Bien, queridos amigos, abusando un poco de su paciencia de ustedes, voy a dedicar esta nota a la Inteligencia Artificial, ¡otra vez, Martín!
¿Y por qué esto? Porque me preocupa que, mientras la nueva revolución tecnológica cambia inexorablemente la manera en la que se producen bienes y servicios a nivel planetario, la política ensaya discursos paternalistas para “regular” el vendaval en ciernes.
A ver, pongámoslo en claro: La inteligencia artificial y la aplicación eficiente de nuevas tecnologías dejarán buena parte de la clase media mundial fuera del mercado de trabajo. Infinidad de tareas, desde la abogacía hasta la ingeniería informática, pasarán a ser empleos del pasado.
A guisa de ejemplo, podemos mencionar el caso de Deep Blue. Deep Blue fue el programa de IA de IBM que se desarrolló en la década del 90 del siglo pasado.
El 3 de mayo de 1997, lo que todavía parecía ciencia ficción empezaba a tomar cuerpo. El campeón mundial de ajedrez, Gary Kaspárov, volvía a sentarse frente a una computadora, Deep Blue, en un match a seis partidas que por primera vez en la historia ganó la máquina.
Porque, más allá de los beneficios que Deep Blue aportó a la ciencia y a la informática, aquel duelo no fue otra cosa que llevar a la realidad una trama que se veía más en cines o en series de televisión que en la vida real: el hombre vs la máquina. Y si bien ese 3 de mayo que se jugó la partida que abrió el duelo ganó Gary Kaspárov, al cabo de los seis enfrentamientos, el 11 de mayo se consumó la histórica victoria de la computadora.
Era el segundo desafío, una suerte de revancha, porque en mayo de 1997 Kaspárov se volvía a sentar ante la máquina a la que ya había enfrentado un año antes, entre el 10 y el 17 de febrero de 1996. En aquella ocasión, si bien Deep Blue ganó el primer juego, el match terminó claramente a favor del Gran Maestro ruso, quien se impuso en un total de 4-2.
Sin embargo, no contenta con este logro, la gente de IBM hizo participar a Deep Blue, para entonces ya bautizado Watson, en un programa de preguntas y respuestas, muy popular en EE.UU., llamado Jeopardy. Esto representó un gran reto para Watson debido al formato rápido del programa y a sus pistas llenas de significados sutiles, acertijos y juegos de palabras. Es decir, no es un programa que pregunte cuándo nació Napoleón, por ejemplo, cosa que sería una risa para una computadora con un nutrido banco de datos.
¡Y Watson ganó!
¡Y no le ganó a cualquiera sino a excampeones de Jeopardy!
La victoria de Watson e IBM representa una nueva era en la computación donde las máquinas serán capaces cada vez más de aprender y entender lo que los humanos les solicitan.
La tecnología detrás de Watson tiene la habilidad de escanear y analizar información de más fuentes de las que puede consultar un humano en un periodo corto de tiempo, con lo que potencialmente podría ayudar a los médicos, por ejemplo, a diagnosticar pacientes más rápidamente.
Otras posibles aplicaciones para la tecnología de Watson incluyen el poder "navegar" y entender miles de datos legales y financieros.
Aquel desafío contra Kaspárov se basaba en la lógica precisa y matemática del ajedrez, mientras que el de hoy traspasa un umbral nunca alcanzado por los expertos en robótica: el de hacer que una máquina asocie, deduzca e interprete dobles sentidos y juegos de palabras, como lo haría un humano.
La compañía asegura que se trata otro paso hacia el desarrollo de máquinas inteligentes capaces de entender y responder a los humanos o, con suerte, reemplazarlos (!!!).
Investigadores de IBM y otras empresas ya están elaborando usos futuros de las tecnologías involucradas en las operaciones de Watson, en áreas como la medicina, la ingeniería, la abogacía, entre otras.
O sea, empleos identificados con la clase media desaparecerán o se verán significativamente reducidos.
En Europa las voces iracundas que piden protección contra la nueva tecnología se unen al coro mundial que levanta la consigna de volver al pasado…, pero con el confort del futuro.
Entre tanto, la próxima revolución genera una serie de consecuencias.
La primera es que la mayoría de la población vivirá una transición laboral en la que recibir beneficios estatales será una necesidad. Y esta vez, estos pagos irán para sectores de la población que no conocen la asistencia.
