Erik Brynjolfsson (Stanford HIA): «¿Las empresas más valiosas en 2030? OpenAI, Anthropic y una aún por conocer»

La enorme pantalla del escenario principal del Gartner IT Xpo Symposium de Barcelona se inunda de imágenes aéreas de nubes sobre una naturaleza montañosa, mientras se sienten los compases previos al inminente estallido del Así hablo Zaratrustra de Richard Strauss. “¿Dónde está la transformación prometida?”, pregunta la voz en off.

“Si hubiera algo nuevo, algo que nunca hubierais visto antes, algo que excite a todos los ejecutivos… algo que parece vivo y cambiará la humanidad para siempre”, sigue diciendo con voz solemne. Fundido a un blanco opaco, que mantiene a las montañas de fondo, éxtasis musical. De pronto un cubo transparente se coloca en el centro, se adueña del foco visual y empieza a dar vueltas. En sus caras, el logotipo de OpenAI.

En ese preciso instante, Chris Howard, director global de investigación y vp analyst del Gartner Research Advisory, aparece por una esquina con los brazos abiertos, en signo de adoración. Camina hasta situarse frente al cubo. Permanece unos instantes en silencio mientras la música de Strauss sigue atronando. Al fin recita su salmodia: “Esto, amigos míos, es el pico de las expectativas infladas”.

Risas, obviamente y vuelta a la realidad. “Por un lado, da la impresión de que la inteligencia artificial (IA) es la solución para todo, pero por otro lado parece ser la forma de que las máquinas extingan a la humanidad. La verdad puede estar en medio”, dice. Y presenta a su interlocutor durante los siguientes minutos, el director del Stanford Digital Economy Lab y senior fellow en el Stanford Institute for Human-Centered AI, Erik Brynjolfsson.

“La visión de la IA centrada en el individuo se basa en que la IA más que sustituir a las personas las aumenta y les permite hacer cosas que no podían”, comienza éste para explicar el propósito del instituto. Estos son algunos fragmentos destacados de la conversación que mantuvieron.

Chriss Howard (CH): En el Stanford Institute for Human-Centered AI mezcláis muchas disciplinas para comprender cómo la IA impactará en la gente y en el mundo. Explícanos tu visión.

Erik Brynjolfsson (EB): No queremos ser un lugar de científicos de computación, queremos economistas como yo, gente de las ciencias sociales, antropólogos, hemos incorporado recientemente a un músico, queremos unir todas esas perspectivas porque queremos poner a la persona en el centro. Los científicos de computación tienen una perspectiva y es fantástico lo que está sucediendo en ese campo, pero es más amplio, nos afecta a todos.

«Si te acostumbras a apagar tu cerebro, si crees ‘no tendré que pensar’, no es la forma en la que deberías usarla, sino para abordar más profundamente las cosas»

CH: El de la educación es uno de los sectores más impactados. Y tú eres profesor.

EB: Me interesa su impacto en todas las tecnologías y espero que pase más rápido. Soy de los que quiere liderar, algunos de mis colegas desearían detener el uso de tecnologías por los estudiantes, pero eso no funcionará. Por supuesto, que mis estudiantes de Stanford puedan usarlas. Hay que cambiar la forma en la que enseñamos, ese es probablemente uno de los motivos por los que los profesores se resisten. Tengo que reinventar lo que hago. Ahora bien, antes de las clases, leo los trabajos que han hecho los alumnos y en ocasiones me dirijo a uno de ellos y le digo: “es muy interesante lo que comentas, ¿puedes explicarlo a los demás?”, y a veces te dicen: “¿puedes recordarme lo que dije?” Si usas la herramienta, al menos léelo antes de enviarlo a tu profesor.

CH: La IA nos obliga a realizar mejores preguntas.

EB: Si te acostumbras a apagar tu cerebro, si crees “no tendré que pensar”, no es la forma en la que deberías usarla, sino para abordar más profundamente las cosas de lo que lo hacías antes.

