La promesa y el peligro de la IA en el trabajo

«Tres noches sin dormir», es lo que dice Ethan Mollick, profesor asociado de Wharton, que un recién llegado tiene que dedicar a experimentar con herramientas como ChatGPT y Midjourney para ponerse al día con el estado actual de la inteligencia artificial generativa. Pero, ¿qué sigue para esta nueva tecnología? ¿Cómo evolucionará con el tiempo? ¿Y cómo va a cambiar nuestra forma de trabajar? El libro de Mollick, Cointeligencia: vivir y trabajar con la IA, y un montón de otras publicaciones nuevas centradas en la IA (más de 40 se publicarán en 2024, según Amazon) buscan responder a estas preguntas.

Sin embargo, dada la actualidad de este avance, las predicciones precisas son un desafío. Como escribe Mollick: «Hemos creado [una IA] que ha superado las dos pruebas de Turing (¿Puede un ordenador engañar a un humano haciéndole creer que es humano?) y el test de Lovelace (¿Puede un ordenador engañar a un humano en tareas creativas?) un mes después de su invención… [Sin embargo] no está del todo claro por qué la IA puede hacer todas estas cosas, a pesar de que hemos creado el sistema… Nadie sabe realmente hacia dónde va todo esto, incluido yo».

Sin embargo, su libro cumple su promesa de ser una guía útil sobre la nueva y misteriosa tecnología, y quizás lo más importante es que explica que ya se ha convertido en una herramienta indispensable para muchos profesionales. Mollick cita un estudio en el que Boston Consulting Group dividió a consultores con igual talento en dos grupos. Uno tenía acceso a una popular herramienta de generación de IA y recibió una formación básica en ella; el otro no. A ambos grupos se les asignaron 18 desafíos diseñados para imitar las tareas típicas. «Los consultores impulsados por la IA eran más rápidos y su trabajo se consideraba más creativo, mejor redactado y más analítico», escribe.

Ante estas pruebas, Mollick propone cuatro principios para los trabajadores del conocimiento: primero, «invite siempre a la IA a la mesa», un llamado a experimentar con ella en todos los proyectos. En segundo lugar, «Sea el humano al tanto», garantizando la supervisión de los resultados de la IA para evitar las «alucinaciones». En tercer lugar, «Trate a la IA como a una persona» o, más precisamente, como a un becario inteligente pero sin experiencia que necesita instrucciones. Y, por último, «Supongamos que es la peor IA que utilizará».

Este último principio ha sido la base de las visiones apocalípticas de la IA en el futuro. Mollick reconoce su preocupación por los escenarios en los que la IA hace que todos los trabajadores humanos queden obsoletos o incluso se vuelve tan poderosa que elimina a la humanidad (para evitar que la apaguemos). Explora los llamamientos a favor de una regulación estricta, incluida una carta abierta de decenas de expertos en IA instando a una moratoria inmediata del desarrollo de la IA.

En el polo opuesto, el nuevo libro de Ray Kurzweil, La singularidad está más cerca, retoma la predicción futurista de larga data de que la humanidad pronto se acercará al punto en que el crecimiento tecnológico conduzca a cambios insondablemente beneficiosos en la civilización, lo que Kurzweil denomina «la singularidad». Impulsado por los rápidos avances de la IA —tan rápidos que tuvo que posponer la publicación para incluir la aparición de ChatGPT y otros avances—, el autor expone su argumento con una convicción renovada. Anticipa un futuro en el que los humanos no solo utilizarán la IA como herramienta para ser más productivos en el trabajo, sino que fusionarán sus capacidades cognitivas con ella, lo que permitirá una expansión exponencial de la inteligencia y la conciencia. En un mundo así, los nanobots dirigidos por la IA remediarán el daño ambiental y los «replicantes» de la IA de seres queridos muertos hace mucho tiempo volverán a unirse a nosotros como compañeros.

¿Cómo juzgar esas afirmaciones? El meollo de las predicciones de Kurzweil está en el crecimiento exponencial de la potencia de la IA. Pero como ha dicho el experto en IA Oren Etzioni, «si extrapolamos las exponenciales, podemos equivocarnos exponencialmente». Quizás la lectura más fundamentada de Kurzweil sea la de la escritora Meghan O’Gieblyn, quien ha sostenido que sus afirmaciones son tan descabelladas y que el movimiento de singularidad que ha generado es tan fanático, que es apropiado hablar con él solo 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 divorcian con suavidad 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 ir más allá de las ampliamente publicitadas herramientas de IA de generación a otras variantes de la IA, incluida la IA predictiva, que prevé los acontecimientos futuros según el análisis de datos históricos, y la optimización de la IA, conocida por su capacidad de entrenarse para encontrar las soluciones más eficientes en escenarios complejos. Quizás lo más útil sea una sección práctica en la que los autores den instrucciones a las empresas que desean integrar la IA en sus operaciones, entre ellas: Definir un plan de datos (¿con qué información se formará su IA?) , mida los prejuicios y la equidad y desarrolle un ciclo de retroalimentación para entender cómo reaccionan los empleados ante la nueva tecnología. «El objetivo de adoptar una transformación de la IA es empoderar a su gente», escriben.

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Sin lugar a dudas, muchos profesionales que se encuentran con las ideas de los numerosos evangelistas de la IA con libros publicados este año (incluidos varios de Harvard Business Review Press) podrían sentirse envalentonados para empezar a utilizar o a asociarse con ellos. —esta tecnología que evoluciona rápidamente para trabajar más rápido y con mayor calidad. Sin embargo, entre todo este fervor, le animo a que dedique tiempo a ver el nuevo lanzamiento del profesor asociado de Georgetown, Cal Newport, Productividad lenta, en la que el autor sostiene que la esencia de la productividad humana no puede captarse plenamente con la mera velocidad y la producción inmediata. Al fin y al cabo, la afirmación de Mollick de que un humano que trabaja con la IA «supera a todos excepto a los mejores humanos» que trabajan sin IA solo se ha puesto a prueba en sprints. Newport escribe que la productividad humana, en cambio, debería medirse a lo largo de la vida. Pone como ejemplos las carreras de varias décadas de luminarias como Isaac Newton, Georgia O’Keeffe, Jack Kerouac y otros que nutrieron y cultivaron intencionalmente sus ideas innovadoras a un ritmo relajado e intermitente. «La ocupada Jane Austen no fue feliz ni produjo obras memorables», escribe Newport, «mientras que Jane Austen, que escribía con satisfacción en una tranquila cabaña de Chawton, transformó la literatura inglesa».

A medida que exploramos el potencial de la IA para abordar una lista cada vez mayor de proyectos a corto plazo, es importante tener en cuenta la posibilidad de que sigamos prosperando más con plazos que se alinean con las capacidades humanas, no con el rápido rendimiento de los sistemas de IA. Quizás necesitemos menos noches de insomnio impulsados por la urgencia tecnológica, no más.