Asimov, la IA y la diferenciación
El impacto de la IA sobre el empleo será sobre su contenido, no su cantidad.
Isaac Asimov, conocido por el gran público moderno por la abominable serie construida sobre su obra (La Fundación), fue un científico al que le interesaba la historia, le gustaba la ciencia ficción, y se le daba bien escribir con sencillez. Produjo decenas de libros y cientos de cuentos y visitó (o redefinió) muchos de los conceptos fundamentales para la innovación, especialmente la robótica. Recomiendo hasta el último de ellos, por mucho que la mayoría hayan quedado obsoletos en un sentido u otro.
“Profession” (https://en.wikipedia.org/wiki/Profession_(novella)), una de sus historias largas menos conocidas (y sin robots ni IAs) trata de una sociedad humana multiplanetaria en la que los jóvenes adquieren sus competencias profesionales mediante transferencia. Llegan a una edad, reciben su competencia, salen al mercado y realizan su labor. El lado negativo es que esas competencias van quedando obsoletas y pierden valor con el tiempo, y esas personas no son capaces de adquirir más.
Un pequeño grupo de personas queda fuera de ese ciclo. Se les priva de esa transferencia, forzándoles a aprender a la antigua, a progresar con esfuerzo, a debatir y experimentar. Lo que parecen parias resultan ser los científicos y creadores, los que generan lo que queda de pensamiento original, los innovadores. Los que crean las competencias que se embotellan, venden, implantan y exportan con cada generación.
Un prompt no puede conseguir que un modelo genere algo cuyos componentes no han sido ya conocidos, clasificados, tamizados y asumidos. Se pueden organizar de un modo original: no es poco, pero eso es todo.
Cuando empezamos a ver venir las capacidades de la IA, hubo quien se lo planteó como un peligro para el empleo. No lo es. Es un mecanismo que aumenta la capacidad de las personas para acceder a conocimiento sintetizado y aplicado, la capacidad de reconocer patrones y aplicar ejemplos. Es un aumentador de la productividad y un estandarizador. Y se está aplicando de modo que no hace falta ser un experto en prompts para generar respuestas.
Con la IA, los chavales generan versiones de un examen para practicar problemas, los artistas generan borradores de sus ideas en segundos, los médicos detectan patrones casi invisibles para generar diagnósticos, los investigadores pueden extrapolar moléculas y sus cualidades sin pasar por el laboratorio, y los presidentes del gobierno pueden plagiar con más comodidad. Todo el mundo es más productivo. El conocimiento básico, agregado, destilado, es mucho más accesible y mucho más barato. Eso no perjudica el empleo, pero afecta a otras cosas.
La producción científica ya consistía esencialmente en pequeñas revisiones incrementales sobre tesis aceptadas. Las búsquedas y citas ya se concentraban enormemente por áreas y por papers (el “efecto Google”: lo más citado es lo más visto y por tanto lo más citado). La IA va a aumentar esta ceguera selectiva, esta falta de innovación, este efecto moda. La eficacia de la IA depende de la cantidad de la muestra: sabe más de lo que más se ha hablado, y no sabe nada de cosas nuevas. Quien basa su trabajo en lo que sabe la IA, o la consulta para conocer la actualidad, está trabajando como los jóvenes que adquirían su formación por transferencia. Sí, hará su trabajo de un modo muy eficiente, pero sólo dentro del camino marcado. Dicho de otro modo: un prompt no puede conseguir que un modelo genere algo cuyos componentes no han sido ya conocidos, clasificados, tamizados y asumidos. Se pueden organizar de un modo original: no es poco, pero eso es todo. Y no olvidemos que eso es exactamente lo que hacemos los humanos la mayor parte del tiempo: reconocer y reconstruir patrones aceptados.
La generación de contenido (y conocimiento) original no pierde valor: lo que lo pierde es la generación de iteraciones, porque lo puede hacer cualquiera. Hoy, un logo puede ser creado por IA de forma completamente satisfactoria para la inmensa mayoría de las empresas… pero uno rompedor, uno que innove en forma o significado, no. Un logo creado por IA que destaque de la masa tiene su mérito. Un libro de autoayuda se puede generar automáticamente, sintetizando miles de muestras, pero un pensamiento original no. Incluso un prompt bien hecho tiene un trabajo (y un arte) que no es inmediato. Esto no significa que los diseñadores se queden sin trabajo: significa que han cambiado sus herramientas, que la exigencia de calidad ha subido, y que la tendencia a estandarizar se ha multiplicado. Quien le pedía el logo al sobrino se lo seguirá pidiendo.
La IA también ayuda a innovar, porque la innovación suele pasar por aplicar una idea conocida a un problema nuevo, o entender los patrones que definen un fenómeno inexplorado. Pero ser capaz de orientarla hacia algo nuevo e importante no está al alcance de todos.
El cuento de Asimov, como el modelo de un economista (o este análisis), sólo tiene valor como simplificación. Pero es una simplificación valiosa.
Imagen creada con Flux Schnell y un prompt original.