En els últims mesos, pràcticament cada conversa professional que tinc inclou la pregunta: “Com estàs utilitzant la intel·ligència artificial (IA) en el teu treball?” Com si fos una vareta màgica que automàticament millora tot el que toquem. Però després d’observar com diferents organitzacions aborden l’ús d’aquesta tecnologia, em sorgeix una reflexió: crec que estem fent la pregunta equivocada.
En lloc de preguntar-nos com usar la IA, hauríem de preguntar-nos per a què la necessitem realment. Perquè la diferència entre ambdues preguntes marca la línia entre l’adopció tecnològica reflexiva i el simple seguiment de tendències.
Com a professionals de la comunicació, especialment qui treballem amb organitzacions que busquen generar impacte social real -ja sigui a través de, per exemple, la diplomàcia cultural-, tenim la responsabilitat d’abordar aquesta tecnologia amb criteri. No per rebutjar-la per principi, ni per adoptar-la acríticament, sinó per entendre com pot amplificar les nostres capacitats sense reemplaçar el més valuós del nostre treball: el criteri humà.
Una de les narratives més esteses sobre la intel·ligència artificial (IA) és que ens donarà respostes més ràpides i precises. Chatbots que responen consultes, algoritmes que segmenten audiències, sistemes que generen contingut optimitzat per a cada plataforma. Tot sona eficient i prometedor.
No obstant això, aquesta aproximació parteix d’una premissa problemàtica: que el nostre principal repte és obtenir respostes, quan en realitat el que més necessitem és fer millors preguntes.
En estratègies de comunicació, les preguntes que fem determinen la qualitat del nostre treball. Estem comunicant per informar o per generar acció? La nostra audiència necessita més dades o més context per poder interpretar-les? El missatge que considerem “clar” realment ressona amb les experiències de qui volem assolir?
Aquestes preguntes requereixen comprensió de contextos culturals, socials i polítics que cap dels grans models de llenguatge actual -com ChatGPT, Claude o Grok- poden captar completament. Requereixen experiència en navegar dinàmiques humanes complexes, especialment quan treballem amb comunitats diverses o abordem temes sensibles com la desinformació o la construcció de confiança.
La IA pot ajudar-nos a processar informació més ràpidament, a identificar patrons en grans volums de dades o a traduir continguts a múltiples idiomes. Però la formulació de preguntes estratègiques, la interpretació d’aquests patrons i la decisió sobre què fer amb aquesta informació traduïda segueix sent irreemplaçablement humana.
Treballar en comunicació significa constantment traduir entre diferents llenguatges, contextos i marcs de referència. Quan una organització internacional vol comunicar sobre desenvolupament sostenible, per exemple, el mateix concepte ha de ressonar amb donants europeus, implementadors locals a Àfrica i beneficiaris a Amèrica Llatina. Cada audiència porta les seves pròpies referències culturals, prioritats i formes d’entendre el canvi social.
La IA pot analitzar quines paraules clau funcionen millor per a cada audiència, quins formats generen més engagement o quins horaris optimitzen l’abast. Pot fins i tot suggerir adaptacions de to o estructura. Però la decisió sobre quins aspectes del missatge emfatitzar per a cada context, com manejar les tensions entre diferents marcs culturals o quan és necessari ajustar l’estratègia completa requereix un tipus d’anàlisi que només sorgeix de l’experiència humana.
He vist projectes on les dades mostraven alta participació en xarxes socials, però les converses qualitatives revelaven malentesos profunds sobre els objectius del projecte. O campanyes que generaven mètriques excel·lents però no aconseguien construir la confiança necessària per al treball a llarg termini.
El criteri humà no només interpreta dades; també identifica què està faltant en aquestes dades. Reconeix quan una mètrica alta pot estar emmascarant un problema més profund, o quan una resposta inesperada pot assenyalar una oportunitat no prevista.
En contextos multiculturals, aquest criteri es torna encara més important. La IA pot detectar i analitzar per què un missatge no està funcionant en certa regió, però només l’experiència humana pot interpretar-ho amb rigor. Pot ser que el problema estigui en l’idioma, en les referències culturals, en el moment polític o en dinàmiques socials més subtils.
Un dels temes que més em preocupa en l’adopció de IA per a la comunicació estratègica és com mantenir la transparència i, per tant, la confiança amb les nostres audiències.
Quan les organitzacions usen algoritmes per segmentar audiències o personalitzar missatges, estan sent transparents sobre aquests processos? Les comunitats entenen com es prenen les decisions sobre quina informació reben i quan? Existeix claredat sobre quines dades es recopilen i com s’usen?
En contextos on treballem amb comunitats que han experimentat manipulació informativa o on la confiança institucional és fràgil, l’opacitat algorítmica pot erosionar anys de construcció de relacions. No n’hi ha prou amb què els algoritmes funcionin bé; les persones necessiten entendre com funcionen i tenir algun grau de control sobre aquesta interacció.
Això no significa revelar tots els detalls tècnics, sinó desenvolupar formes accessibles d’explicar com la tecnologia influeix en la comunicació que reben. Significa també crear mecanismes perquè les audiències puguin donar feedback sobre aquests processos i, quan sigui possible, optar per alternatives.
