El desacople entre el aceleracionismo tecnológico y su adaptación

Una noticia relevante se está gestando en la escena internacional. Si tomáramos aleatoriamente cualquier columna de opinión o análisis sobre el crecimiento exponencial que tuvo la inteligencia artificial generativa en los últimos cinco años, es probable que concluyamos la lectura con ímpetu al ver los resultados aplicados en ciertas áreas de la ciencia y la productividad; y, simultáneamente, con un estado de urgencia, desconcierto y ansiedad por el hecho de preguntarnos si nosotros seremos parte de la tendencia de cambio sociolaboral que se nos plantea a partir de esta irrupción, y de qué manera. La narrativa que se ha instalado sobre la dominancia y el desplazamiento de esta herramienta como ordenador preeminente del trabajo y la vida social está influyendo en la imaginación y en la construcción de expectativas de una manera desacoplada con las condiciones materiales y las dinámicas sociales, económicas y políticas que atraviesan a la sociedad, sobre las que debería proyectarse concretamente cualquier futuro posible. Mientras un laboratorio de vanguardia ya está diseñando, por ejemplo, nuevas moléculas y proteínas con la asistencia de modelos de inteligencia artificial, la velocidad de implementación social y masiva presenta un marcado contraste.

Debemos introducir dos aclaraciones importantes antes de continuar. La primera es que de ninguna manera pongo en discusión el impacto actual de la IA generativa (empírico) ni la oportunidad de implementación y experimentación, cualquiera sea el motivo, como intenté presentar en una columna anterior. El objetivo del texto actual, y esta es la segunda aclaración, consiste principalmente en problematizar el efecto simbólico que la narrativa está produciendo en la toma de decisiones para “anticiparnos”, porque me interesa llamar la atención sobre una reacción que empieza a verse con más frecuencia: todos quieren usar la IA generativa, pero no saben cómo ni para qué.

Los detalles

Como veremos, eso plantea un riesgo y un problema. Analicemos un caso hipotético que ilustre esta tensión. Frente a la rapidez de procesamiento que proporcionan los modelos de LLM en la compilación y resumen de extensos expedientes judiciales, un estudio de abogacía tomó la decisión reciente de no contratar nuevos empleados y, en simultáneo, ejecutar un plan de desvinculación gradual para las posiciones de empleados más junior hasta lograr la automatización de tareas de análisis.

El proceso no debería extenderse más de un año. Para ello, el estudio terminó invirtiendo un capital mayor que los sueldos e indemnizaciones del personal desvinculado para desarrollar agentes autónomos que puedan, en su mejor versión, interactuar diariamente con los pedidos y consultas de los clientes. La decisión estratégica ya fue tomada.

El proceso de implementación, sin embargo, comienza a mostrar que la dinámica del negocio (su demanda y sus oportunidades comerciales) mantiene una velocidad divergente, como así también la curva de aprendizaje de los propios empleados que deben intentar seguir, en lo posible, las constantes actualizaciones que la herramienta va ofreciendo (y deben pagarse) en materia de automatización, mientras ven que la dinámica de su trabajo, que tiene un tiempo diferente, tampoco se altera. Sin nuevos clientes que rápidamente incorporen un flujo, ni tampoco una reorganización creativa que permita maximizar esa eficiencia, hacia la mitad de ese año la empresa presenta un panorama radicalmente más crítico, en el que su inversión tecnológica, motivada por una proyección de competitividad que el mercado y la organización no acompañaron, termina afectando la sostenibilidad del negocio. El problema fue suponer que el resto de las variables evolucionaría de igual manera.

Qué dicen los expertos

¿Sobre qué podemos reflexionar? La pretensión de avanzar a la velocidad vertiginosa en la que esta tecnología innova, y frente a un escenario en que los impactos todavía no sucedieron, termina convirtiéndose en un problema para interpretar efectivamente cuál es la mejor manera de incorporar una herramienta a un contexto determinado. La decisión no es necesariamente incorrecta, pero no puede omitir el punto de partida; por ende, debe tener criterio y poder responder, asimismo: ¿ante qué anticiparse y prepararse?

¿Sirve algo de lo hecho hasta la actualidad para incorporar una tecnología nueva o todo debe modificarse en la expectativa de una transformación radical? El último interrogante se vincula con un riesgo que, transversalmente, se empieza a reflejar en debates sobre el futuro laboral, y trata sobre la desvalorización de las trayectorias profesionales construidas y la acumulación de capacidades previas frente al impacto tecnológico. Si analizamos las recomendaciones generalizadas sobre los empleos y oficios más favorecidos en una sociedad futura atravesada por la automatización, en la que el humano dispondría de un tiempo de ocio y recreación que actualmente no tiene, deberíamos concluir que la dirección de lo hecho hasta la actualidad se tensiona con el imaginario de lo que vendría.

Ese pronóstico de futuro, que sugiere que ciertos roles profesionales y áreas del conocimiento se desvalorizarán, debe contrastarse con una tendencia de adaptación que refleja otra interacción. ¿Acaso un programador no tiene en la actualidad mejores condiciones que el resto para interpretar la potencia de Claude aplicada a su rubro? ¿Acaso el abogado junior no hubiese podido eficientizar mejor su trabajo a partir del software que desarrollaba la empresa?

El desarrollo ha despertado una amplia atención internacional, con los círculos diplomáticos siguiéndolo de cerca.