“No podemos
saber lo que va a ocurrir en el futuro, pero casi siempre podemos intuir lo
que no va a cambiar” (Warren Buffett)
1. Predecir te da
una ventaja casi definitiva. Cristóbal Colón salvó su
vida y la de su tripulación durante
su cuarto y último viaje a América en 1504 gracias a que sabía que el 29 de
febrero ocurriría un eclipse lunar que teñiría la luna de rojo. Ese
conocimiento le sirvió para atemorizar a los caciques locales en Jamaica
que ya no les querían alimentar y amenazaban con atacarlos. “Dios está
enfadado porque no nos están ayudando y se lo voy a mostrar haciendo que el
sol desaparezca”
Cuando sabes lo que
va a ocurrir, dispones de una ventaja
sobre el resto que, si eres capaz de aprovechar, te hace prácticamente
invencible. Ojo por que predecir y anticipar no son sinónimos. “Predecir”
ocurre primero y consiste en aventurar algo que no sabemos si ocurrirá.
Pero predecir y no hacer
nada no tiene mucho sentido. “Anticipar” sin embargo consiste en
prepararse para algo que creemos que va a llegar. Y eso implica aprender,
armarse con el conocimiento necesario y estar listo para cuando se cumpla
la predicción. En la película “el día de la marmota”,
Bill Murray se despierta siempre en el mismo día y no solo sabe lo que va a
pasar, sino que se prepara para ello (por ejemplo, practica 4 horas al día
durante 6 meses para lanzar cartas a un sombrero)
El cerebro es el
sistema responsable de la inteligencia. Y el cerebro es ante todo un órgano
predictor ¿Por qué? Porque el principal objetivo del cerebro es nuestra
supervivencia. Para mantenernos vivos, y desde que nacemos, el cerebro
construye un modelo de cómo funciona el mundo. Ese modelo se va nutriendo
de nuestro conocimiento a partir de las experiencias que vivimos. Usamos
ese conocimiento para todas las decisiones/acciones que ejecutamos
(inconscientemente casi siempre) durante cada acción de nuestra vida. Y
actualizamos el modelo con cada nueva experiencia, que es a lo que llamamos
aprendizaje.
Las personas
comparamos lo que percibimos de nuestro entorno con lo que ya sabemos y
tenemos en nuestro modelo mental. Cuando caminas por la calle, tu cerebro
compara los rostros de las personas con quienes te cruzas con la base de
datos de caras que tiene acumuladas. Y cuando uno de esos rostros coincide,
entonces le saludas.
Para cumplir su
objetivo de mantenernos a salvo y ahorrar energía, el cerebro intenta
predecir lo que va a ocurrir para que no nos pille desprevenidos y corramos
peligro. Es el conocimiento (lo que aprendiste mientras construías tu
modelo del mundo) el que te permite predecir. Cuando los planes te salen bien significa que
hiciste una buena predicción. Pero si las cosas te salen mal es porque no
fuiste capaz de predecir, hiciste una predicción errónea o no estuviste
preparado para hacer las adaptaciones que se requerían. Si
estás leyendo esta columna significa que tu cerebro tiene una excelente
capacidad de predicción y te ha mantenido incólume. La mayoría de las
predicciones que hace el cerebro se cumplen, aunque no nos demos cuenta. Y
cuando no es así, tiene los recursos necesarios para salvar la situación,
capturar ese nuevo conocimiento y aprender para la próxima vez. Para
desarrollar la vacuna para el COVID, tuvimos que hacer un ejercicio de
predicción, es decir nos vimos obligados a viajar metafóricamente al
futuro, crear ese conocimiento y regresar al presente con la vacuna.
La vida de una
persona y la de una organización depende de 2 cosas: En primer lugar, de su
presente (su conocimiento, lo que sabe hacer hoy) y en segundo lugar de su
futuro (lo que sea capaz de aprender mañana).
2. ¿Cuál es la
promesa que nos hace la inteligencia artificial (IA)?
Su capacidad para predecir mejor que nosotros (también promete automatizar
tareas). Comparto 4 noticias recientes en esa dirección: detectar el párkinson
7 años antes de que ocurra, detectar el cáncer
de mama 5 años antes de que se produzca, un método para predecir un éxito
musical o un algoritmo que predice
si un maltratador va a reincidir. La película Minority
Report ya adelantó esta posibilidad hace 21
años y nos pareció un disparate inimaginable.
Así como hace 10
años, para vender cualquier producto se le puso el apellido “Smart”,
hoy el apellido de moda es “con Inteligencia Artificial”. Me gusta
la definición de IA de Demis
Hassabis, CEO de Deep Mind
“La IA es un sistema que convierte datos e información en conocimiento”.
