La Iberofonía
Equipo de edición de La Iberofonía, medio de comunicación del Ateneo Iberófono Juan Latino.
Además de lo usual en las noticias y las conversaciones cotidianas: deportes, realitys, economía, guerras, política; hay un tema que ha capturado la atención de los espacios públicos y que antes estaba reservado a las publicaciones científicas especializadas y a la ciencia ficción, hablo de la inteligencia artificial. Probablemente todos nosotros hemos tenido algún contacto con un “chatbot” de inteligencia artificial, ya sea por iniciativa propia o por tener que lidiar con un agente servicio al cliente; tal vez sea usted de los que han sustituido la expresión “googlear” por “preguntarle a ChatGPT”. Está por todos lados, en las aplicaciones de mensajería, en las redes sociales, en las llamadas telefónicas de soporte, en las tareas de los estudiantes. ¿Será acaso que, como dicen algunos, estamos presenciando el inicio de una “nueva revolución industrial” destinada a cambiar la forma en como trabajamos y nos relacionamos con las máquinas y entre las personas; o estamos acaso en lo que para otros es nada más y nada menos que de una burbuja financiera que promete una crisis financiera comparable con la de 2008 o la dotcom de los 2000?
Pero, ¿qué son estas inteligencias artificiales y por qué ahora todo el mundo habla de ellas? Comencemos con un muy breve segmento de historia reciente:
Durante décadas, en círculos académicos, especialmente entre esos estudiantes de posgrado que en las ponencias tienen “más que una pregunta, un comentario”, se discutía si las redes neuronales artificiales eran una representación precisa de las redes de neuronas en el cerebro humano y se especulaba que se podría llegar a emular su funcionamiento “si se tuviera la capacidad de procesamiento y los datos” para crear un modelo con tantos elementos como neuronas y conexiones tiene nuestro cerebro. Pues en 2018, Google presentó BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), dando a conocer al público una nueva arquitectura para redes neuronales y rompiendo el corazón de miles de investigadores dedicados al estudio del procesamiento automático del lenguaje natural, aquellos que dedicaron carreras enteras a crear algoritmos para que una computadora pudiera reconocer la intención en un texto, clasificarlos por temas, generar resúmenes, etc. Estos respetables académicos de pronto descubrieron que la segunda compañía más rica del mundo podía quemar millones de dólares desarrollando una red neuronal artificial súper masiva en un centro de datos especializado, usar prácticamente la totalidad de información existente en internet al momento para entrenarla y, crear un algoritmo de autocompletado en esteroides capaz de generar textos enteros que casi podrían pasar por aquellos escritos y pensados por un humano. ¡Adiós prueba de Turing!
Ésto dio origen a la explosión de los LLM (siglas en inglés para Grandes Modelos de Lenguaje), o lo que informalmente se llama Inteligencia Artificial (por simplicidad, en este artículo utilizaremos ambos términos y sus siglas cómo equivalentes), dando origen a compañías como OpenAI, creadora de ChatGPT, Anthropic o Mistral y haciendo que otras ya establecidas como Alphabet (Google), Microsoft y Amazon vieran ahí una gran oportunidad de negocio y, con eso, que los millones (o billones) de dólares comenzaran a fluir.
Aunque cabe decir que ese flujo de billones de dólares (billones en español, con doce ceros) es un poco peculiar, pues no es que haya miles de millones de usuarios pagando suscripciones premium a las plataformas de IA, tampoco es que los inversionistas promedio estén como locos comprando acciones en OpenAI o Anthropic, ni siquiera los llamados “venture capitalists” se han volcado en masa hacia esas compañías, más allá de algunos impulsos iniciales. Más bien son las grandes compañías tecnológicas las principales interesadas en invertir en esta tecnología y, como aquella analogía simplista de los libertarios donde todo un pueblo satisface sus necesidades haciendo circular el mismo billete, las inversiones en IA resultan no ser más que un esquema circular de inversiones donde A invierte en B lo que antes había recibido de C, quién a su vez lo recibió de B. El siguiente gráfico publicado por Bloomberg y retomado por Grace Blakely en un muy buen artículo lo ilustra excelentemente:
Y ésto no sería mayor problema para la población general de ser únicamente así, si la burbuja revienta, las grandes tecnológicas sufren el impacto y ya, que paguen el precio de su especulación. Sin embargo el problema no acaba ahí, los gobiernos están también invirtiendo en desarrollos de IA, además, en países donde el ahorro para el retiro es administrado por fondos privados, como en EEUU, Australia, Brasil, Chile y México, entre otros; esos fondos también se verán obligados a invertir en IA, porque no es que les quede mucha opción, las “Magníficas 7” (Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Microsoft, Nvidia y Tesla) representan más del 30% del mercado de valores estadounidense. Así que, adivine usted ¿quién va a terminar perdiendo su dinero si la burbuja revienta?, no creo que vaya a ser Sam Altman o Dario Amodei. Y aquí la respuesta a la pregunta inicial se apunta claramente a que estamos más en una burbuja financiera que en una nueva revolución industrial.
