La inteligencia artificial no es una revolución tecnológica más

Recuerdo que una Navidad de hace unos cuantos años, de repente, se pusieron de moda los MP3. Fue una revolución porque todo el mundo dejó de ir por la calle con discmans y 13 canciones para llevar un pequeño dispositivo donde cabían varios cientos de canciones. Ver a gente con un auricular en la oreja se convirtió, de repente, en lo más normal del mundo.

La industria discográfica, golpeada por la piratería, puso el grito en el cielo. Los MP3 nos dieron comodidad, versatilidad y capacidad de elección, y abrieron una nueva industria que creció cada vez más, impulsada también por el iTunes de Apple y los iPods, que se convirtieron en la principal fuente de ingresos de la empresa de Steve Jobs.

Una nueva fiebre inundó las tiendas. Fue una revolución.

Pero, ni de lejos, cambiaron el mundo.

La agricultura, de la que hablaré más adelante en algún otro artículo, sí cambió el mundo, al igual que el dominio del fuego. Ambas cosas transformaron al individuo, a nivel biológico, y también a los grupos, a nivel de sociedades y civilizaciones.

La máquina de vapor, la electricidad, el automóvil, internet… hay varios ejemplos de tecnologías que, de una manera u otra, cambiaron el mundo desde un punto de vista literal. El precio a pagar, sin embargo, solía ser enorme. La agricultura hizo que los humanos que vivían con ella tuvieran una peor nutrición que los cazadores recolectores; los registros arqueológicos demuestran la aparición de las primeras hernias discales y artritis coincidiendo con la dieta empobrecida de la agricultura, y los problemas con las caries aparecieron también entonces. Los humanos nos alimentábamos peor, pero podíamos alimentar a miles de individuos cuando antes nos era imposible.

Cada revolución tecnológica ha derivado en mejoras colectivas, normalmente, a cambio de un empeoramiento, relativo o absoluto, a nivel individual. Es una generalización que hay que matizar y argumentar muy bien, pero, a grandes rasgos, se puede fundamentar con relativa facilidad.

Pero hay otra cara detrás de cada desarrollo tecnológico disruptivo: el miedo de los humanos a perder relevancia. Los luditas que quemaban telares hace dos siglos en Inglaterra son un ejemplo evidente; si una máquina puede hacer mi trabajo, simplemente, paso a ser irrelevante y, por tanto, parece que en algún momento empezaré a pasar hambre.

Los humanos llevamos más de 200.000 años externalizando cosas. Como la biología era demasiado lenta para proporcionarme unas garras apropiadas, usamos herramientas para externalizar la capacidad de cazar y destripar las presas. Como el valor calórico neto de ingerir carne cruda era demasiado bajo, y mantener unos intestinos gigantes era energéticamente demasiado caro, aprovechamos el fuego para cocinar la carne, predigiriéndola, y así reducir la carga de trabajo del organismo para procesarla, consiguiendo aumentar el valor calórico neto de cada entrecot y, de paso, prescindir de unos intestinos tan grandes. Con ello conseguimos perder la barriga prominente de los simios y disponer de más energía que, de forma directa, destinamos a mejorar la máquina más importante de nuestro cuerpo: el cerebro.

Hemos externalizado la fuerza bruta usando animales y después máquinas, la precisión humana mediante la precisión de las máquinas y el cálculo bruto mediante los ordenadores. Siempre hemos externalizado capacidades humanas, y siempre hemos tenido miedo de ser cada vez más relevantes.

Pero después llega la historia, pone orden en el desastre y nos recuerda que la humanidad sigue aquí, trabajando, pagando impuestos y quejándose del precio del café. El miedo existe, pero nunca se ha hecho realidad aquello que se temía. Cada vez que hemos externalizado algún trabajo, hemos abierto las puertas a nuevas oportunidades para dar a los seres humanos tareas cada vez más complejas que una máquina no podía hacer. Por eso es razonable desconfiar cuando alguien afirma que con la inteligencia artificial «esta vez es diferente».

