Ni el fin del empleo ni el fin del mundo: el presente real de la IA

Los últimos días han traído algunas noticias interesantes sobre la actualidad (que no futuro) de la IA, y tomados en conjunto dan para una reflexión de fin de semana. O quizá algo más.

La más conocida es la decisión de la UE de aplicar a ChatGPT la legislación del Acta de Servicios Digitales tratándolo como un "gran motor de búsqueda". Es una decisión que ha llamado la atención de muchos, quizá porque confunden GPT con el producto derivado. Sin embargo, un producto es para lo que sirve, y a día de hoy ChatGPT se usa muy mayoritariamente como interfaz para agregar la información de búsquedas en la web. Es decir, para sintetizar (aplicando criterios comunes y los definidos por la empresa) la información de un amplio conjunto de fuentes, pero no de todas.

La última es la afirmación, citada por Politico, de que la mayor parte de los científicos en las empresas del sector dan un 10% de probabilidad a que la IA destruya a la humanidad en 10 años

La más importante es la evolución del mercado de trabajo en EEUU. No sólo no se ha desplomado el empleo joven, como se viene anunciando, sino que ya se contabilizan un millón de empleos "en IA" o directamente relacionados con su aplicación, desarrollo o uso explícito. Es cierto que muchas empresas de software y servicios informáticos han seguido reduciendo sus enormes plantillas. Pero si nos fijamos en lo que hizo Twitter al cambiar de dueño, gran parte de esos cambios no son necesariamente debidos a la automatización con inteligencia artificial, sino a la racionalización tras un boom de años. La IA juega un papel, pero no tanto como creen.

La menos difundida en Europa es la insistencia de Anthropic en decir que su propio producto es peligroso. Su último informe contenía casos detectados de uso de sus herramientas en investigaciones de "doble uso" (o directamente militares) desde lugares a los que la empresa no presta servicio, como Yemen del Norte, China o Corea, y otros en los que uno se pregunta para qué se modifican virus de distribución por mosquito. En estos casos, y en los de campañas de desinformación en redes, lo que hace la IA es rebajar el coste de tareas repetitivas y la accesibilidad a conocimiento incorporado en los modelos. No pone un ingeniero nuclear en cada casa, pero sí un estudiante de Químicas con ganas de ayudar y dar la razón en lo que sea.

La más espectacular es el anuncio de que OpenAI ha conseguido romper uno de los ocho retos matemáticos que el Instituto Clay planteó como "retos del milenio". Hasta el momento sólo uno de ellos había sido resuelto por investigadores humanos. OpenAi ha dedicado 10.000 agentes (instancias de IA, por decirlo así) durante 88 horas, lo que supone varios millones de euros de coste, a adelantarse a Anthropic, que estaba trabajando en el mismo (y no se acaba de creer que no hayan accedido a sus datos) y resolver una ecuación que modela el comportamiento de gases y líquidos en turbulencia. 

Lo importante no es la resolución en sí, sino el paso. Hasta el momento, los modelos IA habían chocado con una limitación esencial: podían reconocer patrones e identificar "lo que sigue" con mayor probabilidad, pero no entienden lo que hacen, en sentido estricto, y eso les hacía fallar en razonamiento matemático, donde las cosas no "son" por frecuencia asociativa sino por propiedades constantes que hay que deducir y conocer.

La última es la afirmación, citada por Politico, de que la mayor parte de los científicos en las empresas del sector dan un 10% de probabilidad a que la IA destruya a la humanidad en 10 años. La reflexión que esto causa en la mayoría de los que trabajamos con IA a diario es que la estimación es optimista, pero que si lo consigue será por incompetencia.

La IA está cumpliendo muy pocos pronósticos, hasta el punto de que muchos de los proyectos basados en su uso están viendo ya su valor cuestionado. Por otro lado, está consolidando dos cosas: el abaratamiento de tareas repetitivas con criterios claros y del acceso a conocimientos especializados de nivel medio. Lo que no está consiguiendo es gestionar ninguna de las dos cosas por su cuenta.

El resultado, hasta ahora, no es la desaparición sino la transformación del trabajo. Cualquiera puede hacerse una aplicación sencilla para gestionar recetas, o automatizar respuestas en redes. Conseguir que la aplicación evolucione más allá de lo básico requiere entender los conceptos de software que maneja, y hacer que el contenido automatizado funcione requiere información y criterio. La IA ha desmitificado muchas cosas y acabado con el valor del trabajo intelectual poco especializado, pero el resultado neto es aumentar el valor y la productividad del trabajo más cualificado que sabe usarla.

Y eso, como se ve en el mercado laboral de EEUU, no significa la extinción de los puestos de trabajo. Significa su transformación en puestos más eficientes y una reducción de las barreras de entrada, lo que se transforma en mejores precios (más bajos), resultados más accesibles, más competitividad... y más empleo.

Nadie ha dicho que sea indoloro. Pero tampoco es el fin del mundo por IA. De momento.