La IAG (inteligencia artificial generativa), incluso en la más conservadora de las proyecciones (que se quede tal y como está ahora, sin evolución sustantiva de ningún tipo), tiene y tendrá un gran impacto global en todas las áreas, y un impacto directamente perceptible en algunas áreas concretas, que notamos precisamente porque se da en aquéllas que más nos interesan. En mi caso, yo he notado sobremanera el efecto de saltos exponenciales de la IAG en la literatura tecnológico-negocial. Y lo he notado porque prácticamente no existe más allá de su formato episódico, en artículos, científicos o no, blogs, podcasts o publicaciones en redes sociales. Es decir, no hay libros sustanciosos sobre la IAG; o, dicho de otra manera, mis búsquedas regulares en Amazon no resultan en encontrar libros específicamente enfocados sobre la IAG que me resulten interesantes para su aplicación práctica. Y esto tiene su lógica, porque los espectaculares saltos de la IAG (de GPT 3.5 a GPT4V, de Claude 2 a Claude 3 Opus) forzarían a los libros en proceso de redacción a ser continuamente revisados e incluso redactados de nuevo antes de acabar sus borradores. Porque parece que sólo da tiempo a artículos cortos (aunque se den algunos de importancia) o a comentarios largos. Y no tengo en cuenta a los asociados a AIs for dummies, ni a los de éxito en los negocios con ChatGPT o a los coyuntaruales manuales de autoayuda con Prompt Engineering; simplemente porque no me interesan.

Co-Inteligencia: El libro

El 2/4/24 se publicó el libro “Co-Intelligence: living and working with AI” de Ethan Mollick, profesor de Wharton especializado en emprendimiento e innovation y autor del famoso substack “One Useful Thing”; y aunque últimamente mi agenda rebosa citas y ocupaciones, lo descargué inmediatamente en mi Kindle y lo leí, con placidez, en dos días; e incluso tuve tiempo para comparar sus esquemas con los míos propios, aumentados por medio de mis mellizos digitales (parecidos a los del autor). Y debo decir que he disfrutado con su lectura: es breve, bien asentado y, sobre todo, avanza en la misma dirección por la que yo transito.

Clasificación inteligente

Mollick realiza una buena labor de síntesis y clasificación en varias áreas, como por ejemplo las siguientes:

4 principios de co-inteligencia
  • «Always invite AI to the table”: es decir, intenta utilizar la IA para cualquier tarea y pronto descubrirás que realmente la IA tiene un papel, pequeño o grande, en cada una de ellas.
  • “Be the human in the loop”: no olvides que no se trata de una delegación extrema, sino de mantener la colaboración en diferentes grados, pero poniendo en valor la parte humana, que debe ser visible.
  • “Treat AI like a person (but tell it what kind of person it is)”: antropomorfizar a la IA, pese a cualquier recomendación en contra, surge de forma casi natural tras el trato continuado con IAs; otorgarle multiples personalidades (en razón de la funcionalidad esperada) es cuestión de práctica.
  • “Assume this is the worst AI you will ever use”: o, lo que es lo mismo, tu IA colaboradora solo puede mejorar (y esto supone una gestión del riesgo de la hablé en mi artículo anterior: ¿Cómo sobrevivirán las empresas a la acelerada evolución de la IAG?)
Tipos de Co-working
  • Tareas sólo para mí (por elección o por obligación)
  • Tareas delegadas (con supervisión)
  • Tareas automatizadas (enfocadas hacia agentes -Claude 3 acaba de anunciar el uso de invocaciones a APIs externos para facilitar las acciones de agentes).
Tipos de integración colaborativa
  • Centauro (mitad hombre, mitad equino/IA, pero mitades bien diferenciadas mediante una línea nítida)
  • Cyborg (ni hombre ni IA, sino todo lo contrario, mezclado, entrelazado).

De esta forma se desarrolla una suerte de idioma comprimido que, como los lenguajes de patrones, simplifica las explicaciones sobre el contexto de uso de las IAGs; patrones que yo mismo voy a utilizar en mis actividades de consultoría IA.

Educación y Empresa

Con todo, las reflexiones más interesantes (de entre las muchas que pueblan este libro) las he hallado en dos áreas de impacto relevante de la IAG: el entorno laboral y el educativo.

En el ámbito empresarial, el autor puntualiza que la carencia de incentivos, la ignorancia de las compañías sobre la ubicación del valor en el uso de la IAG (porque en sus procesos de selección simplemente no valoraron estas capacidades), el miedo de los empleados a ser sustituidos por IAs o alcanzados por compañeros en niveles inferiores y, sobre todo, las políticas restrictivas o negacionistas que fuerzan comportamientos extra-corporativos (con el uso de móviles personales como pivote)… todo esto consigue que se desperdicie el talento, que la empresa no mejore de forma proactiva sus procesos y, en definitiva, que se instale una poderosa barrera que impedirá la proyección de los beneficios de la IAG (que son muchos) sobre la empresa.

En el entorno educativo, por otro lado, la razonable propuesta de “aula invertida”, muy apropiada para las IAG, supone que los estudiantes ingerirán contenidos -vídeos, textos y, sobre todo, contenidos generados y particularizados por IAs- en sus casas o fuera de las escuelas, mientras que el tiempo en clase se utilizará para realizar actividades prácticas, socializar, o abordar discusiones que profundicen en temas diversos; y la posibilidad de operar con las IAs como “coaches” ultrapersonalizadas afianza este esquema. Parece claro, con todo, que no se pueden poner puertas al campo y que las experiencias de uso por parte de los alumnos de IAGs para realizar inmersiones (históricas, por ejemplo, en la peste negra o en las costumbres sumerias) o colaborar en la redacción de trabajos (criticando, aportando, segmentando, ahondando, etc.) son, simplemente, enriquecedoras, sin contraindicaciones.

El don «natural»

Para terminar, hay una pequeña anotación en el texto sobre la capacidad de algunas personas para manejarse con precisa naturalidad con LLMs y, así, “domar” con gran economía de esfuerzos a las IAGs. El autor se reconocía con esta capacidad natural… y yo también me la adjudicaría, lo que me hace pensar que tal vez las IAGs son cada vez mejores y que, como se señala en diferentes pasajes del libro, el resultado es tanto mejor cuanto más bajo es el nivel de la persona usuaria.

Conclusiones

En resumen: un libro breve y compacto, preñado de ejemplos y de referencias, pero fácil de leer y asimilar; con ideas claras sobre la convivencia de IAs y personas y, sobre todo, con muchas experiencias que contar: las propias del autor en colaboración con colegas de prestigiosas universidades o las de otros; todas interesantes. En fin, se trata de una magnífica adición -o quizás simplemente comienzo- de una biblioteca pragmática sobre la IAG y su uso.