El problema es que, realmente, esta vez sí lo es. No porque ChatGPT escriba correos ni porque una IA pueda generar una fotografía de un gato vestido de legionario romano. Estas son simples manifestaciones superficiales. El cambio profundo es que la inteligencia artificial actúa sobre una capacidad que todas las revoluciones anteriores necesitaban conservar en algún lugar: la capacidad cognitiva humana.

La máquina de vapor sustituyó la fuerza muscular. Pero necesitaba a alguien que la diseñara, la construyera, la organizara, la vendiera y decidiera qué hacer con ella.

Los ordenadores automatizaron cálculos. Pero necesitaban programadores, analistas, directivos y profesionales que definieran las reglas.

Cuando una tecnología eliminaba un trabajo, la respuesta habitual era desplazar a las personas hacia actividades más complejas: más conocimiento, más creatividad, más capacidad de decisión. La cuestión es que la inteligencia artificial está entrando precisamente aquí.

Durante dos siglos hemos automatizado, sobre todo, brazos, manos y piernas, pero ahora empezamos a automatizar partes del cerebro. Esto no significa que una máquina pueda sustituir hoy a cualquier profesional; los trabajos son paquetes complejos de tareas, confianza, responsabilidad, relaciones humanas, conocimiento tácito y presencia física, pero la dirección del cambio es completamente nueva.

Tareas como escribir, programar, traducir, analizar datos, diagnosticar, diseñar, planificar, investigar, negociar o coordinar ya no son actividades exclusivamente humanas, y eso nos sitúa en un escenario inaudito, porque durante toda nuestra historia hemos pensado que la inteligencia era nuestro refugio final, la última frontera que nunca se podría cruzar.

Las máquinas podrían ser más fuertes, más precisas y más rápidas, pero nosotros seguiríamos siendo quienes pensábamos, preservando el monopolio de la inteligencia. Y esa era una línea defensiva magnífica hasta que empezamos a construir máquinas que también hacen cosas que llamamos pensar.

La segunda diferencia: la velocidad

Reconstruir una economía industrial exigía fábricas, carreteras, ferrocarriles, máquinas y generaciones de trabajadores formados. Cosas caras, lentas de producir y aún más lentas de sustituir una vez creadas. En cambio, la inteligencia artificial es software, y el software tiene una propiedad económicamente brutal e imposible de replicar: puede copiarse a un coste absurdamente ridículo.

Hay límites, como la necesidad de chips, centros de datos e infraestructura, pero nada que ver con tener que formar a personas durante años y dotarlas de experiencia durante todavía más años.

Crear diez mil abogados, ingenieros o analistas competentes exige años de educación, pero crear diez mil instancias de un sistema de IA competente puede ser, fundamentalmente, una cuestión de capacidad computacional y poco más de unos minutos, comprimiendo el tiempo de adaptación hasta el absurdo.

Un sector puede pasar de considerar una tecnología experimental a integrarla masivamente antes de que los estudiantes que empezaron una carrera universitaria terminen sus estudios.

Hay cosas que no cambian, sin embargo, como el hecho de que las instituciones sigan funcionando a velocidad humana, o casi infrahumana.

Legislamos en años y, además, no siempre lo hacemos bien. Europa y su AI Act son un gran ejemplo de ello, pero no es solo una cuestión de incompetencia, sino también de hábitos; reformamos sistemas educativos en décadas mientras que, de repente, la tecnología puede cambiar en meses.

Es evidente cuál es la cuestión, y no es difícil ver dónde aparece el problema.

La tercera diferencia: la replicación

Un gran profesional es escaso y, por el hecho de serlo, también es caro; la escasez es, precisamente, un factor determinante de su valor económico.

Si una empresa necesita cien ingenieros excelentes, tiene que encontrarlos, convencerlos, contratarlos y pagarles. Pero una capacidad digital, como he dicho antes, puede replicarse.

