天美传媒

Cualquier uso de la IA para optimizar o automatizar el trabajo humano no es una caracter铆stica inherente de la tecnolog铆a, sino una decisi贸n tomada por una persona. Por ello, nos corresponde a todos comprender mejor la IA y c贸mo aprovecharla 茅迟颈肠补mente. El profesor del 天美传媒 Sampsa Samila lo explica en esta entrevista, citando investigaciones en curso y casos de negocio.

Es o铆r hablar de inteligencia artificial (IA) y lo primero que nos viene a la cabeza es 鈥渕e va a quitar el trabajo鈥�. O 鈥渧a a extinguir la humanidad鈥�. O tal vez la carta abierta firmada por desarrolladores de la IA en la que piden que echemos el freno hasta que la entendamos mejor.

El profesor del 天美传媒 Sampsa Samila, director acad茅mico de la Iniciativa sobre Inteligencia Artificial y el Futuro de la Direcci贸n, se ha propuesto hacer precisamente eso 鈥揺ntender mejor la IA鈥� coordinando varios proyectos de investigaci贸n en curso sobre la IA y el futuro del trabajo.

En esta entrevista invita a no perder la calma mientras aborda estas cuestiones. Como recuerda, la IA es una herramienta que no hay que temer: de nosotros depende usarla bien bas谩ndonos en unos conceptos empresariales s贸lidos.

驴Cu谩les son los objetivos de la Iniciativa sobre IA y el Futuro de la Direcci贸n?

Es una agenda de investigaci贸n multidisciplinar que re煤ne a distintos profesores del 天美传媒 para realizar estudios cualitativos y cuantitativos sobre la IA en todo el espectro empresarial, desde el mercado laboral hasta la estrategia, las organizaciones, el liderazgo, la colaboraci贸n entre humanos y m谩quinas y la 茅迟颈肠补. Tambi茅n escribimos casos de negocio para nuestros programas.

El objetivo es ayudar a los l铆deres empresariales a desarrollar su conocimiento y habilidades en relaci贸n con la IA para poder gestionarla de un modo 茅tico y socialmente responsable.

Una de las cosas que estamos estudiando es el efecto de la automatizaci贸n en los mercados laborales. ha investigado el fen贸meno del desplazamiento de trabajadores causado por las tecnolog铆as de la automatizaci贸n sin que haya habido ninguna ganancia real en productividad, ahorro de costes o calidad del servicio.

En otras palabras, las empresas se est谩n automatizando incluso cuando es ineficiente. En nuestra investigaci贸n hemos hallado un mecanismo que explicar铆a por qu茅 est谩 ocurriendo esto.

En parte, se deber铆a a la percepci贸n de que la automatizaci贸n o desarrollo tecnol贸gico es inevitable. En el comercio, donde esto se percibe m谩s como una decisi贸n pol铆tica, las personas cuyo trabajo se ve directamente afectado por, digamos, un aumento de las importaciones, son m谩s proclives a apostar por un mayor proteccionismo, por ejemplo.

Sin embargo, en lo concerniente a la automatizaci贸n del trabajo, la gente adopta una actitud m谩s pasiva. Especialmente all铆 donde las empresas tienen suficiente poder de mercado laboral 鈥揷omo un gran empleador local con muy pocos competidores a nivel laboral鈥�, la amenaza del desempleo hace que la gente est茅 m谩s dispuesta a aceptar la automatizaci贸n, aunque vaya en contra de sus propios intereses e incluso presione a la baja los salarios de quienes conservan su empleo. Tenemos evidencias emp铆ricas que apuntan en esa direcci贸n.

Se suceden las amenazas 鈥渋nevitables鈥� de la IA a la existencia humana. 驴Qu茅 opina al respecto?

El riesgo de extinci贸n no deber铆a inquietarnos. Hay preocupaciones m谩s realistas y urgentes, como el proceso de ajuste, la desigualdad de la renta o el poder econ贸mico. Volviendo a nuestra investigaci贸n, el verdadero problema no es la IA, sino la concentraci贸n del mercado laboral.

La IA o la automatizaci贸n es solo una herramienta que brinda una nueva arma a las empresas poderosas. Las tecnolog铆as no crean ni destruyen empleo por s铆 mismas. Eso lo hacen las empresas, que est谩n lideradas por directivos que toman decisiones concretas. Todo uso de la IA, ya sea para aumentar o automatizar el trabajo humano, no es una funci贸n intr铆nseca de la tecnolog铆a, sino una decisi贸n adoptada por directivos humanos.

