Inteligencia artificial: ecos de avances tecnológicos del pasado

En su último Informe de Estabilidad Financiera, el Banco de Inglaterra advirtió que un colapso en el sector de la inteligencia artificial podría llevar al Reino Unido a una recesión. El informe señalaba que «una corrección en los precios de las acciones de IA, impulsada por un cambio en la productividad y la rentabilidad de las empresas tecnológicas, podría provocar una caída del 2.2 % en el PIB del Reino Unido».

Esto debería servir de advertencia a las empresas de todo el mundo.

Los riesgos de la inteligencia artificial van mucho más allá de Silicon Valley. Sin embargo, mientras los líderes se preparan para lo que está por venir, muchos siguen haciéndose la pregunta equivocada.

¿La inteligencia artificial es una realidad o solo una moda pasajera?

Los últimos treinta años de tecnología deberían habernos enseñado que la respuesta podría ser ambas.

La última crisis tecnológica del siglo XX

El problema del efecto 2 fue un riesgo técnico real, pero en retrospectiva parece una reacción exagerada.

El Reino Unido gastó miles de millones de libras preparándose para el "Error del Milenio", con instituciones que probaban y corregían sistemas que dan soporte a todo, desde pagos bancarios, prestaciones sociales y pagos hasta viajes aéreos y la red nacional.

El gobierno puso en marcha la iniciativa Acción 2000 para ayudar a las empresas a prepararse, mientras que los bancos y los principales proveedores de infraestructuras implementaron amplios planes de contingencia antes de la fecha límite.

Pasó la medianoche, los aviones seguían en el cielo, los cajeros automáticos continuaban dispensando dinero y las luces permanecían encendidas. Todo empezaba a parecer casi cómico.

Sin embargo, esta aparente calma ocultaba un punto crucial. La mayoría de las perturbaciones que se temían probablemente se evitaron porque las organizaciones se tomaron los riesgos en serio y se prepararon para ellos. La ciberseguridad se enfrenta al mismo problema.

Una amenaza que se mitiga con éxito puede, en retrospectiva, parecer una amenaza notablemente exagerada.

Para que no te sorprendamos con la realidad.

La burbuja de las puntocom nos enseñó una lección diferente. Internet no era un espejismo, pero las valoraciones a menudo sí lo eran. Por ejemplo, Boo.com recaudó enormes sumas para reinventar el comercio minorista de moda en línea, solo para colapsar en el año 2000 tras quedarse sin fondos. Las empresas con escasos beneficios, y en algunos casos, con modelos de negocio inconsistentes, eran tratadas como si estuvieran por encima de las leyes de la economía.

Luego estalló la burbuja, las fortunas se esfumaron y muchos de los supuestos pioneros desaparecieron, pero las ideas en las que apostaban perduraron. De hecho, apuesto a que estás leyendo esto en línea ahora mismo.

Formulario antes del contenido

Las criptomonedas nos han dejado una tercera lección. Un lenguaje revolucionario puede ocultar casos de uso poco convincentes. Si bien existían ideas técnicas sólidas detrás de ellas, su auge general estuvo dominado por la especulación, el respaldo de celebridades y la peculiar costumbre de comenzar con un activo y luego buscarle una utilidad.

En el apogeo de la fiebre de los NFT, el primer NFT del cofundador de Twitter, Jack Dorsey, se vendió por 2.9 millones de dólares. Un año después, su propietario intentó revenderlo por casi 48 millones de dólares, pero las ofertas iniciales se quedaron muy cortas. La tecnología no desapareció. Lo que desapareció fue la disposición del mercado a considerar la escasez digital como un valor perdurable.

El auge de la inteligencia artificial contiene elementos de las tres narrativas.

Cara conocida

Al igual que el efecto 2, la inteligencia artificial (IA) plantea riesgos que pueden parecer exagerados hasta que se materializan. Como cualquier experto en ciberseguridad le dirá, si se evitan los peores daños, las advertencias pueden parecer exageradas más adelante. Pero eso no prueba que fueran falsas.

