La semana pasada, un usuario de Instagram descubrió que alguien podía crear deepfakes de su rostro sin su permiso, y que desactivar esa función era un laberinto burocrático. Su frustración no es aislada: según una encuesta de Gallup citada en medios estadounidenses, el aumento del conocimiento sobre inteligencia artificial generativa entre los ciudadanos coincide con actitudes negativas hacia ella. Casi la mitad de los jóvenes entre 18 y 29 años considera que esta tecnología causa más daño que beneficios. La pregunta que todo ejecutivo latinoamericano debería hacerse es: ¿estamos realmente escuchando esa preocupación?
La respuesta honesta es que no. Hemos estado tan ocupados lanzando funciones y acelerando la adopción que olvidamos explicar por qué lo hacemos. La mayoría de los usuarios no sabe cómo se entrenan los modelos, qué datos personales se usan ni quién controla el proceso. En ausencia de esa información, el vacío lo llena el miedo. Y el miedo, como vemos, veta el progreso.
El costo de ignorar la desconfianza
Empresas como LinkedIn han reaccionado agregando un botón para reportar contenido generado por IA, mientras que Snapchat decidió que los videos completamente sintéticos ya no serán elegibles para su feed de descubrimiento. Substack, por su parte, introdujo herramientas de detección para monitorear a sus escritores. Son parches, no soluciones. El problema de fondo no es técnico, sino de percepción: los ciudadanos sienten que nunca dieron su consentimiento para esta revolución. Y tienen razón.
Pocas compañías invierten en pedagogía. No se trata de campañas de marketing bonitas, sino de mecanismos concretos que permitan a las personas entender qué está pasando con sus datos y cómo se generan los contenidos. Cuando un ejecutivo le pide a su equipo que integre un modelo de lenguaje en un producto, debería además destinar recursos a explicar —de manera clara, sin jerga— qué límites tiene ese modelo, qué datos usa y cómo el usuario puede controlar su interacción.
El rol estratégico de la transparencia
En América Latina, donde la penetración digital crece rápido pero la educación tecnológica aún es desigual, la desconfianza puede ser aún más profunda. Una encuesta de Ipsos de 2023 mostraba que solo el 38 % de los latinoamericanos confía en que las empresas usarán la IA de manera responsable. Ese número no mejora si se ocultan las decisiones algorítmicas bajo capas de opacidad.
Más que un gesto cosmético, la transparencia es una ventaja competitiva. Las organizaciones que expliquen públicamente cómo deciden sus sistemas, que ofrezcan canales reales para que los usuarios den marcha atrás o corrijan resultados, y que eduquen a sus equipos en el uso crítico de la IA, construirán una relación más sólida con sus audiencias. Las que no lo hagan verán cómo sus productos generan rechazo, incluso si técnicamente funcionan bien.
Educar para gobernar
Generar confianza no es tarea de un solo departamento. Requiere que la alta dirección entienda que la adopción de IA no es solo un problema de ingeniería, sino de gobernanza. Cada vez que un sistema toma una decisión sin explicación, erosiona la confianza. Cada vez que se lanza una funcionalidad sin capacitación al usuario, se siembra el siguiente brote de indignación.
Aquí la educación debe ser bidireccional. Las empresas necesitan formar a sus equipos en los fundamentos de la IA —qué puede y qué no puede hacer— y al mismo tiempo escuchar las objeciones genuinas de los usuarios. Si la mitad de los jóvenes cree que la IA genera más daño que beneficio, no es un problema de marketing: es una señal de que el diseño de productos y la comunicación corporativa están fallando.
El camino no es detener la innovación, sino acompañarla de comprensión. Las compañías que logren cerrar esa brecha entre el desarrollo técnico y la percepción pública no solo evitarán crisis, sino que construirán el capital político necesario para que la inteligencia artificial realmente cumpla su promesa de beneficio colectivo.
Ahora bien, la próxima vez que su equipo técnico le presente un nuevo asistente de IA para clientes, pregúntele: ¿cómo le vamos a explicar al usuario qué está viendo y cómo puede controlarlo? Si no hay una respuesta clara, el producto ya está cargado de un pasivo invisible que, más temprano que tarde, se hará visible.