La transparència algorítmica també implica honestedat sobre les limitacions. Si un sistema de IA ajuda a traduir continguts, estem sent clars sobre quins aspectes culturals o contextuals poden perdre’s en aquesta traducció? Si utilitzem algoritmes per analitzar sentiments en xarxes socials, reconeixem que poden no captar ironia, referències culturals específiques o dinàmiques de poder locals?
Mantenir aquesta transparència requereix criteri humà per decidir quina informació és rellevant compartir, com comunicar-la de manera comprensible i com integrar el feedback rebut per millorar els processos.
Una de les promeses més atractives de la IA en comunicació és la possibilitat de personalitzar missatges massivament. Imagina poder adaptar automàticament un mateix concepte per a diferents audiències: llenguatge més tècnic per a especialistes, enfocaments més emotius per a beneficiaris i marcs més pragmàtics per a donants i agències implementadores.
Aquesta capacitat és genuïnament valuosa, però ve amb riscos importants si no es maneja amb cura. El principal perill és la fragmentació del missatge central fins al punt on diferents audiències reben informació contradictòria o desenvolupen enteniments incompatibles del mateix projecte.
He observat situacions on l’adaptació automàtica va portar a què donants entenguessin un projecte d’una manera, implementadors d’una altra, i beneficiaris d’una tercera. Tècnicament, cada audiència va rebre informació “optimitzada” per als seus interessos, però el resultat va ser una pèrdua de coherència que va complicar la coordinació i va generar desconfiança entre grups.
La clau està en usar la IA per amplificar l’adaptació humana, no per reemplaçar-la. Els algoritmes poden suggerir ajustos de to, format o èmfasi, però la decisió sobre què adaptar i què mantenir constant ha de seguir sent estratègica i humana.
Això significa definir clarament quins elements del missatge són innegociables – el nucli de valors, objectius o compromisos que han de romandre consistents – i quins aspectes poden flexibilitzar-se per a diferents contextos. També implica crear mecanismes per verificar que les adaptacions no estan generant confusió o contradiccions no intencionades.
En la meva experiència, les millors adaptacions sorgeixen quan la tecnologia informa, però no determina les decisions estratègiques. La IA pot identificar quines paraules ressonen millor amb diferents audiències, però el comunicador estratègic decideix si usar aquestes paraules és coherent amb els objectius més amplis del projecte.
En reflexionar sobre el futur de la nostra professió en relació amb la intel·ligència artificial, trobo útil la metàfora del director d’orquestra. La IA pot ser com tenir instruments més sofisticats o músics més precisos, però algú ha de decidir quina simfonia tocar, quan accelerar o pausar, i com crear harmonia entre diferents seccions.
El valor del comunicador estratègic no està en executar tasques que poden automatitzar-se, sinó en exercir el criteri que permet que aquestes tasques automatitzades generin impacte coherent i estratègic. Això inclou decidir quan usar la tecnologia i quan no, com interpretar els resultats que produeix, i com integrar aquests resultats en estratègies més àmplies de construcció de confiança i participació.
També significa desenvolupar noves competències. Necessitem entendre prou sobre com funcionen aquests sistemes per usar-los responsablement, identificar els seus biaixos i limitacions, i comunicar transparentment sobre el seu ús. Però no necessitem convertir-nos en programadors; necessitem seguir sent estrategs.
La IA més sofisticada del món no pot reemplaçar la capacitat humana d’asseure’s amb una comunitat, escoltar les seves preocupacions reals, entendre les dinàmiques de poder que influeixen en com interpreten la informació, i dissenyar processos de comunicació que generin confiança genuïna i participació sostenible.
El que sí pot fer és alliberar-nos de tasques rutinàries per dedicar més temps a aquestes converses necessàries, ajudar-nos a processar feedback de manera més sistemàtica, i suggerir-nos connexions o patrons que podríem no haver vist.
En aquest futur, l’èxit professional no es mesurarà per la nostra capacitat de competir amb màquines, sinó per la nostra habilitat de dirigir processos on la tecnologia amplifica les nostres capacitats humanes més valuoses: el criteri estratègic, la sensibilitat cultural, la construcció de relacions autèntiques i la capacitat de fer les preguntes que realment importen.
Al final, la IA serà tan bona com les preguntes que li fem, i tan útil com el criteri que apliquem a les seves respostes. I aquestes segueixen sent capacitats profundament humanes.
¿Com estàs gestionant l’equilibri entre aprofitar la IA i mantenir el criteri humà en el teu treball? M’encantaria conèixer la teva experiència. Connecta amb mi a LinkedIn per continuar aquesta conversa sobre el futur de la comunicació estratègica.
Les institucions continuen dissenyant missatges per a feeds públics mentre les seves audiències prenen decisions en grups de WhatsApp als quals cap algorisme institucional no arriba. El problema no és tècnic. És una pregunta sobre com funciona la confiança quan desapareix la visibilitat i el que queda són relacions.
Quan apareix un deepfake que involucra la teva organització, el primer instint és tractar-lo com una emergència tècnica. Però el que determina el dany real no és el contingut fals: és el que fa la teva organització —o deixa de fer— en les hores següents. I això és una decisió de comunicació.
El teu equip ja fa servir IA, però encara no té regles clares? Aquesta guia pràctica explica com crear una política editorial d’IA en comunicació per decidir què es permet, qui revisa i com declarar-ne l’ús sense posar en risc la confiança.