¿Para qué sirve la Inteligencia Artificial?

De tarde en tarde surgen en el mundo de los negocios palabras que no se pueden dejar de oír. En las últimas décadas, suelen ser términos relacionados con la tecnología, y su ciclo de interés responde a lo que los analistas de Gartner bautizaron como The Hype Cycle, algo así como el «Ciclo del Entusiasmo». Conceptos como gamificación, blockchain, NFT o metaverso siguen un ciclo de entusiasmo, cuando se presentan como respuesta a los problemas de las organizaciones, y desinterés cuando se descubre que esa expectativa no respondía a la realidad. Solo serán soluciones eficaces cuando lleguen a su ventana de madurez.

Durante un ciclo de entusiasmo, es normal hacerse la pregunta «¿qué hacer con…?». Por ejemplo, «¿qué hacer con el metaverso? ¿Debería ofrecer a mis clientes una experiencia virtual?», o «¿qué hacer con los NFTs? ¿Es buena idea imprimir NFTs con nuestra propiedad intelectual?». Pues ahora estamos en la fase de «¿qué hacer con la IA?», pregunta que, vista en perspectiva, es tan errónea como «¿qué hacer con el Internet?». Eso es así porque la tecnología nunca es la pregunta.

La tecnología es el uso del conocimiento para intervenir intencionalmente en la realidad, por tanto, es el medio para conseguir una transformación. La pregunta que subyace a cualquier intervención tecnológica es la intención con que se usa. Hay una ley que dice que cualquiera de los retos a los que se enfrenta un directivo, un emprendedor, o un gobernante pueden resumirse en cuatro: la pregunta por las personas, la pregunta por las herramientas, la pregunta por los procesos y la pregunta por los resultados. Las cuatro relacionadas entre sí y mutuamente interdependientes. Es decir, ¿están en el equipo las personas adecuadas? Esas personas, ¿tienen a su disposición las herramientas adecuadas? Esas herramientas, ¿se usan de la forma adecuada? Finalmente, ¿se consiguen los resultados esperados?

Por ejemplo, preguntarse por qué no se consiguen los objetivos trimestrales, y descubrir que las personas no tienen las competencias necesarias para seguir los procesos definidos en la prestación del servicio. Las posibles acciones pasarán por una combinación de: ampliar las capacidades de las personas, adaptar los procesos existentes, o revisar la viabilidad de los objetivos. Y así sucesivamente en cada caso, para eso están los consultores. Esta ley, por cierto, se cumple en cualquier modelo de organización y de negocio, incluyendo el autónomo que trabaja en solitario. Alguien diría que puede resumirse en la pregunta por los resultados, y de ahí hacia atrás, pero eso equivale a decir que «el fin justifica los medios», y no.

Entre estas cuatro preguntas no aparece la pregunta por la IA. No es una pregunta esencial para conocer un mercado, ni definir un modelo de negocio, ni para enunciar un núcleo estratégico. La pregunta por la IA es por tanto una pregunta subordinada a las cuatro, las complementa, y, como tecnología, debe relacionarse con la transformación de lo existente.

Pero además de transformadora, la IA entra en la categoría de la tecnología habilitante. ¿Qué quiere decir esto?

Hay cierto consenso en que las primeras realizaciones tecnológicas que hicieron los humanos fueron los palos y las piedras, ambos elementos que están a la mano en la naturaleza. Usar un simple palo para golpear algo no puede hacerlo cualquier animal, sin embargo, golpear con un palo no es ejemplo de habilitación tecnológica. En la naturaleza los animales pueden golpear con sus extremidades en forma de brazos o patas, incluso tener características óseas como picos o cuernos. Sin embargo, usar un palo como muleta para que un homínido, herido o lisiado, se apoye y pueda desplazarse sí es un ejemplo de tecnología habilitante. En este caso, la tecnología de la muleta complementa un impedimento motriz. Por otra parte, el bifaz es una realización tecnológica mucho más compleja que la muleta. Requiere un material particular, un tipo de piedra que al romperse produzca fragmentos finos y cortantes, como el sílex. Y además requiere cierto conocimiento del tamaño y forma adecuado para seleccionar la piedra que hace de núcleo, una técnica concreta de percusión, incluso un retocado posterior.

El aspecto esencial de la Inteligencia Artificial es su capacidad de habilitar y hacer real algo que antes sólo era una posibilidad

La invención del bifaz es un hallazgo tecnológico más complejo que el de la muleta, pero no es una tecnología habilitante. Es decir, como tecnología, el bifaz transforma cómo separar la carne de los huesos, pero esa separación ya estaba habilitada orgánicamente, había otras formas de hacerlo. Quizá menos eficientes. Quizá más molestas. Que una tecnología no sea habilitante no impide que perdure en el tiempo, si aporta una solución a un problema, como separar la carne de los huesos, mejor que la que había antes. Y perdurará hasta que otra tecnología la mejore, en el caso del bifaz, algunas basadas en la piedra, como las lascas y la técnica de Levallois, antes de dar paso a los metales. Desde esta perspectiva, no hay tantas tecnologías habilitantes. La rueda. La escritura. El estribo. El telescopio. El microscopio. La máquina de vapor. La electricidad. Los antibióticos… Lo que las convierte en tecnologías habilitantes no es la complejidad de la realización tecnológica, sino que abren el campo de lo posible que se convierte en factible, porque permiten que ocurran cosas que anteriormente podían o no pensarse, pero en ningún caso podían hacerse. Que el ser humano haga cosas que naturalmente no podría hacer por sí mismo. Y al hacerlo, transforman no solo nuestras capacidades o nuestras habilidades, sino la forma de relacionarnos con la realidad.

La IA no es una tecnología habilitante porque analice nuestros correos electrónicos, escriba documentos, o invente los memes del Bombardino Cocodrilo. Todo eso ya se podía hacer antes.

Descubrir el plegado de proteínas, crear nuevas formulaciones moleculares, diseñar nuevos materiales, difuminar la barrera del idioma (que arrastramos desde la Torre de Babel), encontrar patrones en datos astronómicos, actuar en artefactos a través del pensamiento, materializar el ideal Enciclopédico de acceso universal al conocimiento… esa es la realidad que la IA habilita. Ese es el aspecto esencial de la IA: su capacidad de habilitar y hacer real algo que antes solo era una posibilidad. La IA transforma lo que ya existe porque esa es la esencia de la tecnología y, además, permite ser a lo potencial porque es habilitante.

Empresas, organismos, gobiernos y demás deberían entonces preguntarse por cómo la IA habilitará personas, herramientas, procesos y resultados.

Carlos L. Guardiola es Chief Innovation Officer en Sngular