Lo positivo de la
promesa es que nos permitiría pasar “de reaccionar a anticipar”. Lo
ilustro con un ejemplo. 5 años atrás, ingresamos
a mi padre en el hospital. El diagnostico fue vólvulo de
sigma y permaneció varios días en cuidados intensivos. Me sorprendió el
tiempo que hizo falta para acertar con el diagnostico adecuado porque
imaginaba que para un hospital (templo del conocimiento en salud), reutilizar
el conocimiento respecto de los miles de pacientes con los mismos síntomas
que mi padre sería algo sencillo. Es curioso por que hace
1 año compartí una
entrevista a Eric Topol, médico especialista en tecnología donde
afirmaba que un sistema de IA te puede salvar la vida porque es capaz de buscar
entre aquellos individuos con tus mismas características y que tengan un
diagnóstico similar al tuyo para recomendarte lo que mejor les funcionó
previamente a esos “gemelos” tuyos y así evitar que el tratamiento
que te propongan falle en lo que ya se sabe que nunca dio buenos resultados
o perder tiempo y recursos probando tratamientos al azar. Claro que para
que la IA haga esa “magia”,
primero necesita conocimiento histórico acumulado.
Lo que la IA nos
brinda ahora es aún más irresistible. En lugar de que tengas que salir
corriendo al hospital, un servicio inteligente te avisará y te dirá que te
vas a sentir enfermo antes de que te ocurra, cuando todavía te encuentras
perfectamente. Pasaremos de “no me siento bien, vamos al hospital”
a “me han
avisado para decirme que me voy a encontrar mal”. Es la inmensa diferencia entre
esperar a que las cosas ocurran o prepararse para evitarlas. Y en caso de
que no sea posible impedirlas, estar listo para
cuando sucedan.
¿Realmente la IA
predice mejor que nosotros? En algunos aspectos no y en otros sí. No
podemos competir en fuerza bruta, con su capacidad de almacenar información
y procesarla a una velocidad gigantesca. Sin embargo, para que ese esfuerzo
tenga sentido y resulte útil, se requieren 3 elementos críticos que se nos
dan muy bien a los humanos. El primero es la intención: ¿cuál es mi
objetivo y por qué lo hago? El segundo es la consciencia: ¿estoy logrando
mi objetivo, por qué lo hago así y cómo llegué a esa conclusión? Y el
tercero, es conocimiento respecto del proceso y del contexto. Somos
nosotros quienes le damos a la IA las pautas respecto de lo que
necesitamos: la entrenamos, le hacemos las preguntas adecuadas (le pedimos
que busque patrones, conecte conceptos, proponga ideas, establezca
relaciones, etc.), evaluamos lo que nos entrega y finalmente tomamos las
decisiones. La IA es muy poderosa en
entornos estables, cuando las cosas se mantienen siempre igual, pero tiene
muchos problemas cuando la realidad cambia y lo que caracteriza nuestra
época es el cambio continuo. De la misma manera, la IA es cada vez más
precisa en entregarnos respuestas en un mundo en que lo que marcará la
diferencia son las preguntas…
Isaac Asimov lo explicaba perfectamente en su
última entrevista allá por 1991. La IA se complementa con la
inteligencia humana: las máquinas las focalizamos en lo que son mejores y
nosotros en aquello en que las superamos.
3. ¿Cómo
predecimos? Es crítico entender que tu
conocimiento determina lo que predices. El General Rommel lo
expresó así “Un comandante puede lo que sabe”. Lo más sensato sería
alinearse con la corriente de futuristas que insisten en que extrapolar el
pasado es absurdo, y no se puede predecir el mundo mirando hacia atrás. Y
tienen razón. Si nos centramos solo en lo que conocemos e ignoramos lo que
no conocemos, quedamos a merced de nuestros sesgos y nos sorprenden los cisnes
negros. El propio conocimiento
puede ser el mayor enemigo del conocimiento. Todas las empresas saben
que el éxito pasado no asegura el éxito futuro. No hay garantía de que lo
que ocurrió ayer es lo que sucederá hoy. Por eso en su momento escribimos
sobre aprender
del futuro. Sin embargo, la realidad es testaruda y nos recuerda 4
cosas:
a. Aunque nos
disguste, no tenemos nada mejor para predecir el futuro que lo que
conocemos del pasado. Si, sabemos que es insuficiente, pero ¿preferirías no
saber nada y empezar de cero? Hemos llegado hasta aquí porque nuestros
antecesores gestionaron bien su conocimiento.
b. No podemos
evitar mirar la realidad desde lo que somos y sabemos. Podemos llamarlo
paradigmas, creencias, expectativas, etc, pero navegamos con el modelo del
mundo que mencionamos al principio, construido en base a nuestras
experiencias y que constituye quienes somos. No te puedes despojar de tu
identidad tan fácilmente.
c. Si bien nos
encanta hablar de innovación y la vida es mucho más emocionante si cada día
pasan cosas nuevas, lo cierto que las organizaciones y las personas hacemos
tareas repetitivas. Un miércoles se parece en un 98% al miércoles anterior
y también al jueves siguiente. Cuando haces tareas repetitivas, puedes
predecir un elevado porcentaje de las situaciones que van a ocurrir. De
hecho, puedo apostar todo el dinero que tengo con quien esté dispuesto a
aceptarlo, a que mañana amanecerá.
d. Las cosas no
surgen de la nada. No hay
futuro sin pasado. Lo que haces hoy es gracias a lo que aprendiste ayer, no
existen los saltos milagrosos. El futuro siempre se construye sobre algo
que tiene que ser un pasado. Si no hay un pasado, no hay futuro. El futuro
es consecuencia directa del pasado, pero no lineal ni inmediata. Nadie
adelgaza 20
kilos en una semana.
