La IA como la gran igualadora

La inteligencia artificial tiene una característica que la distingue de muchas de las revoluciones tecnológicas anteriores: no parece destinada a transformar únicamente determinados oficios o departamentos, sino a atravesar casi toda la estructura de una organización al mismo tiempo. Afecta al administrativo que prepara documentación, al diseñador, al programador, al departamento de marketing, al contable, al abogado, al director financiero y también al consejero delegado. Cambian las tareas, pero nadie queda realmente fuera.

Por eso me gusta pensar en la inteligencia artificial como una gran igualadora. No porque vaya a igualar los salarios, las capacidades o las oportunidades de todo el mundo. Probablemente ocurra precisamente lo contrario y aumenten enormemente las diferencias entre quienes aprendan a utilizarla bien y quienes no. La igualación se produce en otro sentido: la posición que una persona ocupa dentro de una organización deja de protegerla frente al cambio tecnológico.

Podemos imaginar una empresa como un edificio junto al mar. En las plantas inferiores están los trabajos administrativos y operativos; más arriba, especialistas y responsables de departamento; después la dirección; y en el último piso, el CEO. Durante mucho tiempo era razonable pensar que una gran transformación tecnológica entraría por abajo. Primero automatizaría tareas sencillas y repetitivas y solo mucho después alcanzaría los trabajos que requerían experiencia, criterio o autoridad.

Esta vez la ola es más alta que el edificio.

El administrativo puede descubrir que una parte considerable de su trabajo puede automatizarse. Pero el abogado sénior puede descubrir al mismo tiempo que un sistema investiga, compara documentos y prepara un primer borrador con una velocidad imposible para una persona. Un responsable de marketing puede encontrarse con que una sola persona equipada con buenas herramientas produce lo que hasta hace poco necesitaba un pequeño equipo. Un programador empieza a trabajar con agentes capaces de ejecutar durante horas tareas completas. Y un CEO puede verse obligado a decidir cómo transformar su compañía utilizando una tecnología que comprende bastante menos que algunos empleados situados muchos niveles por debajo.

El cargo sigue importando, naturalmente. La experiencia y el conocimiento también. Pero ninguno de ellos constituye un refugio frente a la ola.

Hay además una paradoja bastante evidente: nunca se ha hablado tanto de inteligencia artificial y, al mismo tiempo, probablemente nunca tanta gente haya opinado sobre una tecnología que comprende tan poco.

Bajo la expresión «inteligencia artificial» colocamos cosas muy diferentes: modelos lingüísticos, chatbots, sistemas de visión, algoritmos de recomendación, agentes capaces de utilizar herramientas, modelos ejecutados localmente, redes de agentes que cooperan entre sí. Para una gran parte del público todo eso acaba siendo aproximadamente lo mismo. Y cuando no entendemos bien una tecnología tendemos a completar lo desconocido utilizando metáforas humanas.

Por eso a veces escuchamos que el modelo «piensa», «quiere», «tiene miedo» o «intenta escapar». Incluso personas con cargos extraordinariamente relevantes, investigadores o antiguos directivos tecnológicos han llegado a advertir sobre escenarios de pérdida de control o amenaza existencial empleando, en ocasiones, un lenguaje que recuerda más a Terminator que a un análisis técnico cotidiano.

La discusión sobre riesgos extremos es legítima, aunque los riesgos quizá no sean esos.

Para comprender la transformación económica que ya tenemos delante no necesitamos resolver si una máquina puede llegar algún día a ser consciente. Una inteligencia artificial no necesita conciencia, deseos propios ni ambición para cambiar radicalmente el trabajo de un abogado, un contable, un diseñador o un directivo. Basta con que sea útil.

Y ya lo es.

Puede leer cantidades de documentación que una persona no podría procesar en un tiempo razonable, encontrar relaciones entre textos, programar, traducir, analizar imágenes, operar herramientas, preparar alternativas, dividir un problema complejo en tareas y delegarlas en otros sistemas. Cada una de esas capacidades puede discutirse, tiene errores y necesita controles. Pero la combinación de todas ellas ya modifica el coste del trabajo intelectual.

Ése es probablemente el cambio económico fundamental. La inteligencia artificial está abaratando capacidad cognitiva de una forma parecida a como la informática abarató el cálculo.

No significa que el conocimiento humano deje de tener valor. Más bien cambia dónde se encuentra ese valor. Cuando producir un primer borrador, buscar información o generar cien alternativas se vuelve muy barato, cobra más importancia decidir qué problema merece resolverse, qué información es relevante, cómo se organiza el proceso, qué resultado es correcto y quién está dispuesto a responder por él.

La consecuencia es especialmente interesante para quien no dispone de una gran organización.

Hasta hace muy poco, muchas capacidades estaban vinculadas al tamaño. Para investigar un mercado, desarrollar software, preparar campañas, analizar grandes cantidades de documentos o producir contenido a escala era necesario disponer de equipos especializados o contratar proveedores diferentes. Hoy una sola persona puede movilizar, mediante inteligencia artificial, una cantidad de capacidad intelectual que hace pocos años habría requerido una estructura considerable.

Eso no convierte mágicamente a cualquiera en buen empresario, buen abogado o buen diseñador. Tener acceso a una excavadora no convierte a nadie en ingeniero. Pero cambia de forma sustancial lo que una persona competente puede hacer con los recursos disponibles.

