La Inteligencia Artificial (IA) prometía acelerar el trabajo; sin embargo, muchas empresas están enfrentando el efecto contrario, necesitan más tiempo para validar respuestas, corregir errores y comparar resultados antes de ejecutar. El trabajo se ha vuelto más lento cuando debería ser más ágil. El resultado: el cerebro frito o brain fry
Antes, los equipos resolvían tareas, ahora las supervisan. Revisan, contrastan y ajustan lo que producen los grandes modelos de lenguaje; cada paso extra suma carga mental, alarga los tiempos y complica las decisiones. A este desgaste se le llama brain fry o cerebro frito, que es cuando se delega tanto en la IA que el cerebro deja de pensar por sí mismo.
Para Paul Cano, Socio Líder de Diseño e Innovación en Apolo 25, consultora de comunicación 360° centrada en el usuario, hay un costo cognitivo en el uso de la inteligencia artificial, pero no es automático, “el impacto aparece cuando la usamos como sustituto del pensamiento; ahí es donde dejamos de procesar, de razonar y de cuestionar lo que recibimos, y terminamos confiando en respuestas que no necesariamente entendemos”.
El costo de no pensar
A ese riesgo se suma el hecho de que tener más información no mejora automáticamente la toma de decisiones. El exceso de datos puede saturar a los equipos y comprometer su capacidad para actuar, que se conoce como parálisis por análisis.
El problema no es la inteligencia artificial, sino el enfoque con el que se integra; la urgencia de adoptarla antes de entenderla, el impulso de sustituir procesos humanos en lugar de potenciarlos y la costumbre de aceptar sus respuestas sin cuestionarlas.
De acuerdo con Cano, “primero tienes que tener claro qué es lo que quieres lograr. A partir de ahí entiendes qué herramientas necesitas, y las integras poco a poco, sin perder de vista que somos las personas quienes razonamos, creamos y decidimos. Solo entonces la IA amplifica, en lugar de sustituir.”
Supervisar también es un trabajo
La promesa de eficiencia dentro de las organizaciones se está transformando; el colaborador deja de ejecutar para convertirse en supervisor de sistemas que requieren configuración, seguimiento y corrección contínua.
“Más que estar enfocados en crear o resolver, gran parte del esfuerzo se va en entender cómo funcionan las herramientas, revisar lo que generan y validar si realmente sirve. Esto lleva tiempo y esfuerzo, lo que termina generando cansancio mental”, comenta Cano.
El resultado son procesos más largos, mayor margen de error y decisiones que se retrasan, lo que afecta la operación.
3 pasos para integrar IA sin frenar la operación
Con esto en mente, el creativo comparte tres acciones para evitar el desgaste cognitivo o brain fry y proteger la productividad:
- Definir el objetivo antes de elegir la herramienta: Cada solución debe responder a un resultado concreto.
- Evitar el uso simultáneo de múltiples plataformas: Supervisar varias herramientas reduce la productividad y dispersa el enfoque.
- Implementar de forma gradual y estructurada: Incorporar IA por etapas permite entender su impacto en los procesos.
“El reto está en recuperar el control sobre cómo se usan las herramientas. La diferencia entre eficiencia y saturación depende menos de la IA y más del criterio humano con el que se integra en el día a día”, concluye Paul Cano, Socio Líder de Diseño e Innovación en Apolo 25.
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