Al doble de la Ley de Moore: sorpresas, distopías y pronósticos para la economía de la IA en 2025

Uno de los episodios más graciosos y populares de la serie The Office transcurre en la quinta temporada, en el que la muy severa Angela, del departamento de contabilidad, preside con mano de hierro el “Comité de Organización de Fiestas” de la sucursal de la papelera Dunder Mifflin. Hay peleas, expulsiones e intrigas de poder de todo tipo. El capítulo fue tan popular que en varios países se pueden conseguir para comprar online los pines de “miembro del comité organizador de fiestas” y hasta hay un libro alegórico, con consejos reales para planificar el mejor evento.

Toda esta escena podría envejecer muy rápidamente en 2025 y ser una reliquia del pasado, si se cumple una de las predicciones más extendidas para el próximo paso de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG): la toma de decisiones múltiples para procesos complejos de manera automatizada. En este caso, la IA podría consultar a los empleados por fechas, lugares y comidas; negociar con los proveedores, reservar el salón, contratar la banda musical, hacer los pagos, etcétera. Todo sin que haga falta una Angela o una Phyllis en el medio.

Por estos días se cumplen dos años del lanzamiento de ChatGPT, que no fue el punto inicial de la IAG (Inteligencia Artificial Generativa), pero sí marcó su irrupción masiva en el mercado, con un récord para la venta de un producto/servicio en la historia del capitalismo. Cuando otras tendencias tecnológicas previas mostraban signos de amesetamiento-desaceleración antes de los dos años, los principales actores de la IAG están poniendo quinta a fondo y acelerando.

“Vemos novedades prácticamente todos los días y todas asombran, aun para los que estamos más metidos en este tema”, afirma Álvaro Martínez Higes, un español que estudió en el MIT, trabajó varios años en Amazon y actualmente es fundador y CEO de Luzia, una aplicación de IA que va por su segunda ronda de financiamiento. En su charla con la nacion, Martínez Higes se mostró sorprendido con el lanzamiento del proyecto Strawberry de OpenIA, para el que se alegan “capacidades de razonamiento” inéditas.

Brad Lightcap, director de operaciones de OpenIA, había adelantado hace unos meses al Financial Times que la próxima generación de GPT estará habilitada para resolver problemas difíciles y secuenciales (como la fiesta de The Office) a través de procesos de razonamiento. “Vamos a empezar a ver que la IA puede asumir tareas más complejas de una manera más sofisticada. Apenas estamos arañando la superficie de la capacidad que tienen estos modelos para razonar”, sostuvo.

Para el experto argentino en teoría de la decisión Ernesto Weissmann, que actualmente reside en Madrid, España, estamos transicionando desde una era en la cual las decisiones son tomadas por humanos con información que viene del contexto digital, a una era de muchas decisiones tomadas directamente por las máquinas, con criterios y supervisión humana.

Weissmann, que dirige la consultora Tandem, cree que no falta demasiado tiempo para que la firma líder en una industria sea una empresa completamente autónoma. En ese momento sonará una alarma para muchas compañías que, afirma, hoy están dejando dinero sobre la mesa por no aplicar a pleno los avances en IA en la toma de decisiones. “Hay todavía una desconexión entre el mundo de los datos y las decisiones de alto nivel, que se terminan tomando de forma muy intuitiva y conversacional. La IA sirve hoy más para automatizar tareas y menos para aumentar la cantidad y la calidad de las decisiones”, sostiene.

Parte de este juego podría cambiar si se tiene en cuenta que una de las revoluciones que se plantean con la IAG es, justamente, ordenar el 80% en promedio de la información que, según se estima, permanece en las empresas “desestructurada”.

Reparos que persisten

Además del miedo a ser reemplazados, en el alto nivel de decisión todavía hay reparos con procesos de IAG que tienen una tasa de error o de entrar en alucinaciones muy elevada para ciertos estándares corporativos. “Esos errores del 5% no son aceptables porque, además, en muchas iteraciones ‘componen’ y van creciendo. Pero hay que entender que esa tasa de equivocaciones va disminuyendo de manera acelerada, por lo cual el momento de invertir es ahora”, agrega Martínez Higes.

Semanas atrás, el CEO de Google, Sundar Pichai, dijo que hoy por hoy para las grandes empresas “el riesgo de subinvertir en IA es dramáticamente mayor al de sobre invertir”. Lo hizo luego de que Demis Hassabis, CEO de Deepmind (de Alphabet), flamante premio Nobel de Química, anunció que la inversión de la compañía del buscador más exitoso invertirá 100 mil millones de dólares en IA en el corto y mediano plazo.

¿Qué se podrá ver en esta materia en 2025, además de procesos con decisiones más sofisticadas? En un reporte con proyecciones en este territorio para 2025, Ted Gioia vaticinó que los trabajadores que más sufrirán en el corto plazo por reemplazos serán los programadores. “La IA es muy confiable para escribir código de software”, sostuvo.

La ingeniera, inversora y futuróloga Rebeca Hwang está viendo lo mismo: los jóvenes de las carreras de programación de las dos universidades en las cuales da clases (Stanford y la Universidad Estatal de Arizona) ya no tienen una salida laboral asegurada.

El ritmo de avance sigue una nueva fórmula, que reemplazó a la Ley de Moore: la Ley de “Huang”, no por Rebeca, sino por el CEO de Nvidia, Jensen Huang. El emprendedor taiwanés espera poder entregar chips que cada año sean entre dos y tres veces más baratos (para hacer la misma tarea), lo cual equivale al doble o más de la tasa de avance de la Ley de Moore.

Mientras tanto, las historias con fondo distópico también se acumulan diariamente. Cómo la del chico de 14 años que se enamoró de una IA y se suicidó en La Florida. O la de la conferencista que notó que en la foto de un congreso al que iba a asistir salía mostrando el corpiño: en este caso los organizadores emparejaron todos los tamaños distintos de fotos de los ponentes con una IA que predijo los resultados con la información disponible en internet, que tiene un alto componente de pornografía. Pasando por el transcriptor de Open IA (Whisper) usado por médicos de un hospital de San Francisco, que terminó inventando frases enteras que los profesionales jamás habían dicho (imaginen las consecuencias en juicios por mala praxis)

Escenas verosímiles para una película de James Cameron. Que, dicho sea de paso, el mes pasado entró al directorio de la empresa Stability IA.

Como diría Pancho Ibáñez (o un GPT del locutor y periodista), todo tiene que ver con todo.

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