Sobre decidir no utilizar inteligencia artificial, incluso cuando es mejor que tú

Para escribir este artículo he leído varias fuentes. También lo conecté con un libro cuya lectura me llevó tiempo. Voy anotando tuits y pensamientos relacionados; el tema va madurando y, cada pocos días, pienso en él, vuelve a mi cabeza e imagino cómo lo voy a desarrollar.

Es un lujo poder trabajar así una pieza, al menos en estos tiempos. Y, además, un malgasto tal vez de tiempo y energía, se podría pensar. Le podría arrojar el puñado de fuentes a un chatbot, orientarlo al tipo de artículo que suelo escribir (además de enseñarle mi estilo) y obtendría un resultado de buen nivel, que apenas necesitaría algo de edición. Y con menos de la décima parte de esfuerzo.

Claro que he usado inteligencia artificial en algunas partes del proceso que ha llevado a culminar este artículo. Me ha resumido algún paper, sobre el cual he podido hacerle preguntas para asegurarme de no malinterpretarlo. También es la editora final: siempre lo repaso todo y le pido que me ayude a ser más claro.

Pero no he renunciado a que sea yo quien escriba realmente el post. Ni le permito hacer el primer borrador ni le dejo orientarme sobre cuáles deberían ser las conclusiones del análisis.

futura.

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Sobre decidir no utilizar inteligencia artificial porque es peor

Por aquí llevamos hablando ya tiempo del dilema con la IA generativa: su impacto demostrado en la mejora de la productividad en las tareas del conocimiento y la creatividad, conjugado con su pecado original: si no eres rigurosa siempre ¿eres fiable alguna vez para ponerte en producción?

El estudio de Dell’Acqua, Mollick y otros nos mostraba una casuística interesante. Analizando el trabajo de consultores con y sin IA, lograron medir que quienes utilizaron GPT-4 completaron, en promedio, un 12,2% más de tareas y lo hicieron entre un 22% y un 27% más rápido que el grupo de control. La calidad de las respuestas, evaluada tanto por humanos como por el propio GPT-4, aumentó en torno al 40% respecto a la conseguido por los “sin IA”.

Pero también desveló un punto ciego de la integración de la IA en el trabajo: en una determinada tarea en que se combinaban un problema estadístico complejo y datos que malinterpretados inducían al error, el modelo de IA utilizado (GPT-4) no alcanzó a proporcionar una solución acertada. Mientras que los consultores que trabajaron sin el apoyo del asistente resolvieron correctamente el problema en el 84 % de los casos, aquellos que hicieron uso de GPT-4 lo lograron solo entre el 60 % y el 70 % de las veces.

Por lo tanto, se demuestra también que, en ciertas circunstancias, la asistencia de la IA puede incluso obstaculizar el rendimiento humano. Especialmente cuando el asistente es muy brillante en muchas tareas y, por lo tanto, suele resolver gran parte del trabajo, pero de repente se le encomienda una que excede los límites de su capacidad de precisión.

Y es entonces cuando, de forma contraproducente, tener una IA de muy alto nivel que nos ayude nos lleva a peores resultados. El propio Mollick escribió sobre esta “frontera irregular” como él la llama.

Las preguntas con este reto de la integración de la IA en el trabajo serían si es algo temporal (la tecnología va mejorando, se mitigan las alucinaciones), si con formación y experiencia los trabajadores sabremos distinguir cuando sí o cuando no, si es la garantía de que siempre necesitaremos a “un humano en el proceso” (tengo mis dudas) y si seremos nosotros mismos quienes escarmentemos después de los primeros batacazos.

Decidir no utilizar inteligencia artificial aunque sea mejor

No es el caso anterior el que más me interesa. Ya comentamos la preocupación por el sedentarismo intelectual que asoma con la delegación de tareas del conocimiento a la inteligencia artificial. En estas semanas me he encontrado con dos situaciones que apuntan en la misma dirección.

Uno me lo traía mi hijo. Conversamos sobre el dilema de la educación y el uso de ChatGPT, algo que hace tiempo resumió muy bien Raúl: “En un contexto de aprendizaje el proceso es esencial. Se trata de que veas el vídeo, lo entiendas, lo sintetices, lo relaciones, lo jerarquices... y así es como aprendes”. Por tanto, aunque una IA te ayude a conseguir un mejor resultado, juega a la contra de tus verdaderos intereses.

Hace poco me tropezaba con un dilema similar, esta vez en el contexto de los programadores junior. NamanyayG denuncia que, en desarrollo software, el reto es encontrar la manera de combinar la productividad de la IA con la profundidad de comprensión que necesitamos para aprender. Es difícil saber qué nivel de abstracción es el adecuado para trabajar, hasta dónde hay que saber y entender, pero sospecho que en muchas tareas intelectuales vamos a tener un debate similar.

Hay otra vía, que comenta Amalio Rey. En un mundo en el que la inteligencia artificial hace mejor que tú cualquier tarea intelectual, él propone una discriminación positiva de lo humano. Cito, “Para eso, lo primero, tendrá que haber una normativa severa que obligue a declarar lo que se ha hecho con IA. Después, incentivos (de mercado y regulatorios) que premien lo «hecho por humanos». Y en algunas tareas o trabajos, incluso, prohibir el uso de la IA”.

Es un enfoque en el que tengo dudas sobre su viabilidad (estamos en un mundo de sociedades y modelos en competencia, ya vemos que está pasando con la Unión Europea) y su conveniencia: tengo muy serias dudas de que estemos siquiera cerca del escenario “super inteligencia” y, también, de que no haya soluciones sociales para el mismo. Me apunto lo de Amalio para revisitar mi reflexión de “Nosotros, los luditas”

Este artículo está muy pensado, rumiado y escrito a mano. No renuncio a escribir mis propias piezas, informes y presentaciones porque no estoy en el negocio de la super producción (que es el negocio del ruido) y, sobre todo, porque escribir me ayuda a pensar con claridad. Sólo cuando aterrizas, argumentas, desarrollas y explicas te das cuenta de los agujeros argumentales, los puntos ciegos de tu conocimiento y las contradicciones.

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He tomado una decisión consciente de sacrificar productividad con inteligencia artificial en favor de una aproximación híbrida: uso la IA en parte del proceso de una forma que no me resulta alienante. Mi duda, en el fondo, si esta es una resistencia fútil, propia de una inercia generacional. Ya saben, ahora ya no se escriben posts como los de antes.