La ola culminante del avance tecnológico está invariablemente acompañada por una oleada de expectativa y entusiasmo, lo que incita a las comparaciones con revoluciones tecnológicas históricas como la manía ferroviaria de la década de 1840 o el auge de Internet de finales de la década de 1990.
En la frontera contemporánea, el disruptor clave es la IA generativa, en particular los modelos de lenguaje expansivo como ChatGPT , que han inducido un aire de anticipación similar al de explosiones de innovación anteriores.
Sin embargo, la retórica animada a menudo eclipsa el camino empinado y desigual que deben recorrer las revoluciones tecnológicas para dar los frutos prometidos de una mayor productividad y bienestar social. ¿Será diferente la revolución de la IA que se está desarrollando?
Decodificando el frenesí de la IA
El alboroto en torno a las tecnologías de IA generativa no es del todo infundado. ChatGPT de OpenAI, por ejemplo, ha demostrado su poder, mostrando capacidades impresionantes como la automatización de tareas que van desde la redacción de ensayos hasta la generación de código.
Esto ha estimulado las predicciones de impactos económicos masivos. Goldman Sachs, por ejemplo, proyecta que la productividad impulsada por la IA podría aumentar el PIB mundial en un 7 % durante una década.
Sin embargo, toda esta anticipación flota en un mar de incertidumbres. Si bien la IA es notablemente menos intensiva en capital y dependiente de la infraestructura en comparación con las revoluciones tecnológicas pasadas, como la electricidad y los ferrocarriles, viene con su propio conjunto único de requisitos previos y desafíos.
Por ejemplo, aunque millones pueden acceder a ChatGPT con solo un clic, la operación eficiente de los sistemas generativos de IA exige una potencia computacional considerable, que no es liviana para la billetera.
Además, si bien la facilidad de uso de AI facilita la adopción, las empresas aún necesitarán tiempo para capacitar a su personal y ajustar sus modelos en consecuencia.
Equilibrar el poder de la IA
La IA generativa pone de relieve una serie de obstáculos únicos que podrían ralentizar su ascenso. La supervisión regulatoria, por ejemplo, no puede pasarse por alto. Dado el poder colosal de la IA, muchos expertos en tecnología ya han abogado por una pausa en el desarrollo de modelos de vanguardia.
A diferencia de las innovaciones históricas que han suplantado el trabajo físico, la IA generativa profundiza en las tareas cognitivas, realizando actividades como la escritura, el análisis y el diseño.
Esto puede mejorar las capacidades humanas, pero también requiere medidas legales y políticas de adaptación para regularlo y mitigar los impactos sociales y laborales.
Además, el advenimiento de la IA también podría, paradójicamente, dent la productividad. Aunque la IA generativa está diseñada para agilizar los procesos, si el tiempo ahorrado no se aprovecha de manera efectiva, es posible que la productividad no experimente un aumento significativo.
También existen preocupaciones sobre el mal uso de la IA, como la manipulación de datos, la suplantación de identidad y la habilitación de la deshonestidad académica.
La tecnología podría incluso potenciar a los trac de la productividad, como los correos electrónicos no deseados y las trac en línea, aunque su capacidad para mejorar la detección de fraudes podría ayudar a solucionar algunos de estos problemas.
Trazando la trayectoria
La trayectoria final de la IA generativa (qué tan alto puede ascender después de posiblemente sobrevivir a una caída inicial) depende en gran medida de su utilidad.
Si bien la IA tiene un potencial inmenso para mejorar la productividad en trabajos basados en el conocimiento, desde acelerar los diagnósticos médicos hasta agilizar la redacción de trac legales, no todos los sectores pueden beneficiarse por igual.
Queda por ver hasta qué punto puede estimular el progreso tecnológico y las ganancias iterativas de productividad al acelerar los procesos de investigación.
Así como los ferrocarriles finalmente mejoraron la eficiencia, principalmente porque la industria y el comercio estaban en auge al mismo tiempo, el impacto de la IA generativa también dependerá de los desarrollos simultáneos.
Por ejemplo, si los gobiernos adoptan IA para tareas como reducir el papeleo, podría aliviar aún más las barreras de productividad.
La promesa de la IA generativa es innegable. Su capacidad para aumentar las tareas cognitivas, tradicionalmente difíciles de cuantificar, sugiere que su impacto puede ser difícil de medir con precisión.
Como ha demostrado la historia, las ganancias genuinas de productividad no están aseguradas hasta que la tecnología se aproveche de manera efectiva. Por lo tanto, a medida que avanzamos a través de esta revolución de la IA, es imperativo un enfoque fundamentado.
