Un santiagueño, ingeniero de Google señala el impacto de la IA y riesgos en el empleo

Los tiempos cambian. Cada vez a mayor velocidad. Y ese avance, en materia tecnológica, genera consecuencias. Por ejemplo, hace 2 ó 3 décadas un celular servía solo para hablar y escuchar la voz de otras personas. Hoy, la mayoría, lleva gran parte de su vida personal y laboral, digitalizada, en el bolsillo. Y desde ese aparato también puede trabajar. En los ámbitos laborales, educativos, sociales e institucionales, tanto públicos como privados, tanto en el campo como en la ciudad, los cambios tecnológicos también son impactantes y perceptibles. Y se avecinan nuevos giros. O tal vez, se podría decir, el futuro ya llegó.

La nueva punta de lanza tecnológica, que hace décadas fue la irrupción de internet, ahora viene recargada. La Inteligencia Artificial (I.A) trae nuevas herramientas impulsadas por la mayor capacidad de procesamiento de datos en la nube (esa entidad donde se almacena infinita cantidad de datos). También por la facilidad de internet que permite ingresar allí y disparar millones de datos en mil segundos para resolver un problema desde un teclado. No son un punzón ni un martillo, pero en forma de herramientas más suaves (apps de software), van a impactar de forma tan o más punzante que esos elementos primitivos en la vida diaria. Los adolescentes quizá hoy no saben lo que es una tenaza. Pero sí conocen lo que es Canva o el Chat GPT. Esas, son aplicaciones de Inteligencia Artificial (IA). En todas las actividades, apps como esas, prometen cambiar la forma de trabajar y la relación entre las personas y el trabajo.

¿Desde cuándo estás trabajando con Google y en qué tipo de tareas?

Trabajo como partner –asociado- de Google para América latina y el Caribe. Con mi empresa Nextcomm somos un puente entre los servicios que tiene Google como solución y la implementación con el cliente. Porque hay muchos caminos y un ecosistema muy grande en las soluciones que tiene Google y nosotros somos los encargados de encontrar el mejor camino. Solucionamos el modelo más eficiente para implementar la solución y darle soporte a diferentes clientes. Un caso práctico de clientes es la Unión Europea (UE), a la cual le implementamos soluciones para la gestión de un sistema de proyectos con diferentes países de América latina y el Caribe. Trabajamos con el sector privado y el sector público. Con la UE trabajamos con la Comisión Internacional para la Cooperación y Desarrollo de la UE.

¿Cuál es el concepto que define a la inteligencia artificial (I.A)?

Se puede interpretar como la capacidad de emular una respuesta inteligente a través del uso de sistemas de información. Después hay subconjuntos dentro de eso que tienen diferentes grados de complejidad.

¿A partir de cuándo se empieza a hacer más intensivo el uso de la I.A?

Ahí se conjugan dos cosas para llegar al estadío que hoy conocemos como I.A. Hay varios estadíos previos. Pero uno de los saltos más importantes fue la adopción de la nube, de los servicios de cloud. Esto tiene una antigüedad de adopción masiva de unos 7 a 8 años aproximadamente.

¿Y, por qué esos son factores determinantes?

Porque para poder usar texto artificial, una cuestión absolutamente necesaria es contar con los datos disponibles en la nube. Porque tiene que estar accesible de forma permanente y acceder a muy alta velocidad y a gran escala. Y también contar con un poder de cómputo muy grande. La única forma de hacerlo es a través de los servicios de cloud (nube). En este caso los servicios de cloud de Google. Nuestra relación como Nextcomm con Google comienza, justamente, cuando ellos empiezan a desarrollar los servicios de cloud. El primer servicio que se implementó y fue masivo es el e mail. Todo inicia a partir de Gmail, el servicio de correo electrónico y luego empiezan a agregar las aplicaciones que empiezan a conformar el ecosistema que Google de forma continua y progresiva va incorporando.

¿A partir de cuándo comienza a escalar más fuerte la IA?