Me preocupa m谩s que las presiones de alto perfil para regular o detener el desarrollo de la IA bloqueen la entrada de nuevos actores al mercado, limiten la competencia y aumenten la concentraci贸n hasta terminar en una econom铆a global dominada por una, dos o tres grandes empresas estadounidenses. La concentraci贸n del poder econ贸mico es un riesgo mucho m谩s real y tangible para el bienestar que nuestra hipot茅迟颈肠补 extinci贸n por la IA.

Si las empresas, los directivos y los empleados somos quienes determinamos el futuro de la IA, 驴qu茅 deber铆amos estar haciendo?

Como los retos que plantea la IA tienen que ver m谩s con la direcci贸n que con la tecnolog铆a en s铆, el papel de los directivos es fundamental. Si la IA transforma los procesos de negocio principales, no es algo que se pueda delegar a terceros o dejar que simplemente ocurra.

Todos tenemos la responsabilidad de adquirir una comprensi贸n conceptual s贸lida de la IA, su aplicaci贸n empresarial y su provecho. Dado que el alcance de sus responsabilidades y su poder de decisi贸n son mayores, los CEO deben conocer la tecnolog铆a y qu茅 direcci贸n podr铆a tomar. Su capacidad para liderar y motivar es crucial para embarcar a toda la organizaci贸n en este viaje transformativo.

驴Y contratar a m谩s empleados j煤nior con las nuevas habilidades de IA que se necesitan?

La estrategia de una empresa que estamos estudiando se basa en ver c贸mo puede automatizar algunas de las tareas que realizan los empleados a punto de jubilarse, y luego contratar nuevos perfiles con las capacidades que necesita sin restructurar radicalmente toda la organizaci贸n, que es lo que suscita muchas de las inquietudes relacionadas con la IA.

A muchos directivos les preocupa el tratamiento de los empleados que ya tienen: 驴qu茅 hacer con los que carecen de las habilidades necesarias? 驴C贸mo les ense帽amos? 驴Y si no quieren aprender ni usar las nuevas herramientas?

Buena pregunta: 驴qu茅 haces?

Dise帽a herramientas de IA que redunden en su beneficio. Es una idea relativamente obvia, avalada por la evidencia cient铆fica, pero no siempre f谩cil de implantar. La tecnolog铆a crea nuevas oportunidades, y eso anima a algunos empleados, pero en toda transici贸n siempre hay cierta resistencia y, por tanto, desaf铆os, a la hora de gestionarla desde un punto de vista humano. Estos son algunos de los aspectos clave que cubrimos en el programa enfocado del 天美传媒 Artificial Intelligence for Executives.

Para ayudar a otras compa帽铆as a hacer la transici贸n a la IA, en clase usamos cuyo uno de sus directivos curs贸 nuestro programa de IA.

Aquella empresa estudi贸 concienzudamente qu茅 ventaja podr铆a darles la IA. Despu茅s, se ayud贸 de la IA para trabajar mejor: desde recopilar y compartir m谩s informaci贸n hasta decidir mejor con la anal铆tica y las herramientas de la IA predictiva. Invirtieron en esas 谩reas y, aunque contrataron expertos en IA, no despidieron a nadie por carecer de habilidades de IA.

Es ah铆 donde trata de incidir el 天美传媒: 驴c贸mo deber铆a ser la adopci贸n humanista de la IA? 驴C贸mo organizas el trabajo, tratas a tus empleados y gestionas la empresa desde la 茅迟颈肠补?

驴Qu茅 opina de la IA generativa?

Tenemos que aborda las implicaciones 茅迟颈肠补s y empresariales de los grandes modelos de lenguaje como GPT-4. Hablamos, entre otras cosas, de c贸mo velar por que la IA beneficie a toda la humanidad. En estos momentos estamos trabajando con empresas que usan la inteligencia artificial generativa.

La propiedad intelectual genera un importante dilema. Todos los d铆as aparecen demandas de artistas y creadores de contenidos que afirman que sus materiales protegidos por derechos de autor se han usado sin su permiso para entrenar los algoritmos de IA, que despu茅s los reproducen en todo lo que generan.

驴Se ajusta el entrenamiento de un algoritmo a un 鈥渦so justo鈥�, por el que se permite el uso sin permiso de una cantidad limitada de material protegido por derechos de autor? Es una cuesti贸n 茅迟颈肠补, pero tambi茅n jur铆dica que deben debatir reguladores y tribunales. En Jap贸n, con el fin de alentar el desarrollo de la IA, el legislador ha dictaminado que el entrenamiento de un algoritmo con cualquier material no es una violaci贸n de derechos de autor.

