La promesa y el peligro de la IA en el trabajo

"Tres noches sin dormir": eso es lo que Ethan Mollick, profesor asociado de Wharton, dice que necesita pasar un recién llegado experimentando con herramientas como ChatGPT y Midjourney para ponerse al día sobre el estado actual de la inteligencia artificial generativa. Pero, ¿cuál es el futuro de esta nueva tecnología? ¿Cómo evolucionará con el tiempo? ¿Y cómo cambiará nuestra forma de trabajar? El libro de Mollick, Co-Intelligence: Vivir y trabajar con la IA, y una plétora de otras nuevas publicaciones centradas en la IA (más de 40 saldrán a la venta en 2024, según Amazon) tratan de responder a estas preguntas. Sin embargo, dado lo reciente de este avance, las predicciones precisas son todo un reto. Como escribe Mollick, "Hemos creado [una IA] que ha superado tanto el Test de Turing (¿Puede un ordenador engañar a un humano haciéndole creer que es humano?) como el Test de Lovelace (¿Puede un ordenador engañar a un humano en tareas creativas?) en el plazo de un mes desde su invención....[Sin embargo] no está del todo claro por qué la IA puede hacer todas estas cosas, a pesar de que hemos construido el sistema....Nadie sabe realmente hacia dónde se dirige todo esto, ni siquiera yo". No obstante, su libro cumple su promesa de ser una guía útil de la nueva y misteriosa tecnología, quizá lo más importante al explicar cómo se ha convertido ya en una herramienta indispensable para muchos profesionales. Mollick cita un estudio en el que el Boston Consulting Group dividió a consultores con el mismo talento en dos grupos. Uno tuvo acceso a una popular herramienta de IA generativa y recibió una formación fundamental sobre ella; el otro, no. A ambos grupos se les encomendaron 18 retos diseñados para imitar tareas típicas. "Los consultores con IA fueron más rápidos y su trabajo se consideró más creativo, mejor redactado y más analítico", escribe. Ante tales pruebas, Mollick propone cuatro principios para los trabajadores del conocimiento: Primero, "Invite siempre a la IA a la mesa", un llamamiento a experimentar con ella en todos los proyectos. Segundo, "Sea el humano en el bucle", garantizando la supervisión de los resultados de la IA para evitar "alucinaciones". Tercero, "Trate a la IA como a una persona"-o, más exactamente, como a un becario inteligente pero inexperto que requiere instrucción. Y por último, "Asuma que es la peor IA que va a utilizar". Este último principio ha sido fundamental para las visiones apocalípticas de la IA en el futuro. Mollick reconoce la preocupación que suscitan los escenarios en los que la IA convierte en obsoletos a todos los trabajadores humanos, o incluso llega a ser tan poderosa que elimina a la humanidad (para evitar que la desconectemos). Explora los llamamientos a una regulación estricta, incluida una carta abierta de docenas de expertos en IA instando a una moratoria inmediata en el desarrollo de la IA. En el polo opuesto, el nuevo libro de Ray Kurzweil, La singularidad está más cerca, revisa la predicción que el futurista mantiene desde hace tiempo de que la humanidad se acercará pronto al punto en el que el crecimiento tecnológico conduzca a cambios insondablemente beneficiosos en la civilización -lo que Kurzweil denomina "la singularidad". Espoleado por los rápidos avances de la IA -tan rápidos que tuvo que posponer su publicación para incluir la aparición del ChatGPT y otros desarrollos- el autor expone su argumento con renovada convicción. Anticipa un futuro en el que los humanos no sólo utilizarán la IA como herramienta para ser más productivos en el trabajo, sino que fusionarán realmente sus capacidades cognitivas con ella, permitiendo una expansión exponencial de la inteligencia y la conciencia. En un mundo así, los nanobots dirigidos por IA remediarán los daños medioambientales y los "replicantes" de IA de seres queridos fallecidos hace tiempo volverán a unirse a nosotros como compañeros. ¿Cómo juzgar tales afirmaciones? El quid de las predicciones de Kurzweil reside en el crecimiento exponencial de la potencia de la IA. Pero como ha dicho el experto en IA Oren Etzioni, "si extrapolamos exponenciales, podemos equivocarnos exponencialmente". Quizá la lectura más fundamentada de Kurzweil provenga de la escritora Meghan O'Gieblyn, quien ha argumentado que sus afirmaciones son tan extravagantes, y el movimiento de la singularidad que ha engendrado tan fanático, que es apropiado comprometerse con él sólo como el último de una larga lista de profetas mesiánicos: una figura religiosa, no científica. Por ahora, la mayoría de los libros de 2024 sobre la IA se mantienen suavemente divorciados de sus aspectos más especulativos. En El espejo de la mente, por ejemplo, Daniela Rus, directora del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del MIT, y el escritor científico Gregory Mone nos recuerdan que debemos mirar más allá de las herramientas de la IA generativa, ampliamente publicitadas, hacia otras variantes de la IA, como la IA predictiva, que prevé acontecimientos futuros según el análisis de datos históricos, y la IA optimizadora, conocida por su capacidad de entrenarse para encontrar las soluciones más eficientes en escenarios complejos. Quizá lo más útil sea una sección práctica en la que los autores ofrecen instrucciones para las empresas que deseen integrar la IA en sus operaciones, entre ellas Definir un plan de datos (¿con qué información se entrenará su IA?), medir los sesgos y la imparcialidad, y desarrollar un bucle de retroalimentación para comprender cómo reaccionan los empleados ante la nueva tecnología. "Todo el sentido de adoptar una transformación de la IA es capacitar a su gente", escriben. Sin duda, muchos profesionales que se topen con las ideas de los numerosos evangelistas de la IA que han publicado libros este año (entre ellos varios de Harvard Business Review Press) se animarán a empezar a utilizar -o a asociarse con- esta tecnología en rápida evolución para trabajar más rápido y con mayor calidad. Sin embargo, en medio de todo el fervor, le animo a que dedique un tiempo a la nueva publicación del profesor asociado de Georgetown Cal Newport, Slow Productivity (Productividad lenta ), en la que el autor sostiene que la esencia de la productividad humana no puede captarse plenamente con la mera velocidad y el rendimiento inmediato. Después de todo, la afirmación de Mollick de que un humano que trabaja con IA "supera a todos los humanos menos a los mejores" que trabajan sin IA sólo se ha probado en sprints. Newport opina que la productividad humana debería medirse, en cambio, en vidas. Ofrece como ejemplos las carreras de varias décadas de luminarias como Isaac Newton, Georgia O'Keeffe, Jack Kerouac y otros que intencionadamente nutrieron y cultivaron sus ideas rompedoras a un ritmo relajado e intermitente. "La ocupada Jane Austen ni era feliz ni producía obras memorables", escribe Newport, "mientras que la desahogada Jane Austen, escribiendo contenta en la tranquila casa de campo de Chawton, transformó la literatura inglesa". Mientras navegamos por el potencial de la IA para abordar una lista cada vez mayor de proyectos a corto plazo, es importante considerar la posibilidad de que todavía podamos prosperar más en plazos que se alineen con las capacidades humanas, no con el rápido rendimiento de los sistemas de IA. Quizá necesitemos menos noches de insomnio impulsadas por la urgencia tecnológica, no más.

La promesa y el peligro de la IA en el trabajo

Resumen.

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