Segun Wharton Knowledge, el papel de las inteligencias artificiales en la toma de decisiones ha evolucionado desde simples alertas hasta recomendaciones concretas. En múltiples sectores, desde la detección de fraudes en bancos hasta la gestión de máquinas industriales, los sistemas de IA monitorean continuamente el entorno y detectan momentos críticos. En finanzas, por ejemplo, herramientas de inteligencia artificial identifican transacciones sospechosas para revisión humana. En fábricas, alertan a operadores sobre defectos potenciales. En tecnología, generan notificaciones que indican la presencia de errores. Estas señales se clasifican en dos tipos: las de atención y las de acción. Las primeras señalan que una decisión es crítica sin proponer una solución, como en un mensaje que dice: “Esto es importante, revísalo”. Las segundas, por el contrario, ofrecen una recomendación clara y específica, indicando directamente qué debe hacerse. En entornos clínicos, por ejemplo, un algoritmo puede advertir a un médico que los signos vitales de un paciente se están deteriorando, o incluso sugerir un tratamiento exacto.
El estudio que analiza este fenómeno se basa en el ajedrez, un escenario donde las recomendaciones de IA son altamente confiables y su precisión es fácilmente medible. En una experimentación con 300 jugadores provenientes de 55 países —que incluyen 36 titulares de título de maestro—, se evaluaron tres condiciones de juego. En algunos partidos, los participantes recibieron señales de acción, en otros solo alertas de atención, y en otros no recibieron ninguna intervención. Los resultados mostraron que, aunque las recomendaciones de IA son precisas, su efecto no es lineal. Las señales de atención aumentan la conciencia del jugador, pero no mejoran directamente el resultado. Las señales de acción, por el contrario, tienden a mejorar el desempeño, especialmente cuando el jugador no tiene experiencia previa en el tipo de decisión. Sin embargo, también se observó una disminución en la capacidad de adaptación cuando el sistema dictaba acciones sin espacio para juicio humano.
Para los lectores peruanos, este hallazgo tiene implicaciones directas en el uso de herramientas digitales en el ámbito financiero. En el mercado peruano, donde muchas decisiones —como inversiones, préstamos o gestión de cuentas— dependen de algoritmos que ofrecen alertas o recomendaciones, es clave entender que no todas las señales de IA son iguales. Las simples advertencias pueden ayudar a prevenir errores, pero no sustituyen la reflexión humana. En cambio, las recomendaciones concretas pueden acelerar decisiones, pero también podrían limitar la capacidad de los usuarios para evaluar riesgos de forma personalizada. En un entorno donde el acceso a información es creciente y las herramientas tecnológicas son cada vez más comunes, es esencial mantener un equilibrio: usar la inteligencia artificial como complemento, no como sustituto absoluto. La confianza en los sistemas digitales debe ir acompañada de una comprensión crítica del rol que desempeñan. Así, los peruanos que gestionan sus finanzas pueden aprovechar las ventajas de la tecnología sin perder el control estratégico de sus decisiones.