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En febrero, recogí un folleto en una marcha anti-IA en Londres. No sabría decir con certeza si sus autores pretendían hacer un guiño a los gnomos de los calzoncillos de South Park. Pero si lo hicieron, lo clavaron: “Paso 1: Desarrolla una supermente digital”, decía. “Paso 2: ? Paso 3: ?”
Producido por Pause AI, un grupo activista inte acional que coorganizó la protesta, concluyó con este llamamiento al lector: “Paremos la IA hasta que sepamos qué narices es el Paso 2.”
En el episodio «Gnomos» de South Park, emitido por primera vez en 1998, Kenny, Kyle, Cartman y Stan descubren una comunidad de gnomos que se escabullen por la noche para robar calzoncillos de las cómodas. ¿Por qué? Los gnomos presentan su pitch deck. «Fase 1: Recolectar calzoncillos. Fase 2: ? Fase 3: Beneficio.»
El plan de negocios de los gnomos se ha convertido desde entonces en uno de los grandes entre los memes de inte et, utilizado para satirizar desde estrategias de startup hasta propuestas políticas. El memelord en jefe Elon Musk lo invocó una vez en una charla sobre cómo planeaba financiar una misión a Marte. Ahora mismo, capta el estado de la IA. Las empresas han creado la tecnología (Paso 1) y prometido transformación (Paso 3). Cómo llegan hasta ahí sigue siendo una gran incógnita.
En lo que respecta a Pause AI, el Paso 2 debe implicar algún tipo de regulación. Pero exactamente qué exigirá y quién la aplicará son cuestiones que están en debate.
Los defensores de la IA, en cambio, están convencidos de que el Paso 3 es la salvación y suelen pasar por alto la parte intermedia. Nos ven avanzando a toda velocidad hacia un futuro prometedor, impulsados por una «tecnología económicamente transformadora», como me dijo Jakub Pachocki, científico jefe de OpenAI, hace unas semanas. Saben adónde quieren ir, más o menos: el horizonte es difuso y todavía está lejos. Pero cada cual sigue una ruta distinta. ¿Llegarán todos? ¿Llegará alguien?
Por cada gran afirmación sobre el futuro, existe una evaluación más sobria de cómo la teoría se lleva a la práctica, una que frena el bombo publicitario. Consideremos dos estudios recientes. Uno, de Anthropic, predijo qué tipos de empleos serán los más afectados por los LLM. (Una conclusión: Los directivos, arquitectos y personas del sector de los medios de comunicación deberían prepararse para el cambio; los jardineros, trabajadores de la construcción y los del sector de la hostelería, no tanto.) Pero sus predicciones son en realidad meras conjeturas, basadas en qué tipo de tareas parecen dominar los LLM, más que en cómo rinden realmente en el lugar de trabajo.
Otro estudio, publicado en febrero por investigadores de Mercor, una startup de contratación por IA, probó varios agentes de IA impulsados por modelos de primer nivel de OpenAI, Anthropic y Google DeepMind en 480 tareas laborales realizadas frecuentemente por banqueros, consultores y abogados humanos. Cada agente que probaron no logró completar la mayoría de sus tareas.
¿Por qué existe un desacuerdo tan amplio? Hay una serie de factores. Para empezar, es crucial considerar quién hace las afirmaciones (y por qué). Anthropic tiene intereses en juego. Es más, la mayoría de la gente que nos dice que algo grande está a punto de ocurrir ha llegado a esa conclusión en gran medida basándose en la rapidez con la que están mejorando las herramientas de codificación de IA. Pero no todas las tareas pueden abordarse mediante codificación. Otros estudios han descubierto que los LLM no son buenos a la hora de emitir juicios estratégicos, por ejemplo.
Es más, cuando se despliegan, las herramientas no se introducen simplemente en una sala limpia. Necesitan funcionar en ento os contaminados por personas y flujos de trabajo existentes. Y a veces, añadir IA empeorará las cosas. Ciertamente, quizás esos flujos de trabajo deban desmantelarse y reformularse en to o a la nueva tecnología para que alcance un estatus transformador, pero eso llevará tiempo (y agallas).
¿Ese gran hueco? Está justo donde debería estar el Paso 2. La falta de consenso sobre qué va a ocurrir exactamente —y cómo— crea un vacío de información que se llena con la última afirmación descabellada de la semana, sin importar la evidencia. Estamos tan desanclados de cualquier comprensión real de lo que se avecina y cómo se implementará que una sola publicación en redes sociales puede (y de hecho lo hace) sacudir los mercados.
Necesitamos menos conjeturas y más pruebas. Pero para ello se necesitará transparencia por parte de los creadores de modelos, coordinación entre investigadores y empresas, y nuevas formas de evaluar esta tecnología que nos digan qué sucede realmente cuando se despliega en el mundo real.
La industria tecnológica (y con ella la economía mundial) descansa sobre la promesa de que la IA realmente será transformadora. Pero eso todavía no es una apuesta segura. La próxima vez que oigas afirmaciones audaces sobre el futuro, recuerda que la mayoría de las empresas todavía no saben cómo ponerse los pantalones.