“El cambio ha empezado y corremos el riesgo de quedarnos obsoletos en la empresa si no nos ponemos en marcha de inmediato…”

Antonio Ortiz

Ingeniero informático “de letras”. Fundador de Xataka.

¿Para qué está preparada la inteligencia artificial en nuestra empresa?

Los avances de la nueva generación de inteligencia artificial nos asombran, nos deslumbran, nos sobrepasan por su abundancia y efectismo y, si no andamos resueltos y astutos, nos pueden acabar abrumando y paralizando.

OpenAI ha sido, sin duda, quien ha provocado estas situaciones de vértigo al mostrarnos cómo la IA podía crear imágenes de gran nivel sólo a partir de unas instrucciones, cómo luego nos ha puesto a conversar con su ChatGPT que tanto parece que nos comprende y, por último, cómo han logrado crear vídeos consistentes y realistas que bien pudieran ser el comienzo de la simulación del mundo real desde lo digital.

Con todo ello se ha creado una sensación de urgencia, de que el cambio ha empezado y de que corremos el riesgo de quedarnos obsoletos en la empresa si no nos ponemos en marcha de inmediato. Es algo que también empieza a afectar al profesional que, poco a poco, se va dando cuenta de que la nueva generación de inteligencia artificial no va a afectar a los trabajadores manuales como en anteriores etapas de automatización, sino que tocará de lleno a quienes trabajamos con información y conocimiento. Si tu puesto de trabajo transcurre delante de un ordenador debes asumir que la IA te va a afectar.

Ahora la gran pregunta es ¿cuánto? y, por supuesto, ¿cuándo? Ante cada anuncio de nuevo producto de IA de impacto suenan las trompetas del apocalipsis ¡este avance acabará con los ilustradores! ¡con los guionistas! ¡con los perfiles más junior en cualquier empresa!. Como dijo Bill Gates en una ocasión, sobreestimamos el impacto de la tecnología en el corto plazo y subestimamos su capacidad de cambiar el mundo en diez años.

Un análisis de los productos y soluciones que se nos plantean nos lleva a concluir que, en cualquier caso, todavía estamos lejos de las visiones que auguran una sustitución de humanos por bots en la empresa. Desde los modelos más avanzados como GPT-4 hasta las implementaciones de Microsoft o Google, esta generación adolece de errar e inventar en ocasiones. Esto que en la jerga de la disciplina llaman “alucinar” nos señala un primer límite actual: las IAs son buenas ayudantes pero no son fiables para hacer el trabajo real en el que las empresas nos la jugamos.

Es más, tampoco son buenas en conjuntos de tareas. Cuando los profesionales diagnostican qué trabajos pueden ser reemplazados por software casi siempre apuntan a otras disciplinas mientras defienden que la suya “es demasiado compleja”. Y puede que todos tengan razón, mientras que las IAs actuales se desempeñan bien en tareas unitarias y en las que podamos tolerar el error, los profesionales humanos nos desenvolvemos mucho mejor en los workflows complejos que constituyen el trabajo real en una organización.

Al darnos cuenta de esta estado actual del arte en ocasiones surge también una visión que despacha a la IA sin otorgarle valor alguno: si no hace el trabajo completo, no vale para nada. Sería otra visión extrema y miope, muchos de estos servicios son valiosos no porque hagan todo el trabajo sino porque nos ayudan, aumentan nuestra productividad en procesos necesarios para que nosotros hagamos el trabajo completo en menos tiempo.

¿Seguirá siendo así en el futuro?

Es cierto que conforme los modelos de IA se hacen más grandes y sofisticados “alucinan” menos; también lo es que las grandes empresas del sector andan embarcadas en la construcción de agentes inteligentes que puedan acometer conjuntos de tareas. Y en el horizonte, una quimera, la búsqueda de la “inteligencia artificial general”, una que sea flexible, pueda acometer tareas de muy distinta naturaleza e iguale al humano en ellas.

Todo esto es incierto, pero mientras tenemos trabajo que hacer. Sin prisas ni visiones apocalípticas, hay mucho que reflexionar y probar para mejorar la productividad, para eliminar tareas repetitivas o de poco valor añadido y para integrar con prudencia una tecnología que todavía no es 100% fiable. ¿Por dónde empezar? Por un lado tenemos que abrirnos a nuestro lado explorador e innovador, por otro es probable que la IA nos encuentre a nosotros: 2024 va a ser el año en el que todo servicio y software integre soluciones de este tipo y nos las ofrezcan.

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