Y alguien podría argumentar “Pero la inteligencia artificial sí es revolucionaria, es capaz de escribir poesía, traducir, crear música, películas y software” y tendría razón, sólo hasta cierto punto, ya que gracias a la masiva cantidad de información usada para entrenarlos, los LLM pueden producir texto, sonido, imágenes y video que pueden pasar por creaciones humanas, especialmente si no se es exigente con la creatividad y la profundidad intelectual o la carga emotiva. De sobra estaría aclarar que todas esas fantasías de la Inteligencia Artificial dominando el mundo, cobrando conciencia o duplicando la esperanza de vida de la humanidad son poco más que propaganda mercadológica.
Ciertamente no se puede pasar por alto que los modelos de lenguaje tienen una utilidad más allá de hacer las tareas de estudiantes flojos o hacer que las señoras abracen a Brad Pitt en fotos y videos generados por una de estas herramientas. Ya mencioné antes algunos usos más allá del meme como la traducción, los agentes de servicio al cliente (de utilidad cuestionable para el cliente, pero convenientes sin duda para quien debe enfrentar quejosos a diario) o la nueva generación de buscadores web (también de provecho dudoso para los creadores de las páginas web y el internet en su conjunto); pero esas aplicaciones, aunque prácticas, difícilmente justificarían un mercado financiero de quinientos mil millones de dólares (o los 3 billones proyectados para la próxima década) y el desastre ecológico que implican los masivos centros de datos usados para entrenar y alojar los modelos de lenguaje. Hay otros usos dónde los inversores y desarrolladores ven futuro más allá de la especulación.
¿Será que es posible utilizar inteligencia artificial para automatizar todos esos empleos tecnológicos especializados que tan caros resultan a las grandes compañías? Puedo imaginarme a más de un integrante de la mesa directiva de un gran corporativo salivando con la idea de despedir al ochenta o noventa por ciento de su plantilla de ingenieros en redes, TI, desarrollo de software, ciberseguridad, etc.; que son de los empleados mejor pagados actualmente, y convertir esos salarios en dividendos para los inversionistas. Sí, definitivamente ése es uno de los grandes impulsos actuales de la burbuja y, de darse, será también una de sus grandes catástrofes porque, aunque los LLM pueden generar código, ejecutar programas, responder a eventos y hacer reportes que parezcan tener sentido; sus productos tienen, generalmente, errores difíciles de identificar por personal no capacitado que pueden desembocar en problemas mayores para las empresas. Aún así las grandes empresas han comenzado a promover, e incluso demandar, entre sus empleados el uso de los LLM, al punto de pedir “busca cómo puedes integrar IA en tu trabajo”, es decir, tienen una solución en busca de problema.
Entonces, la promesa de que con la inteligencia artificial podrás prescindir de costos empleados profesionales, que además aspiran a ser tratados como si estuvieran en el Google de 2010, con barista, mesa de futbolito y sillones puff en la oficina; es una buena razón para invertir mucho dinero, pero ¿Cantidades de doce o trece dígitos? Tal vez podría haber algo más. Sí, está la especulación, pero ¿algo más?.
La gran ventaja que tienen los algoritmos de IA sobre los cerebros humanos es su capacidad de procesar gigantescas cantidades de información en un lapso relativamente corto de tiempo, siempre y cuando tengas la energía y el poder de procesamiento, aunque no necesariamente con mejor precisión. Y aquí es donde los gobiernos y las grandes tecnológicas, pero sobre todo los gobiernos de las potencias mundiales, ven las grandes promesas; la promesa de la guerra automatizada, del control de la disidencia, de la vigilancia del adversario. En fin, dejemos el casco de papel aluminio, la pizarra de corcho y el hilo rojo para otra ocasión.
Poniendo de lado el hecho de que se trata de una burbuja financiera, aún las burbujas financieras pueden dejar algún efecto positivo tras de sí. Hay beneficios claros y reales derivados de implementar estas tecnologías: agilización de procesos y trámites, análisis de información en grandes cantidades para aplicaciones médicas y científicas, las capacidades de traducción multilingüe pueden usarse para acercar al público general a las lenguas y culturas indígenas y viceversa, entre muchas otras. Creo que no vale la pena ahondar en las poco realistas promesas de hiperproductividad y automatización total hechas por los promotores y gurús de la IA.
Otro punto que no quisiera dejar fuera es el impacto que el uso de esta tecnología tiene en los usuarios de los llamados “chatbots” o asistentes de IA, es decir, en la población común; se ha demostrado que el uso de chatbots para realizar investigación y trabajos que requieren esfuerzo intelectual pueden causar daños a las capacidades cognitivas de los usuarios, especialmente en los más jóvenes, por ejemplo reducir su perseverancia o afectar la creatividad y comprensión y, la interacción obsesiva con estos productos puede tener consecuencias fatales en personas vulnerables.
Visto lo anterior, y considerando la posibilidad de que aún con la burbuja, los grandes modelos de lenguaje sí resulten en una ventaja competitiva para las empresas y naciones que los desarrollen, ¿Deberían los países iberoamericanos buscar desarrollar sus propias capacidades de inteligencia artificial?
Primero habría que aclarar, ¿de qué hablamos cuando decimos “invertir en IA”?
