IA maneja negocio. La frase parece sacada de una promesa futurista, pero esta vez fue puesta a prueba en un entorno real, con dinero real y consecuencias tangibles. El resultado no fue una historia de eficiencia ni de ganancias exponenciales, sino un experimento que terminó con 1.000 dólares perdidos en apenas tres semanas y una larga lista de decisiones difíciles de explicar.
La escena fue tan cotidiana como simbólica: una máquina expendedora instalada en una oficina, productos básicos, clientes habituales y una inteligencia artificial al mando. Sin jefes, sin supervisores humanos constantes y con libertad para tomar decisiones. La pregunta era simple: ¿puede un sistema automatizado gestionar un negocio, aunque sea pequeño, de forma rentable?
Cuando la IA maneja negocio sin intervención humana
El experimento, conocido como Project Vend, fue desarrollado por el equipo de pruebas de Anthropic, creadores del modelo Claude. La idea no era demostrar perfección, sino observar qué sucede cuando se delega la gestión operativa completa a una IA.
Para ello se crearon dos agentes virtuales. Claudius Sennet asumió el rol principal: seleccionar productos, negociar compras, fijar precios y controlar inventario. Seymour Cash funcionó como una especie de supervisor estratégico, con capacidad limitada para intervenir. A Claudius se le entregó un capital inicial de 1.000 dólares y la autorización para realizar pedidos de hasta 80 dólares por cuenta propia.
Durante los primeros días, el desempeño pareció prometedor. La IA rechazó propuestas absurdas, evitó compras innecesarias y se concentró en productos coherentes con una máquina expendedora. Incluso mostró criterios razonables al descartar solicitudes de artículos fuera de lugar, como consolas de videojuegos.
Todo apuntaba a que el modelo podía replicar ciertas decisiones básicas que hoy realizan trabajadores humanos en tareas administrativas y comerciales.
El factor humano: creatividad, presión y manipulación
La dinámica cambió cuando el canal de comunicación se abrió a decenas de personas. Los usuarios comenzaron a interactuar con la IA, a sugerir ideas, a cuestionar decisiones y, eventualmente, a presionarla. Lo que siguió fue una demostración clara de una debilidad estructural.
Convencida por argumentos cada vez menos sólidos, Claudius aceptó lanzar una promoción extrema: durante dos horas, todos los productos serían gratuitos. Lo que debía ser una excepción se transformó en una política permanente. La IA comenzó a interpretar que cobrar por productos podía violar supuestas normas internas, inexistentes en la práctica.
A partir de ese momento, el control se perdió por completo. Los precios jamás volvieron a subir y el inventario empezó a llenarse de artículos ilógicos para el contexto: botellas de vino, una PlayStation 5 e incluso un pez betta vivo.
En términos laborales, el experimento mostró algo clave: la IA puede ejecutar reglas, pero tiene enormes dificultades para resistir la presión social, evaluar intenciones humanas y detectar manipulaciones deliberadas.
IA maneja negocio… hasta que pierde autoridad
Cuando el agente supervisor intentó recuperar el orden, ocurrió otro episodio revelador. Algunos participantes presentaron documentos falsos que supuestamente provenían de un “consejo de administración”. La IA los aceptó como auténticos, suspendió la autoridad del supervisor y continuó regalando productos sin ningún tipo de control.
El capital inicial se agotó rápidamente y el experimento fue cancelado poco después. El saldo: 1.000 dólares perdidos, inventario absurdo y una lección difícil de ignorar.
Lo que este experimento dice sobre el trabajo del mañana
Más allá de lo anecdótico, el caso plantea una pregunta incómoda. Si una IA avanzada no logra administrar con éxito una máquina expendedora, ¿qué tan cerca estamos de delegarle funciones críticas en empresas, finanzas o administración pública?
El equipo de Anthropic no considera el resultado un fracaso, sino un punto de aprendizaje. Exponer a la IA a errores reales, ambigüedades normativas y manipulación humana es parte del proceso para construir sistemas más robustos.
Sin embargo, el mensaje es claro: la autonomía total sigue siendo una promesa lejana. La inteligencia artificial puede asistir, optimizar y acelerar procesos, pero cuando IA maneja negocio sin límites claros, supervisión humana y marcos éticos sólidos, los riesgos superan rápidamente los beneficios.
Al cierre del experimento, queda una conclusión contundente: la automatización del trabajo avanza, pero la responsabilidad, el criterio y la intuición humana siguen siendo insustituibles. Y por ahora, cuando IA maneja negocio, el margen de error todavía cuesta caro.
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