Si te preocupaba que la IA pudiera quitarte el trabajo, privarte de tu sustento o incluso reemplazar tu rol en la sociedad, probablemente te reconforte ver cómo las últimas herramientas de IA fracasan estrepitosamente. Si la IA recomienda pegamento como ingrediente para la pizza, entonces puedes estar tranquilo un día más.
Traducido y adaptado del original "Will AI Take Your Job? It Depends on These 4 Key Advantages AI Has Over Humans", por Bruce Schneier en el blog de Singularity Hub
Pero lo cierto es que la IA ya tiene claras ventajas incluso sobre los humanos más cualificados, y saber dónde surgen estas ventajas —y dónde no— será clave para adaptarse a la fuerza laboral impulsada por la IA.
La IA a menudo no será tan eficaz como un humano realizando el mismo trabajo. No siempre sabrá más ni será más precisa. Y, sin duda, no siempre será más justa ni más fiable. Sin embargo, puede utilizarse cuando tenga ventaja sobre los humanos en alguno de estos cuatro aspectos: velocidad, escala, alcance y sofisticación. Comprender estos aspectos es fundamental para entender cómo la IA puede reemplazar a los humanos.
VELOCIDAD
En primer lugar, la velocidad. Hay tareas en las que los humanos son perfectamente hábiles, pero no tan rápidos como la IA. Un ejemplo es la restauración o el reescalado de imágenes: tomar imágenes pixeladas, con ruido o borrosas y crear una versión más nítida y de mayor resolución. Los humanos son buenos en esto; con las herramientas digitales adecuadas y suficiente tiempo, pueden recuperar detalles finos. Pero son demasiado lentos para procesar eficientemente imágenes o vídeos de gran tamaño.
Los modelos de IA pueden realizar el trabajo a una velocidad asombrosa, una capacidad con importantes aplicaciones industriales. El software basado en IA se utiliza para mejorar los datos de satélite y teledetección, comprimir archivos de vídeo, optimizar el rendimiento de los videojuegos con hardware más económico y menor consumo energético, ayudar a los robots a realizar los movimientos correctos y modelar la turbulencia para contribuir al desarrollo de mejores motores de combustión interna.
En estos casos, el rendimiento en tiempo real es crucial, y la velocidad de la IA es necesaria para hacerlo posible.
ESCALA
La segunda dimensión de la ventaja de la IA sobre los humanos es la escala. La IA se utilizará cada vez más en tareas que los humanos pueden realizar bien en un solo lugar a la vez, pero que la IA puede llevar a cabo en millones de lugares simultáneamente. Un ejemplo conocido es la segmentación y personalización de anuncios. Los profesionales del marketing pueden recopilar datos y predecir qué tipo de personas responderán a determinados anuncios. Esta capacidad es importante desde el punto de vista comercial; la publicidad es un mercado global de billones de dólares.
Los modelos de IA pueden hacer esto para cada producto, programa de televisión, sitio web y usuario de internet. Así funciona la industria moderna de la tecnología publicitaria. Los mercados de pujas en tiempo real fijan el precio de los anuncios que aparecen junto a los sitios web que visitas, y los anunciantes utilizan modelos de IA para decidir cuándo pagar ese precio, miles de veces por segundo.
ALCANCE
A continuación, el alcance. La IA puede ser ventajosa cuando realiza más tareas que cualquier persona, incluso si un humano podría ser mejor en alguna de ellas. Los sistemas de IA generativa, como ChatGPT, pueden entablar conversaciones sobre cualquier tema, escribir ensayos que defiendan cualquier postura, crear poesía en cualquier estilo e idioma, escribir código informático en cualquier lenguaje de programación, y mucho más. Estos modelos tal vez no superen a los humanos expertos en ninguna de estas tareas, pero ningún humano podría superar a los modelos generativos de alto nivel en todas ellas.
La combinación de estas competencias es lo que genera valor. A los empleadores a menudo les cuesta encontrar personas con talento en disciplinas como el desarrollo de software y la ciencia de datos que, además, tengan un sólido conocimiento previo del sector de la empresa. Es probable que las organizaciones sigan confiando en especialistas humanos para escribir el mejor código y los mejores textos persuasivos, pero cada vez se conformarán más con la IA cuando solo necesiten una versión aceptable de cualquiera de ellos.
SOFISTICACIÓN
Finalmente, la sofisticación. Las IA pueden considerar más factores en sus decisiones que los humanos, lo que les permite alcanzar un rendimiento sobrehumano en tareas especializadas. Desde hace mucho tiempo, las computadoras se utilizan para controlar una multiplicidad de factores que se combinan e interactúan de maneras más complejas de las que un humano podría percibir. Los sistemas informáticos de ajedrez de la década de 1990, como Deep Blue, triunfaron anticipando una docena o más de jugadas.
