definir con precisión qué partes pueden automatizarse y cuáles necesitan supervisión.
El criterio humano no desaparece cuando llega la IA
Una de las ideas centrales del comunicado es que el avance de la IA no elimina automáticamente la necesidad de experiencia humana.
La cambia.
La persona puede dejar de ejecutar determinadas tareas repetitivas y comenzar a concentrarse en tareas diferentes: evaluar resultados, revisar excepciones, interpretar contexto, decidir cuándo intervenir y mejorar el propio sistema.
Es ahí donde el factor humano evoluciona desde la ejecución directa hacia funciones de supervisión y estrategia.
Darashah resume esta postura señalando que el valor de la IA dentro de una organización depende de su capacidad para potenciar la estrategia humana, en lugar de sustituir el criterio ético o la auditoría activa.
La prueba y error sigue siendo parte de la innovación
El desarrollo tecnológico suele presentarse como una trayectoria lineal donde cada nueva implementación es automáticamente mejor que la anterior.
En la práctica, la innovación funciona de manera considerablemente más iterativa.
Una solución se implementa, encuentra nuevos escenarios, genera datos, revela problemas y después se ajusta.
El propio comunicado utiliza el caso de la UNAM para insistir en esta idea.
La experiencia de instituciones que digitalizan procesos complejos muestra que la prueba y el error pueden ser parte natural de la innovación, siempre que existan mecanismos para identificar los fallos y corregirlos.
Darashah concluye que la supervisión y la curaduría humana son precisamente las herramientas que permiten convertir los problemas iniciales en aprendizajes capaces de sostener una implementación tecnológica a largo plazo.
El futuro del trabajo puede requerir menos ejecución y más supervisión
Si la automatización continúa absorbiendo tareas operativas, una parte creciente del trabajo humano podría desplazarse hacia funciones de evaluación y control.
Esto también transforma las capacidades que las organizaciones necesitan desarrollar.
La habilidad más importante en algunos puestos quizá ya no sea únicamente saber ejecutar un procedimiento, sino comprender por qué funciona, cuándo puede fallar y qué hacer cuando el sistema produce un resultado inesperado.
En un escenario marcado por automatización, algoritmos e inteligencia artificial, entender las limitaciones de la tecnología puede resultar tan relevante como conocer sus ventajas.
Digitalizar bien también significa saber cuándo intervenir
La transformación digital ofrece posibilidades enormes para reducir tareas repetitivas, acelerar procedimientos, ampliar servicios y procesar cantidades de información que antes habrían requerido enormes recursos humanos.
Pero esos beneficios no eliminan una realidad básica: los sistemas tecnológicos funcionan dentro de entornos humanos.
Las personas cambian su comportamiento.
Los procesos encuentran excepciones.
Los incentivos evolucionan.
Y las situaciones reales rara vez se ajustan perfectamente a todas las condiciones imaginadas durante el diseño.
Por eso, el reto de la digitalización ya no consiste solamente en construir sistemas capaces de automatizar tareas.
También consiste en diseñarlos para aprender, adaptarse y aceptar intervención humana cuando el contexto lo requiere.
La llegada de la inteligencia artificial acelera todavía más este debate. La tecnología puede ofrecer nuevas capacidades, pero convertirlas en herramientas confiables depende también de la calidad de los controles, la evaluación continua y el criterio de quienes las implementan.
En ese sentido, el factor humano no necesariamente desaparece con la digitalización: cambia de posición dentro del proceso.
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Fuente: PR