Por ejemplo, recientemente se han presentado iniciativas en varios países de Iberoamérica para construir “laboratorios” y centros de datos, para el entrenamiento de LLMs de empresas como OpenAI y Alphabet; y nuestros gobiernos anuncian con bombo y platillo inversiones de tantos millones de dólares en “tecnología de punta”, generación de empleos de alta calidad y no sé cuántas cosas más. Éstos centros de datos son el equivalente a una mina a cielo abierto en la era de la información: se emplea mucho personal poco calificado para su construcción, los arquitectos e ingenieros que los diseñan serán extranjeros (porque según ellos nosotros no sabemos cómo). La operación del centro de datos terminado requerirá, ciertamente, ingenieros calificados, aunque sólo para operación, la innovación y desarrollo vendrán de fuera; se necesitarán también guardias de seguridad, personal de limpieza y poco más. La operación especializada, el diseño de los modelos, la preparación de los datos de entrenamiento, se harán remotamente. No hay transferencia de tecnología, no hay capacitación a científicos y profesionales locales. Hay consumo de recursos y energía y daño ambiental que las grandes compañías prefieren no tener en casa. Definitivamente este tipo de inversión parece conveniente, especialmente dada la tendencia de nuestros gobiernos a otorgar beneficios fiscales, donar terrenos y hacer otras concesiones con tal de apuntarse la medallita de “atraer inversión extranjera”.
Existe otro tipo de “inversión” que podríamos llamar de nivel de usuario, es decir, adquirir los productos de los grandes fabricantes y capacitar al personal en su utilización con la esperanza de incrementar la productividad, en el caso de las empresas privadas, mejorar o agilizar la atención en los entes públicos, y aparentar modernización en ambos. Aquí el por qué de las comillas en “inversión”, se trata de un gasto operativo disfrazado de adelanto tecnológico que resultará, como mucho, en personal sumamente experimentado en la elaboración de la pregunta correcta, en el tono correcto y los detalles correctos para obtener la salida deseada. Ya existe una industria de gurús e instructores en lo que muy pomposamente han decidido llamar “prompt engineering”. Éste será, sin duda, un gasto necesario para todas las organizaciones que decidan incorporar agentes de inteligencia artificial en sus procesos, pero está lejos de poder considerarse como una verdadera inversión en desarrollo tecnológico.
Una alternativa más ambiciosa involucra la capacitación de científicos, ingenieros y desarrolladores para la creación de algoritmos y modelos de inteligencia artificial propios, sobre infraestructura propia y con datos de entrenamiento relevantes local o regionalmente; es decir, realmente invertir en desarrollar una capacidad propia en inteligencia artificial. Éste es, a mi parecer, el camino a seguir por las empresas y gobiernos iberófonos si se busca desarrollar capacidades y soberanía en inteligencia artificial y es también del qué con menor frecuencia oímos hablar; y no porque se busque ocultarlo, sino porque las iniciativas son realmente pocas, yo sólo encontré cuatro mientras preparaba este artículo, una de ellas se especializa en el área de ciberseguridad, otras dos sí cuentan con un modelo de IA propio disponible al público, pero sólo una parece seguir activa.
Por lo que se deja ver en el sitio web de IAMEX[17-1], su enfoque está en la creación de modelos y agentes de IA especializados en áreas de negocio bien definidas como turismo, regulaciones y normatividad mexicana, medicina, asuntos fiscales, etc.; ésto podría permitirles competir en el mercado local con las grandes empresas como OpenAI o Anthropic, cuyo foco está en el mercado global y, aunque seguramente tendrán alguna capacidad de asistir en esas áreas, no ofrecen un modelo entrenado con esos datos en específico. Cómo lo mencioné en mi artículo anterior, ésta es la estrategia que a mi juicio deberían seguir las empresas y gobiernos en países iberófonos si es que se quiere desarrollar tecnologías como la Inteligencia Artificial, crear una alternativa local , especializada en el contexto iberófono o del país específico y, sobre todo, que resguarde los datos en servidores nacionales, ajustados a las leyes de protección de datos locales.
En conclusión, y viendo que aunque está más o menos claro que las grandes compañías tecnológicas están creando y alimentando una burbuja financiera que amenaza la economía mundial; se vuelve hasta cierto punto necesario para nuestros países tomar la iniciativa e invertir en el desarrollo de capacidades propias de IA antes que simplemente ceder territorio y recursos a los gigantes tecnológicos para que construyan sus centros de datos, de los que dentro de algunos años probablemente quede muy poco más allá del edificio. Debo confesar que comencé la escritura de este artículo con una perspectiva más pesimista de con la cual lo termino, pues aunque siguen existiendo las iniciativas de corta visión o de poca innovación, se están dando también las que buscan desarrollar conocimiento y tecnología propios y además con lo que parece ser un enfoque práctico y focalizado en nichos de negocio donde hay una utilidad real de la tecnología y no sólo en las aplicaciones de chat de uso general. Así que si vamos a empezar a escuchar de inversiones en Inteligencia artificial, ojalá veamos más IAMEX y Alias Robotics en el futuro cercano.
