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… y los tiempos que vendrán en el futuro serán
aun mejores (y no porque lo proclame Sam Altman, CEO de Open
AI en su post de septiembre “La era
de la inteligencia”).
Antes de continuar, debo hacer una
puntualización: Defino Inteligencia
como capacidad de tomar buenas decisiones en cualquier ámbito, ya sea
técnico, social, ético, espiritual, económico…. Y descompongo la
Inteligencia en 2 elementos: 1. Conocimiento
Presente que es la experiencia que permite decidir y actuar hoy en
cualquiera de esos ámbitos y 2. Conocimiento
Futuro (también llamado innovación) que es el nuevo conocimiento que se
genera mediante el proceso de aprendizaje. Si el principal producto del
cerebro es la inteligencia, el principal producto de la inteligencia es el
conocimiento y el proceso de producción de conocimiento se llama aprendizaje.
Todo lo que haces, eres y tienes se lo debes a
la inteligencia: la tuya, pero también a la de muchos otros, antepasados y
coetáneos, de los que has aprendido casi todo. Imagínate tener que empezar
cada día desde cero… No
podemos hacer nada sin la inteligencia: ahora mismo estás leyendo en
una pantalla, quizás usando gafas, sentado en una silla, tal vez con luz artificial,
llevas puesta ropa, estás en un edificio… nada de todo ello te lo provee la
naturaleza, sino que es resultado de la inteligencia humana. Esa inteligencia
explica nuestro éxito como especie: mientras hace unos millones de años
estábamos en los árboles con el resto de los primates, hoy caminamos sobre
la luna mientras ellos siguen en el mismo lugar. Todo lo que creemos
importante pero no lo podemos hacer, lo aprendemos. Por ejemplo, volar nos parece
buena idea e inventamos el avión. Pasar frio nos parece mala idea y descubrimos
el fuego y después la calefacción. El mundo que disfrutamos (o sufrimos) en
2024 depende de la cantidad de inteligencia que tenemos, que es la mayor
que hemos alcanzado nunca. De la misma manera, el mundo hace 100 años
dependía de la inteligencia que había en ese momento y de lo que éramos
capaces de hacer con ella. La salud, la comunicación, la vivienda, la
alimentación, las condiciones laborales… el bienestar en general era de muy
inferior calidad a los actuales. Y hace 200 años, nuestra inteligencia era
más rudimentaria y por tanto nuestro nivel de bienestar más precario aún.
Dado que la inteligencia forma parte de
absolutamente todo lo que hacemos, la
inteligencia artificial afectará también todos los aspectos de la vida
sin excepción. Eso sí, nuestra capacidad de generar conocimiento está limitada
por nuestra biología. Tenemos 86 mil millones de neuronas, los días duran
24 horas y necesitamos dedicar tiempo a comer y dormir, vivimos en promedio
unos 80 años y como aprendemos a través de la experiencia, nuestro proceso
de aprendizaje es lento: tardamos 1 año en aprender a caminar, 2 en
aprender a hablar, 6 en aprender a leer y para entrenar un cirujano o una
piloto necesitamos 30 años. Solemos decir que el saber no ocupa lugar, pero
no es cierto: Hace 10 años impartí una conferencia en un seminario de
neurociencias y educación. Una de las preguntas que formulé a mis colegas
ponentes, mayoritariamente médicos y psiquiatras fue: “¿El cerebro tiene
capacidad finita?” De forma unánime respondieron “todo dispositivo
físico tiene límites”. Si el cerebro no puede hacerlo todo, entonces,
tenemos que ser muy precisos a la hora de decidir cómo lo utilizaremos: qué
tipo de trabajo le doy a mi mente, qué tareas le encargo y en cuáles no
merece la pena que pierda tiempo y energía. Pero es que el saber sobre todo
ocupa tiempo. Si estás aprendiendo una cosa, no puedes
aprender otras a la vez. Aunque todavía somos el mejor dispositivo de
aprendizaje que existe, tenemos límites. Pero ¿qué pasa cuando
complementamos nuestra biología con una inteligencia como la artificial que
tiende a infinito, como Jarvis, el mayordomo de IronMan? Un ejemplo reciente: Alphafold predice la estructura de todas las
proteínas del mundo (más de 200 millones), algo que nos hubiese tomado a los humanos
miles de años de trabajo y que ha supuesto el nobel de química para científicos de
Google Deep Mind.
