Deja de contratar humanos. La era de los empleados IA está aquí". La frase en inglés aparece en el cartel publicitario de la compañía estadounidense Artisan que, entre otras cosas, desarrolla agentes de venta virtuales con inteligencia artificial. Llamativo. Polémico. Sugerente. Efectivo. Como propaganda comercial funciona. Pero nada más. La realidad es que para que todas las aplicaciones y herramientas de IA existan se requiere de la participación de un ejército de trabajadores humanos, la gran mayoría precarizados e invisibilizados. Además, para que una IA funcione en el mercado laboral, necesita forzosamente ser utilizada por una o más personas. La propaganda de Artisan sirve para explicar el fenómeno del sobredimensionamiento de las expectativas positivas sobre la tecnología en desarrollo y el ocultamiento de las realidades que la hacen posible y sus efectos negativos.
Es un hecho que los recientes avances en IA están transformando la manera en la que concebimos las actividades económicas en su conjunto. Una revolución que apenas comienza. Desde la producción industrial hasta el sistema financiero, pasando por el sector servicios y la ciencia, es difícil encontrar una actividad que no sea o pueda ser tocada por la IA. En The Conversation, Francisco Herrera Triguero, escribe sobre "lo que nos espera de la IA en 2025" y menciona varios avances importantes que debemos observar este año: en biología molecular y medicina, en la predicción más precisa de eventos climáticos extremos, en la toma de decisiones personalizadas y precisas, la expansión de modelos de lenguaje pequeños (SML, por sus siglas en inglés) y el desarrollo de modelos híbridos humano-algoritmo (centauros). Es imposible no ver las ventajas que cada uno de esos avances nos traerá. Pero también hay que notar un hecho: por más autonomía que puedan tener los modelos de IA, al menos en los desarrollos mencionados, siempre la primera y la última palabra la tiene un humano, el usuario de la herramienta.
Pero la IA tiene también un potencial de transformación a largo plazo. En "La revolución económica de la inteligencia artificial", artículo publicado en Foreign Affairs Latinoamérica (Vol. 24, Núm. 4), James Manyika y Michael Spence hablan sobre cómo la IA puede revertir la caída de la productividad laboral en las economías desarrolladas y emergentes. La clave está en los avances recientes en el aprendizaje automático y el reconocimiento de patrones, que hacen que la revolución digital actual sea mucho más fructífera que la experimentada a finales del siglo XX y principios del XXI. Los grandes modelos lingüísticos (LLM, por sus siglas en inglés), que son la base de la IA generativa, tienen hoy la capacidad de convertirse en una tecnología de uso general, a diferencia de los modelos anteriores de IA no generativa, creados para funciones específicas. Pero los autores advierten que el gran salto en la productividad impulsada por la IA generativa sólo se podrá dar bajo dos condiciones: si se logran acotar los riesgos del mal uso de la nueva tecnología, y si se adopta un enfoque de complementariedad del trabajo humano en vez de uno de reemplazo. Es decir, que la IA multiplique las habilidades humanas en vez de sólo sustituirlas.
Ahora bien, en torno a la IA hemos propagado ideas negativas y positivas que ocultan realidades nocivas actuales y riesgos potenciales. Por ejemplo, el temor de que la IA pueda cobrar una autonomía absoluta que, acompañada de una capacidad de control sin precedentes, se vuelva contra la humanidad entera, como en tantas novelas o películas de ciencia ficción hemos visto. Esta idea parte de la premisa falsa de que la IA, sobre todo la generativa, es casi independiente de la intervención humana. La realidad es que el desarrollo de las nuevas tecnologías está controlado por empresas dirigidas por personas que en Occidente conforman una auténtica tecnoligarquía y, en otros contextos, por gobiernos que han aumentado sus capacidades de vigilancia sobre la población, como es el caso de China. En este sentido, como lo plantea Yuval Noah Harari en su libro Nexus, la amenaza está más en la concentración de poder que la IA permite a un grupo cada vez más reducido de personas, que en la actuación independiente de una megamente artificial que busque exterminar a los humanos.
Sin embargo, hay una realidad que se observa mucho menos: la del ejército de trabajadores de datos que en todo el mundo entrenan a las inteligencias artificiales para que mejoren su capacidad de reconocimiento, identificación y respuesta. En una reciente entrevista para El País, la investigadora Milagros Miceli explica la relevancia de la tarea de los trabajadores de datos en el desarrollo de las capacidades de la IA, una tarea que es subcontratada y la mayoría de las veces mal pagada e invisibilizada. Se trata de personas que producen datos para entrenar a los modelos de IA. Suben y etiquetan fotos, interpretan datos y los clasifican, graban su voz, identifican los bucles, redactan contenidos… en fin, cualquier tarea que permita a una IA responder "sola" de forma eficiente a las preguntas y requerimientos de un usuario. Miceli explica que el trabajo de estas personas, que suman un ejército que, según el Banco Mundial oscila entre 150 y 420 millones de empleados subcontratados, se lleva a cabo en condiciones de precariedad. Por ejemplo, se les paga a destajo, por trabajo realizado, y no por las horas trabajadas. Además, no tienen esquemas de protección social. Es decir, lo que se promete como un modelo de automatización y sustitución de funciones humanas es, en realidad, un sistema que subcontrata el trabajo manual, casi artesanal, de millones de personas. La contradicción salta, esta sí, por sí sola.
Otro mito muy difundido tiene que ver con el presunto beneficio ecológico que trae la automatización de tareas impulsada por la IA. Para aclarar el punto, el Programa para el Medio Ambiente de la ONU identifica cuatro efectos nocivos de la nueva tecnología: la cantidad de desechos tóxicos (mercurio, plomo) de los equipos eléctricos y electrónicos; el volumen de agua que se necesita en su fabricación; la cantidad de energía que consumen los centros de datos, y el uso de minerales y tierras raras cuya extracción se lleva a cabo en condiciones poco sostenibles.
En la discusión que viene este año sobre la IA es importante que no perdamos de vista la justa dimensión de sus beneficios ni la verdadera naturaleza de sus desafíos. Una visión catastrofista ayuda tan poco como el optimismo ciego.
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