La IA generativa: ¿el nuevo traje del emperador?

Vamos a ser sinceros, el revuelo que ha causado la IA generativa ha sido ensordecedor. ChatGPT, Copilot, Gemini, Claude, Mistral… parece que cada gigante tecnológico se está apresurando a subirse al carro. Incluso algunos de los movimientos que vemos están más inspirados por el miedo que por una estrategia clara. Como alguien que lleva mucho tiempo siguiendo los diferentes movimientos de la tecnología, no puedo evitar experimentar cierta sensación de deja vu. ¿No recuerda todo esto al Metaverso? ¿Qué pasó con la realidad virtual y aquel apresuramiento por adquirir propiedades digitales en Second Life?

No estoy diciendo que la IA generativa tenga que sufrir necesariamente el mismo destino. Sin embargo, creo que es necesario abordar bajo una perspectiva realista lo que puede ofrecer y lo que no. Después de todo, las nuevas vestiduras del emperador eran magníficas a los ojos de la multitud, pero en realidad, no había nada allí. De manera similar, el estado actual de la IA generativa es algo que no habríamos podido soñar hace una década, pero quizá está lejos de poder asumir el peso de las promesas con que figuras destacadas en este ámbito quieren atraer atención y, más importante, financiación hacia sus proyectos.

La ilusión de la inteligencia

No nos engañemos. La principal razón del revuelo alrededor de la IA generativa deriva de su capacidad para producir texto, imágenes e incluso código de calidad análoga a la humana. Puede gustarnos más o menos, pero cualquiera de los chatbots más populares puede escribir ensayos de nivel universitario más coherentes y gramaticalmente correctos que muchos de los estudiantes. Sin embargo, no debemos olvidar que los modelos grandes de lenguaje no son otra cosa que sofisticada máquinas estadísticas de predicción de patrones. Se entrenan en conjuntos de datos masivos y aprenden a imitar los patrones que encuentran, pero no comprenden realmente el significado detrás de las palabras o imágenes que producen.

Esta falta de comprensión es una limitación importante. Los modelos de IA generativa carecen de un modelo del mundo subyacente y de verdadera comprensión. Esta es la causa de que sean propensos a las alucinaciones, en las que proporcionan información falsa o hacen afirmaciones sin sentido. También pueden ser fácilmente manipulados por ejemplos adversarios, que son entradas cuidadosamente elaboradas diseñadas para engañar al modelo para que produzca salidas inesperadas.

El peligro del desencanto

La falta de avance en esta cuestión está llevando a que veamos signos de decepción. Por supuesto que los logros de la IA están ahí y no van a desaparecer de la noche a la mañana, pero lo cierto es que el público general espera más. Y lo espera porque Sam Altman, cabeza de OpenAI, y otros gurús tecnológicos y empresariales han generado estas expectativas. Y ni OpenAI, la compañía tras ChatGPT, ni el resto de sus competidoras, parecen haber encontrado el modelo de negocio que les permita ser sostenibles: todas ellas enfrentan pérdidas significativas mientras sostienen una ardua lucha monetizar sus productos.

La falta de beneficios es una clara indicación de que el mercado está empezando a darse cuenta de que la IA generativa, en su forma actual, no es una solución mágica. La tecnología aún está en sus primeras etapas y no está claro cuándo, o incluso si, cumplirá con las altas expectativas establecidas por sus defensores.

Un enfoque más medido

¿Dónde nos deja esto? Creo que es hora de un enfoque más medido y realista de la IA generativa. En lugar de aceptar a ciegas las afirmaciones (o exageraciones) de quienes están detrás de esta tecnología, deberíamos centrarnos en identificar sus fortalezas y debilidades y explorar el potencial para su aplicación a la vida ordinaria de una manera responsable y ética.

Es innegable que conjuntos amplios de profesionales se han beneficiado ya de su existencia y que vamos a vivir, en diferentes ámbitos, cambios de paradigma en la forma en que trabajamos. También lo es que, en muchos casos, las personas vamos a pasar de hacer el trabajo a supervisar, corregir y aportar valor al trabajo de asistentes de distinto tipo. Y, cuanto antes asumamos estos cambios y tratemos de obtener todo lo positivo que pueden aportar, antes comenzará el beneficio real de la IA.

El futuro de la IA generativa

En última instancia, el éxito de la IA generativa va a depender de nuestra capacidad para asumir sus limitaciones y para aprovechar su potencial real, frente a las promesas de lo que llegará. Esto requerirá la colaboración entre investigadores, profesionales, desarrolladores, responsables políticos y gestores públicos para garantizar que la tecnología se desarrolle y se implemente de manera responsable.

Por mi parte, creo que es importante seguir de cerca los avances en este campo, pero sin dejarse llevar por la exageración. El futuro va a traernos cambios y, seguramente, lo que ayer creíamos imposible se materializará en formas que ni siquiera imaginamos y, al mismo tiempo, algunas de las promesas que estamos escuchando hoy se convertirán en humo. ¿Podrán los avances logrados evitar un nuevo invierno que congele los recursos necesarios y deshaga lo ya conseguido?