La inteligencia exponencial, en nuestro trabajo

Esta combinación de tecnologías, que no ha hecho más que seguir acelerándose, ha provocado que hayamos experimentado más progreso en una década (2013-2023) de lo que vimos en el último siglo (1913-2013). Y, en medio de este contexto, ha aparecido la inteligencia artificial (IA) generativa. Una tecnología que, aparentemente, nos entiende, dialoga con nosotros, nos ayuda a escribir y mucho más.

Según un reciente informe del McKinsey Global Institute, la IA generativa tiene el potencial de agregar hasta 4.400 millones de dólares a la economía global anualmente. El estudio sugiere que de 2030 a 2060 la mitad de las tareas que ahora mismo desarrollamos podrían ser automatizadas. McKinsey también afirma que los trabajadores del conocimiento podemos ser los más propensos a sufrir. Entendamos por qué.

Este pasado abril se hizo viral en varias redes sociales el juego 'humanornot.ai'. Exponía la dificultad que tenemos actualmente de diferenciar algo generado por un humano o una máquina de IA. Les invito a probar el juego. Es probablemente el mayor experimento social desarrollado hasta la fecha del test de Turing. Es decir, el mayor experimento social sobre cómo las máquinas comienzan a generar contenidos que no sabemos diferenciar de los humanos. El juego se desarrolla en una conversación de dos minutos. Un tercio de los casi dos millones de participantes no fueron capaces de diferenciar qué le estaba respondiendo un humano y qué un algoritmo de inteligencia artificial.

Esto, como siempre, nos preocupa, y nos lleva a preguntarnos por el impacto en el contrato social más importante que tenemos hasta la fecha como civilización: nuestro trabajo. ¿Debemos ocuparnos o preocuparnos? Según diferentes estudios, las nuevas inteligencias artificiales pueden suponer, en algunas tareas, ahorros de tiempo entre el 30% y el 50%. Por compararlo en órdenes de magnitud, y confiando en un muy reconocido estudio de Harald Edquist de 2006 (hablando de revoluciones tecnológicas y crecimientos de productividad), la máquina de vapor, la electricidad o las tecnologías de la información y de la comunicación (TIC) trajeron incrementos entre el 20% y el 25%. Por un lado es normal que las tecnologías más recientes incrementen las anteriores: son exponenciales al emplear ventajas anteriores. Pero es evidente que el salto de productividad es mucho mayor de lo esperable. ¿Qué es lo novedoso para que sea así de grande el cambio? Su impacto en el principal activo de esta era: la información y el conocimiento.

Resumiendo lo resumible, hablamos de una revolución cognitiva porque trabaja con la misma información que las profesiones de 'cuello blanco', aquellas que requieren de una formación universitaria, manejan activos de información y ensamblan un conjunto de tareas para producir un resultado. Labores como la entrada de datos, la programación de reuniones, la elaboración de estados contables y financieros, la búsqueda y el resumen de grandes cuerpos de información, la síntesis de las ideas clave de un texto, entre otras, pueden ser automatizadas utilizando IA. ¿Por qué? Porque son expresables en una rutina o patrón, terrenos rutinarios donde las máquinas se mueven con mucha soltura. La IA también puede analizar grandes cantidades de datos mucho más rápidamente que los humanos. ¿Empleas el pensamiento abstracto o creativo para decidir? Si la respuesta es que no, piensa que una máquina podría hacerlo más rápido que tú. Los 'chatbots' o asistentes virtuales pueden manejar consultas de clientes, gestiones de agenda y otras tareas de apoyo administrativo, sin incurrir en malas respuestas propias de nuestros sesgos o estados emocionales. ¿Cuándo responden bien? Cuando son preguntas rutinarias o automatizables. Las técnicas de IA también pueden ser utilizadas para prever tendencias futuras a partir de los datos históricos. Esto sería particularmente útil en campos como las finanzas o el marketing. Si el valor que aportamos en nuestro trabajo es 'experiencia acumulada', piensa que la máquina lo podría hacer más rápido.

Si dividimos nuestras tareas en rutinarias, no rutinarias y creativas, la conclusión de los ejemplos anteriores parece clara: debemos centrarnos en lo no rutinario y creativo, que es donde la máquina no nos gana. Son artefactos que carecen de propósito, pensamiento abstracto y lógica del significado de las cosas del mundo. No pueden, por lo tanto, pensar de forma no rutinaria. Pensamiento crítico, resolución de problemas, creación de ideas o expresiones intelectuales singulares están a salvo. Pero si tu trabajo depende de un conjunto de reglas o procedimientos estandarizados, creo que hay ciertos peligros.

Recientemente sabíamos que un abogado habría fallado al presentar una demanda a la aerolínea colombiana Avianca empleando la joya de la corona de la IA generativa, la ya muy conocida ChatGPT. Rápidamente se cantó victoria pensando que no valdrían para nada estas máquinas. Supongo que ni una cosa ni la otra. La IA no nos va a quitar el trabajo no rutinario ni creativo. El trabajo nos lo puede quitar una persona usando la IA para tareas rutinarias.

Mucho del apocalipsis que se ha descrito últimamente creo que falla en una cuestión de base: la IA no es consciente ni tiene un propósito. Sin propósito, creo que no podemos hablar de inteligencia autónoma, sino de inteligencia extendida. Son copilotos, no sustitutos. Mientras van entrando las IAs en nuestras tareas rutinarias de forma exponencial, debemos centrarnos en empoderar a los trabajadores y crear mecanismos de redistribución para mitigar los efectos negativos de la IA en el mercado laboral… con rutinas.