La inteligencia artificial pasó en pocos años de ser un concepto académico a transformarse en un argumento de venta omnipresente. Hoy casi cualquier producto o servicio incorpora la etiqueta “IA”, aunque en muchos casos se trate simplemente de automatizaciones básicas o algoritmos tradicionales. Desde una perspectiva técnica, la IA real aporta valor cuando trabaja con grandes volúmenes de datos, aprende patrones complejos y mejora resultados de forma medible. Reconocimiento de voz, análisis predictivo, detección de fraudes o asistencia al desarrollo de software son ejemplos donde la evidencia empírica respalda su utilidad. El problema aparece cuando se promete inteligencia donde solo hay reglas fijas, o cuando se pretende delegar criterio humano en contextos donde los datos son incompletos o sesgados. La IA no es neutral ni objetiva por definición: refleja los datos con los que fue entrenada y las decisiones de quienes la diseñaron. La pregunta relevante ya no es si usar IA o no, sino dónde tiene sentido aplicarla y dónde es puro marketing. El pensamiento crítico, la validación por resultados y el sentido común siguen siendo más importantes que la moda tecnológica del momento.