Adiós criptografía, hola IA generativa. Con la amnesia selectiva que es una de las características definitorias de su comercio, los inversores de capital de riesgo ya han dejado atrás su desafortunado coqueteo con el criptointercambio FTX implosivo y se han enamorado de la próxima gran novedad. Este año, dicen, será el año de la ruptura de la inteligencia artificial. Aunque esa declaración podría haber sido hecha en cualquiera de los últimos años, esta vez realmente lo dicen en serio.
Hay algunas buenas razones para creer que esta afirmación puede ser cierta. El lanzamiento en noviembre del modelo de generación de lenguaje ChatGPT de OpenAI, con su asombrosa capacidad para generar párrafos de texto convincente a una velocidad notable, ha abierto los ojos de los usuarios al poder de la IA generativa. Los modelos de lenguaje grande, como ChatGPT, se han entrenado con grandes cantidades de datos recopilados de Internet y son capaces de reconocer y replicar patrones de texto, imágenes, código de computadora, audio y video casi instantáneamente. Nadie está seguro todavía de cuál será exactamente su aplicación asesina. Pero ya se han lanzado más de 160 empresas emergentes para explorar la respuesta.
La promesa de la IA generativa es que puede impulsar la productividad de los trabajadores en las industrias creativas, si no reemplazarlos por completo. Así como las máquinas aumentaron el músculo en la revolución industrial, la IA puede aumentar la capacidad intelectual en la revolución cognitiva. Esto puede ser particularmente una buena noticia para redactores hastiados, programadores informáticos, guionistas de televisión y escolares desesperados que se retrasan en sus deberes. Pero también puede tener un gran impacto en áreas tan diversas como la automatización de servicios al cliente, material de marketing, investigación científica y asistentes digitales. Una pregunta abierta intrigante es si reforzará el dominio de los motores de búsqueda existentes, como Google, o los usurpará.
La IA generativa es un buen ejemplo de una tendencia más amplia que está sacando tecnologías poderosas de las manos de los expertos y poniéndolas en manos de los usuarios cotidianos. Esta democratización del acceso puede tener enormes implicaciones y crear oportunidades extraordinarias para muchas empresas. La creciente popularidad de las plataformas de software de “código bajo/sin código”, por ejemplo, permitirá que un número cada vez mayor de usuarios no expertos creen sus propias aplicaciones móviles y web potentes. Los gerentes de producto ya no estarán tan obligados a que sus equipos de tecnología establezcan su propia agenda.
Obviamente, esto conlleva riesgos, así como oportunidades. Uno de los más importantes es que el resultado de la IA generativa suele ser incorrecto o alucinante. Dichos modelos a veces pueden dar diferentes respuestas a la misma pregunta dependiendo de sus aportes humanos y datos de entrenamiento. Las tecnologías deterministas, como una calculadora de bolsillo, siempre le darán la misma respuesta cuando toque 19 x 37. Las tecnologías probabilísticas, como la IA generativa, solo le darán una aproximación estadísticamente probable de una respuesta. Son “loros estocásticos”, como los describió el ex investigador de Google Timnit Gebru. Por esa razón, Stack Overflow, un sitio web de preguntas y respuestas para programadores de computadoras, ya prohibió las respuestas generadas por ChatGPT porque no son confiables.
Las claras imperfecciones de la IA generativa imponen una responsabilidad particular a quienes están desarrollando estos modelos para considerar cómo se puede abusar de ellos, antes de liberarlos en la naturaleza. Pero eso se está volviendo cada vez más difícil dada la velocidad a la que se están desarrollando estos modelos. Los usuarios pueden disfrutar y beneficiarse de su uso, pero siempre deben tratarlos con precaución. Si bien la IA generativa puede ayudar a inspirar el primer pensamiento, nunca se debe confiar en ella para la última palabra.
