Se supone que algún día los modelos de IA generativa, como ChatGPT, sustituirán a la mayoría de los humanos en la redacción de textos. Mientras tanto, los humanos pasan mucho tiempo escribiendo sobre IA generativa.

Todos los días llegan anuncios en los que se alardea de cómo las startups a, b y c están aplicando la tecnología a la industria x, y y z. Puede que la inversión mundial en capital de riesgo haya caído un 35% hasta los US$ 415.000 millones el año pasado, pero el dinero sigue llegando a borbotones a las startups de IA generativa.

Durante años, los investigadores de aprendizaje automático han estado escribiendo algoritmos cada vez más impresionantes, devorando enormes cantidades de datos y potencia de cálculo masivo, lo que les permite hacer cosas cada vez más impresionantes: ganar partidas de ajedrez y Go contra los jugadores humanos más fuertes, traducir entre idiomas en tiempo real y modelar estructuras de proteínas, por ejemplo.

Pero 2022 fue un año decisivo para la IA generativa, ya que la empresa de investigación OpenAI, con sede en San Francisco, entre otras, abrió la tecnología a los usuarios de a pie.

Cualquiera con una conexión a Internet puede experimentar la aparente magia de la IA generativa pidiendo a Dall-E que genere la imagen de un astronauta montando a caballo en la Luna o a ChatGPT que escriba una historia sobre las aventuras lunares de un astronauta a caballo.

Todo esto es (en su mayor parte) diversión buena e inofensiva. La IA generativa ya está estimulando a millones de redactores publicitarios, ilustradores, desarrolladores de videojuegos... y perdedores de tiempo. Pero la pregunta más importante es: ¿puede impulsar la productividad de la economía en general? Durante años, los tecnólogos han comparado los efectos transformadores de la IA con los de los microchips, la electricidad y el fuego. Sin embargo, los economistas siguen teniendo dificultades para detectar algún cambio en los datos de productividad.

El uso de la IA generativa, afirman sus evangelistas, transformará ahora un deporte minoritario en un juego de participación masiva. Mira Murati, directora de tecnología de OpenAI, ha llegado a comparar la difusión de la IA con una forma de globalización digital: da acceso a todo el mundo a nuevas posibilidades económicas, aumentando la diversidad de oportunidades y elevando la prosperidad.

Otros han argumentado que los aumentos exponenciales de la potencia de cálculo de las últimas décadas, descritos por la Ley de Moore, están pasando del hardware al software. La creación de software está pasando de la era artesanal a la industrial.

La IA también puede entrenarse para predecir las próximas líneas de código informático. Microsoft, que invirtió US$ 10.000 millones de dólares en OpenAI, afirma que incorporará la IA generativa a su software, computación en la nube y servicios de búsqueda, potenciando así a sus clientes empresariales.

Según Jordan Jacobs, cofundador de Radical Ventures: “En la próxima década, todos los programas informáticos serán sustituidos por programas de IA. Eso tendrá un enorme impacto económico”. Pero dos interrogantes se ciernen sobre este optimismo.

En primer lugar, aún no está claro si la constante evolución del software acelerará la obsolescencia tecnológica, obligando a las empresas a instalar nuevos hardware y reciclar a los empleados. En segundo lugar, ¿creará la IA generativa una nueva y perniciosa forma de “deuda técnica” que obligue a los programadores humanos a reelaborar el software para eliminar los errores escritos por las máquinas?

Hoy en día, asumimos que la mayoría de los contenidos digitales son precisos y utilizamos verificadores de hechos para identificar y remediar el material falso. En el mundo posterior a la IA generativa, debemos asumir que todo el contenido es potencialmente defectuoso y emplear buscadores de la verdad para verificar las fuentes. Espero el primer correo electrónico de una startup que argumente que la búsqueda de la verdad es un nuevo caso de uso fantástico para la IA generativa.