El fin del principio de la inteligencia artificial en el trabajo

Puede que a estas alturas ya estés un poco quemado con el omnipresente revuelo sobre la inteligencia artificial que ha provocado el lanzamiento de ChatGPT. La mayor parte de este asalto mediático se ha centrado en el factor "cool" y en las cosas sorprendentes pero esencialmente inútiles que la IA puede crear para tu feed de redes sociales. Quiero dedicar un momento a hablar de lo que esto significa para la actividad que ocupa la mayor parte de nuestras horas de vigilia: nuestro trabajo.

La IA en el lugar de trabajo

Creo que hemos llegado, como dijo Churchill, "al final del principio" en lo que se refiere a la IA en el lugar de trabajo. Para relatar cómo he llegado a esta conclusión, me gustaría compartir con ustedes mi viaje personal con la IA en tres viñetas.

2011: La IA de Watson se impone en Jeopardy

Hace aproximadamente una década ayudé a IBM a reposicionarse para un "Planeta más inteligente", que trataba sobre las posibilidades que presentaba un mundo cada vez más instrumentado, interconectado e inteligente. Un gran ejemplo deestas 3 I era la tecnología emergente "Watson" de IBM, que representaba un verdadero avance en el camino hacia la Inteligencia Artificial. ¿Y qué mejor foro para el debut público de Watson que Jeopardy, la cumbre de la inteligencia humana(al menos desde la perspectiva de un concurso)?

Watson aplastó a sus oponentes, incluido el campeón más ganador de Jeopardy y futuro presentador, Ken Jennings. A pesar de este éxito, Watson tuvo algunos tropiezos por el camino, incluido este intercambio de la ronda final de Jeopardy:

Categoría: Ciudades de EE.UU.
Pregunta: "Su aeropuerto más grande lleva el nombre de un héroe de la Segunda Guerra Mundial;
el segundo, a una batalla de la II Guerra Mundial".
Respuesta de Watson: "Qué es Toronto"

Aunque cualquiera podría haber errado la respuesta correcta(Chicago), es poco probable que hubiera adivinado "Toronto" cuando la categoría era "Ciudades de EE.UU.". Esta metedura de pata se atribuyó posteriormente a que Watson malinterpretó el contexto, como el hecho de que los Toronto Blue Jays compiten en la liga "americana".

Un esfuerzo noble, pero aún no la IA que nos habían prometido las películas. Esto me hizo apreciar lo difícil que sería alcanzar una verdadera inteligencia artificial y aplicarla prácticamente al trabajo que hace la mayoría de la gente.

2017: El futuro del trabajo

Hace cinco años, dirigí un encargo para un cliente sobre el "futuro del trabajo". La empresa era/es un proveedor de externalización de servicios empresariales, por lo que estaban preocupados, y con razón, por las tendencias que reducirían la demanda de la mano de obra que monetizan(al contrario que en la mayoría de las empresas, donde el incentivo suele ser reducir la mano de obra). Durante la década anterior, yo les había ayudado a pasar del puro arbitraje laboral a una combinación de personas con más valor añadido dentro de los flujos de trabajo digitales(por ejemplo, procesamiento de reclamaciones de seguros, cuentas por pagar, etc.), pero el trabajo "humano" seguía siendo el núcleo de su modelo de negocio.

Ya entonces se intuía que la naturaleza del "trabajo" estaba cambiando. Lo que se denominaba "robótica de software" empezaba a aumentar o sustituir las tareas repetitivas de oficina y los primeros casos de uso del aprendizaje automático se estaban afianzando. Nuestro rápido compromiso se centró en proyectar las implicaciones de las tendencias tecnológicas y laborales para identificar nuevos modelos de negocio sostenibles. El esfuerzo se guió por dos principios sobre la línea divisoria entre humanos y tecnología en el futuro del trabajo.

Principio 1:
La mano de obra humana se mantendrá allí donde la tecnología no resulte rentable.
Implicación:
La mano de obra no estándar permanecerá mucho tiempo después de que existan los medios técnicos para sustituirla.

La noción de trabajo no estándar implica un trabajo que no sería "práctico" eliminar. Aplicando este principio de forma provocativa, ser fontanero puede ser una carrera más duradera a largo plazo que ser cardiólogo quirúrgico. Si usted vive en una casa construida en 1904 como yo, se dará cuenta de lo "atípica" que puede ser la fontanería, pero es de esperar que el corazón esté siempre en el mismo sitio. Al igual que los robots de soldadura por puntos con cero defectos sustituyeron a los humanos en las cadenas de montaje de automóviles, no es cuestión de "si" sino de "cuándo" la robótica impulsada por IA será la norma para muchas cirugías rutinarias. Para el negocio de externalización de nuestro cliente, esto condujo a la creación de un nuevo servicio de Logística de Campus Corporativo que combinaba actividades laborales no estándar con flujos de trabajo de logística digital.