CH: Hay quien observa la IA como una vía para hacer a las personas lo más inteligentes que pueden ser; pero otros creen que se trata de hacer a las máquinas lo más inteligentes que pueden ser. ¿Cuál es el objetivo principal: mimetizar lo que hace el cerebro para hacer lo que hacen los humanos, pero siguiendo otro camino?

EB: Es icónica la idea de hacer que las máquinas hagan lo mismo que las personas, pero mejor y estamos consiguiéndolo. En muchas de las interacciones con esos modelos de lenguaje extenso (LLM) no puedes decir que no sea una persona. Pero creo que todo lo que rodea a esa idea es un objetivo erróneo, no es lo que queremos hacer. Las máquinas pueden hacer cosas maravillosas, pueden volar a velocidad supersónica, calcular más rápido, Google puede buscar en toda la web, los iPhones, se pueden establecer objetivos ilimitados.

Pero también, como economista, hay una interesante distinción entre sustitutos y complementos. Un sustituto, aunque sea algo muy similar, es menos valioso. Por eso cuando sustituye a las personas provoca bajadas de sueldos y de pagos a los trabajadores. Pero un complemento es algo que incrementa el valor, es más valioso si están juntos que separados, como el software y el hardware. Las máquinas pueden ser un complemento de los humanos en el sentido de incrementar el valor del trabajo humano. Históricamente la tecnología es sobre todo un complemento y hace al trabajo más valioso. Eso es por lo que me posiciono en contra de poner el foco en el test de Turing.

CH: Has llegado a decir que es una trampa.

EB: Es una trampa, porque cuando sustituyes tiendes a concentrar riqueza y poder. Y si tiendes a acumular poder político, la gente que no lo tiene dedica mucho esfuerzo a cambiar la situación, acaban en una trampa. Una cuestión es el acceso a la tecnología, me alegra ver que Tim Berners-Lee y otros están trabajando en democratizarla. La mayoría de la gente tiene smartphones y acceso a internet. Pero la reciente ola de tecnología introduce algo distinto, muchas veces tiende a reducir las disparidades. Hemos analizado call centers y las personas menos experimentadas y con menos habilidades, cuando tienen acceso a la tecnología, se aproximan a los otros trabajadores. Algunas de las tecnologías recientes, y es un fenómeno que hemos estudiado en los últimos 25 años, inicialmente amplían la brecha entre los trabajadores más formados e incrementan la brecha económica en países en desarrollo. Pero la IA generativa parece estar reduciéndola.

CH: ¿Cuál es la diferencia de la IA generativa respecto al resto de tecnologías?

EB: Es una forma diferente de capturar conocimiento. En el software 2.0, en lugar de instruir a la máquina, es ésta la que captura el conocimiento, por eso hablamos de machine learning: toma muchos inputs y outputs y establece patrones para relacionarlos. Por primera, vez podemos disponer de conocimiento tácito en las organizaciones. En los call centers, hay muy buenos operadores capaces de resolver las preguntas de los clientes. Las máquinas miran millones y millones de transcripciones para obtener patrones de ellas, cogen todo ese conocimiento tácito y lo hacen accesible para que el resto de trabajadores puedan ser capaces de contestar las preguntas igual los más preparados. A éstos, la IA no les ayuda demasiado, porque el sistema les cuenta lo que ya están haciendo, pero a los otros sí. De modo que el la brecha se reduce. Desde que hicimos ese estudio, otra gente ha encontrado situaciones similares en consultoría de gestión o ingeniería de software.

CH: La cuestión es que se trata de lenguaje, conversación y suena real. Eso hace que la interacción con las máquinas incluso acerca de asuntos complejos tenga menos fricciones.

EB: No tienes que saber Python para beneficiarte de esto, de muchos modos se democratizan cosas. Los patrones de las primeras tecnologías no tienen por qué repetirse ahora, las cosas pueden ser diferentes esta vez.

CH: La productividad es una de las grandes promesas de la IA, quizás nos ayude a replantearnos qué es.

