Inteligencia artificial, las dos caras de la revolución más trascendente del mundo
Los gigantes del capitalismo de plataforma tratan de controlar la industria de los datos, la tecnología más prometedora de los próximos años. Pero hace falta una inteligencia artificial de base ética, respaldada por una regulación estatal que anteponga el interés común al beneficio económico
La innovación debe mejorar el mundo. Es su propósito. También debe estar guiada por la Administración. La crisis financiera de 2008, o la pandemia, han evidenciado lo que sucede cuando un sector estratégico se autorregula. Caos, inequidad, sufrimiento. En la inteligencia artificial, critica Francisco Martín, consejero delegado de BigML —que lleva décadas trabajando en este campo en Oregón, Estados Unidos—, hay mucho de artificial y muy poco de inteligente. El famoso ChatGPT fue una “histeria” tecnológica. “Pero solo muestra cuán lejos estamos realmente de construir algo que incluso pueda tener la inteligencia de un gato o de un perro. Se han necesitado miles de millones de dólares para desarrollar un sistema que, a veces, simula tener conocimiento, pero que no entiende absolutamente nada de lo que dice”, reflexiona. Imaginen una máquina que cada día ofreciera cálculos distintos para una idéntica raíz cuadrada. Esto es ChatGPT. “Uno de los mayores engaños que ha generado Silicon Valley”, advierte. “Su motivación es crecer rápido y morir lento”. Antes era “crecer deprisa y romper cosas”. ¿Reconocen la voz de Zuckerberg?
El famoso ChatGPT solo muestra cuán lejos estamos realmente de construir algo que incluso pueda tener la inteligencia de un perro o un gato. A veces simula conocimiento, pero no entiende absolutamente nada de lo que diceFrancisco Martín, consejero delegado de BigML
Esta tecnología no solo afecta a la industria sino a los pupitres y a la educación. Ninguna broma. Es una carrera, claro, por ese dios de neón que es el dinero. La consultora Frost & Sullivan estima que el mercado europeo de inteligencia artificial sumará 9.800 millones de dólares (unos 9.100 millones de euros) durante 2027. En España, la Administración habla de mil millones de euros este año. Profetas digitales como Elon Musk han despedido a parte de su personal de moderación de contenidos para sustituirlo por inteligencia artificial; Google (que también prescindirá de 12.000 empleados) invirtió 300 millones de dólares en la empresa emergente del sector Anthropic y Microsoft (tras deshacerse de 10.000 trabajadores) destinará 10.000 millones de dólares a OpenAI, la firma que desarrolló el omnisciente bot conversacional ChatGPT. Google, sin duda, dará la réplica en su buscador. En Shenzhen, China, los funcionarios usan gemelos virtuales (simulación digital) de miles de dispositivos móviles conectados a tecnología 5G para controlar el flujo de personas, el tráfico y el consumo en tiempo real. Y la última versión pretende eliminar los trabajos escolares. “No podemos dar la espalda a esta inteligencia. Pero hay que evitar que se emplee para plagiar y hacer trampas en los exámenes”, matiza Mauro Guillén, decano de la Escuela de Negocios de la Universidad de Cambridge.
En 1950, el matemático británico Alan Turing (1912-1954) se hizo una pregunta: “¿Pueden pensar las máquinas?” No. Al igual que los androides, jamás sueñan con ovejas mecánicas. La inteligencia artificial nació en un taller científico de verano en New Hampshire, durante 1956, que reunió, entre otras grandes mentes, a John McCarthy, Marvin Minsky y Claude Shannon. Pero, entonces, sin capacidad de computación y grandes volúmenes de datos, la ficción jamás fue ciencia. Si uno abre el Diccionario de Inglés Oxford por su acepción de inteligencia artificial, se lee: “Es la teoría y el desarrollo de sistemas informáticos capaces de efectuar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como la percepción visual, el reconocimiento del habla, la traducción entre idiomas y la toma de decisiones”.
Empecemos por el final
Ningún consejero delegado del Ibex 35 está adoptando —de acuerdo con diversas fuentes— decisiones importantes basadas en la inteligencia artificial. Decide el ser humano. Tiene aplicaciones, claro, positivas. Pero veamos en qué se usa. Un experto de un gigante financiero —que pide el anonimato—, lo cuenta con sencillez. “Se emplea como método predictivo”. ¿Quién tiene más riesgo de insolvencia o quién está cerca de abandonar (churn, en el argot) el banco? Y como es un sistema caro, se “vigila” a quienes poseen saldos o deudas elevadas. Pero la inteligencia se aplica, sobre todo, para identificar a los que planean irse. La luz roja. Otra entidad, CaixaBank, utiliza, entre otras opciones, esta herramienta para “mejorar la experiencia del cliente y especialmente las devoluciones de los recibos domiciliados”, detallan en el banco. Un modelo con el que han conseguido una precisión del 99%. Igual que una persona.
