Contra el hype de la IA: elogio de la evidencia
“Se calman ¿ok?” Bueno, no lo dijo exactamente así, pero el nuevo paper del experto en management Gary Hamel titulado Cerrar la brecha entre el hype y la realidad de la IA tiene ese tono. El autor del bestseller Humanocracy (que en agosto de este año sacará una versión ampliada) desmiente con datos la amenaza del apocalipsis tecnológico. Hamel tira por tierra tres afirmaciones que causan desinformación y miedo: que hay un desplazamiento masivo de trabajadores, que la Inteligencia Artificial General (AGI) -esa que puede hacer todas las tareas intelectuales de un ser humano es inminente- y que la IA está generando ganancias de productividad sin precedentes.
Sin negar que la IA tendrá un impacto profundo, sostiene que las proyecciones más dramáticas provienen de actores con incentivos para inflarlas. Agrego, por mi parte, que también está la campana de los tecno optimistas con iguales incentivos. Pero volviendo a Hamel, el apocalipsis laboral no ocurrió. La clave está en distinguir entre exposición (viabilidad técnica de automatizar tareas) y reemplazo real de empleos. El banco Goldman Sachs estima que solo 2,5% de los empleos en EE.UU. estarían en riesgo y el Foro Económico Mundial proyecta una ganancia neta de 78 millones de puestos hacia 2030. Es verdad que los recién graduados (22-25 años) en ocupaciones expuestas cayeron 16% entre 2022 y 2025. Pero el deterioro empezó antes del lanzamiento de ChatGPT y la causa más plausible fue el endurecimiento monetario y cómo se achicaron las Big Tech tras la sobrecontratación pandémica.
También señala que el camino hacia la AGI es largo. El progreso refleja cada vez más optimización para tests específicos que la emergencia de inteligencia general. Cuando aparece un problema verdaderamente complejo, los mejores modelos quedan por debajo del desempeño humano experto. Y el 76% de los investigadores de IA cree improbable que escalar los enfoques actuales alcance la AGI.
Yann LeCun, ganador del Premio Turing y ex Chief AI Scientist de Meta, sostiene que los modelos actuales son “autocompletado con esteroides”: predicen el próximo token sin un “modelo del mundo” que les permita razonar sobre causalidad, tiempo o contrafácticos. Encima, las leyes de escalamiento se desaceleran y ya se agotó el corpus de texto humano de alta calidad. Los agentes acumulan errores: con solo 1% de error por paso, una cadena de cien pasos tiene pocas chance de sostenerse. Los grandes números de productividad todavía no aparecen. Daron Acemoglu, Premio Nobel de Economía 2024, proyecta una ganancia de apenas 0,06% anual en la próxima década, y el 89% de 6000 ejecutivos encuestados reporta “ningún impacto”. La IA rinde brillante en tareas estructuradas con criterios claros, pero flaquea en problemas ambiguos, multi-paso y que exigen juicio. Entonces, “vamo a calmarno” y a no soltar las riendas, que los jinetes seguimos siendo nosotros.
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