EL ARTE DE SABER CUÁNDO NO USAR LA IA

El arte de saber cuándo no usar la IA

LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL PUEDE AHORRAR TIEMPO, PERO USARLA SIN CRITERIO PUEDE COSTAR DINERO, ENERGÍA Y CAPACIDAD DE DECISIÓN

A principios de este año participé en una formación de inteligencia artificial para pymes organizada por la Escuela de Organización Industrial, la EOI. Durante una de las sesiones, nuestro profesor Jon Merino lanzó una pregunta que, desde entonces, me sigue acompañando:

¿Cuándo hay que usar la Ia y cuándo no?

Parece una pregunta sencilla, casi obvia, pero cuanto más trabajamos con inteligencia artificial, más importante se vuelve.

Porque la IA es útil. Muy útil. Nos ayuda a resumir, ordenar ideas, redactar, programar, comparar información, generar hipótesis, automatizar procesos y tomar mejores decisiones, pero también está ocurriendo algo que conviene mirar de frente: estamos empezando a usarla como primer recurso para casi todo.

Y eso tiene un coste.

No solo económico. También cognitivo, operativo y ambiental.

LOS TOKENS QUE NADIE VE, PERO TODO EL MUNDO PAGA

Cuando usamos un modelo de lenguaje —ChatGPT, Claude, Gemini, Z o cualquier otro— no estamos pagando exactamente por “usar una herramienta”. En realidad, el sistema funciona por tokens.

Un token es, explicado de forma sencilla, una pequeña unidad de texto. Puede ser una palabra, parte de una palabra o un signo. Lo que escribimos al modelo consume tokens. Lo que el modelo responde también consume tokens.

En un uso puntual, esto puede parecer irrelevante. Un correo, un resumen o una pequeña consulta no cambian demasiado la vida de nadie. Pero cuando ese uso escala —equipos completos, automatizaciones, procesos internos, documentos largos, asistentes conectados a flujos de trabajo— los tokens dejan de ser invisibles.

Se convierten en una variable de negocio.

Y ahí aparece una pregunta incómoda pero necesaria:

¿Estamos usando IA porque aporta valor real o porque se ha convertido en un reflejo automático?

EL ERROR MÁS COMÚN: CONVERTIR LA IA EN EL PRIMER RECURSO

Nos está pasando a muchas personas y empresas...

• Necesito resumir un texto: IA.

• Tengo que escribir un email: IA.

• Quiero buscar un dato que ya sé dónde está: IA.

• Tengo que pensar cómo organizar mi día: IA también.

Y aquí es donde conviene parar.

No todas las tareas necesitan inteligencia artificial. Algunas necesitan criterio. O experiencia. O cinco minutos de concentración sin interrupciones.

Delegar en una IA algo que podríamos resolver directamente no siempre nos hace más productivos. A veces solo desplaza el esfuerzo: hay que escribir bien el prompt, esperar la respuesta, revisarla, corregirla, adaptarla y comprobar que no haya errores.

Y, además, hay otro riesgo más silencioso: si usamos la IA para pensar por nosotros en tareas donde todavía necesitamos entrenar nuestro propio criterio, estamos dejando de ejercitar una capacidad clave.

La IA puede ser una herramienta extraordinaria. Pero, como cualquier herramienta, su valor depende de saber cuándo usarla y cuándo dejarla en el cajón

LA ALTERNATIVA INTELIGENTE: CONSTRUIR UNA VEZ, EJECUTAR MUCHAS

Hay un punto intermedio que me parece especialmente interesante: usar la IA no para resolver una tarea una vez, sino para crear una herramienta que después pueda funcionar sin ella o con menos dependencia de ella.

Un ejemplo claro son las macros.

Una macro es una pequeña automatización capaz de ejecutar tareas repetitivas en Excel, Google Sheets u otros entornos. Lo interesante es que podemos pedirle a una IA que nos ayude a crearla. Invertimos una consulta, revisamos el resultado y, si funciona, tenemos una herramienta reutilizable que puede trabajar muchas veces sin consumir nuevos tokens.

La lógica es potente: ”Usar IA una vez para no tener que usarla cien veces.”

