Actualmente una serie de organismos internacionales señalan que la irrupción de las IA es una amenaza para los trabajos de oficina de baja cualificación (personal administrativo ocupado en tareas cognitivas repetitivas, becarios y personal en prácticas). Aunque también surgirán nuevos puestos de trabajo, se prevé que no lleguen a compensar completamente la pérdida de los más automatizables, al menos en el corto plazo.
Una IA puede redactar documentos o recomendaciones de cierto nivel a una velocidad difícilmente igualable por un ser humano, especialmente en tareas repetitivas o basadas en grandes volúmenes de información. Se reducen los tiempos de redacción e investigación y, con ello, aumenta la productividad del despacho. Al mismo tiempo cualquier estudiante o profesional puede adquirir una serie de habilidades y conocimientos básicos con ayuda de las IA que hace apenas unos años habrían parecido inalcanzables.
Entre otras cosas las IA pueden resumir la información de un texto, redactar un documento o un correo electrónico sin faltas de ortografía -en nuestro idioma o en otro-, analizar datos de nuestro despacho en función de distintos indicadores, plantear una hoja de ruta, generar imágenes, responder a nuestras dudas personales o profesionales, sugerir bibliografía específica, realizar análisis prospectivo o elaborar el cronograma de un proyecto. Hasta cierto punto el límite lo marcamos nosotros y la respuesta, en gran medida, vendrá determinada por la exactitud del “prompt” que utilicemos, es decir, que la calidad de la pregunta determinará, a su vez, la de la respuesta.
Las IA suelen contar con una versión gratuita de funcionalidades que, a cambio de los datos que les proporcionamos y de la posibilidad de mejorar sus sistemas mediante la interacción -según los términos de uso de cada plataforma-, nos proporcionan un vislumbre de lo que son capaces de hacer. La tecnología acelera el resultado, pero no reemplaza por completo la experiencia humana, el juicio contextual o el aprendizaje profundo.
Si ha leído atentamente la frase anterior entenderá lo que voy a explicarle a continuación. Las IA cometen fallos, se equivocan con cierta frecuencia. Reflejan ciertos sesgos o limitaciones humanas, ya que han sido entrenadas con datos generados por nosotros mismos. Uno de ellos es que no son capaces de reconocer que no saben de un tema y o bien producen contenido falso o no verificado como si fuera cierto -el término técnico es alucinación-. Por ello es conveniente siempre revisar sus afirmaciones, pedir aclaraciones en caso de duda y realizar nuestra propia labor de investigación.
Para comprender mejor esta transformación podríamos establecer una analogía histórica con el advenimiento de la calculadora como sustituta del ábaco. Así, el ábaco extiende la capacidad humana de cálculo, pero depende por completo del operador, mientras que la calculadora automatiza el cálculo. El humano introduce datos y la máquina los procesa. El ábaco requiere técnica y atención constante. La calculadora no.
El ser humano aporta conciencia, juicio, contexto, intención. La IA puede procesar, asociar, predecir y generar resultados complejos de forma autónoma, a partir de datos o indicaciones mínimas. El humano sin IA razona, relaciona y crea a través de esfuerzo. El humano con IA delega partes del proceso y se enfoca en lo estratégico o creativo.
Podemos situar al período 2015-2018 como el comienzo de la IA generativa, la cual representa un avance con respecto a la IA tradicional. La IA tradicional responde preguntas, la IA generativa es capaz de generar tanto preguntas como respuestas. La IA tradicional opera en dominios limitados y precisos. La generativa simula lenguaje, intención comunicativa y creatividad, permitiendo una interacción mucho más rica y flexible.
Una evolución de las IA generativas son los modelos de IA generalistas que superan y engloban a las primeras en el sentido de que no sólo generan nuevo contenido sino que lo comparan, analizan, interpretan e incluso enseñan.