A Geoffrey Hinton se lo considera el padre de la inteligencia artificial. Era un ingeniero, trabajaba como investigador en Google y en una Universidad en Canadá y acaba de ser laureado con el premio Nobel. Su trabajo comienza mucho tiempo atrás, allá por los años 80. Pero lo que hace viable la aplicación práctica, en el entorno de la ciencia de la información, es justamente la reducción del costo de la infraestructura y el incremento de la capacidad de cómputo y almacenamiento. Eso es un factor crítico y determinante, porque ayuda a masificar. Y además, los datos son la materia prima esencial para que se puedan desarrollar estos algoritmos de inteligencia artificial o los grandes modelos de lenguaje (LLM). Pero los datos son los insumos necesarios. Si uno no tiene acceso a grandes volúmenes de datos y datos de calidad no pueden entrar a los modelos.

Hoy se habla de un avance exponencial de la IA y en aplicaciones prácticas que sustituirán diferentes actividades y empleos, pero ¿hasta qué punto?

Hay dos vertientes de problemas hacia adelante en este sentido. Una, es la que tiene en la cabeza la mayor parte de las personas que es el de un futuro distópico, en el cual esto se convierte en skynet como en la película de Terminator (N de la R. la película en la cual los artefactos comienzan a actuar y decidir por sí solos). La IA toma el control y devasta todo porque entiende que nosotros no somos un beneficio para el planeta, sino todo lo contrario, se vuelve completamente loca y nos erradica.

Pero hay otro problema. Es más cercano y más tangible y es el relacionado con el empleo. Va a ser un problema muy serio en ese aspecto. De hecho, ya hay efectos palpables y medibles. La IA va a atravesar a todas las industrias, como hoy lo hace la internet. Eso no es una posibilidad. Es una certeza. Y voy a lo siguiente: hay que imaginar un ámbito de negocios o un ámbito de la industria el cual cuenta con un ecosistema de empresas que funcionan utilizando la internet, con todas las herramientas modernas de colaboración y comunicación. En ese mismo mercado hay otro ecosistema de empresas que no utilizan ninguna de estas herramientas y se manejan con los modos tradicionales o antiguos. ¿Cuáles van a ser las consecuencias para aquellas que no adoptaron las tecnologías para colaborar y comunicarse de manera eficiente? Van a quedar marginadas y además van a ser poco competitivas. Van a colapsar y desaparecer. Este problema lo venimos sufriendo ya con la adopción de la internet, con la famosa brecha digital. Con inteligencia artificial la brecha digital se va a poner peor. Pero esto tiene dos dominios distintos. Uno es entre la imposibilidad de las compañías que no están actualizadas para competir con aquellas que sí adoptan estas herramientas. Y después está el problema a nivel individual: ¿qué tareas o qué personas van a tener problemas? Todas aquellas que no adopten como asistente o como copiloto a las herramientas de IA para poder maximizar su productividad, su capacidad de generar trabajo en el menor tiempo y de mejor calidad.    

¿O sea va a marcar una nueva transformación en las tareas y trabajos de las personas o los va a hacer desaparecer?

Hay trabajos que se van a transformar, no van a desaparecer. Pero la persona tiene que estar dispuesta a transformarse. Tiene que adoptar las herramientas para ir por el camino de la transformación digital, porque sino va a quedar en el camino y va a ser muy difícil a aquellos que queden en el camino, poder reinsertarlos laboralmente. Este es el desafío y éste es el problema central.

Analizando lo que fue en su momento la irrupción de internet y lo que es ahora la I.A, a la internet uno la asumía como una herramienta más amigable pero la I.A se ve más agresiva… Sí, porque la curva de adopción es mucho más violenta y es efectivamente, en una era de aceleración exponencial que ya llegó, a la cual hay que subirse lo antes posible, porque cuanto más tiempo te demores en subirte al tren, más difícil y más complicado estás. Pero del otro lado tiene que haber medidas o contramedidas para tratar de darle la oportunidad a la mayor cantidad de gente posible de que se suba a ese tren y éste es el otro problema, que aún no se ve.

Con internet la gente ha ido aprendiendo a usarla intuitivamente y según sus preferencias, ahora ¿para adoptar la IA es un camino similar de aprendizaje? Es más duro. En el caso de I.A es más duro porque además hay que adecuar esto a las necesidades de diferentes tipos de negocio. Existe además un condimento que hace esto más complejo. Uno, naturalmente, tiende a pensar en la interacción con inteligencia artificial entre el humano y máquina, solamente. Pero esto tiene también una interacción entre máquina y máquina. No existe solamente una interacción humano/máquina, sino que tenés esta otra complejidad agregada. Además, el crecimiento exponencial en esta interacción es mucho más compleja. Ahora lo que está desarrollándose se llama los agentes de I.A que son modelos súper especializados en una tarea específica y esos agentes van a tener diálogo entre sí. Entonces va a haber en la gente diálogo con los seres humanos y diálogo entre máquinas. Esto va a hacer que la cosa se ponga altísimamente compleja.