Algo parecido ocurre con los GPTs, los Gems y los Skills. Esta última lógica potente se conecta con un tema muy interesante, que es todo lo que tenga que ver con la parte legal. En el blog de Abogacía Española Consejo General se explica de forma pormenorizada y muy interesante cómo trabajar con el concepto de las Skills o Habilidades.

Los GPTs, en el ecosistema de OpenAI, y los Gems, en el entorno de Gemini, permiten configurar asistentes personalizados con instrucciones, contexto y comportamientos específicos. En vez de explicar cada vez quién eres, qué necesitas, qué tono quieres y cómo debe responder el sistema, lo configuras una vez.

Eso reduce fricción. Ahorra tokens. Mejora la consistencia. Y evita repetir una y otra vez el mismo contexto.

Estas habilidades van un paso más allá: permiten estandarizar flujos de trabajo para que la IA ejecute tareas complejas de forma más consistente, sin tener que reinventar el proceso en cada conversación.

En modoBIM esta idea nos parece clave: no se trata de usar más IA, sino de usarla mejor..

Más allá de estos criterios sociales, habrá descuentos adicionales para quienes acrediten el reciclaje de residuos orgánicos, fomentando el uso del 5º contenedor. La idea es implantar un sistema donde la participación activa en el reciclaje se traduzca en un beneficio económico directo, motivando a la ciudadanía a cambiar sus hábitos y a implicarse en la reducción de residuos..

CUATRO PREGUNTAS ANTES DE LANZAR UN PROMPT

No existe una regla universal para decidir cuándo usar inteligencia artificial, pero sí hay preguntas que ayudan mucho:

1. ¿Tengo ya la información o el criterio para resolver esto? Si la respuesta es sí, quizá no necesitas IA. Quizá necesitas tomar una decisión.

2. ¿La tarea exige cruzar mucha información distinta? Aquí la IA suele aportar mucho valor. Sintetizar fuentes, identificar patrones, ordenar ideas dispersas o estructurar conocimiento complejo son tareas donde un modelo puede ayudar de verdad.

3. ¿Cuánto tiempo me va a ahorrar realmente? A veces tardamos más en pedir, revisar y corregir que en hacer la tarea directamente.

4. ¿Es una tarea puntual o repetible? Si la vas a hacer una sola vez, quizá no compensa. Si la vas a hacer muchas veces, entonces tiene sentido pensar en automatización, macros, asistentes personalizados o flujos reutilizables.

La pregunta no debería ser “¿puedo usar IA para esto?”. La pregunta debería ser:

¿Tiene sentido usar IA para esto?

USAR BIEN LA IA TAMBIÉN ES SOSTENIBILIDAD

En modoBIM trabajamos con una idea muy clara: la tecnología solo tiene sentido cuando genera impacto real.

Y ese patrón también se acomoda a la inteligencia artificial.

Cada consulta innecesaria, cada prompt mal diseñado, cada llamada redundante y cada flujo automatizado sin criterio consume recursos. No solo dinero. También capacidad computacional y energía.

Los centros de datos que permiten funcionar a estos modelos necesitan electricidad, refrigeración e infraestructura. Por eso, usar la IA de manera responsable no es solo una decisión económica, también es una cuestión de coherencia.

Si defendemos la sostenibilidad, la eficiencia y la innovación con propósito, no podemos usar tecnología como si no tuviera coste.

LA IA MÁS EFICIENTE ES LA QUE NO TIENES QUE USAR TODO EL TIEMPO

Saber cuándo no usar la IA no significa desconfiar de ella. Significa respetarla.

Significa entender que no todo problema necesita un modelo generativo. Que no toda tarea merece consumir tokens. Que no toda automatización aporta valor. Y que, muchas veces, el mayor salto de eficiencia no está en preguntar más, sino en diseñar mejor.

Jon Merino puso el dedo en una cuestión esencial: la pregunta importante no es solo cómo usar la IA, sino cuándo no usarla.

Y ahí está la diferencia entre adoptar una herramienta por moda o integrarla con criterio.

La IA puede ayudarnos a crear macros, asistentes personalizados, GPTs, Gems, Skills y flujos de trabajo mucho más inteligentes, pero el verdadero valor aparece cuando esa inversión inicial nos permite trabajar mejor después: con menos repetición, menos coste, más claridad y más autonomía.

Porque, al final, la IA más eficiente no es la que más usas… Es la que mejor has configurado para no tener que usarla todo el tiempo.