Las cuatro preguntas de Harvard para saber si tu trabajo lo reemplazará una IA

La IA a menudo no será tan eficaz como un humano haciendo el mismo trabajo. No siempre sabrá más ni será más precisa. Y definitivamente no siempre será más justa ni más fiable. Pero aun así puede utilizarse siempre que tenga una ventaja sobre los humanos. Y dos científicos de Harvard, Bruce Schneier y Nathan Sanders, han publicado un estudio en el que señalan las cuatro claves: velocidad, escala, alcance y sofisticación. Comprender estas dimensiones es clave para comprender la sustitución de la IA por los humanos.

La primera de ellas es la velocidad. Todas aquellas tareas, como el procesamiento de datos, el escalado de imágenes o la detección de patrones, una IA las puede hacer más rápido que los humanos. Nuestra ventaja está en los detalles, en, una vez cribada la información, identificar las pepitas de oro”.

“Los modelos de IA pueden realizar esta tarea con una velocidad increíble – explica el estudio -, una capacidad con importantes aplicaciones industriales. El software basado en IA se utiliza para mejorar los datos satelitales y de teledetección, comprimir archivos de vídeo, optimizar el rendimiento de los videojuegos con hardware más económico y menor consumo de energía, ayudar a los robots a realizar los movimientos correctos y modelar la turbulencia para construir mejores motores de combustión interna”. Esos serán los trabajos más vulnerables.

La segunda dimensión de la ventaja de la IA sobre los humanos es la escala. La IA se utilizará cada vez más en tareas que los humanos pueden realizar bien en un lugar a la vez, pero que la IA puede realizar en millones de lugares simultáneamente. Un ejemplo conocido es la segmentación y personalización de anuncios. Los profesionales del marketing pueden recopilar datos y predecir qué tipo de personas responderán a determinados anuncios. Esta capacidad es importante desde el punto de vista comercial; la publicidad representa un mercado billonario a nivel mundial.

“Los modelos de IA pueden hacer esto para cada producto, programa de televisión, sitio web y usuario de internet – señala el estudio -. Así es como funciona la industria moderna de la tecnología publicitaria. Los mercados de pujas en tiempo real fijan el precio de los anuncios que aparecen junto a los sitios web que visitas, y los anunciantes utilizan modelos de IA para decidir cuándo quieren pagar ese precio: miles de veces por segundo”. La clave será apelar a anuncios con un contenido que la IA no pueda llevar a cabo, como la emoción.

El tercer segmento es el alcance. La IA puede ser ventajosa cuando hace más cosas que cualquier persona, incluso cuando un humano podría ser mejor en cualquiera de esas tareas. Los sistemas de IA generativa como ChatGPT pueden entablar conversaciones sobre cualquier tema, escribir un ensayo defendiendo cualquier postura, crear poesía en cualquier estilo e idioma, escribir código informático en cualquier lenguaje de programación y mucho más. Un ser humano podrá hacer varias de estas cosas, pero no todas. Y menos al mismo tiempo. La respuesta al alcance o la versatilidad de las IAs, será la especialización.

“Es probable que las empresas sigan dependiendo de especialistas humanos para escribir el mejor código y el mejor texto persuasivo, pero cada vez se conformarán más con la IA cuando solo necesiten una versión aceptable de ambos” afirma el estudio.

Finalmente, el último apartado lo ocupa la sofisticación. Las IA pueden considerar más factores en sus decisiones que los humanos, lo que les otorga un “rendimiento sobrehumano” en tareas especializadas. Los sistemas informáticos de ajedrez de la década de 1990, como Deep Blue, por ejemplo, tuvieron éxito anticipando una docena o más de movimientos.

Pero los sistemas de IA modernos utilizan un enfoque radicalmente diferente: los sistemas de aprendizaje profundo, construidos a partir de redes neuronales de múltiples capas, tienen en cuenta interacciones complejas, a menudo de miles de millones, entre numerosos factores. La realidad es que la sofisticación de la IA aporta valor a muchos estudios científicos, y su uso en todos los campos científicos ha crecido exponencialmente en los últimos años.