La IA recomienda poner pegamento en la pizza. Y mientras te ríes… te quitará el sueldo

Cuando una red neuronal sugiere usar pegamento como ingrediente de la pizza, muchos se sienten aliviados. En esos momentos, parece que los temores de que la inteligencia artificial le quite el trabajo a las personas o los reemplace por completo en la sociedad todavía están lejos de hacerse realidad. Sin embargo, detrás de estas alucinaciones aisladas se esconde un panorama mucho más serio. Los sistemas de IA modernos ya poseen un conjunto de ventajas que, en muchos sectores, los hacen preferibles a los humanos, incluso a los más experimentados y calificados.

Para comprender cuán grave es esta tendencia, es importante entender exactamente dónde y por qué las máquinas pueden superarnos, y dónde sus capacidades aún son limitadas. Todo se reduce a cuatro características clave: velocidad, escala, alcance y nivel de complejidad en la toma de decisiones. Son estos parámetros los que determinan quién y cuándo debería empezar a preocuparse.

El primer factor es la velocidad. Existen muchas tareas que una persona puede realizar con éxito, pero cuya velocidad deja mucho que desear. Por ejemplo, la restauración y mejora de la calidad de imágenes. Si se le da a un diseñador o especialista gráfico tiempo y las herramientas adecuadas, podrá convertir una foto borrosa o pixelada en una imagen decente. Pero el proceso puede llevar horas o incluso días, especialmente si se trata de grandes volúmenes de datos.

La inteligencia artificial hace esto en fracciones de segundo. Por eso ya se utiliza en la industria. Los sistemas inteligentes mejoran la calidad de las imágenes satelitales y de los datos de teledetección, ayudan a comprimir archivos de video sin pérdida de calidad, optimizan el rendimiento de los videojuegos en equipos menos potentes e incluso asisten a los robots en la toma de decisiones más rápidas y precisas. En el sector aeroespacial, las redes neuronales se utilizan para modelar la turbulencia, lo que permite mejorar el diseño de los motores de combustión interna. En todos los ámbitos donde la rapidez es fundamental, las máquinas se vuelven insustituibles.

La segunda ventaja de la IA es la escala. Hay campos donde una persona puede realizar un trabajo excelente, pero solo de forma local, en un solo lugar y momento. La inteligencia artificial, en estas situaciones, trabaja en todas partes al mismo tiempo. Un ejemplo claro son las tecnologías publicitarias y la personalización de contenidos. Los especialistas en marketing pueden recopilar datos y predecir la reacción del público ante un anuncio determinado. Esto es crucial para los negocios: el mercado publicitario mundial se valora en billones de dólares.

Pero los algoritmos llevan esta tarea a un nuevo nivel. Analizan las preferencias de cada persona, cada producto y cada sitio web. Así es como funciona hoy en día la promoción en internet. Un ordenador determina en segundos qué anuncio debe mostrarse y a quién, calcula el costo de la impresión y toma decisiones miles de veces más rápido que un ser humano.

El siguiente parámetro es el alcance. Aquí se trata de la capacidad de la IA para realizar no solo una tarea específica, sino muchas a la vez, aunque no las ejecute a la perfección. Un ejemplo son los modelos generativos como ChatGPT. Pueden mantener conversaciones sobre cualquier tema, redactar textos de todo tipo, componer poemas en varios idiomas y generar código en decenas de lenguajes de programación. Ningún especialista es capaz de abarcar tal espectro de habilidades.

Sí, determinados profesionales siguen superando a las máquinas en áreas concretas: el mejor poeta, un programador experimentado o un periodista talentoso aún pueden aventajar a cualquier red neuronal. Pero el conjunto de habilidades de la IA se está volviendo cada vez más demandado, especialmente en situaciones donde se necesita un resultado rápido, aunque no sea de calidad perfecta.

La cuarta característica es la complejidad. En este ámbito, las máquinas nos superan desde hace tiempo, ya que pueden tener en cuenta una enorme cantidad de variables e interacciones entre ellas. Ya en los años 90, superordenadores como Deep Blue demostraron esta capacidad al calcular jugadas de ajedrez con decenas de movimientos por adelantado. Con el desarrollo del aprendizaje profundo, las redes neuronales han aprendido a procesar miles de millones de interconexiones al mismo tiempo, lo que les otorga una ventaja evidente en tareas especializadas.

Otro ejemplo es el proyecto AlphaFold 2, un sistema que predijo cómo se pliegan las cadenas de proteínas, adelantándose en décadas a la bioquímica clásica. Curiosamente, el modelo cuenta con 93 millones de parámetros y, sin embargo, no incorpora directamente las leyes de la física. La precisión de sus predicciones fue tan alta que sus desarrolladores recibieron el Premio Nobel de Química en 2024. Los científicos, por supuesto, están preocupados por la opacidad de tales modelos: es difícil entender exactamente cómo razonan. Pero su valor práctico ya es evidente.

Sin embargo, las ventajas de la IA no siempre significan su supremacía total. Es importante tener en cuenta el contexto. La tecnología es útil allí donde realmente existen cuellos de botella relacionados con la velocidad, la escala, el alcance o la complejidad. Si el problema no radica en esos factores, las máquinas serán más un obstáculo que una solución.

Un ejemplo son las funciones de autocompletado de mensajes o los chatbots estándar de atención al cliente. Molestan a los usuarios porque apenas ahorran tiempo, no ofrecen ventajas adicionales y eliminan el contacto humano, lo que a su vez perjudica la calidad del servicio.

Por el contrario, cuando las redes neuronales asumen tareas como el trading de alta frecuencia, no se trata solo de acelerar procesos, sino de transformar la esencia misma del trabajo. Las operaciones financieras cambian las reglas del juego, surgen nuevas estrategias y riesgos. De manera similar, la IA ya ha cambiado radicalmente el enfoque de juegos como el ajedrez o el go, proponiendo a los humanos tácticas inusuales, a veces chocantes. En el ámbito de la información, la escala del trabajo de los chats de IA ha transformado la naturaleza misma de la propaganda: ahora miles de voces artificiales pueden ahogar la opinión humana.

Todo esto evidencia el llamado "cambio de fase", cuando los cambios cuantitativos graduales conducen a transformaciones cualitativas. Comprender estos procesos es fundamental para evaluar dónde y cómo se deben aplicar las máquinas inteligentes y dónde no.