A la IA hay que echarle huevos

Cuando la ciencia es ficción, es muy fácil idealizarla, ya sea romantizándola como una solución maravillosa o dramatizándola como una pesadilla terrible.

Sin embargo, mientras se convierte en algo más real, también se vuelve, digamos, prosaica, conforme el inmenso panorama de aquello que puede ser se reduce a la más humilde perspectiva de lo que sí es; la fantasía se diluye y lo que queda detrás es simplemente la realidad.

Algo así está pasando con la inteligencia artificial. Durante muchos años fue esta pieza de ciencia ficción que adornaba utopías y distopías, sierva y villana de incontables imaginaciones, cada una con sus propios matices y perspectivas. Una sombra sobre la cual cada narrativa dibujaba el contorno de sus propios temores y anhelos.

Ya no más. En los últimos dos o tres años, esa sombra ha ido adquiriendo cuerpo, al pasar de las páginas de las novelas, los papers de los académicos y las especulaciones de los políticos, a la vida cotidiana de los adolescentes, las madres o los abuelos.

Una de las más curiosas señales de esta transición es el polémico éxito de las canciones y cantantes hechos con inteligencia artificial, que arrasan, no sólo entre los jóvenes y también entre públicos de otras generaciones.

Para muestra basta un botón: la cantante creada por inteligencia artificial “Nyla Stone” ya suma más de 850 mil seguidores en redes sociales, con canciones como “Ahora soy mi prioridad” que suman millones de reproducciones con letras enfocadas en el empoderamiento y el desahogo emocional, que resonaron especialmente entre personas de la Generación X y los últimos baby boomers.

Al éxito de Nyla Stone siguieron inmediatamente los memes y la indignación, más o menos real y más o menos impostada, de quienes la condenaron por ser artificial: “Es música falsa”, “no es arte”, “no representa un desafío para quien la escucha”, “jamás una inteligencia artificial podrá crear algo como los Beatles; solo podrá repetir y copiar lo que toma de internet”. Lo proclamaron miles de voces, lo mismo de trolls que luditas y artistas genuinamente preocupados.

En parte, tienen razón. Efectivamente, la música hecha por inteligencia artificial es eso: artificial, fácil, plástica, manipuladora. Pero ¿acaso no podríamos lanzar exactamente esa misma acusación contra el 99 por ciento del catálogo de la música popular? Las letras de Nyla Stone son fáciles, absurdas y emocionalmente baratas, tanto como lo han sido durante décadas las de buena parte de la música regional o el pop made in Televisa.

Es cierto: la inteligencia artificial quizá no logre crear —o alcanzar— el nivel de los Beatles. Pero está muy claro que ya puede alcanzar el nivel de la música desechable creada por humanos, y este es el punto clave, tanto en la música como en el resto de las cosas que hace la inteligencia artificial: todavía no es extraordinaria ni es arte en el pleno sentido de la palabra. Es mediocre.

Sí, tan claro como eso. Sin embargo, en muchas funciones, en muchos procesos y en muchos productos, mediocre es más que suficiente.

De entrada, y, por definición, mediocre significa estar en el término medio de lo que tenemos disponible, y ello nos coloca de frente a la gravedad del desafío laboral para las nuevas generaciones, porque lo que está automatizando primero la inteligencia artificial son justamente aquellos puestos y trabajos que están por debajo de la media o que corresponden a los niveles de entrada.

Esos puestos pertenecen principalmente a los jóvenes, recién salidos de una bonita universidad con muchos edificios elegantes y muchos laboratorios equipados, donde les inflaron el ego, les vendieron la fantasía de que serían los “líderes del mañana” y les vaciaron los bolsillos.

Ahora, los recién desempacados líderes disruptivos llegan al mercado laboral para enfrentarse con la amarga realidad de que, como siempre pasa, mucho de lo que aprendieron en la escuela les sirve para poco o para nada; pero ahora es peor, porque aquellos puestos de entrada a los que normalmente habrían accedido para aprender sobre la marcha estarán cada vez menos disponibles, pues las empresas los van a automatizar.

Sí, el resultado que se obtenga a través de la IA quizá no será maravilloso, pero tampoco lo habría sido necesariamente el del recién egresado, y con un costo mucho mayor.

El problema para los jóvenes ya está sobre la mesa, y bien harían en prevenirlo y enfrentarlo ellos y sus familias, desde ahora. Para la sociedad en general, la grave consecuencia aparece a mediano y largo plazo: sin la oportunidad de aprender y mejorar sobre la marcha, esos jóvenes jamás llegarán a convertirse en los profesionales que hubieran podido ser en otras circunstancias.

