Confiar o no confiar, esa es la pregunta que muchos se están haciendo en tiempos donde la inteligencia artificial parece tener una respuesta para todo. Cuando hablamos de debida diligencia, esa duda cobra aún más peso.…
Confiar o no confiar, esa es la pregunta que muchos se están haciendo en tiempos donde la inteligencia artificial parece tener una respuesta para todo. Cuando hablamos de debida diligencia, esa duda cobra aún más peso. ¿Está bien dejar que una IA nos sugiera si un cliente, proveedor o aliado representa un riesgo aceptable? ¿Puede realmente interpretar todo lo que implica tomar una decisión de ese calibre?
Emitir un concepto de debida diligencia no es como pedirle a una aplicación que nos sugiera qué serie ver. Es una tarea que involucra contexto, juicio ético y una comprensión profunda del entorno empresarial. Pensemos en un negocio familiar en Cali que quiere expandirse y necesita asociarse con una empresa de transporte. La herramienta de IA genera un informe impecable: estados financieros al día, sin antecedentes legales, buena presencia digital. Pero, ¿eso basta?
Aquí entra un concepto fundamental que muchas veces la IA no puede dimensionar del todo: el apetito de riesgo. Cada empresa tiene su propio límite, su “medidor interno” de cuánto riesgo está dispuesta a asumir en ciertas circunstancias. No es lo mismo una multinacional que tiene músculo para asumir pérdidas, que una pyme que depende de su flujo de caja mensual. Tampoco es igual el tipo de riesgo que se considera tolerable: algunas priorizan lo reputacional, otras lo financiero, otras lo legal. La IA puede mostrar datos, pero no puede entender en profundidad cuáles riesgos se pueden aceptar y cuáles se deben mitigar a toda costa.
El apetito de riesgo no es estático ni universal. Está influenciado por la cultura de la empresa, su historia, sus objetivos estratégicos y hasta por su experiencia previa. Es como la diferencia entre alguien que decide viajar sin seguro porque “nunca le pasa nada” y otro que no se sube al bus sin revisar la póliza. La IA puede recomendar, pero no sabe quién es quién ni qué tan grave sería un error en determinado contexto.
Por eso, usar inteligencia artificial en estos procesos tiene sentido solo si se entiende como una herramienta de apoyo. Es como tener un buen asistente que ordena la información, encuentra cosas que uno podría pasar por alto y ofrece una visión general. Pero la responsabilidad final de emitir el concepto —ese que puede abrir o cerrar una puerta comercial— sigue siendo humana. Y esa responsabilidad requiere criterio, contexto y conocimiento de los valores y prioridades de la empresa.
La IA puede decirnos que un tercero “cumple” con los requisitos, pero no puede juzgar si, aun cumpliendo, genera incomodidades, dudas o señales de alerta que van más allá de los datos duros. Tampoco puede anticiparse a las conversaciones internas que surgen cuando un riesgo, aunque pequeño, puede tener consecuencias altas. Al final, quien responde por la decisión no es un algoritmo, somos nosotros.
Entonces sí, la IA puede y debe hacernos recomendaciones. Pero hay que tener claro que el juicio final debe pasar por el filtro del apetito de riesgo propio de cada organización, algo que ningún software puede medir con exactitud. No se trata de decirle que no a la tecnología, sino de saber cuándo dejarla hablar... y cuándo tomar las riendas.