Si bien esta nueva realidad de ayuda social masiva se podrá sostener gracias a niveles de productividad desconocidos hasta el momento, el shock y su consecuente ebullición deben ser atendidos.
Mucho se ha hablado de que las IA podrían significar que el hombre se libere del mandato bíblico de ganar el pan con el sudor de su frente. El trabajo lo harían robots equipados con IA y el hombre viviría en un estado de bonanza dedicado a filosofar, por ejemplo.
Sin embargo, si vemos la historia, por ejemplo sociedades que tuvieron esclavos que podrían haber significado lo mismo que los robots munidos de IA, vemos que de ninguna manera ello contribuyó a igualar a los hombres y a crear una sociedad más justa.
Como coincidencia, el pasado reciente tiene un ejemplo para ilustrar las mejores prácticas ante una crisis planetaria que rompe la forma de vida de millones.
Los países más exitosos en el manejo de la pandemia de Covid fueron aquellos que dijeron la verdad y mantuvieron un canal abierto entre el liderazgo y sus ciudadanías.
Aquellos lugares donde los gobiernos reservaron información o recurrieron a métodos donde no se comunicó con la verdad vieron situaciones complejas, con violencia social y descontento masivo.
Por lo tanto, es tiempo que el liderazgo desde cada capital le hable a la ciudadanía sobre lo que viene. Es imperioso -e inevitable- repensar normas, planear recursos y estudiar las consecuencias sociales, culturales y educativas de una transición económica que dejará nuevos perdedores y nuevos ganadores. No como vemos en la actualidad que se nos quiere hacer creer que el advenimiento de la IA no representa ningún peligro para la sociedad.
Y ahora, para finalizar les muestro lo que una “experta en informática” cree que serán las nuevas carreras aparecidas por influencia de la existencia de las IA.
El único inconveniente es que TODAS ellas pueden ser protagonizadas por una IA.
Antes de dejarlos con la “experta”, les recuerdo que ya existen IAs capaces de programar IAs. Es decir, ya no nos necesitan ni para ser creadas. Han reemplazado la fertilización asistida por la concepción natural. ¡Se han vuelto fértiles!
Y ahora, vamos con las carreras que según esta “experta” son nuevos horizontes para el hombre.
1. Ingeniero en prompts
Se pide algo, pero la persona no tiene suficiente información ni contexto de lo que se necesita. La respuesta no resultará tan acertada como si se hubiese contado con más datos.
En este sentido, el prompt engineer o ingeniero en prompts es la persona que diseña prompts, peticiones o premisas, para después someterlas a una herramienta de IA.
La clave para que la herramienta, ante la pregunta de un usuario, arroje el mejor resultado depende en gran medida de que el ingeniero en prompt haya desarrollado unas instrucciones realmente eficaces (en forma de texto), en las que la precisión y el contexto son fundamentales.
En marzo, el Foro Económico Mundial lo incluía en “3 empleos nuevos y emergentes”, mientras que Business Insider califica la ingeniería del prompt como uno de los "hottest" trabajos en IA generativa.
En abril, la revista Time señalaba que para este tipo de trabajo no se necesitaba “un título en ingeniería informática, ni siquiera habilidades avanzadas de programación”.
2. Investigador de IA
Su rol es identificar maneras de usar la IA para superar problemas y limitaciones que tengan las organizaciones.
Se especializa en “comprender grandes conjuntos de datos y convertir ese aprendizaje en ideas y planes para desarrollar nuevas tecnologías de IA que los científicos de datos materializarán”.
Un investigador de IA debe contar con lo que se conocen como habilidades blandas, aquellas que se relacionan con la inteligencia emocional, el pensamiento crítico, la resiliencia, la adaptabilidad, entre otras.
Son destrezas clave, dice la institución académica, porque su “rol implicará una tormenta de ideas frecuente para encontrar nuevos métodos y enfoques”.
En lo técnico, serán importantes también habilidades “matemáticas para utilizar estadísticas y predecir cómo se ejecutarán los programas de IA, y la capacidad de analizar datos con experiencia en herramientas como RapidMiner o SketchEngine”.
3. Experto en procesamiento de lenguaje natural
Es el experto humanista que domina los modelos lingüísticos y apoya al equipo de desarrollo de software con el procesamiento del lenguaje, dice la especialista.
