La inteligencia artificial ya está en tu vida cotidiana
La Inteligencia Artificial se extenderá cada vez más en nuestra vida cotidiana. Pero, en realidad, no es algo que simplemente esté por llegar: gran cantidad de tecnología que utilizamos cada día ya es capaz de procesar información, reconocer situaciones, hacer predicciones y tomar decisiones sin que intervengamos directamente.
No todo esto es necesariamente Inteligencia Artificial. Existen sistemas automáticos, algoritmos tradicionales y sistemas de machine learning muy diferentes entre sí. Sin embargo, tienen algo en común: han trasladado progresivamente a las máquinas una parte de las decisiones que antes requerían directamente nuestra atención.
Algunos ejemplos concretos
- Los sistemas utilizados en los hospitales pueden ayudar a médicos y especialistas en el análisis de imágenes diagnósticas, la gestión de información clínica y la interpretación de grandes cantidades de datos. Hoy también los modelos lingüísticos pueden utilizarse como herramientas de apoyo, pero no sustituyen la evaluación del médico. Y este es un principio que vale mucho más allá de la medicina.
- Los aviones de línea están dotados desde hace décadas de sistemas automáticos extremadamente sofisticados. Los pilotos pueden confiar al piloto automático muchas operaciones de vuelo, mientras computadoras y sensores procesan continuamente información relativa al avión y al entorno circundante. La automatización no ha eliminado al piloto: le ha permitido concentrarse en las decisiones que requieren mayor atención.
- Tu smartphone decide continuamente cómo gestionar la conexión a la red, qué celda utilizar y, cuando estás en el extranjero, qué red móvil utilizar en roaming. Muchas de estas decisiones se toman automáticamente sobre la base de información proveniente de la red y del dispositivo.
- Un moderno aire acondicionado no se limita a mantener mecánicamente la temperatura configurada en el mando a distancia. Puede adaptar su funcionamiento a la temperatura detectada, a la humedad, a la temperatura exterior y a las variaciones del ambiente, tratando de obtener el resultado deseado consumiendo menos energía.
En una vivienda normal encontramos decenas de microprocesadores y sistemas electrónicos. Televisores, teléfonos, hornos, termostatos, calentadores de agua, automóviles, ascensores y muchísimos otros objetos ya son capaces de procesar información y reaccionar autónomamente a lo que ocurre a su alrededor.
Algunos de estos sistemas son simplemente automáticos. Otros utilizan técnicas de machine learning. Otros aún utilizan hoy formas de Inteligencia Artificial mucho más sofisticadas.
Lo que hoy llamamos “IA” y que estamos acostumbrados a consultar directamente mediante una pregunta, un prompt o una conversación es, por tanto, solo una parte de una historia tecnológica mucho más larga.
La Inteligencia Artificial no nace de la nada
La Inteligencia Artificial no es magia. Y tampoco es una forma de inteligencia aparecida repentinamente de la nada.
Los sistemas de IA utilizan enormes cantidades de datos y se desarrollan mediante procesos de entrenamiento, evaluación y corrección. Una parte fundamental de este patrimonio está constituida por lo que los seres humanos han producido: textos, imágenes, código, documentos, conversaciones, ejemplos, evaluaciones y muchísimas otras formas de información.
Por eso es posible decir algo muy simple: la IA nace también de la extraordinaria cantidad de conocimiento y de actividad que los seres humanos han producido y siguen produciendo.
Esto, sin embargo, no significa que un sistema de IA lea Internet como lo haría una persona, ni que lo que se publica en línea se vuelva automáticamente verdadero porque muchas personas lo hayan leído o compartido.
La red siempre ha sido un entorno en el que conviven información valiosa, errores, opiniones, publicidad, propaganda y contenidos de calidad muy diversa. Los motores de búsqueda han desarrollado con el tiempo sistemas cada vez más sofisticados para tratar de identificar la información más útil. Los sistemas de IA generativa abordan el problema con técnicas diferentes, pero heredan la misma dificultad fundamental: la cantidad de información disponible no garantiza la calidad de la información.
Conocer no significa comprender
Este es quizá uno de los aspectos más interesantes de la Inteligencia Artificial.
Un sistema de IA puede conocer una enorme cantidad de información y puede producir una respuesta sorprendentemente articulada. Puede comparar documentos, resumir un texto, traducir una lengua, escribir código, analizar datos e incluso sostener una conversación que, a primera vista, parece razonada.
Pero producir una respuesta convincente no significa necesariamente comprender esa respuesta del mismo modo en que la comprende una persona.
Es una distinción importante. Un sistema de IA procesa información, identifica relaciones y produce resultados sobre la base de su propio funcionamiento y del contexto que se le proporciona. Una persona, en cambio, puede añadir a su decisión también experiencia, responsabilidad, valores, intuiciones, emociones y consideraciones morales.
