Futureproof

Kevin Roose

Fragmento

Futureproof

Introducción

Hace poco, un hombre se me acercó durante una fiesta en San Francisco y se presentó como el fundador de una startup de IA (inteligencia artificial).

En cuanto descubrió que yo era un periodista especializado en tecnología para The New York Times, me soltó un discurso sobre su compañía, que según me dijo estaba tratando de revolucionar el sector de fabricación mediante una nueva técnica de IA llamada deep reinforcement learning (aprendizaje profundo por refuerzo).

Me explicó que las fábricas modernas tenían problemas con la planificación de la producción, es decir, el complejo arte de calcular qué máquinas deberían estar fabricando qué objetos en qué días concretos. En la actualidad, me dijo, la mayoría de las fábricas emplean a seres humanos para analizar enormes pilas de datos y pedidos de clientes, y así determinar si las máquinas de moldeo por inyección deberían estar fabricando muñequitos de los X-Men los martes y controles de televisión los jueves, o a la inversa. Es una de esas tareas aburridas pero esenciales sin las cuales el capitalismo moderno se detendría por completo, y las compañías gastan miles de millones de dólares al año en su ejecución.

El fundador me contó que la IA de su empresa podía hacer millones de simulaciones virtuales para cualquier fábrica, y al final descubriría la secuencia exacta de procesos que le permitiría producir sus bienes de la forma más eficiente. Gracias a esta IA, dijo, las fábricas podrán sustituir equipos humanos enteros de planificadores de producción, además de la mayor parte de los programas obsoletos de los que esas personas dependen.

—Lo llamamos el “quitaviejitos” —dijo.

—¿El quita… viejitos? —le pregunté.

—Sí —respondió—. Claro, ese no es el nombre oficial. Pero nuestros clientes tienen contratados a demasiados gerentes de nivel medio con sueldos excesivos, que en realidad ya no son necesarios. Nuestra plataforma les permite sustituirlos.

El fundador, quien parecía haberse echado unas copas de más, me contó después una historia sobre un cliente que había estado buscando la forma de deshacerse de un planificador de producción durante años, pero nunca pudo averiguar cómo automatizar su trabajo por completo. Sin embargo, a los pocos días de instalar el programa de su compañía, el cliente eliminó el puesto del planificador sin perder eficiencia en absoluto.

Estupefacto, le pregunté al fundador si sabía qué había sido del planificador. ¿Le habían dado otro puesto de trabajo dentro de la compañía? ¿Lo despidieron sin más? ¿Sabía que sus jefes habían estado confabulando para sustituirlo por un robot?

El fundador soltó una ligera risita.

—Ese no es mi problema —dijo, y se marchó hacia el bar en busca de otro trago.

Adoro la tecnología desde que era un niño, cuando pasaba todo mi tiempo libre diseñando sitios web y ahorrando mis domingos para comprar piezas nuevas para mi computadora. Durante años, se me ponían los ojos en blanco cada vez que alguien sugería que las computadoras destruirían los puestos de trabajo, que desestabilizarían la sociedad o que nos llevarían hacia una distopía futu­rista. En particular, despreciaba a aquellos que auguraban que la IA haría obsoletos a los seres humanos en algún momento. ¿No eran los mismos tecnófobos histéricos los que nos habían advertido que los juegos de Nintendo nos derretirían el cerebro? ¿Sus temores no acababan siendo siempre una exageración?

Hace muchos años, cuando comencé a escribir una columna sobre tecnología en el Times, la mayor parte de lo que oía sobre la IA reflejaba las mismas opiniones optimistas que las mías. Conocí a fundadores de startups e ingenieros en Silicon Valley que me enseñaron la forma en la que los nuevos avances en campos como el deep learning (aprendizaje profundo) estaban ayudándoles a fabricar todo tipo de herramientas para mejorar el mundo: algoritmos que podían aumentar la productividad de las cosechas de los granjeros, programas que ayudarían a los hospitales a funcionar con mayor eficiencia, automóviles autónomos que nos llevarían de un lado a otro mientras dormimos una siesta o vemos Netflix.

Este fue el punto álgido y eufórico de las expectativas que había sobre la IA, una época en la que todos los gigantes tecnológicos de Estados Unidos (Google, Facebook, Apple, Amazon, Microsoft) estaban invirtiendo miles de millones de dólares en el desarrollo de nuevos productos de IA e introduciendo algoritmos de aprendizaje automático en la mayor cantidad de aplicaciones posible. Firmaban cheques en blanco para sus equipos de investigación en IA y se robaban a catedráticos y estudiantes de posgrado de los departamentos de ciencias de la computación más importantes con ofertas de trabajo delirantes. (Un catedrático me dijo, como si me estuviera contando un secreto, que una compañía tecnológica le acababa de ofrecer a uno de sus colegas un contrato anual de un millón de dólares y sólo tenía que trabajar los viernes.) Miraras donde miraras, las startups levantaban colosales rondas de financiamiento y prometían usar la IA para revolucionar desde el mundo de los pódcast hasta la entrega a domicilio de pizzas. Y la sabiduría popular, al menos entre mis fuentes, decía que estas herramientas nuevas y basadas en la IA serían indudablemente buenas para la sociedad.

Pero en los últimos años, conforme más escribía sobre la IA y la automatización,* hubo tres aspectos que me hicieron replantearme mi optimismo.

En primer lugar, cuando estudiaba la historia del cambio tecnológico, me di cuenta de que algunas de las historias que les gustaba contar a los tecnólogos —como aquella de que la tecnología siempre ha creado más trabajos de los que ha destruido o la de que los seres humanos y la IA colaborarán y no competirán entre sí— resultaron ser, si no falsas, al menos radicalmente incompletas. (En el capítulo 1 analizaremos más de cerca algunas de estas historias y sus vacíos.)

En segundo lugar, cuando informaba sobre los efectos que estaban teniendo la IA y la automatización en el mundo, vi un profundo vacío entre lo que habían prometido los creadores de tecnologías y las experiencias del mundo real de las personas que las usaban en su día a día.

Entrevisté a usuarios de redes sociales como YouTube o Facebook, que habían pensado que los sistemas de recomendación derivados de la IA de dichas plataformas les ayudarían a encontrar contenido interesante y relevante, pero que acabaron en sitios surrealistas llenos de desinformación y teorías conspiratorias. Me enteré de algunos maestros cuyas escuelas habían puesto en práctica sistemas de “aprendizaje personalizado” de alta tecnología con la esperanza de mejorar los resultados de sus alumnos, pero

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