Luego viene la narrativa oficial. Que no tiene por qué ser cínica. Son buenos propósitos, que cada entidad sabrá hasta dónde arraigan, de verdad, al igual que las raíces profundas del nogal. “El uso de la analítica avanzada y la inteligencia artificial son procesos del banco imparables”, sostiene Jon Ander Beracoechea, responsable global de Advanced Analytics en BBVA. Ayuda a los clientes a cuidar la salud financiera a través del control de sus gastos —apunta en una nota el banco—, mide su huella de carbono y aconseja cómo llegar a final de mes. Unos 2.700 profesionales se dedican a la ingeniería y ciencia de datos. Eso sí, aguarda una guerra. “Europa no puede perder la competición frente a Estados Unidos; los algoritmos que se desarrollen aquí deben pertenecer a las compañías del Viejo Continente”, defiende. Aunque parece difícil, por ejemplo, que la programación avanzada de los coches autónomos no llegue de Estados Unidos, aventura Enrique Dans, profesor de Innovación en IE Business School.
Catálogo de bondades
Esa es una contienda que tendrá que esperar en la retaguardia. Un hombre puede derrumbarse de muchas maneras. La inteligencia artificial debería impedírselo. Aumenta la resiliencia frente a los desastres naturales, garantiza la seguridad alimentaria, despliega tecnologías verdes, ayuda a entender el comportamiento de los clientes, diseña mejores productos y edificios y anticipa la protección y detección de incendios. E incluso acierta diagnósticos médicos con la supervisión de un especialista.
Los expertos de BBVA Research estiman que el 8% de las empresas españolas no financieras de más de diez empleados ha adoptado la inteligencia artificial. Aunque estamos lejos de Dinamarca (24%) o Portugal (17%). La Agenda España Digital se ha marcado un objetivo del 25% en 2025. Quizá llega tarde, al igual que el Conejo Blanco de Alicia en el País de las Maravillas. O no. Por ahora, los fondos de Nueva Generación han aportado 500 millones de euros (300 en 2021, 114 durante 2022, y 86 este ejercicio), que se añaden a los 600 millones presupuestados por el Gobierno para el periodo 2020-2023.
Minsait (filial de Indra) es creyente de esta inteligencia, desde un lenguaje técnico que cuesta, a veces, seguir. “La base es la automatización de tareas de razonamiento que lleven a la toma de decisiones”, relata Silvano Andreu, director de Innovación y Estrategia. Y agrega: “El algoritmo es mejor cuantos más datos tenga y de mayor calidad. Desde luego, exige tiempo de análisis”. En una empresa puede anticipar los errores de una cadena de montaje, identificar productos defectuosos y ajustar el stock para que exista un mínimo de roturas. “Pero el ser humano debe saber dónde quiere llegar; el infinito no es una respuesta”, alerta Enrique Dans. En el sector de Defensa, por ejemplo, Indra dota de inteligencia artificial el mantenimiento de los cazas Eurofighter y sus sistemas críticos de aviónica.
La urgencia de concienciar a los programadores
Las implicaciones éticas de la inteligencia artificial son abismales. Quizá, por eso, a veces se apliquen sobre el vacío y la oscuridad. ¿Quién es el responsable del error en un algoritmo? ¿Dónde se levantan los muros de la privacidad? Uno puede ceder sus datos para contribuir a un estudio médico que salve vidas y una aseguradora podría usarlos y denegar una póliza a un paciente de alto riesgo. ¿Puedo prohibir su uso? El objetivo de cualquier tecnología es el bien común. Pero es nuestra responsabilidad. “Somos los seres humanos quienes las desarrollamos, usamos, vetamos, si procede, o quienes las aceptamos”, resume Itziar de Lecuona, directora del Observatorio de Bioética y Derecho de la Universidad de Barcelona. Y su relato regresa a la medicina, quizá la ventana a través de la que se puede mirar, sin reflejos, el futuro. La combinación —narra la experta— entre tecnologías genéticas e inteligencia artificial ilumina el desafío social. Medicina personalizada y predictiva. “Pero resulta necesario ceder nuestra información personal. Debemos proteger los datos personales para proteger a las personas”, defiende. No todo lo tecnológicamente posible tiene que admitirse.
