Bloomberg — El meteórico ascenso de la IA ha catapultado al mundo a un territorio desconocido. Son buenas noticias para futurólogos como Amy Webb, que estudia las tecnologías emergentes y utiliza modelos cuantitativos y cualitativos para predecir su impacto en las empresas y la sociedad.
Como fundadora y consejera delegada del Future Today Institute, Webb ha estado lidiando con la IA y todos sus temores concomitantes, desde los escenarios catastrofistas del fin de la humanidad hasta las caídas repentinas de los mercados y la destrucción de empleo.
Hablamos con Webb esta semana en la conferencia SXSW de Sídney. (Las preguntas y respuestas han sido editadas y condensadas).
¿Cómo afecta la IA a la productividad de los trabajadores?
La IA puede mejorar mucho la productividad de los trabajos cognitivos en los que hay que leer, clasificar y etiquetar, como suele ocurrir en las empresas de servicios profesionales, los bufetes de abogados y los bancos de inversión.
Se necesitan menos horas de trabajo para realizar esas tareas y se puede pedir a un sistema de IA que encuentre patrones que a uno se le hayan pasado por alto.
Dicho esto, siguen siendo humanos los que utilizan la tecnología. Hay muchos casos en los que hay mucha tecnología a nuestro alrededor y la gente es menos productiva.
Los seres humanos estamos programados biológicamente para gastar la menor cantidad de energía posible -está literalmente dentro de nuestra estructura celular-, así que tengo curiosidad por saber si esto complace nuestro sentido innato de la pereza en el futuro y lo que eso podría significar.
¿Cómo afectará la IA al mercado laboral?
La gente se pregunta: “¿Me está quitando el trabajo la IA?
¿O se llevará un montón de trabajos?”. Pero nadie se pregunta qué haría falta para que eso fuera cierto.
No tenemos suficientes fontaneros en ninguna parte, ¿verdad? En medicina, hemos avanzado mucho. Se pueden utilizar sistemas de IA con visión por ordenador para detectar anomalías.
Pero para que la IA sustituya realmente a un trabajador del conocimiento es necesario que los propios trabajadores realicen la formación para entrenar a estos sistemas de IA.
Por ejemplo, a los estudiantes de medicina se les ofrece dinero en algunas partes del mundo para sentarse durante ocho horas al día y pulsar “Sí o No” a través de algo llamado aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana como entrenamiento.
Pero eso es, en última instancia, una gota en el océano. Es mucho más productivo preguntarse: “¿Cómo va a cambiar el modelo de negocio en el futuro?”.Por ejemplo, la estructura de facturación por hora va a tener que cambiar en algunos sectores.
¿De qué le hablan los altos ejecutivos sobre la IA y las nuevas tecnologías?Están interesados en mantener conversaciones muy básicas. Para mantener conversaciones más avanzadas y matizadas hay que inclinarse hacia la incertidumbre.
Hace poco, el director general de un banco me preguntó cómo la IA puede reducir el número de empleados. Pero si empiezas a adoptar la IA como una forma de mejorar tu cuenta de resultados, a través de la reducción de salarios, vas a acabar teniendo un problema en un par de años, si no antes.
¿En qué deberían pensar?
La IA es una serie de tecnologías diferentes y hay herramientas que se pueden crear con ella.
En un puñado de años, van a ser diferentes tipos de puestos de trabajo necesarios, por lo que los CEOs tienen que tener mucho cuidado de tomar decisiones a corto plazo, ya que mejora la línea de fondo.
La verdadera oportunidad está en el crecimiento de la línea superior y en averiguar dónde pueden crear nuevas fuentes de ingresos, mejorar las relaciones y convertirlo en un multiplicador de fuerza.
Ahí es donde la mayoría de los líderes deberían estar poniendo su energía en este momento, pero eso no es lo que veo que esté ocurriendo en ningún país del mundo.
¿Qué buenas preguntas le están haciendo los CEO en relación con la IA?
Se preguntan qué hace falta para que seamos resilientes frente a cuánto tardaremos en despedir gente.¿Qué confunde la gente?
La IA se ha convertido en una especie de abreviatura de ChatGPT. La parte no técnica de las organizaciones se limita a hablar de ella como un sistema basado en texto que da respuestas.
¿Qué le preocupa?
Una vez que tus datos se han utilizado para entrenar un sistema, ¿cómo sabes a quién pertenecen y cómo los monetizas en el futuro?
Las verdaderas preguntas deberían ser: “¿De dónde obtiene la información?¿Me parece bien? ¿Confío en ello?”.
Una vez que has cedido tu archivo y has permitido que se utilice para entrenar un sistema de inteligencia artificial, ya no puedes recuperarlo.
¿Y ahora qué?
Multimodal. Se trata de tener un sistema de IA que pueda hacer varias cosas a la vez. Utilizar diferentes formas de lógica, razonamiento y análisis.
De modo que pueda utilizarse para retos más complejos, o puntos de decisión que un líder pueda encontrar durante el día, siempre que haya suficiente contexto.
¿Tiene algún ejemplo interesante en el que haya probado la IA?
Fui ponente en una gran conferencia de servicios financieros y el panel anterior al mío trataba sobre la sindicación de préstamos, algo muy ajeno a mis conocimientos.
Copié y pegué la descripción del programa y los panelistas en un par de herramientas de chat de IA y pedí a cada sistema que tuviera el panel y me dijera cuáles serían las conclusiones.
Aparte de los cuadros, los gráficos y el estilo lingüístico que cada persona aportaba, no había ninguna diferencia perceptible con el panel real.