Otro dilema es si los contenidos no generados por humanos se pueden proteger con derechos de autor o patentar. En Estados Unidos la legislaci贸n es muy clara: no se puede, aunque algunas de esas leyes tienen m谩s de 200 a帽os. 驴Cu谩nto se ha de modificar un contenido original para impedir que una persona pueda reclamar sus derechos de autor sobre el mismo? 驴En qu茅 porcentaje de la invenci贸n de la IA tiene que participar la inteligencia humana para que se considere que debe ser protegida?

Sud谩frica es el primer pa铆s del mundo en permitir que las invenciones generadas por IA reciban protecci贸n de patentes, un paso que para algunos va demasiado lejos y es demasiado prematuro.

Parece que habr谩 distintos reg铆menes regulatorios sobre la IA.

Eso no tendr铆a por qu茅 ser algo malo. No ser铆a tan distinto a lo que hay ahora. India bloque贸 las aplicaciones de China y esta las de Estados Unidos, lo que condujo al desarrollo en China de aplicaciones de 谩mbito nacional. Meta no pudo lanzar Threads en Europa debido a legislaci贸n sobre privacidad de la UE, que es m谩s estricta.

Si la diferencia de reg铆menes refuerza la regulaci贸n antimonopolio, podremos ver las ventajas de la competencia en el mercado y no la situaci贸n negativa que tenemos ahora, con todo el poder econ贸mico concentrado en unas pocas corporaciones, lo que supone precios m谩s altos y salarios m谩s bajos.

Tal y como est谩n las cosas, todos dependemos de Microsoft. Usamos Google para las b煤squedas. Todos mis dispositivos son Apple y me resultar铆a muy dif铆cil cambiar de marca. 驴Ser谩 ChatGPT la pr贸xima big tech que domine el terreno de juego y deje fuera a todos los dem谩s actores?

Todo lo cual me lleva a mi opini贸n m谩s amplia sobre la IA: se trata de una herramienta tecnol贸gica y, aunque la tecnolog铆a cambia, no as铆 las leyes de la econom铆a ni los fundamentos de la ventaja competitiva. As铆 como Internet cambi贸 ciertas caracter铆sticas econ贸micas, pero no las leyes econ贸micas subyacentes, tampoco veo que la IA vaya a cambiar las leyes de la econom铆a o de la estrategia.

En nuestro caso sobre OpenAI analizamos las barreras de entrada: sigue siendo el mismo concepto de siempre, pero tratamos de entenderlo en t茅rminos de lo que significa hoy, en el nuevo contexto de los grandes modelos de lenguaje. Es importante que los directivos aborden la IA con este tipo de pensamiento conceptual.

Hablando de ce帽irse a los fundamentos, 驴deber铆amos aprender a programar?

Debemos seguir aprendiendo programaci贸n porque, a medida que se vuelva m谩s eficiente y por tanto m谩s barata, le sacaremos m谩s partido. En l铆nea con la paradoja de Jevons en econom铆a, al aumentar la productividad de la programaci贸n, podr铆amos terminar necesitando m谩s programadores, y no al contrario, porque vamos a programar muchas m谩s cosas.

Hay evidencias de que quienes han usado ChatGPT para escribir c贸digos lo han hecho m谩s r谩pido, pero sus c贸digos no han sido tan buenos ni tan seguros 鈥揾ubo m谩s fallos y errores鈥� como los escritos solo por humanos. De ah铆 que sea poco probable que la programaci贸n se automatice en un futuro pr贸ximo.

Otro problema es que ya nadie escribe c贸digos desde cero, sino que juntan bibliotecas de c贸digos existentes. Si la IA junta las bibliotecas y comete un error al hacerlo, todo aquel que use ese programa se ver谩 afectado por el mismo fallo. Si sabes de programaci贸n, entiendes c贸mo funciona. Pero si no sabes y te ayudas de estas herramientas de IA para pensar y razonar, y todo el mundo usa la misma herramienta para ello, podr铆a empujarse toda la distribuci贸n de pensamiento sobre un tema en una 煤nica direcci贸n (potencialmente negativa).

Esto va m谩s all谩 del sesgo. La gente tiene muchos sesgos diferentes. Estoy hablando de un algoritmo con un sesgo determinado que todo el mundo acaba adoptando, por lo que incorporamos el mismo sesgo en todo lo que hacemos y ni siquiera nos damos cuenta.