El resultado es una especie de tapón de recursos humanos. Para las empresas, el escenario no parece tan grave al principio porque, al mismo tiempo, las generaciones que ya están trabajando y tienen trayectorias laborales consolidadas —personas de treinta a cincuenta años— seguirán trabajando bien entrados los ochenta y los noventa, así que el “recambio generacional” puede esperar, por ahora. El verdadero problema será para la sociedad, que tendrá que encontrar cómo colocar y cómo darle sentido de vida a una generación entera.

En el caso de México, la última gran generación, la de los nacidos aproximadamente entre 2005 y 2015, tendrá al mismo tiempo más títulos que nunca y menos oportunidades que nunca.

Pero entonces, ¿la inteligencia artificial nos va a reemplazar a todos?

En circunstancias de laboratorio, la respuesta sería que sí, al menos a una gran mayoría. Sin embargo, el mundo real no funciona al alto vacío. En el mundo real hay fricciones que reducen la velocidad de los cambios e incluso pueden detenerlos o revertirlos.

Y algo así ocurrirá con la inteligencia artificial. De hecho, ya está ocurriendo. El propio Sam Altman, una de las figuras empresariales más importantes detrás de la revolución de la IA, declaró hace algunas semanas que pensó que tras el lanzamiento de GPT-4 habría más

disrupción de la que ocurrió. Explica que “la economía simplemente tiene mucha inercia”, “las personas siguen haciendo lo mismo, comprándole a la misma compañía, quieren seguir usando sus herramientas de la misma forma…y esto hará que esta gran transición sea más suave y más lenta” “incluso con esta increíble tecnología, la sociedad y la economía se adaptarán más lentamente”.

Es decir, incluso siendo muy eficiente, la inteligencia artificial tiene todavía un grave problema: no es lo suficientemente humana.

¿La solución? echarle huevos.

Sí, literalmente.

Para entender cómo será la ruta hacia el futuro de la inteligencia artificial, hay que volver la vista al pasado y aprender de sus lecciones. En concreto, una de repostería.

A inicios de los años 30, la marca estadounidense P. Duff & Sons desarrolló una fórmula de mezcla para hornear en polvo que era toda una maravilla de la técnica industrial del siglo XX. Permitía que cualquier persona, sin importar su nivel de talento gastronómico, hiciera un pastel, con calidad razonablemente similar a la de una repostería, simplemente añadiéndole agua y metiéndola al horno.

Se vendía bien, por supuesto, pero no tanto como las empresas esperaban. A la gente le gustaba el sabor y le encantaba la practicidad, pero muchas personas se resistieron a comprarla; sentían que usar esa mezcla era hacer trampa. Sentían que no estaban preparando realmente el pastel, sino que este prácticamente se preparaba solo. Eso le quitaba valor humano al proceso y, por lo tanto, también al producto.

¿Cómo lo resolvieron? En 1951, la marca Duncan Hines adaptó la fórmula para quitarle uno de los ingredientes a la mezcla original. Antes bastaba con añadir agua; ahora era necesario agregar algo más: un par de huevos.

Ese simple cambio: obligar a la persona que cocinaba a no solo añadir agua, sino también huevos -y, años después, aceite- como parte la preparación, además de un mayor énfasis en las posibilidades de expresarse creativamente a través de la decoración de los pasteles, se tradujo en un drástico incremento de las ventas. Las personas ahora sí sentían que estaban cocinando, que eran ellas quienes preparaban el pastel, en lugar de que el pastel se preparara solo.

En términos estrictos de ingeniería era menos eficiente, por supuesto. En términos humanos resulta mucho más satisfactorio.

Algo así podría ocurrir con la inteligencia artificial. A plena eficiencia se vuelve incómodamente inhumana. Pero reduciendo un poco esa eficiencia e integrando una pieza de aporte humano, incluso aunque esta sea meramente simbólica, se volverá mucho más tolerable -y, de paso, permitirá resolver otro de los graves problemas de un mundo que funcione a base de IA: la falta de serendipia, esos errores felices, que son tan humanos y que nos ayudan a encontrar-crear cosas que simplemente no imaginábamos, y que tampoco podría imaginar por sí solo el algoritmo.

Encontrar ese equilibrio entre la máxima eficiencia técnicamente posible y humanamente aceptable, será uno de los grandes desafíos de las próximas décadas. Pero, por lo pronto y en pocas palabras, la clave del futuro de la inteligencia artificial está, literalmente, en echarle huevos.

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