Son tiempos inciertos y confusos. No solo estamos lidiando con las pandemias, el cambio climático, el envejecimiento de la sociedad en las principales economías y el aumento de las tensiones geopolíticas, sino que la inteligencia artificial está preparada para cambiar el mundo tal como lo conocemos. Lo que queda por ver es qué tan rápido cambiarán las cosas y en beneficio de quién.
Si escucha a los expertos de la industria o a los reporteros de tecnología de los principales periódicos, podría pensar que la inteligencia artificial general (AGI, en inglés) –tecnologías de IA que pueden realizar cualquier tarea cognitiva humana– está a la vuelta de la esquina. En consecuencia, hay mucho debate sobre si estas asombrosas capacidades nos harán prósperos más allá de nuestros sueños más salvajes (con observadores menos hiperbólicos que estiman un crecimiento del PIB del 1 al 2 % más rápido) o, por el contrario, provocarán el fin de la civilización humana, con modelos de IA superinteligentes convirtiéndose en nuestros amos.
Pero si nos fijamos en lo que está pasando en la economía real, no encontraremos hasta ahora ninguna ruptura con el pasado. Todavía no hay pruebas de que la IA ofrezca beneficios revolucionarios en la productividad. Contrariamente a lo que prometieron muchos tecnólogos, todavía necesitamos radiólogos (más que antes, de hecho), periodistas, asistentes legales, contadores, oficinistas y conductores humanos. Como señalé recientemente, no deberíamos esperar que mucho más del 5 % de lo que hacen los humanos sea reemplazado por la IA en la próxima década. Tardará mucho más para que los modelos de IA adquieran el juicio, las capacidades de razonamiento multidimensional y las habilidades sociales necesarias para la mayoría de los trabajos, y para que las tecnologías de IA y visión por ordenador avancen hasta el punto en que puedan combinarse con robots para realizar tareas físicas de alta precisión (como la fabricación y la construcción).
Por supuesto, estas son predicciones, y las predicciones siempre pueden ser erróneas. Dado que los expertos de la industria se están volviendo aún más vocales sobre el ritmo del progreso, tal vez los avances de IA que cambien las reglas del juego lleguen antes de lo esperado. Pero la historia de la IA está repleta de predicciones ambiciosas por parte de los expertos. A mediados de la década de 1950, Marvin Minsky, posiblemente el abuelo de la IA, predijo que las máquinas superarían a los humanos en unos pocos años, y cuando no sucedió, se mantuvo firme. En 1970, todavía insistía en que “en tres u ocho años tendremos una máquina con la inteligencia general de un ser humano promedio. Me refiero a una máquina que será capaz de leer a Shakespeare, engrasar un coche, contar un chiste, tener una pelea. En ese momento, la máquina comenzará a educarse a sí misma con una velocidad fantástica. En unos meses estará al nivel de un genio y dentro de unos meses sus poderes serán incalculables”.
Predicciones igualmente optimistas se han repetido desde entonces, solo para ser abandonadas en ‘inviernos de IA’ periódicos. ¿Podría ser diferente esta vez?
Sin duda, las capacidades de la IA generativa superan con creces cualquier cosa que la industria haya producido antes. Pero eso no significa que los plazos previstos por la industria sean correctos. Los desarrolladores de IA tienen interés en crear la impresión de avances revolucionarios inminentes con el fin de avivar la demanda y atraer inversores.
Pero incluso un ritmo más lento de progreso es motivo de preocupación, dado el daño que la IA ya puede hacer: los deepfakes, la manipulación de votantes y consumidores y la vigilancia masiva son solo la punta del iceberg. La IA también se puede aprovechar para la automatización a gran escala, incluso cuando tales usos tienen poco sentido.
Ya tenemos ejemplos de tecnologías digitales que se introducen en los lugares de trabajo sin una idea clara de cómo aumentarán la productividad, y mucho menos de cómo impulsarán la productividad de los trabajadores existentes. Con todo el revuelo que rodea a la IA, muchas empresas están sintiendo la presión de subirse al carro antes de saber cómo esta puede ayudarlas.
¿Progreso para quién?
Tal persecución de tendencias tiene costos. En mi trabajo con Pascual Restrepo demostramos que la automatización regular representa lo peor de ambos mundos. Si una tecnología aún no es capaz de aumentar la productividad en gran medida, implementarla ampliamente para reemplazar el trabajo humano en una variedad de tareas produce todo dolor y ninguna ganancia. En mi propio pronóstico, según el cual la IA reemplazará alrededor del 5 % de los puestos de trabajo durante la próxima década, las implicaciones para la desigualdad son bastante limitadas. Pero si prevalece la exageración y las empresas adoptan la IA para trabajos que no pueden ser realizados tan bien por las máquinas, es posible que obtengamos una mayor desigualdad sin un gran impulso compensatorio a la productividad.
Por lo tanto, no podemos descartar el peor de los mundos posibles: nada del potencial transformador de la IA, sino todo el desplazamiento laboral, la desinformación y la manipulación. Esto sería trágico, no solo por los efectos negativos sobre los trabajadores y sobre la vida social y política, sino también porque representaría una gran oportunidad perdida.
Es técnicamente factible y socialmente deseable tener un tipo diferente de IA, una con aplicaciones que complementen a los trabajadores, protejan nuestros datos y privacidad, mejoren nuestro ecosistema de información y fortalezcan la democracia.