¿Esto elimina automáticamente a los profesionales? Por ahora, no a todos, pero es cuestión de un par de décadas que tengamos un desempleo del 70-80%, y el colapso llegaría mucho antes, precisamente, porque cuantos más profesionales haya sin trabajo, más presión a la baja habrá sobre los salarios. Además, cambia la pregunta más importante: ya no es solo si una IA puede hacer ese trabajo, sino cuántas personas necesita el sistema si cada trabajador puede utilizar una capacidad artificial equivalente a varios cientos o miles de profesionales.

Una empresa puede seguir necesitando abogados y, al mismo tiempo, pasar de necesitar cincuenta a necesitar diez, después uno y, eventualmente, ninguno.

Y es que la automatización no necesita eliminar una profesión para transformar radicalmente el mercado laboral, porque basta con que aumente enormemente la cantidad de trabajo que puede ejecutar cada persona, haciendo prescindibles a las demás.

Y la cuarta diferencia es la más importante: la IA puede acelerar la siguiente tecnología

Una excavadora excava y una calculadora calcula. Son, para entendernos, máquinas extraordinariamente eficientes haciendo lo que hacen, pero inútiles haciendo cualquier otra cosa.

En cambio, una inteligencia artificial puede ayudar a diseñar una excavadora mejor, un procesador mejor, un material mejor o una nueva inteligencia artificial, como, de hecho, ya está ocurriendo, y esta diferencia, que suele pasarse por alto, es la más relevante, porque una IA no ocupa simplemente una casilla dentro del desarrollo tecnológico. Interviene en el proceso que crea las casillas siguientes, y lo peor es que acabará haciéndolo sin que ningún humano intervenga, ni en la ejecución ni tampoco en la toma de decisiones.

Ya se utilizan sistemas computacionales para explorar moléculas, materiales, estructuras proteicas, algoritmos y diseños de hardware. Los premios Nobel de Química y de Física de 2024 no los ganaron químicos ni físicos, sino los padres de los algoritmos de IA que realizaron los verdaderos avances científicos. La cuestión es que todavía no se contempla que un Nobel pueda ganarlo alguien que no sea humano. Cosas de la burocracia.

Si esta capacidad continúa aumentando, y lo hará inevitablemente, el progreso tecnológico dejará de depender exclusivamente de la velocidad a la que los humanos podemos investigar. Y aquí es donde la discusión deja de ser sobre chatbots, porque entramos en el terreno de lo que puede suceder cuando una tecnología capaz de investigar participa en la creación de su propia sucesora sin que nosotros pintemos lo más mínimo en todo ello.

La pregunta equivocada

Preguntar si «la IA destruirá todos los trabajos» es demasiado simple, porque eventualmente ocurrirá. La pregunta es «cuándo», y también es interesante preguntarnos qué ocurre cuando la tecnología empieza a automatizar la capacidad que siempre habíamos utilizado para adaptarnos a las automatizaciones anteriores.

La Revolución Industrial sustituyó músculo y la revolución digital automatizó información, pero la inteligencia artificial empieza a industrializar capacidad cognitiva. Y cuando esta capacidad artificial pueda aprender las nuevas profesiones que podrían surgir más rápido incluso de lo que nosotros seremos capaces de ser conscientes de que existen, la reconversión laboral dejará de ser la solución que históricamente hemos utilizado para seguir siendo relevantes.

No sabemos cuándo llegaremos hasta aquí; es difícil preverlo porque intervienen la legislación y algunos obstáculos sociales. Personalmente, tengo razones de peso para asumir que pasará, y tengo claro que todos aquellos que dicen que esto no sucederá simplemente porque las revoluciones anteriores acabaron bien tienen una visión muy peculiar y, a menudo, limitada de lo que la IA y la Singularidad Tecnológica realmente implican.

La historia es una fuente extraordinaria de experiencia, pero en ningún caso debe verse como un contrato firmado con el futuro.