Vivimos en un
presente que es la predicción del pasado. El presente es el mundo de las
decisiones. La estadística dice que tomamos alrededor de 35.000 decisiones
al día. Cada vez que decides haces una predicción. Y siempre que predices
lo haces a partir del conocimiento que tienes. Predices lo que va a ocurrir
a partir de tu experiencia, de lo que te ocurrió anteriormente. Yo no puedo
predecir sobre mecánica cuántica, tratamiento del cáncer o cambio climático
porque carezco de conocimiento de base. Tenemos expectativas (esperamos que
pasen determinadas cosas) porque tenemos un pasado, una historia que nos
informa sobre lo que debería suceder ya que ya lo hemos vivido antes. Cada
vez que lo que ocurre no coincide con tus expectativas (con lo que contiene
tu modelo) tienes que actualizar el modelo con el nuevo conocimiento. Solo
podemos anticipar el futuro si somos capaces de recordar la experiencia del
pasado. Olvidar es peligroso. Si no recuerdas que hubo pandemias y crees
que la que sufrimos del COVID es la primera, no puedes aprovechar el
conocimiento previo y debes aprender todo de nuevo. Entonces, para decidir
y mirar hacia adelante primero tienes que mirar hacia atrás, hacia lo que
sabes. Vivimos en un ida y vuelta continuo entre pasado, presente y futuro.
Los 2 verbos clave son recordar (el pasado) e imaginar (el futuro). Si te
entrego una bicicleta, tu cerebro busca el conocimiento que tienes para
andar en bici y te lo entrega. Si no lo tiene, no puedes subirte a la bici
y tendrás que aprender.
En el caso de la IA
pasa exactamente lo mismo. Sin pasado no te puede ayudar. La mayor parte
del presupuesto invertido en el desarrollo de Chat GPT se gastó en
entrenarlo con toda la información existente en internet hasta 2021. Acudes
a Chat GPT cuando te hace falta conocimiento: hay algo que necesitas y no
sabes. GPT te ofrece mantener una conversación infinita. Si le haces una
pregunta y GPT estuviese vacío, no te podría responder. La IA nos propone
explotar un pasado documentado que nosotros biológicamente somos incapaces
de digerir. En la película Lucy,
Scarlett Johansson le declara a Morgan Freeman que se ha leído sus
6.743 trabajos y se los puede recitar de memoria. La IA nos ofrece
reutilizar el pasado y darle más amplitud en lugar de restringirnos solo a
nuestro conocimiento individual. Nos promete incorporar el conocimiento de
toda la humanidad y no solo al actual sino de todo el que hemos acumulado a
lo largo de la historia. Que nadie tenga que resolver un problema que ya
está resuelto.
Por ende, sin
conocimiento no hay IA. Y para que haya conocimiento hay que capturarlo. La
tesis de la columna previa (A
nadie le gusta documentar, pero nuestro futuro depende de ello) es que
sistematizar conocimiento es el paso imprescindible para alimentar a la IA.
Hasta ahora, hemos recolectado el conocimiento más fácil de capturar, pero
también el de menor valor.
Continuará en la
próxima columna con
4. Para empezar
desde el pasado necesitas saber cuál es tu conocimiento crítico.
5. ¿Y cómo
predecimos cuando no tenemos conocimiento?
El 8 de septiembre en Santiago impartiremos la
conferencia “Hacia un mundo de
organizaciones más inteligentes” en el marco del congreso IPAF cono sur.
El 13 de septiembre en Buenos Aires impartiremos
la conferencia “Hacia un mundo de
organizaciones más inteligentes” en el marco del Forum
“Inspirando Futuro” organizado por Cirion Technologies.
El 19 de septiembre
impartiremos la conferencia inaugural del LATAM Talent
Academy “Hacia un mundo de organizaciones más
inteligentes” para Pepsico.
El 3 de octubre en
Santiago impartiremos la conferencia “Hacia un mundo de organizaciones
más inteligentes” para Falabella.
El 5 de octubre en
Tijuana (México) impartiremos la conferencia “Hacia un mundo de
organizaciones más inteligentes” dentro del Congreso Internacional de
Capital Humano “HR Intelligence Leaders for the Future”
organizado por Arhitac.
El 5
y el 26 de septiembre, en Cadabra la magia de aprender, dentro de Abra Laboratorio de Aprendizaje realizaremos las sesiones sobre “¿Qué nos hace
inteligentes?” con Pedro
Maldonado de la U de Chile y ““Cómo
aprende la cooperación internacional” con Ignacio Soleto de FIIAPP.
|