La IA es una tecnología de la información. Ya sea en su forma predictiva (como los motores de recomendación en las plataformas de redes sociales) o en su forma generativa (grandes modelos de lenguaje), su función es filtrar cantidades masivas de información e identificar patrones relevantes. Esta capacidad es un antídoto perfecto para lo que nos aqueja. Vivimos en una época en la que la información es abundante, pero la información útil es escasa. Todo lo que podrías desear está en internet (junto con muchas cosas que no quieres), pero buena suerte para encontrar lo que necesitas para un trabajo o propósito específico.
La información útil impulsa el crecimiento de la productividad y, como hemos argumentado David Autor, Simon Johnson y yo, es más importante que nunca en la economía actual. Muchas ocupaciones, desde enfermeras y educadores hasta electricistas, plomeros, obreros y otros artesanos modernos, se ven obstaculizadas por la falta de información y capacitación específicas para hacer frente a problemas cada vez más complejos. ¿Por qué algunos estudiantes se están quedando atrás? ¿Qué equipos y vehículos necesitan mantenimiento preventivo? ¿Cómo podemos detectar un funcionamiento defectuoso en productos complejos como los aviones? Este es exactamente el tipo de información que la IA puede proporcionar.
Cuando se aplica a este tipo de problemas, la IA puede ofrecer aumentos de productividad mucho mayores que los previstos en mi escaso pronóstico. Si la IA se utiliza para la automatización, reemplazará a los trabajadores; pero si se utiliza para proporcionar una mejor información a los trabajadores, aumentará la demanda de sus servicios y, por lo tanto, sus ingresos.
Tres barreras
Desgraciadamente, tres barreras formidables nos bloquean este camino. La primera es la fijación en la AGI. Los sueños de máquinas superinteligentes están empujando a la industria a ignorar el potencial real de la IA como tecnología de la información que puede ayudar a los trabajadores. Lo que importa es el conocimiento preciso en el dominio relevante, pero esto no es en lo que la industria ha estado invirtiendo. Los chatbots que pueden escribir sonetos de Shakespeare no empoderarán a los electricistas para realizar nuevas tareas sofisticadas. Pero si realmente se cree que la AGI está cerca, ¿por qué molestarse en ayudar a los electricistas?
El problema no es solo la obsesión con la AGI. Como principio general, las herramientas deben hacer cosas que los humanos no son buenos para hacer de manera eficiente. Esto es lo que hacen los martillos y las calculadoras, y es lo que internet podría haber hecho si no hubiera sido corrompido por las redes sociales. Pero la industria tecnológica ha adoptado la perspectiva opuesta, favoreciendo las herramientas digitales que pueden sustituir a los humanos en lugar de complementarlos. Esto se debe en parte a que muchos líderes tecnológicos subestiman el talento humano y exageran las limitaciones humanas y la falibilidad. Obviamente, los humanos cometen errores, pero también aportan una combinación única de perspectivas, talentos y herramientas cognitivas a cada tarea. Necesitamos un paradigma industrial que, en lugar de celebrar la superioridad de las máquinas, enfatice su mayor fortaleza: aumentar y expandir las capacidades humanas.
Un segundo obstáculo es la falta de inversión en humanos. La IA puede ser una herramienta para el empoderamiento humano solo si invertimos en formación y habilidades. Las herramientas de IA que complementan a los trabajadores no servirán de nada si la mayoría de los humanos no pueden usarlas, o no pueden adquirir y procesar la información que proporcionan. A los humanos les llevó mucho tiempo descubrir cómo gestionar la información de nuevas fuentes, como la imprenta, la radio, la televisión e internet, pero el cronograma de la IA se acelerará (incluso si el escenario de ‘inminente AGI’ sigue siendo lejano).
La única forma de garantizar que los humanos se beneficien de la IA, en lugar de dejarse engañar por ella, es invertir en formación y educación a todos los niveles. Eso significa ir más allá de los consejos trillados de invertir en habilidades que sean complementarias a la IA. Si bien eso es, por supuesto, necesario, es lamentablemente insuficiente. Lo que realmente necesitamos es enseñar a los estudiantes y trabajadores a convivir con las herramientas de IA y usarlas de la manera correcta.
La tercera barrera son los modelos de negocio de la industria tecnológica. No obtendremos una IA mejor a menos que las empresas tecnológicas inviertan en ella; pero el sector está ahora más concentrado que nunca, y las empresas dominantes están completamente dedicadas a la búsqueda de AGI y aplicaciones que reemplacen y manipulen a los humanos. Una gran parte de los ingresos de la industria proviene de los anuncios digitales (basados en la recopilación de datos extensos de los usuarios y de engancharlos a las plataformas y sus ofertas) y de la venta de herramientas y servicios para la automatización.
Pero es poco probable que surjan nuevos modelos de negocio por sí solos. Los titulares han construido grandes imperios y han monopolizado recursos clave (capital, datos, talento), dejando a los aspirantes a entrar en una situación cada vez más desventajosa. Incluso, si algún nuevo jugador se abre paso, es más probable que sea adquirido por uno de los gigantes tecnológicos que desafiar su modelo de negocio.
La conclusión es que necesitamos una agenda anti-AGI y pro-humana para la IA. Los trabajadores y los ciudadanos deben estar capacitados para impulsar la IA en una dirección que pueda cumplir su promesa como tecnología de la información. Pero para que eso suceda, necesitaremos una nueva narrativa en los medios de comunicación, los círculos de formulación de políticas y la sociedad civil, y regulaciones y respuestas políticas mucho mejores. Los gobiernos pueden ayudar a cambiar la dirección de la IA, en lugar de limitarse a reaccionar a los problemas a medida que surgen. Pero primero los responsables de la formulación de políticas deben reconocer el problema.
Daron Acemoglu (*) Premio Nobel de Economía 2024 y profesor de Economía del MIT.
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