Y ahí aparece otra dimensión de la gran igualación: durante un breve periodo, todos hemos vuelto a ser principiantes.

Un consejero delegado con treinta años de experiencia y un empleado incorporado hace seis meses pueden estar descubriendo la misma herramienta durante la misma semana. El primero posee muchísimo más conocimiento sobre la empresa, el mercado y las personas. Esa ventaja continúa siendo enorme. Pero el segundo puede dedicar cientos de horas a experimentar con nuevos modelos, agentes y herramientas mientras el directivo permanece convencido de que la IA consiste fundamentalmente en escribir preguntas en ChatGPT.

Dentro de dos años, la distancia tecnológica entre ambos puede ser muy relevante.

De hecho, cuanto más alta sea la posición de una persona, mayor debería ser su interés por entender esta tecnología. Un directivo no necesita convertirse en ingeniero de modelos, pero tendrá que decidir qué sistemas compra su empresa, qué procesos automatiza, qué información se les entrega, qué riesgos acepta y qué empleados están preparados para utilizarlos. Es difícil gobernar aquello que uno no comprende mínimamente.

Por eso la alfabetización en inteligencia artificial empieza a parecerme una competencia profesional transversal, comparable en cierto sentido a lo que ocurrió con la informática o internet, aunque probablemente a una velocidad mucho mayor.

Y alfabetización no significa aprender cinco trucos para escribir mejores prompts.

Esa fue una primera etapa. Cuando la interacción consistía fundamentalmente en conversar con un chatbot, era lógico concentrarse en cómo formular una buena petición. Pero los sistemas actuales ya pueden incorporar memoria, herramientas, navegación, ejecución de código y agentes especializados. Comprender mínimamente lo que estamos utilizando exige saber qué diferencia existe entre un modelo y un agente, qué es una ventana de contexto, por qué importan los tokens, qué ocurre cuando damos acceso a una herramienta, qué información puede salir de nuestra organización, qué resultados necesitan verificación y qué acciones deberían requerir autorización.

No hace falta comprender cómo se fabrica el motor para conducir un automóvil. Pero sí conviene saber para qué sirven el freno, el acelerador y las señales del cuadro de instrumentos.

Con la inteligencia artificial todavía estamos aprendiendo incluso dónde están esos controles.

La reacción natural ante todo esto es el miedo. Si una máquina puede realizar parte de mi trabajo, la primera pregunta resulta casi inevitable: ¿va a sustituirme?

No existe una respuesta única. Algunas funciones desaparecerán. Otras necesitarán muchas menos personas. Muchas se transformarán y aparecerán actividades que todavía no sabemos nombrar. Resulta difícil imaginar una transformación de esta magnitud sin destrucción creativa, ganadores y perdedores.

Pero quedarse únicamente con esa pregunta coloca al profesional en una posición extrañamente pasiva. Hay otra que resulta bastante más útil: ¿qué puedo hacer ahora con esta tecnología que antes no podía hacer?

Esa pregunta cambia el punto de vista.

Para un administrativo puede significar eliminar horas de tareas repetitivas. Para un abogado, analizar y comparar una cantidad de documentación que antes habría exigido varios días. Para un pequeño empresario, disponer de capacidades de investigación, programación, diseño y análisis sin contratar inmediatamente un departamento para cada una. Para un directivo, explorar escenarios y preparar decisiones con una profundidad que anteriormente exigía movilizar a varias personas.

La IA puede destruir determinadas ventajas, pero también crea otras nuevas.

Por eso hablar de ella como gran igualadora no significa predecir una sociedad más igualitaria. Puede producir exactamente lo contrario. Lo que hace es redistribuir las fuentes de ventaja.

El tamaño de la organización puede pesar algo menos. El acceso a conocimiento genérico puede valer menos. La capacidad de producir muchas páginas, muchas líneas de código o muchas presentaciones probablemente valdrá menos. En cambio, el criterio, la capacidad para definir problemas, integrar conocimientos, evaluar resultados y organizar sistemas puede valer mucho más.

Dos personas que hoy tienen exactamente el mismo puesto pueden encontrarse dentro de unos años en situaciones profesionales completamente distintas dependiendo de cómo hayan incorporado estas herramientas a su trabajo.

Y una persona situada relativamente abajo en una jerarquía puede llegar a disponer de una capacidad de producción intelectual comparable a la que antes necesitaba un departamento.

Ésa es la parte genuinamente igualadora.

Durante mucho tiempo hemos hablado de la inteligencia artificial en futuro: cuando llegue, cuando sea capaz, cuando las empresas empiecen a utilizarla.

Ese lenguaje está envejeciendo rápidamente.

La ola ya ha llegado.

No sabemos exactamente hasta dónde llegará ni qué parte del entusiasmo actual acabará demostrando ser exagerada. Pero parece cada vez más improbable que el trabajo intelectual dentro de cinco o diez años se organice igual que hoy.

Ante una ola de este tamaño, uno puede aprender a nadar, intentar aprovechar su fuerza para navegar o simplemente esperar que no le alcance. El problema es que, por muy alta que sea la planta desde la que se observa, la ola sigue siendo más alta que el edificio.

La inteligencia artificial no pregunta por nuestro cargo antes de entrar.

Y quizá ahí esté su cualidad más profundamente igualadora: nos obliga a todos, desde el administrativo hasta el consejero delegado, a volver a aprender.