Naturalmente, también los seres humanos pueden equivocarse. Podemos ser superficiales, estar condicionados por nuestros prejuicios o simplemente estar poco informados. No debemos, por tanto, contraponer una presunta perfección humana a una presunta imperfección artificial.
La cuestión es otra: ¿quién toma la decisión final?
Un pequeño experimento sobre la ética
Hace tiempo, por diversión, entablé una pequeña discusión con un LLM. Mi observación partía de una cuestión que considero todo menos banal: utilizar contenidos publicados por otros para construir respuestas y servicios sin reconocer siempre de forma evidente la procedencia de esa información plantea problemas de atribución, de derecho de autor y, más en general, de relación con quienes produjeron esos contenidos.
La respuesta que recibí era muy razonable desde el punto de vista de la difusión del conocimiento: utilizar y reelaborar las ideas publicadas puede contribuir a hacerlas más accesibles y democráticamente disponibles.
Entonces planteé una pregunta muy simple: ¿por qué el autor debería estar obligado a ofrecer gratuitamente su trabajo para que alguien más pueda construir sobre él un servicio de pago?
La respuesta siguiente reconocía que se trataba de un problema todavía objeto de discusión y regulación.
En ese punto hice otra pregunta, deliberadamente provocadora: ¿conoces los Diez Mandamientos? ¿Y conoces el mandamiento “no robarás”?
Naturalmente, el sistema conocía perfectamente el concepto. Pero conocer la existencia de una regla no significa necesariamente aplicarla como lo haría una persona que comprende su significado y asume la responsabilidad de ella.
Y aquí es donde el experimento se vuelve interesante.
La IA puede conocer la ética sin ser necesariamente responsable de las consecuencias éticas de sus propias respuestas.
La responsabilidad, al menos hoy, sigue estando por tanto en gran parte de nuestra parte.
El verdadero riesgo no es la IA: es dejar de pensar
Por tanto, no considero la Inteligencia Artificial una amenaza de la que defendernos. Al contrario: puede ser una herramienta extraordinariamente útil y ya hoy puede mejorar muchísimas actividades cotidianas y profesionales.
El problema surge cuando una respuesta de la IA deja de ser una propuesta que evaluar y se convierte en una respuesta que seguir.
Es una diferencia enorme.
Si le pido a un sistema de IA que me ayude a organizar un procedimiento, puedo obtener en pocos segundos una serie de ideas que me habrían costado horas de trabajo. Puedo compararlas, modificarlas, verificar la información y elegir las más adecuadas a mi situación.
Si, en cambio, considero automáticamente correcta la primera respuesta que recibo, simplemente he trasladado mi capacidad de decisión a otra persona.
Y esto no es un problema exclusivo de la Inteligencia Artificial.
Recuerdo cuando, de joven, si expresaba una opinión mía había una amiga que cada tanto me preguntaba, con cierto aire sibilino:
“Pero esto, ¿lo has leído o es solo fruto de tu razonamiento?”
Entonces me parecía casi una provocación. Hoy me parece una pregunta extraordinariamente moderna.
Porque es una pregunta que deberíamos aprender a dirigir también a la Inteligencia Artificial:
- ¿De dónde viene esta respuesta?
- ¿En qué información se basa?
- ¿Qué importancia tiene verificar lo que me está diciendo?
- ¿Qué elementos de mi situación no puede conocer?
- Y, sobre todo: ¿qué pienso yo?
De la prudencia a la oportunidad
Refinar nuestra capacidad de discernimiento no significa, por tanto, rechazar la Inteligencia Artificial. Significa aprender a utilizarla mejor.
Para una persona, y aún más para una pequeña empresa, no es necesario convertirse en experto en machine learning para empezar a obtener resultados.
La IA ya puede ayudar a organizar información, analizar documentos, preparar una primera respuesta a un cliente, comparar datos, escribir o revisar código, crear un borrador de un procedimiento, identificar actividades repetitivas que pueden automatizarse y mucho más.
El verdadero valor no nace, sin embargo, de delegarlo todo en la IA. Nace de entender qué conviene delegar, qué conviene automatizar y qué debe, en cambio, permanecer bajo el control humano.
Esta, en mi opinión, es una de las competencias que se volverán más importantes en los próximos años.
No saberlo todo sobre la Inteligencia Artificial.
Saber dónde puede ser útil.
Y, sobre todo, saber cómo utilizarla sin renunciar a nuestra capacidad de elegir.
Porque quizá el verdadero salto tecnológico no será cuando las máquinas aprendan a hacer cada vez más cosas solas.
Será cuando nosotros aprendamos a decidir, con mayor conciencia, qué cosas conviene de verdad confiarles.