¿Cómo se hace para tratar de mitigar esto y subirse de la mejor manera posible al tren de la I.A?

Hay 3 pilares ahí. La educación. Facilitar el acceso a la educación para poder hacer el mejor uso posible de estas herramientas. Segundo, el acceso a las herramientas y después, capital para facilitar las otras dos cosas. Ese es como el triángulo que se tiene que cerrar y en el cual tiene que estar involucrado el ámbito público y privado porque ninguno solo va a poder lograrlo.

¿Cuando te refieres a educación, qué tipo de educación?

La educación se va a tener que adecuar a estos tiempos en un ritmo de cambio mucho más acelerado. Por ejemplo, en los programas nosotros teníamos en los 70'/80' otro ritmo de cambio en los programas de estudio. Ahora esto es un problema, porque vas a necesitar en plazos mucho más cortos, modificar el programa y ¿por qué esto es así? Porque por ejemplo, los chicos que nacen hoy, las carreras que ellos van a desarrollar no existen. Y los chicos que hoy tienen 10 ó 15 años, su carrera de acá a 10 años muy probablemente tampoco exista. Entonces, hay un problema de cambio de rumbo y adecuación muy acelerado. No solamente es el qué enseñar, sino el qué tan rápido lo vas a hacer lo que vamos a enfrentar ahora.

Desde el análisis que ustedes realizan, cuáles son las profesiones o trabajos que corren peligro de ser alcanzadas más rápidamente o reemplazados por I.A? Sí, todas las de cuello blanco y lo que son tareas más repetitivas. Son esos empleos los candidatos a ser automatizados más rápido. Por ejemplo: finanzas. Luego en la parte de programación, como el lenguaje de programación es muy estructurado, es muy fácil para la máquina. Por ejemplo: revisar códigos, escribir códigos, optimizar códigos. Entonces hay tareas de programadores que antes tomaban días o semanas y ahora toman segundos. Por eso el cambio es muy dramático. Esa mejora de la productividad es explosiva, se reduce muy significativamente la cantidad de horas que uno requiere de determinados profesionales.

La influencia en las áreas de Legales, Contratos y en la Educación

¿Qué otras profesiones están en riesgo?

Todo lo que sea legales, la redacción de escritos, análisis de contratos y todo ese tipo de tareas. También se va a reducir dramáticamente el tiempo para procesar. Por ejemplo, en el área legal, lo que son abogados, contadores. No en la toma de decisiones, sino en el análisis, en tiempo de redacción y revisión de escritos. Ahí hay una oportunidad grande de acelerar plazos y tiempos. En la educación, la I.A va a poder reemplazar, por ejemplo, los maestros o profesores. No en lo inmediato, que los va a tener que complementar para ayudarlos a generar contenido para los alumnos, de mayor cantidad y calidad. No todos los alumnos aprenden de la misma forma. En el caso extremo, uno debería poder customizar (personalizar) el contenido específico para cada alumno. Y en ese sentido, la I.A puede ayudar. Porque todos los alumnos tienen diferentes grados de avance y diferentes velocidades para aprender determinadas áreas. Entonces requieren de diferente apoyo y allí es donde la I.A puede jugar un rol muy, muy importante. Es un desafío adicional para la educación.

Los cambios que trae y los aportes de la inteligencia artificial en áreas vinculadas a Salud

¿Y en áreas, por ejemplo, como salud, esas cosas van a cambiar también?

