Hay que participar en la elaboración de un informe basado en encuestas para experimentar en primera persona el valor de los buenos datos originales. El director general de la Fundación Cotec para la Innovación, Jorge Barrero, me explica los motivos de su valiente giro estratégico en el área de estudios e informes debido al imparable efecto de la inteligencia artificial (IA). Las organizaciones capaces de producir datos de calidad y creíbles, le dije hace poco en Oviedo, ocuparán un espacio diferencial, y no sólo las que los analicen y procesen con ayuda de la IA. Ahora añadiría un matiz: también las que sepan aterrizarlos en aplicaciones específicas.
El profesor de la Wharton School de la Universidad de Pennsylvania, Ethan Mollick, ha contado su experiencia trasteando con Claude Fable 5, el primer modelo de IA de la clase Mythos lanzado al público por Anthropic. Además de un majestuoso poema épico de 10 páginas en el que todas las palabras empiezan por ‘s’, Fable 5 creó “el artículo académico de ciencias sociales más sofisticado que he visto hasta ahora”.
En él, la IA usa la primera persona del plural para atribuirse una función imposible: “hemos encuestado”, dice. Se refiere a una serie de preguntas realizadas por el propio Mollick a la comunidad de Kickstarter en 2015 y que éste le había facilitado para definir el objeto de estudio. Como el replicante Roy Batty de Blade Runner, Fable 5 también quiere tener recuerdos.
Se habla de un «efecto bumerán de la IA». Después de recortar empleos, ebrias de IA generativa, muchas empresas están volviendo a contratar a personas para esos puestos. Un informe de Forrester Research destaca que el 55% de los responsables de recursos humanos han lamentado haber despedido personal debido a la IA y Gartner, que ha analizado también el fenómeno, coincide en el porcentaje. La consultora Robert Half va más allá y asegura que un tercio de los directivos reconocen haber contratado a la misma persona de la que se desprendieron.
Uno de los padres de la IA moderna, Yan LeCunn, nos invitó en VivaTech París a tener presente la paradoja de Moravic, un concepto muy conocido en informática. Dice que los ordenadores pueden realizar tareas que parecen complicadas para los humanos, pero cuando se trata de algo simple, como coger un objeto sin romperlo, la cosa se complica mucho más. Por eso tenemos sistemas artificiales que pueden demostrar teoremas matemáticos indescifrados, pero no robots domésticos, ni coches autónomos de nivel 5.
Los modelos más grandes de IA se entrenan con, al menos, la totalidad del texto disponible en Internet, es decir, unos 20 billones de palabras, equivalentes a 30 billones de tokens, cada uno de los cuales ocupa tres bytes. Son unos 10¹⁴ bytes. ¿Mucha información? “Esta es la cantidad de datos que un niño de 4 años ha visto a través de la vista durante toda su vida”, nos dijo LeCunn. “Hay muchísimos más datos procedentes de la entrada sensorial, como la vista, el tacto o cualquier otra cosa, que los que proceden del lenguaje”, el mundo es “mucho más complejo que el lenguaje humano”.
Ingka Group, el mayor distribuidor de Ikea, capacitó a un chatbot para gestionar el 47% de las llamadas de sus clientes. La compañía sueca podría haber despedido a 8.500 personas a causa de ello, pero optó reorganizarse. Analizó las necesidades de los clientes que los bots no podían satisfacer y descubrió un enorme mercado sin explotar en la asistencia para el diseño de interiores. Capacitó a esos 8.500 empleados para ofrecer servicios de diseño premium y el canal que generó 1.300 millones de euros en 2024, el 3,3% de los ingresos totales, y se prevé que alcance el 10% en 2028.
Los datos verdaderamente sustanciales son exigentes, no se dejan pescar con facilidad. Vivimos en un mundo que produce información sobre personas y cosas a una escala inconmensurable, pero los ingenieros todavía no son capaces de predecir con exactitud absoluta cuándo se estropeará una máquina, ni qué yogures vamos a comprar mañana, ni cuál será nuestra siguiente serie de televisión preferida.
Ilan Strauss muestra en uno de sus últimos artículos la fotografía de la fábrica de ropa Bolshevichka en Moscú, tomada en 1967 cuando formaba parte de la Unión Soviética. Producía la mayoría de los trajes de hombre para Rusia y fracasó, como el resto de la industria de bienes de consumo del país, porque no era capaz de captar las señales de mercado para informar sobre los cambios en los gustos, la demanda real, la eficiencia y las innovaciones fundamentales. Muchas de esas señales se pueden recopilar exhaustivamente online, pero las de más calidad seguirán siendo cosa de especialistas.
El director ejecutivo de Équité, una consultora global de estrategia de lujo, Daniel Langer, explica en un imperdible texto que la satisfacción del cliente en las tiendas del sector del lujo de China suele rondar el 60%, “una cifra que debería alertar a cualquier marca que se tome en serio su futuro en este mercado crucial”. Tras reunirse en Shanghái con directivos de una de estas grandes compañías descubrió que el personal de ventas de esos locales mostraba “actitudes hostiles” como “falta de empatía y calidez”.
No todo se va a resolver con videovigilancia, datos de seguimiento en internet y redes sociales y sensores. Debemos reforzar, por eso, el acceso a datos humanos de calidad por parte de los investigadores. Concha Monje, catedrática de la Universidad Carlos III de Madrid, lidera el desarrollo de soluciones de robótica blanda enfocadas en la salud, incluido un collarín inteligente diseñado específicamente para pacientes con Esclerosis Lateral Amiotrófica (ELA). El Hospital Universitario 12 de Octubre de Madrid colabora de forma ejemplar con ella, pero no es sencillo acceder a pacientes en nuestro país para tomar muestras. ¡Los cotizados buenos datos!
Dice Tim O’Reilly que “el problema de la mayoría de los programas de transformación de IA empresarial es que tratan la IA como una materia que se debe enseñar en lugar de una capacidad que se debe desarrollar”. La solución no consiste en homogeneizar la tecnología y ofrecer una única capa de IA para todo el mundo. Porque la IA es una tecnología social y cultural, las diferencias no son un defecto que deba eliminarse.
Las empresas que lideren la transformación en la próxima década serán aquellas que transformen a sus ingenieros, analistas y especialistas en marketing en personas que apliquen la IA en sus propios trabajos, pero que dispongan también de los incentivos necesarios para compartir sus conocimientos.