En el ámbito de la inteligencia artificial , esto implica tratar la ciberseguridad y la gobernanza como disciplinas operativas, no como proyectos secundarios de los equipos de innovación. Las organizaciones deben comprender los datos que alimentan los sistemas de IA, a qué pueden acceder dichos sistemas, cuáles son sus permisos, cómo pueden ser manipulados y cómo responderá la empresa en caso de fallo.

Con el auge de las puntocom, la inteligencia artificial (IA) parecía una tecnología realmente versátil, envuelta en una narrativa de inversión exagerada. De hecho, puede escribir código, resumir documentos y automatizar partes del trabajo profesional. Pero eso no significa que todas las empresas de IA sean valiosas, que todos los productos de IA sean útiles o que todos los centros de datos se autofinancien.

Las empresas que aprendan de esta experiencia deberían invertir en capacidades, bases de datos, personal y flujos de trabajo, en lugar de apostarlo todo al proveedor, modelo o producto que esté obteniendo los mejores resultados este trimestre.

Al igual que las criptomonedas, la inteligencia artificial ha adquirido su propia mitología. La frase "impulsado por IA" se ha convertido en lo que fue brevemente "habilitado por blockchain": una frase que puede significar algo, nada o simplemente "por favor, califíquenos mejor".

Al adoptar la inteligencia artificial, los líderes empresariales deben plantearse preguntas esenciales, aunque a veces tediosas: ¿Qué problema resuelve? ¿Quién la utiliza? ¿A qué datos accede? ¿Qué sistemas puede influir? ¿Qué autoridad le hemos otorgado? ¿Qué sucede si se equivoca, se manipula o deja de estar disponible? ¿Y quién es responsable en ese caso?

Esta mezcla es lo que dificulta tanto comprender el momento actual. El argumento simplista es que la inteligencia artificial es una revolución o una burbuja. Pero la historia sugiere una posibilidad más inquietante: podría ser ambas cosas.

“Los tres espíritus lucharán dentro de mí. No cerraré la puerta a las lecciones que me enseñan.”

Los líderes empresariales suelen intentar ganar el debate sobre si la inteligencia artificial está sobrevalorada, cuando deberían estar diseñando una estrategia que se adapte a cualquiera de los dos escenarios. La respuesta lógica a la IA no es ni un proyecto demasiado ambicioso (un proyecto desmesurado) ni una paralización total (una moratoria), sino más bien una experimentación controlada.

Esto implica tratar la IA como una «cartera de apuestas» en lugar de un simple eslogan publicitario. Algunas de estas apuestas deberían ser defensivas, centrándose en comprender dónde se utiliza realmente la IA, a qué datos y sistemas puede acceder y si la organización es capaz de responder cuando surgen problemas.

Otras apuestas deberían ser exploratorias, probando dónde la IA puede generar valor real en áreas como la programación, la atención al cliente y la gestión del conocimiento. Algunos deberían ser deliberadamente escépticos, especialmente cuando las herramientas parecen impresionantes pero no pueden demostrar ahorros, mejores resultados ni una clara atribución de propiedad.

Si el objetivo es simplemente tener una estrategia de IA que luzca bien en una presentación ante la junta directiva, hemos pasado por alto las lecciones de los últimos 30 años. El efecto 2000, la burbuja puntocom y las criptomonedas nos han demostrado que la exageración y la sustancia no son mutuamente excluyentes. Los riesgos reales pueden magnificarse. Las tecnologías transformadoras pueden atraer inversiones irracionales. Y las ideas poderosas pueden coexistir con casos de uso débiles.

La inteligencia artificial podría ser la clave para integrar estos tres aspectos. Las empresas que mejor lo gestionen no serán las que predijeron el futuro a la perfección, sino las que estuvieron preparadas para adaptarse cuando la realidad se impuso.