EB: La productividad es muy importante, a largo plazo es lo que determina nuestros estándares de vida, el éxito de las compañías y la riqueza de las naciones. Muchos planteamientos de productividad parten de esas tecnologías de propósito general como la electricidad o el vapor. La IA es la tecnología de propósito general de la automatización, la más general de las tecnologías de propósito general. Aumenta nuestros cerebros, nuestra inteligencia, qué puede haber más fundamental que eso. Hay muchos trabajos en los que el lenguaje es una parte importante, en la mayoría de trabajos la información es el core. Es enorme la cantidad de tareas que se verán afectadas. Vamos hacia un tiempo alcista de la productividad en la década que viene.

«A los trabajadores mejor cualificados, la IA no les ayuda demasiado, porque el sistema les cuenta lo que ya están haciendo, pero a los otros sí. De modo que el la brecha se reduce»

CH: Una apuesta sobre cómo impactará la IA en la productividad.

EB: El crecimiento de la productividad será mayor que el contempla la oficina presupuestaria, creo que será del orden del 1,8% aunque creo que estará más cerca del 3% en Estados Unidos. Tim Berners-Lee calculó el incremento de la productividad por el impacto de internet de forma rigurosa, considerando lo que supondrían los ERP y los CRM entre otros. Además, hay tecnologías que se han enfriado y no van a estar siempre congeladas.

CH: Qué cambios se producirán en los modelos de operación.

EB: Normalmente tarda más tiempo del que la gente espera para que se noten los beneficios. El potencial de esta tecnología es muy democratizador, todo el mundo puede usarla. Si eres capaz de integrarlo en tus sistemas existentes obtendrás el mayor retorno. Si puedes cambiar tu modelo de negocio, la forma en que te relacionas con tus clientes, con tus proveedores, puedes tener ganancias de dos dígitos.

CH: Qué recomiendas a los líderes.

EB: Cada board al que hablo se dirige hacia el CEO y le pregunta cuál es su plan, como va a lidiar con la IA en general y con la IA generativa en particular. Hay una presión para llegar con una visión, y muchos de ellos trabajan en ello. Pero es una tecnología especial porque es muy accesible, no es oscura. En un par de horas puedes ser fluido en prompt engineering, puedes mejorar pero puedes obtener valor casi inmediatamente.

CH: ¿Cuáles serán las tres compañías más valiosas en 2030?

EB: Anthropic, Open AI y una de la que todavía no hemos oído hablar.

CH: ¿Cuáles pueden desaparecer?

EB: Cualquiera, es muy transformativo. Estoy preocupado por algunas de las grandes compañías del automóvil, que llevan un siglo funcionando, pero no están liderando algunos cambios de la manera en la que deberían hacerlo, en EEUU y en Alemania también. 10 años quizás es poco para que las compañías de petróleo dejen de tener el récord de beneficios, pero la transición energética se producirá de repente y habrá un salto exponencial, es realmente impresionante la energía solar.

Por primera vez, compañías como Google están viendo amenazada su tecnología de búsqueda, puede imponerse un nuevo paradigma para hacerlo. Probé el coche autónomo hace un par de semanas y es bastante impresionante. Hay un par de apuestas que pueden cambiar las cosas.

CH: ¿El metaverso?

EB: Soy pesimista en el corto plazo, alcista en el largo. La gente dedica muchas horas consumiendo información digital y esa tendencia seguirá y hará que emerjan nuevas formas de acceso.

CH: ¿La IA general?

EB: Alcista sobre el funcionamiento de la tecnología, preocupado porque hay muchos aspectos en los que puede ir mal. Tuve una estupenda conversación con Dario Amodei de Anthropic  que me habló de esa pérdida de escala, conforme incrementas la computación, datos, parámetros, obtienes un incremento predicible en rendimiento y él piensa que esto continuará. El es bastante alcista acerca de la disponibilidad de grandes sistemas de IA.

CH: ¿Crees que podemos convertirnos en un problema que las máquinas tengan que resolver?

EB: Es posible. Las máquinas serán más inteligentes que los humanos en cualquier dimensión de significado que esa expresión pueda tener. Y lo deseable es que sean nuestras amigas y estén bajo control, pero ahora mismo no puedo garantizarlo.