Quizá a los médicos de atención primaria esto les suene lejano. O tal vez, un alivio. En principio es una tecnología vieja. Lo novedoso es la cantidad de datos que la alimentan, aunque “tampoco” —indica Itziar de Lecuona— “son sistemas tan avanzados como para sustituir a la inteligencia humana”. Hay demasiados mesías de lo tecnológico y pocos académicos de la ética. Las amenazas científicas son igual que las riñas familiares. Carecen de reglas. No son como dolores o heridas; son como grietas de la piel que no se curan porque no existe suficiente materia física. La amenaza de la discriminación algorítmica a través de los sesgos, la falta de transparencia e ininteligibilidad de los sistemas: “Tenemos que decidir qué umbral de riesgo se quiere aceptar ante los posibles beneficios”, ahonda Lecuona. Y el anonimato no existe. Ir más allá. No sirven solo unos principios éticos o derechos sobre inteligencia artificial reconocidos legalmente. Itziar resalta una página que se escribe de izquierda hacia la derecha. Al igual que Leonardo. La famosa alfabetización digital. ¿Quién enseña y alfabetiza a los que programan estos códigos y algoritmos? “Porque todos sabemos de qué forma evitar otra crisis producida por el laissez-faire. Necesitamos una inteligencia artificial cuya base sea la ética, que esté respaldada por una regulación sólida y gobiernos que trabajen para dar forma a esta revolución tecnológica en el interés común, en lugar de solo el interés de los accionistas”, escriben la economista Mariana Mazzucato y la politóloga Gabriela Ramos. Viejas tecnologías, nuevos ámbitos.
Turbinas al centro de la tierra
La empresa está transformando su mundo. El futuro debe ser un cielo verde. En Repsol se han puesto en marcha 450 iniciativas digitales y unas 200 se refieren a inteligencia artificial. El impacto, asegura la empresa, es de 300 millones de euros. El rotor gira. La perforación atraviesa los estratos. Esta tecnología —según Juan Manuel García, Chief Information Officer y Chief Technology Officer de la energética—”monitoriza de forma remota y mejora su ejecución”. Además se optimiza la producción de hidrocarburos. El corazón es lo que llaman ARIA, el “cerebro digital”. La plataforma que permite el acceso a los datos.
Los datos son el polvo de oro. El transbordador a través de las arenas auríferas del río Yukón en Alaska. En Cepsa —que también, paso a paso, abandona los combustibles fósiles— la “inteligencia artificial está basada en las personas. Esta tecnología no las reemplazará, sino que las ayudará a ser más eficientes”, describen. Una epifanía —como la conversión de San Pablo en el camino de Damasco— es su uso para acelerar la transición energética. En los parques energéticos de la firma (Energy Parks) se generan 150 millones de datos diarios; o sea, unos 54.000 millones anuales. “Este gran volumen es un activo estratégico que, a través del gobierno y la democratización de la información, generan soluciones basadas en la inteligencia artificial”, subrayan.
Aunque sin normas efectivas, resulta probable que la inteligencia artificial cree nuevas desigualdades y aumente las que ya existen. No solo son los sesgos sociales injustos. Es la relación entre el espacio y el tiempo. La velocidad. España tiene ese lugar común de ser un país donde el 99% de su tejido productivo son pymes. Quizá la frase más incesantemente escrita de su economía. Los profesionales de datos son caros, los costes elevados, hace falta información que no está, siempre, al alcance de esa compañía pequeña o sistemas incompatibles con los que ya tiene instalados la organización. Una inteligencia a dos velocidades o someterse al capitalismo de plataforma. Entre 2015 y 2021 —de acuerdo con la Universidad de Georgetown— las firmas estadounidenses invirtieron 40.200 millones de dólares (37.800 millones de euros) en compañías chinas de inteligencia artificial. A contrapelo de la estrategia europea de la soberanía digital. Los gigantes tecnológicos han llegado y ahora cae una tempestad.