“Si no entiendes algo, te falta información”
fue una de las frases que pronunció Agustín Cuenca cuando lo
conocí hace 6 años. Todo aquello que no entendemos, no lo podemos
controlar. Si no me puedo explicar por qué se inflama el apéndice y se
produce una apendicitis, no tengo como gobernarla e impedir que termine en
peritonitis matando a una persona. Es lo que, por ahora, nos ocurre con el
cáncer ¿Qué pasa cuando puedes comprender y explicarte lo que sucede? Automáticamente
tienes mayor capacidad de decidir y actuar y eso te da ventaja. La
inteligencia es lo que nos permite entender lo que antes no sabíamos. Si
cada vez que obtienes un resultado, dedicas tiempo a reflexionar para
entender las variables que influyeron en obtenerlo, desarrollas 2 poderes
valiosísimos:
1. puedes
predecir cuándo ocurrirá de nuevo ese mismo resultado
2. puedes provocar (o
impedir) que ocurra ese resultado
cada vez que lo necesites
Gracias a la
inteligencia, pasamos de no entender muchas cosas que ocurren (y que ni
siquiera nos preguntamos) y quedar a merced de ellas a entenderlas,
provocarlas cuando nos hagan falta, evitarlas cuando nos perjudiquen y
controlarlas. Esto significa
que cada vez tomaremos más decisiones y que el conocimiento (que es la
materia prima que nos permite decidir), será todavía más importante. Entramos
en una era en que la biología pasa a ser ingeniería. Y es que cuando
tienes conocimiento, puedes actuar sobre las situaciones
y controlarlas como pasa por ejemplo con este airbag
corporal. La “cognificación” consiste en hacer
que cosas estúpidas se comporten de manera inteligente. Ya estamos inyectando cantidades gigantes de inteligencia a
todo lo que no sabemos o no entendemos, como en el caso de este tenista paralímpico, de estos nanobots para combatir el cáncer o de este cirujano que opera un tumor a un paciente
situado a 8.000 km. El
problema no es falta de recursos sino de conocimiento: Jaime Marian (UCLA)
afirma que tiene financiación pero no tiene la
fuerza laboral suficiente para desarrollar la fusión nuclear. Hoy todavía carecemos de la inteligencia
suficiente para resolver el parkinson o revertir el envejecimiento.
¿Cuándo pondremos a
toda la humanidad a pensar y trabajar en el problema del cambio climático o
la cura del cáncer? No podemos, Las personas tienen que comer y, por tanto,
tienen que trabajar en aquello que les entregue sustento para sobrevivir.
Además, la mayoría no disponen del conocimiento que se necesita ¿Y podemos
poner a su equivalente digital (miles de millones de agentes de
Inteligencia Artificial especializados en medio ambiente o en salud) a
trabajar en esos desafíos? Antes sonaba a ciencia ficción, ahora podemos
decir que cada vez falta menos. Moderna
ha desplegado 750 GPTs para diferentes tareas
internas, Amazon tiene una herramienta de IA para desarrolladores que le
ahorra 4.500 años de trabajo, desde hace meses existe Devin que es la
primera IA ingeniero de software. Hace un par de meses, envié un
mensaje al grupo de WhatsApp que tenemos en uno de los proyectos que
estamos realizando. Les dije lo siguiente a mis 5 compañeros:
Primero: tenemos un
nuevo miembro en el equipo que se llama (Nombre de una herramienta de IA
generativa) y al que no pagamos horas/hombre ya que es gratis
Segundo: este nuevo
miembro ya "sabe" sobre (Tema que es el foco del proyecto) tanto
o más que cualquiera de nosotros
Tercero: ha tardado
en aprenderlo unos minutos mientras a nosotros nos ha tomado años
Cuarto: es capaz de
hacer por sí solo y en segundos, tareas que a nosotros nos tomarían días
como equipo
Por supuesto,
tuvimos que “alimentarlo” primero con información de bibliografía,
entrevistas y focus que realizamos para el
proyecto. Y es cierto que lo que produce es mejorable y tenemos que
corregirlo y guiarlo. Pero la posibilidad de crear un equipo formado por
una sola persona que se apoya en una o en varias IAs
(que podrían ser cientos de ellas porque el coste es casi cero) permitirá
realizar un proyecto por la décima parte del coste y en la décima parte del
tiempo. Otra forma de verlo es que puedo multiplicar el desempeño sin que
ninguna persona se quede sin trabajo porque podremos crear 6 equipos de 1
persona asistida por IAs en lugar de 1 equipo de
6 personas. Los LLM (large languaje models) son posiblemente la tecnología más potente
jamás creada y es accesible gratis.
Hasta ahora no podíamos comprar la experiencia
porque se trata de los años de aprendizaje que necesita una persona para
generar su conocimiento. Pero con la IA eso ya no pasa: En el momento en
que entreno un robot cirujano, tener un segundo robot cirujano no requiere
años sino segundos. Mientras que cada vez que un ser humano quiere aprender
algo que otro ser humano ya sabe, tiene que invertir una cantidad similar
de tiempo, cada vez que una IA aprende algo en cualquier sitio, ese
conocimiento se actualiza de inmediato en todas las demás IAs sin apenas costo ni esfuerzo alguno. Todo
lo digitalizable es exponenciable.
En su charla TED “La búsqueda
del algoritmo maestro” el científico
de IA Pedro Domingos
sostiene que existen 3 fuentes de conocimiento: 1. El ADN que que recoge el conocimiento adquirido durante la
evolución, 2. El cerebro que aprende a través de la experiencia y la captura
para que la podamos reutilizar a lo largo de nuestra vida, y 3. La cultura
que recoge el conocimiento que desarrollan las sociedades. Una manada de
leones hace 50.000 años cazaban igual que hoy y tienen la misma “cultura”
mientras nuestra cultura de hace 50.000 años no se parece nada a la actual.