La traducción automática es uno de los campos de la lingüística computacional. Usualmente, se requiere una carrera de filología, lingüística, traducción e interpretación. Y, aunque no se necesita de un conocimiento tecnológico profundo, una especialización en procesamiento de lenguaje natural o un máster en lingüística computacional, enriquece el perfil del candidato.
La lingüística computacional, que es un campo interdisciplinario que lleva décadas con nosotros, busca traducirle a las máquinas la lógica del lenguaje escrito y hablado para que después, a través del entrenamiento de modelos, puedan ejecutar tareas.
Es así como detrás de los chatbots no solo hay científicos de datos y desarrolladores de softwares, sino miembros de otras disciplinas humanistas, como la filosofía y la psicología.
4. Experto en automatización robótica de procesos o RPA (Robotic Process Automation)
Se trata de gestionar sistemas de software que automatizan tareas repetitivas y manuales en una empresa. De acuerdo con Ibáñez, para formarse en esto, hay varias licenciaturas como programación y sobre todo especializaciones relacionadas con la RPA.
Una de las promesas de quienes apuestan por la automatización de tareas en las empresas es ahorrar tiempo y evitar errores
Empresas como Microsoft asocian la adopción de la RPA, por parte de las organizaciones, con aumentos en la productividad.
“La RPA beneficia a su negocio al automatizar varias actividades, incluida la transferencia de datos, la actualización de perfiles de clientes, la entrada de datos, la gestión de inventario y otras tareas más complejas”, indica en su página web.
5. Auditor de algoritmos
La "experta" explica que este trabajador revisa algoritmos de sistemas o aplicaciones para asegurarse de que carezcan de sesgos que discriminen a las personas por género, raza, edad. Puede tener tanto una formación técnica (desarrollador de software, informático) como una preparación más humanista que profundice en la ética.
De hecho, los auditores de algoritmos deben tener una comprensión práctica de cómo los algoritmos pueden afectar a las personas. De ahí, la importancia de que trabajen estrechamente con los científicos de datos para revisar con regularidad los algoritmos, cerciorarse de que “sean transparentes, justos y explicables” y que una vez publicados mantengan la imparcialidad, señala en su página Singularity Experts.
“Además, proporcionará recomendaciones a los desarrolladores sobre cómo hacer que el modelo sea más ético y entendible para la población”.
6. Especialista en ética y leyes con conocimiento de la IA
“Independientemente de dónde te encuentres en la cadena de valor de IA, ya sea que produzcas tecnología, que la uses o que hagas contenido para entrenarla, es importante que tengas a tu lado a abogados y especialistas en ética que sepan de IA”, le dice a BBC Mundo Mathilde Pavis, profesora asociada de la escuela de Derecho de la Universidad de Reading, en Inglaterra. “Eso te va a permitir asegurarte de que no estás haciendo algo que, más adelante, tenga que ser eliminado”.
Como especialista en derecho de propiedad intelectual, ética y nuevas tecnologías, Pavis también asesora a gobiernos, organizaciones y negocios sobre el impacto de la IA en el manejo de datos confidenciales.
Plantea que algunas de las principales preguntas que genera la IA son: ¿se violan los derechos de propiedad intelectual cuando es entrenada con información que está en internet o en las redes sociales? ¿Al hacer eso se atenta contra los derechos a la privacidad?
“Obviamente hay un potencial riesgo de que la tecnología que desarrolles sea mal utilizada por otros, aunque esa nunca haya sido tu intención”, advierte la profesora. Que se use, por ejemplo, para difundir información falsa, cometer fraudes, desestabilizar elecciones.
Por eso es fundamental, que desde el principio se implementen mecanismos de control de cara al impacto legal, social y ético de la tecnología de IA que se cree o se use. Y ese es uno de los campos del derecho que la IA está abriendo.
He aquí, estimados amigos, lo que se supone que salvará al humano de ser desplazado por las IAs. Les repito: ¡Ninguna de las mencionadas nuevas carreras es exclusiva de los humanos! Cualquiera de ellas podrá y será llevada a cabo por las IAs.
¿Y entonces, Martín?
¿Qué hacer?
Nadie los sabe exactamente, pero, ¿Quieren que les dé mi opinión?
¡Ajústense los cinturones!
¡Hasta la próxima!
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