Adem谩s, la programaci贸n es 煤til para desarrollar un pensamiento conceptual. Con 茅l, los grandes modelos de lenguaje han adquirido su capacidad de 鈥渞azonamiento鈥�, por lo que entender la programaci贸n ayuda a entender c贸mo 鈥渞azona鈥� la IA.

La IA avanza muy r谩pido. 驴Se pueden hacer predicciones que no queden desfasadas enseguida?

Solo me atrevo a decir que ninguna predicci贸n sobre la IA se ha materializado todav铆a, ya sea que eliminar谩 completamente tal categor铆a de empleo o que avanzar谩 mucho m谩s r谩pido de lo que en realidad ha hecho hasta ahora.

Por ejemplo, unos primeros estudios que dec铆an que la IA pod铆a detectar enfermedades a partir de radiograf铆as mejor que los humanos llevaron a predecir que la IA reemplazar铆a a los radi贸logos. Como es obvio, eso no ha ocurrido; seguimos sin tener un sistema de IA que diagnostique im谩genes mejor que un m茅dico y, m谩s bien al contrario, lo que hay es escasez de radi贸logos. Para la mayor铆a de los radi贸logos, interpretar un esc谩ner es solo una de sus muchas tareas.

驴Qu茅 deparar谩 el futuro a los grandes modelos de lenguaje y la IA generativa? Los avances depender谩n de los costes computacionales, la disponibilidad de datos de entrenamiento y la mejora de la arquitectura de los modelos. Un hallazgo constante ha sido que cuanto m谩s, mejor: m谩s computaci贸n, m谩s datos de entrenamiento y modelos m谩s grandes. 驴Seguir谩 siendo as铆? Posiblemente, aunque no est谩 garantizado. A medida que los modelos crecen en tama帽o, tambi茅n lo hacen los costes computacionales.

Asimismo, los chips GPU actuales a cargo de la computaci贸n tienen l铆mites de memoria, lo que limita el tama帽o pr谩ctico de los modelos. Los avances tecnol贸gicos resolver谩n estos problemas, pero no sabemos con qu茅 rapidez ni a qu茅 coste. Est谩 por ver el impacto de la nueva generaci贸n de GPU lanzado por Nvidia.

La disponibilidad de datos de entrenamiento 煤tiles es otro factor. 驴Se ha alimentado ya el sistema con todo el material de entrenamiento 煤til de que dispon铆an los desarrolladores y, por tanto, hay escasez de datos y materiales de 鈥渞azonamiento鈥� complejo? Alimentar los modelos con, pongamos, novelas no tiene por qu茅 mejorarlos, pues no aportan contenido esencialmente nuevo ni conceptualmente significativo. De todas formas, 隆quiz谩 la pr贸xima generaci贸n nos sorprenda!

Sampsa Samila agradece el apoyo financiero de la Agencia Estatal de 滨苍惫别蝉迟颈驳补肠颈贸苍 del Ministerio de Ciencia e Innovaci贸n del Gobierno de Espa帽a, el programa Horizonte 2020 de la Comisi贸n Europea, el Social Trends Institute y AGAUR (Generalitat de Catalu帽a) a las investigaciones en curso con sus colegas del 天美传媒.

Consejos para interactuar con la IA

• Ignora el revuelo. En lugar de preocuparte por tu supuesta extinci贸n, piensa c贸mo puede ser 煤til la IA para tu trabajo.
• Separa la paja del grano. C茅ntrate en las propiedades principales de la herramienta.
• Experimenta con la IA:
  • Escribe textos cortos. Puede resultarte muy 煤til para elaborar res煤menes o un esquema del art铆culo en el que est茅 trabajando.
  • P铆dele ideas. Aunque no llegues a usarlas todas, podr铆a haber una o dos joyas. Intercambia ideas. Una conversaci贸n con la IA puede desafiar y afinar tu pensamiento sobre un tema.
  • Intenta entender la IA conceptualmente. Aseg煤rate de comprender a fondo c贸mo funciona tu negocio 鈥搇a idea principal de lo que haces para tus clientes y la propuesta de valor principal, dif铆cil de replicar por otros鈥� antes de estudiar c贸mo la IA podr铆a a帽adirle valor y c贸mo podr铆as t煤 capturar una parte de ese valor.
  • 笔别谤蝉辞苍补濒铆锄补濒补. Debe tener sentido en tu contexto y coherencia con tus valores.

Esta entrevista se publica con el t铆tulo 鈥淚A: m谩s all谩 del revuelo鈥� en 天美传媒 Insight 165.