IA ¿Para qué?

En mi último post mencionaba las capacidades de la IA, qué tareas pueden hacer y el papel de los humanos, en base a un análisis de BCG. De hecho, la parte más interesante la adelantaban en el propio título del artículo: la IA puede crear valor, pero aplicada a la tarea equivocada, lo destruye: 

Recientemente, BCG ha profundizado en su análisis de capacidades, en esta ocasión en el ámbito de Data Science, concluyendo que la IA contribuye a expandir las capacidades humanas con resultados muy positivos:

 En definitiva, la digitalización y el uso masivo de la IA permite que las máquinas hagan lo que hacen mejor que las personas, para que las personas nos dediquemos a lo que nosotras hacemos a mejor, o incluso solo nosotras podemos hacer.

Pero ¿cuál es la línea que separa unas tareas de otras? En lugar de hacer un listado de casos de uso exitosos y tratar de extrapolar una norma general, prefiero enfocarme en el análisis del proceso de toma de decisiones.

En dicho proceso intervienen no sólo fríos factores analíticos, sino también otros mucho más subjetivos, comenzando por la decisión en sí que hemos de tomar. En términos generales, podemos estructurar la toma de decisiones en una serie de pasos. Hay diferentes versiones, pero la que me parece más relevante en el ámbito de la IA sería:

La primera decisión suele ser sobre qué queremos decidir, cuál es el problema que tratamos de resolver. Sin entrar demasiado en filosofía, la voluntad precede nuestros actos, y es el motor último de la inteligencia, a nivel casi primitivo. Lo que queremos resolver ha de ser importante para nosotros, en base a nuestra escala de valores. Por tanto, en la era de la IA, seleccionar los problemas a resolver, o las preguntas que queremos hacer se convierte quizá en la parte más importante del proceso. Casi al nivel que refleja Asimov.

El siguiente paso suele ser recopilar toda la información disponible al respecto, analizando distintos ángulos, profundizando en causas raíz, que enfoques de solución se han intentado, etc. Y aquí tenemos poco que hacer. Las máquinas nos ganan por goleada. No somos capaces de manejar más de unos siete elementos de información simultáneamente, o incluso menos, algo irrisorio para cualquier PC.

Pero no toda la información es igual de relevante y, de nuevo, la importancia que concedamos a cada pieza de información se basará en nuestros valores. Pero también en la relación de causalidad y su peso en la originación del problema o su posible solución. La dificultad de las máquinas para asignar relevancia por si solas hace que la segunda habilidad imprescindible es la selección del contexto adecuado, generalmente introducido en forma de promts, o priming en consultas más elaboradas.

La siguiente etapa vuelve a ser exclusivamente humana: definir los criterios que nos harán clasificar una solución como más deseable. De nuevo estarán fundamentados en nuestros valores. Y esto es algo que difícilmente podremos generar de manera artificial. Cada sociedad, modelada por sus corrientes filosóficas dominantes, cuenta con sistemas de valores diferentes, como muestran los diferentes resultados del Dilema del Tranvía y sus variantes en distintas partes del mundo. Para mayor complejidad, los sistemas de valores mutan con el tiempo. La única manera de alinear a dos personas, o a dos sociedades, es mediante un dialogo basado en la confianza y la empatía, de nuevo, eminentemente humanas.

La generación de soluciones en sí vuelve al dominio de la máquina, especialmente desde la llegada de la IA Generativa. La capacidad de combinar elementos de dicha tecnología es asombrosa, casi parece ilimitada. En términos de Design Thinking, la IA es un valioso aliado en las fases de divergencia del doble rombo:

La parte final del proceso, seleccionar la solución a adoptar se basa en aplicar los criterios de decisión que hayamos definido anteriormente. Generalmente, una máquina será mucho más rápida que un humano en la evaluación, especialmente si los criterios o aspectos a valorar son numerosos y objetivos. Las máquinas pueden elegir por nosotros, pero siempre tendremos que indicarles qué es lo que valoramos, incluso en entornos tan analíticos como el del primero de los artículos de BCG, arriba.

Finalmente, la ventaja a la hora de ejecutar será para la máquina en entornos muy estructurados, y para el humano en aquellos que no lo sean. El éxito de la IA generativa en tareas como la escritura de código se basa en buena medida en que se trata de usar lenguajes altamente estructurados, diseñados para eliminar las ambigüedades, por lo que las principales debilidades de la IA a la hora de interpretar un contexto, desaparecen.

Conclusión: Historia de dos derrotas

 Entre estas dos imágenes hay casi veinte años de diferencia. Tras su derrota en 2016, Lee Sedol se retiró en 2019: “Even if I become the number one, there is an entity that cannot be defeated". Garry Kasparov, un luchador en todos los aspectos de su vida, siguió un camino muy diferente. Tras digerir su derrota en 1997, creó una liga de ‘Cyborg Chess’ en la que podían competir humanos, máquinas o un equipo mixto, conocido como centauro. Estos últimos han dominado la liga desde su inicio (aunque últimamente empieza a cuestionarse, pero aún no hay un veredicto claro…).

Seamos más parecidos a Kasparov, y aprovechemos las ventajas que nos aporta la IA para liberarnos de determinadas tareas, y centrarnos en aquellas en las que somos diferenciales: el juicio crítico y la conexión con otros. La IA es una herramienta excelente para potenciar nuestras capacidades y como tal debemos usarla. Al menos hasta que desarrolle consciencia propia (si es que algo así llega a suceder) y pase a ser una compañera más que una herramienta. Así, cuando veamos las siglas “IA” no pensemos en Inteligencia Artificial, algo que parece ajeno a nosotros, sino en Inteligencia Aumentada.

La nuestra.