Mientras nuestro cerebro cambia lento, la cultura cambia mucho más rápido.
Hay una cuarta fuente de conocimiento que es el que generan las máquinas
que hacen algo que nunca se había hecho: extraer conocimiento de los datos
para hacer predicciones con la peculiaridad de que, al ser digitales, no se
mueren y además son exponenciales.
El mundo no es
perfecto: Tenemos crisis climática, problemas de desigualdad, de
enfermedades y salud mental, de incertidumbre sobre el futuro del trabajo y
el impacto de la tecnología, de acceso a energía limpia, abundante y barata
(y eso sin entrar en guerras y conflictos). Sabemos que solo resolveremos esos desafíos con
más inteligencia, sobre todo colectiva. Los problemas de la
humanidad lo son porque no hay suficiente inteligencia: faltan médicos,
faltan profesoras, faltan ingenieras… Hoy traté de pedir hora para el
dentista de mi hijo y tengo que esperar 1 mes y medio…Lo que hacemos con la
IA en realidad es fabricar inteligencia: Ya estamos siendo capaces de
entrenar médicos, profesores o ingenieros digitales. Y multiplicar esas IAs para tener millones de cirujanos, profesores o
ingenieros digitales tomará segundos y un coste marginal. Es decir, pronto
podremos poner a 500 millones de médicos virtuales a investigar sobre
cáncer o a 1000 millones de ingenieros a trabajar sobre medio ambiente. Tarde
o temprano todos tendremos un tutor personal, una especie de Aristóteles
virtual que nos guiará. La IA nos permitirá multiplicar nuestra
inteligencia: apoyarnos en millones de cerebros, billones de veces más
potentes que los nuestros, trabajando 24 horas al día los 365 días para
resolver los problemas que hemos creado. Acabamos de descubrir 160
mil nuevos virus, se pueden predecir
probabilidades de supervivencia en pacientes con cáncer, se detectan derrames
cerebrales en segundos en lugar de horas, se implantan
retinas que permiten recuperar la visión a personas ciegas, los coches
autónomos ya son más seguros que los conducidos por nosotros, solo conocemos
el 1% de los compuestos químicos del universo, etc.
La inteligencia ya es el commodity
más demandado y la IA multiplicará la cantidad, calidad y velocidad de
generación de conocimiento. La IA hará que la inteligencia sea barata y
se masifique. Usaremos la IA para ayudaros
a mejorar el bienestar. Nos apoyaremos en la IA para tomar mejores decisiones.
Pero ojo porque la IA no supone la llegada de una nueva tecnología sino algo
mucho más profundo: reinventar un nuevo modelo económico donde cambia el
rol del trabajo humano. No se trata de sustituir personas por IA sino de
delegar en la IA lo que no queremos, no sabemos o no podemos hacer. Si
estamos en la era de la colaboración, toca complementarnos con la IA y para
eso tenemos que decidir qué queremos conservar nosotros como humanos.
Ya decía Albert Einstein que “No aprendes cosas porque
eres inteligente, sino que aprender cosas te hace inteligente”. Por
algo Singapur ha decidido que todos
los ciudadanos tengan acceso a un diploma en Inteligencia Artificial ¿La
IA aprende como nosotros? No ¿Necesita hacerlo? No porque no tiene
cuerpo ni emociones. La IA aprende cada día, cada vez más rápido y lo hace
exponencialmente. Nosotros aprendemos linealmente y eso nos deja atrás.
La inteligencia está incompleta sin aprendizaje.
No consiste solo en tener conocimiento hoy sino en aprender lo que no sabes
y necesitarás mañana, usando toda la inteligencia disponible, natural y artificial,
individual y colectiva.
El 13 de noviembre
en Santiago de Chile dictaremos la conferencia "Hacia un mundo de
organizaciones inteligentes" para el equipo directivo de Papa Johns
El 22 de noviembre
en Osorno dictaremos el taller "Organizaciones Inteligentes"
para el equipo de Inacap
El
25 de noviembre impartiremos la conferencia “Colaborar o no colaborar,
esa es la cuestión” para el Ayuntamiento de
Barcelona
El 26 de noviembre en Madrid impartiremos la conferencia “Tu
empresa no puede ser estúpida en un mundo de inteligencia (artificial)”
en un evento organizado por CEGOS
El 27 de noviembre en Yecla (Murcia) impartiremos la conferencia “Tu
empresa no puede ser estúpida en un mundo de inteligencia (artificial)”
en el marco de TECNOHABITAT organizado por CETEM
El 12 de noviembre en Cadabra la magia de aprender, tendremos la sesión sobre “La Información Estratégica: Clave
para la Toma de Decisiones Efectivas" con Iñaki Liebana y Leire Arrizabalaga de Intool. Y el 26 de noviembre la sesión “Cómo aprende un centro
tecnológico” con Patxi Rodriguez de Edertek
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