Principio 2:
El trabajo humano permanecerá donde la resolución creativa de problemas sea el núcleo de la actividad.
Implicación:
El trabajo del conocimiento en el que hay una multiplicidad de soluciones potenciales es el que más sobrevive.

Aunque el primer principio se refería al trabajo con "cabeza y manos", la mayoría de quienes leen este blog son puros trabajadores del conocimiento. Pues bien, el futuro también nos está ganando. Ya que está bien meterse con los abogados, pensemos en un abogado fiscalista que facture a 500 dólares la hora. Los abogados operan dentro de un código fiscal definido(es decir, "reglas de negocio" programables), y el alto coste de este servicio crea un fuerte argumento comercial para la intervención de la IA. Quizás sorprendentemente, lo único que preservará esta profesión al menos en un futuro previsible es la "creatividad". Creatividad a la hora de interpretar subjetivamente el código fiscal en beneficio de sus clientes. Para nuestro cliente, este principio le llevó a explorar nuevos servicios externalizados marketing que podrían prestarse de forma eficiente mediante soluciones on-shore y off-shore.

Llevemos adelante estos principios en torno a lo que es práctico frente a lo que es posible, mientras observamos el estado actual de la IA.

2022: la IA en el punto de inflexión

Empecé a experimentar con el "patio de recreo" de OpenAI unas semanas antes de que lanzaran ChatGPT en otoño del año pasado. Quería ver hasta dónde habían llegado las cosas en esas dimensiones de "práctico" y "posible". Lo que encontré me sugirió que la IA había cruzado por fin el punto de inflexión desde el laboratorio a nuestra vida laboral cotidiana.

Qué es práctico

Empecé utilizando el algoritmo para clasificar los verbatims de la investigación en temas y ofrecer un resumen con ejemplos. Una tarea que podría llevarle un par de horas a un analista junior se completó de forma instantánea, y el resultado se pudo utilizar sin ninguna edición significativa. Mi colega introdujo unas simples viñetas y recibió la prosa completa para una invitación a una conferencia. No son tareas que puedan sustituir a tipos enteros de "trabajos", pero sí que pueden reducir inmediatamente el volumen de "trabajo".

Al utilizar entradas de lenguaje natural, el algoritmo puede responder a cualquier petición formulada en una o dos frases de conversación. Ahora los beneficios de la IA están al alcance de todos sin necesidad de un especialista. Estamos a unas cuantas aplicaciones empresariales de reducir el trabajo estúpido que atasca a las empresas y desmotiva al personal. Piensa en cuánto tiempo perdemos versionando hojas de cálculo y presentaciones de PowerPoint.

Aquí tienes 5 cosas muy prácticas que puedes probar hoy mismo:

Generar un primer borrador. Siempre hay cosas que nos cuesta escribir, así que utiliza este experimento para abordar una de ellas. Sólo tienes que introducir algunas viñetas de contenido e instrucciones sencillas y ver lo que viene de vuelta con. Si no te gusta lo que obtienes, simplemente pulsa actualizar y obtén otra versión.
Hacer algo mejor. Por muy buena que sea la IA con los primeros borradores, destaca a la hora de hacer la limpieza final de un documento. Más allá de corregir la gramática, si quieres decir lo mismo con la mitad de palabras, no hay problema. Convierte los párrafos en viñetas, las viñetas en texto largo, cambia la primera persona por la tercera, etc.
Resumir una reunión. Antes de las grabaciones y transcripciones de Teams/Zoom, los directivos solían obtener útiles resúmenes de una página de las discusiones en grupo. En lugar de perderte la transcripción de una reunión, deja que AI la resuma por ti.
Crear una propuesta de valor. Convierta las especificaciones técnicas de los productos en una descripción clara de lo que hacen, o incluso en una nueva y convincente declaración de valor para el cliente.
Capacitar a un becario. Aunque animo a todo el mundo a que lo intente por sí mismo, también puedes pedirle a un becario que experimente por ti. En menos de una tarde debería ser capaz de aportar tres ideas para ahorrar tiempo y reducir las tareas tediosas que atascan tu oficina.

Lo que es posible

Analicemos ahora las posibilidades actuales de la IA. Concretamente, hasta dónde ha llegado la IA con el tipo de resolución "creativa" de problemas que hace solo unos años pensaba que nos salvaría a los humanos de nuestros señores de la IA.