Los planes de España
España ha trenzado una Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial (ENIA) y una Agencia Española de Supervisión de Inteligencia Artificial (AESIA) para evitar, entre otras estrategias, que los competidores chinos o las big tech estadounidenses entorpezcan la democratización de esta tecnología, que debe ser inclusiva. La Administración espera que en 2030 el 75% de las firmas españolas ya tenga programas que apliquen inteligencia artificial. Desde luego, las grandes de Silicon Valley quieren abrir con blancas, y su primer movimiento es de libro: “Somos aliados, no competidores”, repiten. El ajedrez es un arte del engaño. La reina AWS (Amazon Web Services), y su espacio en la nube, han estrenado una región de infraestructura en España. Un punto de partida. “La pyme Spherag usa el Internet de las cosas y la inteligencia artificial de la mano de AWS en sus cultivos agrícolas”, resume un portavoz del gigante. La solución y el problema. Sus almacenes están robotizados y gran parte de la gestión se basa en inteligencia artificial. “La tecnología, la innovación de base, pertenece al capitalismo de plataforma y aquí, como mucho, se adapta”, avisa Enrique Dans. En Europa, el peligro es perder la relevancia —refrenda José Luis Flórez, presidente de Dive, una startup experta en esta tecnología— y no utilizar nuestros propios modelos. Sin embargo, lo hemos visto, a la vez hay que hacerlos accesibles a las pymes. “Evitar esa doble velocidad”, alerta Flórez. Europa y Estados Unidos han acordado “trabajar juntos” para mejorar la agricultura, el sistema sanitario o combatir el cambio climático. ¿El edén de las buenas intenciones?
BBVA Research estima que el 8% de las empresas españolas no financieras de más de diez empleados ha adoptado la inteligencia artificial, lejos de Dinamarca (24%) o Portugal (17%). La Agenda España Digital se ha marcado un objetivo del 25% en 2025
Siri o un iPhone comunican más que Apple. “La inteligencia artificial hace posibles funcionalidades fantásticas”, comentan a través de una nota. Su procesador de voz sería una mejor fuente de información. Google (perdió en febrero más de 100.000 millones de dólares en Bolsa, frente a la posibilidad de que exista un sistema mejor para hacer búsquedas) compite a toda velocidad con Microsoft porque el agujero en el parqué que le podría hacer OpenAI aún será más grande.
Hacia el 600 a. de C, el filósofo Anaxímenes le preguntó a Pitágoras: “¿Por qué motivo tendría que ocuparme en buscar los secretos de las estrellas si tengo continuamente ante mis ojos a la muerte y a la esclavitud?”. La inteligencia artificial no es la revolución de los claveles, pero somos seres curiosos desde hace 400.000 generaciones.
El trenzado inteligente en España
Desde los tiempos del ensayo La España invertebrada (1921), de Ortega y Gasset, obra escrita hace un siglo, arraiga una idea de tristeza y de atraso que ha perdurado en el país. Representaba un tiempo pasado. Hoy, el extraordinario filósofo se sorprendería de la tierra que habría encontrado.
En la vanguardia acompasamos las modas que atraviesan los meridianos y paralelos del mundo: tecnología digital, computación en la nube, inteligencia artificial. Si hubiera viajado en AVE a Barcelona —contemplando pasar las catenarias y el paisaje a 250 kilómetros por hora— habría quedado impresionado por el Centro Nacional de Supercomputación-Barcelona Supercomputing Center (BSC). Más aún al enterarse de que se instalará allí el primer ordenador cuántico del sur de Europa. “Su función” —explica Josep María Martorell, director adjunto de este espacio— “es que cualquier investigador tenga acceso a tecnologías de supercomputación. Ahí cabe la inteligencia artificial”. Hace falta paciencia. El tiempo académico, asegura, “se mide en décadas, no en segundos”. La academia jamás ha tenido la calma de la empresa. Ni una cuenta de resultados que presentar.
En los últimos años, analiza Esteban Almirall, profesor de Data Sciences de Esade, se ha vivido un proceso de descentralización de hubs de I+D+i por parte de firmas multinacionales. Entre Madrid y Barcelona ya se han establecido unos 100 hubs de investigación de grandes corporaciones que buscan captar talento local a un precio inferior al de Londres o Estados Unidos. Y junto a ellas, un ecosistema de startups dedicadas a la inteligencia artificial. “Aunque a veces introducir esta tecnología en una compañía exige contratar especialistas, desarrollo de soluciones y reorganizar todos los circuitos. Y solo pueden hacerlo las firmas que se enfrentan a una dura competencia”, argumenta el docente. Será así. Pero esa España orteguiana ha desaparecido. El filósofo ya no escribiría: “La rebelión sentimental de las masas, el odio, y la escasez, a los mejores. He aquí la razón verdadera del gran fracaso hispánico”. El pasado es otro país a través de un tren que circula a 250 kilómetros por hora.
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