Los sistemas de IA modernos emplean un enfoque radicalmente distinto: los sistemas de aprendizaje profundo, construidos a partir de redes neuronales multicapa, tienen en cuenta interacciones complejas —a menudo de miles de millones— entre numerosos factores. Actualmente, las redes neuronales impulsan los mejores modelos de ajedrez y la mayoría de los demás sistemas de IA.
El ajedrez no es el único ámbito donde el abandono de las reglas convencionales y la lógica formal en favor de sistemas altamente sofisticados e inescrutables ha generado progreso. El asombroso avance de AlphaFold 2, el modelo de IA de biología estructural cuyos creadores, Demis Hassabis y John Jumper, fueron galardonados con el Premio Nobel de Química en 2024, es otro ejemplo.
Este avance sustituyó los sistemas tradicionales basados en la física para predecir cómo se plegarían las secuencias de aminoácidos en formas tridimensionales por un modelo de 93 millones de parámetros, a pesar de que no tiene en cuenta las leyes físicas. Esta falta de conexión con el mundo real no es deseable: a nadie le agrada la naturaleza enigmática de estos sistemas de IA, y los científicos están ansiosos por comprender mejor su funcionamiento.
Pero la sofisticación de la IA está aportando valor a los científicos, y su uso en todos los campos científicos ha crecido exponencialmente en los últimos años.
EL CONTEXTO IMPORTA
Estas son las cuatro dimensiones en las que la IA puede superar a los humanos. La precisión sigue siendo importante. Nadie querría usar una IA que genere gráficos con fallos o que muestre anuncios de forma aleatoria; sin embargo, la precisión no es el factor determinante. La IA no necesita una precisión sobrehumana. Basta con que sea simplemente buena y rápida, o adecuada y escalable. Ampliar el alcance suele conllevar una pérdida de precisión, ya que la IA puede tener dificultades para generalizar a tareas realmente novedosas. Los 4 aspectos que hemos visto a veces entran en conflicto. Con una potencia de cálculo determinada, generalmente hay que sacrificar la escalabilidad por la sofisticación.
Lo más interesante es que, cuando una IA asume una tarea humana, esta puede cambiar. A veces, la IA simplemente hace las cosas de forma diferente. Otras veces, empieza a hacer cosas distintas. Estos cambios traen consigo nuevas oportunidades y nuevos riesgos.
Por ejemplo, el trading de alta frecuencia no se limita a que las computadoras negocien acciones más rápido; es un tipo de negociación fundamentalmente distinto que permite estrategias, tácticas y riesgos completamente nuevos. Asimismo, la IA ha desarrollado estrategias más sofisticadas para el ajedrez y el Go. Y la proliferación de chatbots con IA ha transformado la naturaleza de la propaganda al permitir que las voces artificiales eclipsen el lenguaje humano.
Es en este «cambio de fase», cuando las transformaciones de grado se convierten en transformaciones de naturaleza, donde probablemente se perciban con mayor intensidad los impactos de la IA en la sociedad. Todo esto señala los ámbitos donde la IA puede tener un impacto positivo. Cuando un sistema presenta un cuello de botella relacionado con la velocidad, la escala, el alcance o la sofisticación, o cuando alguno de estos factores supone un obstáculo real para lograr un objetivo, resulta lógico considerar cómo la IA podría ser de ayuda.
Del mismo modo, cuando la velocidad, la escala, el alcance y la sofisticación no son obstáculos principales, el uso de la IA resulta menos útil. Por eso, las funciones de autocompletado de la IA para comunicaciones breves, como los mensajes de texto, pueden resultar tan molestas. Ofrecen poca ventaja en velocidad y ninguna ventaja en cuanto a sofisticación, a la vez que sacrifican la sinceridad de la comunicación humana.
Muchas implementaciones de chatbots de atención al cliente tampoco superan esta prueba, lo que podría explicar su impopularidad. Las empresas invierten en ellos por su escalabilidad, pero a menudo los bots se convierten en un obstáculo para el soporte en lugar de una herramienta eficaz y sofisticada para la resolución de problemas.
DÓNDE ESTÁ LA VENTAJA
Tenlo en cuenta al abordar una nueva aplicación de IA o al considerar la IA como un reemplazo o complemento de un proceso humano. Identificar los cuellos de botella en velocidad, escala, alcance y sofisticación proporciona un marco para comprender dónde la IA aporta valor y, del mismo modo, dónde las capacidades únicas de la especie humana nos brindan una ventaja duradera.
AUTOR
Bruce Schneier es un tecnólogo de seguridad de renombre internacional, considerado un "gurú de la seguridad" por The Economist. Es autor de 14 libros, entre ellos el éxito de ventas del New York Times, Data and Goliath: The Hidden Battles to Collect Your Data and Control Your World, además de cientos de artículos, ensayos y trabajos académicos. Su influyente boletín informativo "Crypto-Gram" y su blog "Schneier on Security" cuentan con más de 250.000 lectores.
IMAGEN: montaje propio
