Monos estocásticos, el podcast sobre IA ‘made in’ Málaga

Matías S. Zavia, de 34 años e ingeniero, fue famoso durante varios días gracias a un mensaje que escribió en X ―justo cuando dejó de llamarse Twitter― el verano pasado. Los 272 caracteres decían así: “Hola, amigos. El martes cerraron @GizmodoES para convertirlo en una autopublicación de traducciones (una IA me quitó el trabajo, literalmente). Pronto empezaré a buscar un nuevo trabajo. Si conocéis una oferta acorde con mi experiencia de 13 años, agradeceré mucho la ayuda”. Lo leyeron medio millón de personas y copó secciones en varios medios. Gizmodo es una web especializada en contenido tecnológico y Zavia empezó a colaborar con ellos para pagarse la carrera. Al final se quedó ocho años, hasta ese tuit de agosto de 2023. Un año después de haber sido sustituido por la inteligencia artificial ―no sabe si es una broma del destino― presenta un podcast de referencia sobre IA junto con Antonio Ortiz, de 46 años y fundador de Xataka, una publicación sobre tecnología en español.

“Somos un pésimo ejemplo, porque estamos haciendo lo contrario de lo que se recomienda ahora. Lo que se dice a los jóvenes es que aprendan a programar, porque el dinero está ahí. Nosotros venimos de la ingeniería y hemos saltado mundo de los medios. Una decisión completamente errónea y desacertada”, bromea Zavia.

Ortiz, ingeniero informático de profesión, y él coincidieron en Xataka y llevaban tiempo rumiando la idea de crear un podcast sobre tecnología. Veían que el boom de la inteligencia artificial se les iba a venir encima y así fue cuando en noviembre de 2022 OpenAI lanzó ChatGPT. Las siglas IA empezaron a aparecer en todas partes y se dieron cuenta de que en su entorno y en redes los usuarios entendían más o menos qué era eso de la inteligencia artificial, pero todavía había mucha confusión al respecto. “Faltaba la visión moderada y masticada para contar las noticias. Porque creo, y eso sigue manteniéndose, que el grueso de la gente consume información sobre IA en TikTok, en hilos de Twitter o en YouTube. Y es un contenido que generalmente tiene demasiado entusiasmo. Cada día parece que lo nuevo va a cambiar el mundo”, cuenta Ortiz.

Con esa vocación, la de divulgar, informar con rigor, aunque sin ser tan técnicos que nadie lo entienda, y acercar la IA a quien quiera saber más, nació Monos estocásticos, el podcast semanal donde desde hace poco más de un año resumen las noticias del sector, analizan novedades y explican conceptos a una audiencia fiel. “No vendemos la moto. Nuestra postura es: la inteligencia artificial que explotó hace año y medio no ha cambiado el mundo. Y, por muy entusiastas que podamos ser, esta tecnología, por ahora, solo ha cambiado las expectativas que tenemos sobre el cambio del mundo”, dice Ortiz. Aun así, consideran que la IA es la “tecnología de la década”.

Ambos viven y graban en Málaga, el lugar donde todas las tecnológicas quieren asentarse, una especie de Silicon Valley a la española que no para de crecer. Parece el sitio indicado para lanzar un podcast sobre IA con un nombre, al menos de entrada, tan extraño. De hecho, a todos los amigos del mundillo a los que preguntaron les dijeron que era una mala idea llamarlo así si querían que alguien lo escuchara. No les hicieron caso y se quedaron con Monos estocásticos. Y tiene mucho que ver con lo que hacen ellos, explicar y desmitificar. El término estocástico lo acuñó la profesora y lingüista computacional Emily M. Bender en un ahora famoso artículo titulado: “Sobre los peligros de los loros estocásticos”. Se refiere los modelos de lenguaje, como el de ChatGPT, que escogen combinaciones de palabras y ofrecen respuestas a partir de patrones estadísticos de datos, repitiendo como un loro, pero sin entender realmente lo que significan. Ellos cambiaron loro por mono.

“Hay un equilibrio difícil entre la precisión, la jerga técnica propia de la disciplina, la profundidad y la divulgación, más cuando quieres que [tu podcast] se popularice. Pero cuando popularizas algo acabas cayendo en la simplificación. Nuestro objetivo es cuanta más gente mejor, pero no a cualquier precio”, señala Zavia. Los dos remarcan que Monos estocásticos no es un podcast generalista ni que aspire a cifras astronómicas en escuchas. “Somos un podcast indie. Damos conciertos en sitios pequeños. Todos los podcast, salvo los que triunfan en YouTube o en las grandes plataformas, son un poco de nicho”, dice Ortiz. Pero han conseguido una comunidad estable de oyentes, entre 7.000 y 10.000 personas por capítulo, y un tono que los diferencia de otros programas sobre tecnología.

La receta combina años de estudio e interés en las innovaciones tecnológicas, rigor, reírse de todo, incluidos ellos mismos, y la dosis justa de gamberrismo. Esto último se ve en los títulos de los episodios: “La IA de ordenador verá todo lo que haces y se lo contará a los abogados de Scarlett Johansson”; “El espíritu de Fernando Alonso llega a la inteligencia artificial”; o “Inventamos un test de Turing infalible gracias a First Dates”. El objetivo, explican, es que los oyentes dejen de pensar que la IA son solo ChatGPT o las imágenes estilo Pixar, y eliminar la visión catastrofista del fenómeno.

“Hay cierta confusión entre ser críticos y divulgar todo el rato mensajes negativos. Ser crítico también es explicar que el desarrollo de esta tecnología puede traer ventajas sociales y que si no la utilizamos hay un coste de oportunidad, una pérdida de mejora y de progreso”, señala Ortiz. Él y Zavia coinciden en que la irrupción de la inteligencia artificial, al contrario que con otras tecnologías, se ha recibido con mucha alarma, también en los medios de comunicación. “Estamos en un momento en el que la tecnología es mucho más sospechosa que hace 20 años. El potencial positivo de la inteligencia artificial está enormemente subrepresentado respecto a la discusión sobre peligro, el riesgo y los costes”, añade.

Parte de la solución, opinan, es que el debate sobre la IA incluya pedagogía y profundidad, para que los ciudadanos sepan de qué se habla cuando se habla de inteligencia artificial: “Hay un montón de capas. Qué es realmente lo que hace [la IA], cómo lo hace, por qué falla y por qué acierta, dónde se puede usar, el impacto social, quién se está aprovechando de su valor y cómo, en qué países se desarrolla o quiénes se pueden quedar atrás”.