NTT DATA reflexiona sobre el papel de la IA generativa

A mitad de la década de los 80, el intelectual y filósofo John Searle propuso un ejercicio filosófico cuando discutía sobre los avances de la Inteligencia Artificial (de esa época) con sus colegas.

Resumiendo, el ejercicio mental propuesto por Searle: si se pensaba en la Inteligencia Artificial como una habitación en la que había una persona que no sabía hablar chino, esta recibía por una ventanilla papeles escritos en perfecto chino y debía producir un output que entregaba por otra ventanilla, también en perfecto chino.

Esta persona dentro de la habitación no hablaba nada de chino, ni una letra, pero sí tenía unos extensos manuales de operación, de forma que, para cada conjunto de símbolos en chino que recibía, podía producir un output adecuado en perfecto chino, siempre sin comprender qué le alcanzaban como input y qué producía como output: solo aplicaba los manuales.

Quienes estuvieran fuera no conocían nada de lo que ocurría dentro de la habitación, no sabían que era una persona y menos aún que esta persona no conocía nada de chino.

Sin embargo, ante la generación de outputs impecables en chino, dado el input también en chino, ni siquiera cabía la posibilidad de preguntarse si dentro de la habitación se entendían las instrucciones, se razonaba para producir el output, o si se comprendían las preguntas y las respuestas.

La propuesta de Searle era una reflexión sobre el proceso: ¿realmente la inteligencia artificial comprendía lo que ocurría? ¿O simplemente era una emulación en función de parámetros operativos?

Resulta curioso cómo hoy, 40 años después, el ejercicio de Searle nos deja pensando sobre lo que ocurre con la Inteligencia Generativa.

¿Debemos detenernos entonces frente a la potente Gen AI actual? Es la pregunta más tentadora, pero no es la pregunta que debemos hacernos en un contexto como el actual, porque más allá de lo que ocurre dentro de la habitación, lo cierto es que esa capacidad, por primera vez en la historia humana, nos permite indicarle a una máquina, en lenguaje humano, qué es lo que queremos que ejecute. Y eso nos abre la puerta a una productividad tal, que todavía no alcanzamos a comprender su magnitud.

¿Propongo entonces que nos entreguemos sin más a la Inteligencia Artificial Generativa, que dejemos en manos de los LLMs y de los agentes derivados de ellos nuestro futuro?

Por supuesto que no. Eso sería como preguntarle a la habitación china cuál debe ser nuestro objetivo en la vida, o cómo tratar a nuestros hijos, cuántos amigos debemos tener (y peor aún, decisiones como poner el botón nuclear en manos de una IA). No podemos abdicar de nuestra condición de humanos, de nuestra capacidad de sentir y de nuestro deseo de transformar la realidad cada día.

De la misma forma que no debemos abdicar de la condición de humanos, las empresas tampoco pueden entregarse sin más a la IA dejándole todas las decisiones. Necesitamos a los CEOs que nos lideran e inspiran y que conducen a sus equipos de CxOs en la transformación de los negocios y del mundo. Necesitamos a profesionales capaces y empoderados tomando decisiones. Pero sí tenemos la oportunidad de contar con estos y otros roles superpotenciados con una IA que es mejor, muchísimo mejor, que nosotros para realizar tareas repetitivas o de aprendizaje táctico.

Por algunos años más, la IA no reemplazará a los programadores inspirados y creativos: reemplazará a los resignados que solo generan código reiterativo. No reemplazará a los médicos, abogados, filósofos, publicistas y demás profesionales que le ponen pasión y creatividad a su día a día. La IA sí permitirá a las empresas ser más eficientes, dar un mejor servicio, proponer nuevos productos, revolucionar los canales de atención e hiperpersonalizar la interacción con cada cliente.

Hagámonos entonces una pregunta correcta y pragmática: ¿en qué parte de la cadena de valor tiene más sentido incorporar la IA en mi empresa? ¿En qué actividades concretas? ¿Cómo podemos cambiar lo que hacemos para crear un mundo mejor? La tecnología está lista, esperando.