Sí, y dramáticamente. Hay dos áreas donde hay un cambio muy significativo. Por ejemplo, la telemedicina. Primero, para la atención primaria la posibilidad de hacer un diagnóstico preliminar del paciente para después derivarlo adecuadamente. Eso es perfectamente alcanzable y automatizable con estas nuevas herramientas. Por otro lado, algo muy importante para la parte de diagnóstico es el uso del diagnóstico por imágenes. Ahora, por ejemplo, están haciendo un desarrollo muy importante en el Instituto de Salud (CDC) de Estados Unidos, con modelos de Google para hacer los escaneos cerebrales y ayudar en el diagnóstico para tener certezas superiores al 98/ 99%. En medicina, un factor muy importante en el diagnóstico es la velocidad. Entonces, esto va a ser determinante para lograr esa aceleración. No solamente la cantidad, en el volumen de análisis que puedo hacer, sino en el tiempo que toma hacerlo. Son las 2 variables en las cuales esto va a tener un impacto muy significativo.

En áreas de mano de obra intensiva como construcción o algunas tareas del agro ¿Cuál será el impacto de la I.A?.

Donde vemos mayor impacto es, por ejemplo, en el análisis de imágenes satelitales para identificar, por ejemplo, zonas donde hay poca humedad en el suelo y como consecuencia de la poca humedad del suelo el impacto que va a tener en el rendimiento por hectárea. Por ejemplo. Ahí sí, vas a tener un impacto muy grande. Pero no, en la cantidad de operarios y la cantidad de personal que se necesita para ese tipo de tarea en el sitio, no físicamente. La tecnificación ahí va a venir por otro lado. Por ejemplo: Se está usando una aplicación práctica, el sistema de drones para el monitoreo del control de torres de alta tensión para detectar fallas. Antes, ese trabajo se hacía con helicópteros pero era muy caro. Ahora se puede hacer con drones. Uno puede tomar múltiples imágenes, analizarlas y determinar la probabilidad de falla. Eso le permite al operador planificar un mantenimiento preventivo de toda su línea de alta tensión. También con drones se podría optimizar un sistema de riego. Qué áreas requieren mayor cantidad de riego. Entonces uno puede reducir los costos de riego o cuando hay baja disponibilidad de agua.

¿Qué tan lejos estamos de empezar a sentir el impacto de la I.A en nuestra realidad cotidiana y laboral?

Estamos hablando de meses para sentir el aterrizaje con más fuerza. De hecho, por ejemplo, esto es algo verificable, en Estados Unidos, en los últimos 6 meses hubo una gran cantidad de despido en el ámbito de las empresas tecnológicas de personal de las tecnológicas, Google, Microsoft, Amazon, etcétera. Por, justamente, la automatización. Ahí ya hay impacto ciertos y reales que son tangibles y verificables, palpables. Y eso va a seguir ese camino. Ya no va a cambiar el rumbo. No es un problema que vayamos a tener por delante, sino que es un problema que ya lo estamos transitando. 

¿Qué otros sectores los van a empezar a sentir más?

El financiero, porque en el financiero hay una convergencia con la tecnología de las criptomonedas, con la tecnología del blockchain y de muchas funciones y tareas y servicios que van a converger desde los las finanzas tradicionales a las finanzas basadas en criptomonedas. Esto ya se está viendo y hay una proceso de lo que se llama la "tokenización" de los activos físicos en activos digitales y eso ya está sucediendo. Uno no va a poder tener la posibilidad de competir sin estas herramientas. Si se pretende formar parte de la economía global, incrementar exportaciones tanto de productos como de servicios, si no se integra en la cadena de abastecimiento con estas herramientas no va a ser competitivo y si no es competitivo queda afuera. Es tan lineal y tan directo como eso. 

Las herramientas que utilizan I.A y que sirven para la vida laboral y personal

Las herramientas de inteligencia artificial (IA) son aplicaciones de software que usan algoritmos para realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Estas herramientas se utilizan en los ámbitos empresariales y de investigación para por ejemplo automatizar tareas, optimizar operaciones, mejorar la experiencia del cliente, descubrir conocimientos en grandes conjuntos de datos. Algunos ejemplos de herramientas de IA son: Chat GPT, Google AI, DALL-E, Fireflies, MidJourney, Lalal AI, Canvas, Grammarly, Tensor Flow, PyTorch. Algunos ejemplos de aplicaciones de IA en la vida cotidiana son: Asistentes virtuales inteligentes, Reconocimiento facial y de imágenes, Sistemas de recomendación personalizados, Automatización en el hogar inteligente, Aplicaciones de salud y diagnóstico médico.