Uno de mis experimentos consistió en hacer que la IA escribiera el diálogo de la escena final de una película u obra de teatro proporcionándole un simple resumen de la trama y descripciones de los personajes. Disimulé lo suficiente las entradas para que el algoritmo no tuviera la tentación de hacer trampas y consultar el material original. Los resultados fueron, al menos para mí, bastante sorprendentes. No se trataba de Shaw ni de O'Neill, pero ahora entendía cómo era posible que Lifetime produjera un par de docenas de películas al año.

Ocasionalmente, seguimos viendo alguna confusión de contexto en los resultados de Watson, sobre todo en la generación de imágenes. Cuando se pidió a otro algoritmo que generara fotos de una fiesta en casa que nunca tuvo lugar, insertó uno o dos dedos de más en una mano que sostenía una cámara. Perdonable para algo sin dedos y fácil de arreglar.

Imagínese cómo salvará vidas esta generación de imágenes por IA, al menos "vidas laborales". Sólo Getty Images tiene más de 80 millones de imágenes que generan más de 2.300 millones de búsquedas al año. Supongamos que se tarda una media de tres minutos en encontrar la imagen ideal(tristemente, yo he tardado mucho más). Eso suma casi 1.800 vidas de trabajo perdidas al año.

Tal vez para confirmar que realmente hay algo aquí, ya estamos empezando a ver la reacción a las primeras incursiones de la IA en el dominio de la creatividad, antaño exclusivamente humano. Las reglas de algunos concursos de arte en línea se están reescribiendo después de que las imágenes generadas por la IA empezaran a superar a sus competidores humanos(lo hace especialmente bien en las categorías de Fantasía, donde un dedo de más es más fácil de explicar). Cuando un fan regaló al cantante y compositor Nick Cave una canción escrita por ChatGPT en "su"estilo, éste dijo lo siguiente:

"...siempre será una réplica, una especie de burlesca...Las canciones surgen del sufrimiento, con lo que quiero decir que se basan en la compleja lucha interna humana de la creación y, bueno, que yo sepa, los algoritmos no sienten. Los datos no sufren".

Para entender mejor hacia dónde va todo esto, recurrí a la única fuente en la que confiaba para ser objetivo, mi nuevo colaborador en IA:

P: ¿Los algoritmos de IA acabarán sustituyendo a la creatividad humana?

R: No, los algoritmos de IA nunca sustituirán a la creatividad humana. La inteligencia artificial es una herramienta que puede utilizarse para potenciar la creatividad, pero no puede sustituir a las ideas únicas e innovadoras que surgen del cerebro humano. Los algoritmos de IA pueden ayudar a los humanos a automatizar ciertas tareas creativas, pero no podrán aportar ideas verdaderamente creativas como un ser humano.

Quizá el algoritmo sólo intentaba hacernos sentir mejor y desviar la atención de sus verdaderos objetivos. Pero incluso si el techo creativo para la IA es el de un redactor o diseñador junior, destinado a escribir el primer borrador que ayude a inspirar la verdadera creación "humana", eso sigue siendo algo muy importante.

¿Y ahora qué?

Sí, todavía estamos muy lejos de saber hacia dónde va todo esto. Pero tenemos que reconocer que ahora las cosas irán a un ritmo mucho más rápido a medida que alcancemos "el final del principio"de la IA en el lugar de trabajo. Debemos aceptar a la IA como un compañero de trabajo que está aquí para quedarse(aunque no intentará venderte galletas de las Girl Scouts).

Opto por ver estos primeros avances de la IA como una llamada de atención para que los humanos mejoremos. Durante mucho tiempo ha habido demasiado trabajo "tonto" que ha minado la energía y el potencial de todas nuestras organizaciones. Ahora que existen los medios para trazar una línea más clara entre el trabajo que deben hacer los humanos y el que puede y debe hacer la tecnología, todos deberíamos aprovechar este momento.

¿Es la IA la liberadora del potencial humano, o el inevitable siguiente paso evolutivo que nos aleja? En lo que respecta al futuro del trabajo, quizá Terminator 2 acertó de pleno.

"El futuro no está escrito.
No hay más destino que el que nos hacemos nosotros mismos".

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Chris Halsall trabaja en Senior Partner , en Vivaldi, y se centra en la reinvención y el crecimiento en la intersección entre el cliente, la marca y la empresa. Antes de unirse a Vivaldi, Chris fue cofundador de Ogilvy Consulting, donde ocupó el cargo de Director de Operaciones Global y líder de la práctica de Crecimiento e Innovación. Chris comenzó su carrera como consultor en McKinsey & Company, donde dirigió la Práctica de Eficacia Marketing y fue Experto Senior en Branding para Norteamérica.