La humanidad pareciera estar obsesionada con siempre inventar más y mejores máquinas, todas las cuales han causado disrupción considerable en las sociedades. Las invenciones han sido miles, algunas más disruptivas que otras, pero casi siempre las que consideramos más disruptivas nunca habrían sido una realidad sin las pequeñas otras invenciones sobre las cuales fueron construidas.
Todo lo que veíamos en la naturaleza lo hemos querido copiar y construir. Así, hicimos máquinas que caminan, que vuelan, que nadan, que cuentan, hasta que van al espacio. Y ahora, muy recientemente (en los últimos 80 años) queremos hacer máquinas que piensen.
Antes del final de la II Guerra Mundial, Alan Turing y sus secuaces construyeron una máquina que fue capaz de descifrar el cifrado de los mensajes de los nazis. Desde entonces, las máquinas se han ido haciendo más poderosas y la programación más compleja, ambas a velocidades exponenciales.
En 1968, Gordon Moore, ingeniero de Intel, dijo que cada dos años se duplica la capacidad de cómputo por dólar; a eso se le conoce como la Ley de Moore. Eso es una típica función exponencial, y como tal, al principio el desarrollo casi no se percibe; con el tiempo, la velocidad aumenta, y sigue aumentando cada vez más. Como este tipo de función llega a una curva casi perfectamente vertical, hay muchos que consideran que ese ritmo es insostenible y que deben, en algún momento, desacelerarse. Pero lo cierto es que la Ley de Moore ha permanecido cierta.
El enorme poder de cómputo de que disfrutamos hoy ha hecho posible la implementación de la inteligencia artificial (IA) utilizando las redes neuronales que datan de hace más de 30 años, pero que en aquellos tiempos se consideraron inservibles por lo lentas que eran.
Hoy, frecuentemente leemos toda clase pronósticos en cuanto el tiempo que tardará la IA en transformar el mundo, predicciones de cientos de millones de empleos que desaparecerán, de nuevos empleos que podrían crearse, y porcentajes de personas y empresas que ya están utilizando la IA.
Las enormes sumas de dinero que se están invirtiendo son, en su gran mayoría, confidenciales. Las únicas que aparecen publicadas son las inversiones en nuevas empresas (y eso son cientos de miles de millones de dólares). Pero todos sabemos que las enormes empresas tecnológicas y los todavía más grandes gobiernos y, en especial, los ejércitos, están invirtiendo muy fuertemente, aunque no sabemos cuánto.
La IA, por sí sola, no va a crear una enorme disrupción; necesita de la complicidad de otras tecnologías como la computación en la nube, la robótica, la Internet de las Cosas, los vehículos autónomos, el almacenamiento de energía, y blockchain, entre muchas otras. La inversión en estas otras tecnologías es más visible: son centros de datos de decenas de hectáreas, enormes fábricas de robots, miles de fábricas de sensores y actuadores, toda la industria automotriz, etcétera.
Tecnologías que por sí mismas son impresionantes, al ser combinadas con otras, pueden producir resultados muchas veces inesperados pero casi siempre predecibles, aunque la velocidad del desarrollo nos parezca que se acerca a lo ridículo.
Para este año, se predice la producción de millones de robots humanoides, los cuales, al ser dotados de IA, comunicación de alta velocidad y sensores mucho más sofisticados que nuestros sentidos, resultan en herramientas de trabajo sumamente eficientes. Muchas tareas que hoy son ejecutadas por seres humanos serán ejecutadas por robots que no se cansan, no van a la Caja, no toman vacaciones, no serruchan el piso y no se quejan.
Hay muchos argumentos en contra de la IA; que las máquinas en realidad son como algunos políticos, que ni saben ni entienden nada de nada. Eso es cierto; pero, ¿qué importa? Igual pueden hacer el trabajo. Que la IA no tiene intuición, ni creatividad, ni imaginación, ni sentimientos, todo es cierto. Pero lo puede simular y salir adelante con las tareas que se le asignen.
Todos parecen decir que tenemos que aprender a utilizar la IA, porque no será la IA la que nos quite el trabajo, será un colega que utiliza la IA mejor que nosotros.
Recientemente, gracias al impedimento de exportación de hardware a China, una empresa emergente tuvo que ingeniárselas para producir una IA tan poderosa como la de Open AI sin el beneficio de los cientos de millones de dólares en hardware que utiliza Open AI.
Deep Seek se la juega con software más ingenioso y, sobre todo, software abierto que fomenta de innovación abierta. Este mes, en la reunión mensual del Club de Investigación Tecnológica, el doctor Tomás de Camino, de la Universidad Cenfotec, nos explicó cómo lo hicieron. Es complicado, e interesantísimo.
Esta es, sin duda, una oportunidad. Además de todos aprender a utilizar la IA, podemos (¿debemos?) utilizar modelos innovadores para producir tecnología propia. Llegar tarde a esta fiesta es como no llegar.
