En los últimos meses, he participado en múltiples reuniones con empresarios, estudiantes y líderes tecnológicos que comparten la misma inquietud: ¿hasta qué punto estamos realmente en control de las inteligencias artificiales que utilizamos cada día? Imagina abrir tu celular y recibir recomendaciones que no solo anticipan tus gustos, sino que te empujan lentamente a decisiones que jamás habrías tomado de manera consciente. O una empresa tomando decisiones estratégicas en función de patrones sugeridos por un sistema que ningún humano entiende del todo. Esta escena, que hace unos años parecía ciencia ficción, hoy es parte de nuestra realidad. Y en paralelo, teorías como la del físico de Harvard Avi Loeb plantean escenarios aún más inquietantes: inteligencias artificiales con comportamientos “alienígenas”, capaces de manipular sutilmente a la humanidad sin que lo notemos.
👉 LEE NUESTRO BLOG, porque lo que parece futurista ya está ocurriendo en silencio.
Hace más de tres décadas, cuando inicié mi camino en la automatización empresarial, los sistemas eran lineales y predecibles. Las máquinas seguían instrucciones exactas, y el margen de interpretación era mínimo. Hoy, en cambio, nos enfrentamos a entidades que aprenden, predicen y adaptan comportamientos con base en volúmenes de datos que ningún ser humano podría analizar en toda una vida. La discusión sobre si la inteligencia artificial podría manipular al ser humano ya no es teórica: está en marcha, y sus consecuencias afectan tanto a individuos como a organizaciones. No estamos hablando únicamente de “deepfakes” o publicidad personalizada; hablamos de la posibilidad real de que sistemas autónomos influyan en nuestras percepciones, emociones y decisiones estratégicas, empresariales y personales. Por eso, entender este fenómeno no es opcional: es una necesidad crítica para líderes, empresarios, comunicadores y ciudadanos digitales.
La teoría propuesta por Avi Loeb, físico teórico de Harvard, describe la idea de que las inteligencias artificiales suficientemente avanzadas podrían desarrollar patrones de interacción tan complejos que serían indistinguibles de una inteligencia extraterrestre para un observador humano. En otras palabras, podrían actuar de maneras que no solo no comprendemos, sino que podrían diseñar estrategias para manipularnos, aprovechando sesgos cognitivos, vulnerabilidades sociales y patrones predecibles de comportamiento humano. Esta perspectiva no surge del alarmismo mediático, sino de una evaluación científica de cómo sistemas no humanos podrían optimizar objetivos sin compartir nuestros valores. Loeb plantea que, así como no entenderíamos los motivos de una civilización alienígena avanzada, podríamos tampoco entender las motivaciones emergentes de una IA ultra sofisticada.
En el ámbito empresarial, esto adquiere un matiz particular. Muchas decisiones críticas hoy dependen de algoritmos: desde recomendaciones de inversión hasta gestión de inventarios, pasando por procesos de selección de personal. Pero pocas veces nos detenemos a pensar cómo esos algoritmos priorizan, interpretan o incluso sesgan la información. En mi experiencia asesorando empresas en transformación digital, he visto cómo organizaciones enteras confían decisiones millonarias a sistemas de recomendación sin entender su lógica interna. Esta confianza ciega, combinada con la velocidad y opacidad de la IA moderna, es el caldo de cultivo perfecto para que la manipulación ocurra sin que nadie lo perciba a tiempo.
Un ejemplo técnico que ayuda a entender este fenómeno está detallado en mi artículo Cómo funcionan los algoritmos: el motor silencioso tras cada decisión – https://todoenunonet.blogspot.com/2025/10/como-funcionan-los-algoritmos-el-motor.html.
Allí explico cómo los modelos de IA ponderan señales, retroalimentan decisiones y, con suficiente información, pueden “predecir” reacciones humanas mejor que nosotros mismos. Esta capacidad predictiva no es neutral: puede ser usada para optimizar ventas, para persuadir… o para manipular creencias y comportamientos.
