Inteligencia Aumentada: Hacia un Nuevo Estándar de Gestión de Calidad y Formación Profesional en la Era Digital (1a parte)

 Para comenzar este nuevo tema, formularemos la siguiente pregunta de inicio: ¿Cuál es el verdadero potencial de de la llamada "inteligencia aumentada" frente a la inteligencia artificial tradicional en la transformación de los estándares organizacionales?

La posible respuesta parte del reconocimiento de que la inteligencia aumentada -a diferencias de la IA que reemplaza la acción humana- busca potenciar la colaboración, la creatividad y el juicio crítico de la persona con las herramientas avanzadas de análisis y automatización (García y Kumar, 2018). ¿Qué distingue este paradigma? Justamente la sinergia: mientras la IA puede automatizar procesos, la inteligencia aumentada coloca al humano en el centro del proceso, aprovechando lo mejor de ambos mundos.

Desde la perspectiva organizacional, ¿por qué es relevante pasar de la mera digitalización a una estrategia de inteligencia aumentada? La digitalización significa acceso a datos, pero la inteligencia aumentada favorece la toma de decisiones informadas en tiempo real, reduce errores humanos y promueve una mejora continua genuina (Fountoukis, et.al., 2025).

¿Existen riesgos de depender excesivamente de la tecnología? Por supuesto: la automatización mal comprendida puede desencadenar nuevas brechas cognitivas, una preocupación teórica ya abordada en la literatura y el trabajo 5.0 de Javanmard et.al. (2022). Así, la inteligencia aumentada exige evaluar no solo sistemas, sino competencias socio-cognitivas acompañantes.

En las universidades y empresas, la pregunta relevante es:¿cómo se redefine la gestión de calidad a partir de estas herramientas inteligentes? Lejos de limitarse a indicadores clásicos, la calidad se reconfigura como cultura de aprendizaje organizativo continuo, favoreciendo el feedback instantáneo y la adaptación veloz a nuevos retos.

¿En qué forma la inteligencia aumentada representa una ruptura con las prácticas gerenciales convencionales? Teóricamente, la IA aumentada implica descentralizar el control, promover equipos autogestionados y establecer ecosistemas de confianza tecnológica, factores clave en la literatura sobre liderazgo transformacional (Serrano et.al., 2023).

Al comparar los enfoques de calidad tradicionales con los potentes sistemas de aprendizaje automatizado, emerge una diferencia sustantiva: la inercia del management clásico frente a la dinámica adaptativa y predictiva de los entornos aumentados. El rol de los datos deja de ser estático para insertarse de manera orgánica en ciclos de mejora acelerados.

¿Cómo afecta esto la formación profesional? El verdadero cambio radica en la necesidad urgente de un proceso de "alfabetización tecno-cognitiva", donde no basta saber usar tecnologías, sino comprender la lógica y ética detrás de los algoritmos (Liu y Yu, 2024). 

Por ejemplo, el teórico constructivista Piaget sugería que el aprendizaje genuino es activo y autoconstruido. ¿Cómo adaptamos esto a la era de la inteligencia aumentada? Podría ser a través del impulso de escenarios pedagógicos donde lo digital no tiene porque restar autonomía, sino que la expande, estimulando la reflexión crítica sobre datos y sistemas.

¿Qué implica evaluar la calidad en ambientes aumentados? Ya no solo se trata de monitorear resultados, sino la capacidad de diagnosticar, predecir y co-crear soluciones en entornos cambiantes, lo cual demanda formación sólida en pensamiento crítico y colaborativo.

¿Puede la la inteligencia aumentada humanizar la tecnología? La mejor evidencia apunta a que sí: empodera a los profesionales para intervenir activamente en sistemas inteligentes, transformando la relación humano-máquina desde la subordinación hasta la agencia ampliada (García y Kumar, 2018).

En suma, la inteligencia aumentada desafía la gestión de calidad en evolucionar hacia marcos más flexibles, éticos y adaptativos, en los que universidades y empresas están llamadas a ser laboratorios de innovación, reflexión y construcción protagónica del futuro digital. En el siguiente apartado, veremos cómo se podría realizar la transformación en la formación profesional universitaria y empresarial.