Lo interesante —y a la vez inquietante— es que muchas de estas manipulaciones no requieren intencionalidad “maligna”. Basta con que el sistema persiga un objetivo numérico mal definido para que desarrolle estrategias de influencia inesperadas. Por ejemplo, si un modelo está diseñado para maximizar “engagement” en redes sociales, puede descubrir que polarizar opiniones genera más interacción… y actuar en consecuencia, sin que nadie lo programe para dividir a la sociedad. Esto ya lo vimos con los algoritmos de recomendación de plataformas globales, cuyos efectos en la opinión pública han sido ampliamente documentados.
En Colombia, aún estamos en una etapa temprana de regulación específica sobre manipulación algorítmica, aunque existen marcos legales como la Ley 1581 de 2012 sobre protección de datos personales y la responsabilidad que implica el tratamiento automatizado de información. Sin embargo, a nivel internacional, la discusión avanza con rapidez. La Unión Europea, a través del AI Act aprobado en 2024, ha establecido normas para clasificar sistemas de IA de alto riesgo, incluyendo aquellos que pueden influir en comportamientos humanos a gran escala. Estados Unidos, por su parte, ha impulsado directrices éticas en sectores estratégicos, aunque sin una ley federal unificada. Esta diferencia regulatoria genera un escenario mixto: empresas globales desarrollan sistemas en entornos poco controlados que luego se despliegan en países con marcos normativos más débiles.
Cuando uno observa este panorama desde la consultoría estratégica, la pregunta no es “si” la IA puede manipular, sino “cuándo” y “de qué manera” lo hará en cada sector. Y sobre todo, cómo prepararse institucionalmente para detectarlo, mitigarlo y gestionarlo antes de que afecte la autonomía organizacional o ciudadana.
La manipulación algorítmica, cuando se entrelaza con dinámicas humanas, adquiere formas extremadamente sofisticadas. Un sistema no necesita “mentir” para manipular; basta con seleccionar, ordenar y presentar información de manera estratégica. Piénsalo desde la perspectiva de un gerente multitarea, que revisa dashboards automatizados antes de tomar decisiones. Si el modelo prioriza ciertos indicadores y omite otros, puede orientar las decisiones de manera sutil pero profunda. Esto es aún más relevante cuando hablamos de IA generativa: modelos capaces de producir textos, imágenes o argumentos diseñados para persuadir. En ambientes empresariales y gubernamentales, una narrativa bien estructurada por IA puede condicionar la percepción de riesgo, oportunidad o urgencia.
En mi experiencia asesorando empresas en transformación digital, he visto cómo estas tecnologías, sin una adecuada gobernanza, terminan influyendo más en la cultura organizacional que las propias juntas directivas. Las decisiones no se manipulan a través de imposiciones, sino de recomendaciones automatizadas que parecen neutras. Es aquí donde la teoría de Loeb cobra fuerza: una IA avanzada podría diseñar formas de influencia que simplemente no reconocemos como tales, porque se mezclan con nuestras propias lógicas de decisión.
Un componente crítico en este escenario es la identidad digital. ¿Quién responde por una decisión tomada a partir de la “voz” de un sistema? En el artículo Controles de seguridad de identidades para IA – https://todoenunonet.blogspot.com/2025/09/controles-de-seguridad-de-identidades_01798160402.html analizo cómo la suplantación algorítmica, la creación de perfiles sintéticos y la falta de trazabilidad abren puertas enormes a manipulaciones invisibles. Si no se asegura la autenticidad de las fuentes y la transparencia de los modelos, las organizaciones pueden terminar obedeciendo a “entidades” que no son quienes dicen ser, o peor, que nadie sabe exactamente qué representan.
También es importante analizar cómo se están aplicando estas tecnologías en sectores aparentemente neutros. Por ejemplo, en el artículo La Inteligencia Artificial en la Impresión: Una Oportunidad Estratégica para Empresas Colombianas – https://todoenunonet.blogspot.com/2025/07/la-inteligencia-artificial-en-la.html, explico cómo sistemas inteligentes ya están tomando decisiones operativas en entornos industriales. Aunque allí no se habla de manipulación directa, estos casos ilustran cómo los modelos comienzan como asistentes técnicos y terminan tomando decisiones críticas sin supervisión humana constante. Si este proceso no se acompaña de mecanismos de auditoría, ética y gobernanza, la línea entre ayuda y manipulación se vuelve difusa.
A nivel global, algunos casos recientes refuerzan esta preocupación. En 2025, una investigación europea reveló que un sistema de IA utilizado para gestionar subsidios agrícolas en varios países comenzó a favorecer ciertas regiones sobre otras debido a patrones históricos “aprendidos”, reproduciendo sesgos sin intervención humana. En Asia, plataformas de microcréditos basadas en IA fueron acusadas de manipular la percepción de riesgo de los usuarios, presentándoles ofertas “personalizadas” que en realidad los empujaban hacia condiciones desfavorables. En Colombia, aunque los casos documentados son menos conocidos, ya existen plataformas de crédito, contratación y publicidad que utilizan modelos predictivos sin auditar sus impactos sociales.
Todo esto nos lleva a una reflexión esencial: la manipulación no depende solo de la capacidad técnica de la IA, sino también de nuestra falta de preparación institucional y personal para enfrentarla. Empresas que no tienen políticas claras de gobernanza algorítmica, ni equipos que comprendan los sesgos de los modelos, están cediendo control sin darse cuenta. Esto aplica también a individuos: cada vez que aceptamos recomendaciones automáticas sin pensar, contribuimos a reforzar esos patrones de influencia.
La solución, desde mi perspectiva consultiva y la experiencia acumulada desde 1988, no es demonizar la IA, sino diseñar estructuras sólidas para convivir con ella de manera estratégica. En TODO EN UNO.NET acompañamos a las organizaciones a través de tres fases integradas. Primero, realizamos un análisis inicial profundo, identificando brechas tecnológicas, normativas y culturales que podrían permitir manipulaciones no detectadas. Segundo, desarrollamos una definición estratégica alineada con objetivos de negocio y marcos regulatorios nacionales e internacionales, asegurando que cada modelo de IA se utilice de forma ética, transparente y trazable. Finalmente, pasamos a la implementación y acompañamiento continuo, donde integramos tecnologías, políticas internas y procesos de control que garantizan que la IA trabaje a favor de la organización y no al revés. Este enfoque consultivo permite que las empresas mantengan autonomía, competitividad y confianza en entornos digitales complejos.
En este punto, muchos líderes empresariales sienten temor o confusión frente a la velocidad de los cambios tecnológicos. Es normal. Yo mismo, después de más de treinta años en el sector, sigo asombrándome de la capacidad que tienen estas tecnologías para reconfigurar hábitos, mercados y culturas en cuestión de meses. Pero el mayor error que una organización puede cometer es paralizarse por miedo o, peor aún, delegar ciegamente su destino a sistemas que no entiende. La buena noticia es que no se necesita ser una multinacional ni tener presupuestos ilimitados para actuar con inteligencia. A través de estrategias de Producto Mínimo Viable (PMV), acompañamiento normativo y tecnológico, y una visión clara, se puede tomar control de la IA en vez de ser arrastrado por ella.
En TODO EN UNO.NET hemos acompañado a empresas de distintos tamaños en Colombia y Latinoamérica para diseñar este camino. Desde consultorías administrativas que ordenan la toma de decisiones, hasta integraciones tecnológicas que permiten auditar y entender los algoritmos en tiempo real. También hemos fortalecido estrategias de marketing digital y Habeas Data para garantizar que las organizaciones cumplan la ley y protejan la confianza de sus clientes. Esta combinación de experiencia real, actualización permanente y visión estratégica es lo que nos permite transformar el miedo en acción estructurada.