La noticia circuló a mediados de febrero y fue para muchos un alivio entre tanta marcha avasallante de la inteligencia artificial desde fines del año pasado: un jugador amateur descubrió una debilidad en un software avanzado para jugar al Go (el milenario juego chino) y logró derrotarlo en una serie por 14 a 1. El contrincante humano “distrajo” a KataGo –así se llama el programa– colocando piezas en lugares laterales del tablero y evitó así que su adversario pudiera dilucidar su estrategia.
Fue apenas una batalla perdida en medio del ascenso imparable de la tecnología del momento, la IA generativa, cuya expresión más conocida es ChatGPT, que desde noviembre pasado viene produciendo casi a diario novedades impactantes y que días atrás llevó a empresarios como Elon Musk a pedir que se congelaran los entrenamientos de estos esquemas hasta que estén más claras sus implicancias.
Hay quienes, como Azeem Azhar de Exponential View, afirman que ya estamos en presencia de la verdadera Web3, que finalmente no vendrá del lado de la descentralización sino de motor turbo de la IA recargada, con cientos de alianzas entre Open IA y negocios que ya se están desplegando.
Las comparaciones del nivel de disrupción se hacen contra la masificación de la PC personal o el advenimiento de Google o del iPhone. “Aunque de todas estas interacciones de las últimas décadas, la IA generativa es la que tiene un tono más profético, de verdad revelada: se descubrió el velo de la potencia que tiene”, resume Tomás Castagnino, economista de Accenture, quien junto a un equipo global estuvo los últimos tres meses “sumergido” en esta agenda. “Hay un cono de silencio para el mantra tecno-pesimista de que ‘la tecnología se ve en todos lados, salvo en las estadísticas de productividad’ (la famosa frase del economista Robert Solow) y se creó un consenso entre practicantes y académicos de que el impacto en la productividad será masivo”.
A continuación se comentan algunas de las avenidas interesantes del campo de la economía de la IA generativa, en su mayor parte a partir de papers que todavía no han sido publicados, dada la inmediatez del fenómeno.
Ciclo del entusiasmo comprimido. Hasta ahora todas las innovaciones tecnológicas exitosas venían siguiendo el patrón del “ciclo del entusiasmo” (“Hype Cycle”, bautizado así por la consultora Gartner). Una disrupción asoma la cabeza, se acumulan startups, se inflan expectativas, suben los precios de los activos hasta que explota la burbuja, viene una meseta de decepción y luego, una curva de crecimiento más sustentable, pero menos abrupta que en la primera etapa. Con la IA generativa este ciclo se comprimió, la adopción es inmediata y masiva, en tiempo real: el chatbot de OpenAI alcanzó los 100 millones de usuarios activos solo dos meses después del lanzamiento; es el crecimiento más alto de un servicio en la historia.
¿Cuánto mide el mercado? Una pregunta recurrente entre los economistas es cómo delimitar el universo que se está afectando. “Es un número muy difícil de definir: algo que está entre todo el negocio del software y todas las actividades humanas”, sostienen en un largo ensayo los investigadores Matt Bornstein, Guido Appenzeller y Martín Casado.
¿Quién capturará mejor este mercado? Es la siguiente pregunta. Los mismos autores sostienen que hasta ahora los grandes beneficiados vienen siendo los vendedores de infraestructura, y que a las aplicaciones les cuesta más diferenciarse y retener clientes (salen varias nuevas todos los días). Para Azhar es improbable que haya un jugador muy dominante (como lo fue Google con al Web2) y apuesta por una oferta más repartida.
Ascensoristas y mercado laboral. Castagnino colaboró en un largo informe sobre el impacto en el mercado laboral. Para una economía como la de Estados Unidos, se estima que entre 8 y 9 de cada diez ocupaciones tienen al menos un 10% de sus tareas expuestas a IA. En promedio, las ocupaciones tienen un 30% de sus tareas con potencial de ser transformadas por la IA, lo que representa un 40% de las horas trabajadas en la economía más grande del mundo. “El escenario base de la historia reciente sugiere que solo una de las 270 ocupaciones nomencladas en las estadísticas oficiales desde el fin del siglo pasado desapareció: la de ascensorista. El resto cambia y se adapta”, recuerda el economista de Accenture. Como se dijo hace tres semanas en el festival SXSW: “No vas a perder tu trabajo, sino la descripción del mismo”.
Creatividad en aplicaciones. En esta primavera de IA están surgiendo miles de aplicaciones de todo tipo, que van desde la posibilidad de subir fotos viejas de la familia para que se vuelvan animadas (“Deep Nostalgia”) hasta el diseño de futuros más asertivo que propone la compañía Kumo, que apela a plataformas de inteligencia predictiva para prever, por ejemplo, cómo pueden reaccionar los consumidores frente a cambios en los productos o en modelos de negocios.
Satisfacción y rapidez. En un ensayo titulado “Evidencia experimental de efectos en la productividad de la IA Generativa”, los académicos del MIT Shakked Noy y Whitney Zhang analizaron una muestra de 444 trabajadores altamente calificados a los cuales se dividió entre expuestos y no expuestos a ChatGPT. Noy y Zhang interactuaron para su investigación con economistas estrellas como Daron Acemoglu y David Autor. El resultado: la IA generativa aumentó la eficiencia y la satisfacción con el trabajo. Y, contrario a lo que muchos presuponían, funcionó como un “ecualizador”: acercó el rendimiento de los peores trabajadores a los mejores, en lugar de aumentar la brecha.
Deep romance. Una derivada más sexy. La IA generativa está subiendo exponencialmente el “enganche” de humanos con chatbots de compañía, emulando el futuro planteado en la película Her. La empresa basada en San Francisco Replika fue fundada en 2015 por Eugenia Kuyda luego de que su mejor amigo muriera en un accidente de autos e ingenieros de software crearan una versión digital que le permitirá a Kuyda seguir manteniendo conversaciones. Más de la mitad de los usuarios rumbeaban enseguida para el “sexting” y terminaban involucrándose sentimentalmente con el algoritmo, una tendencia que GPT4 no hará más que profundizar.
Decisiones en el tablero. ¿La IA cambiará radicalmente la forma en la que los humanos decidimos? En un ensayo escrito por Minkyu Shin y varios coautores se analizaron 5,8 millones de decisiones de movimientos de jugadores profesionales de Go entre 1950 y 2021, y luego se los comparó en efectividad contra 58.000 millones de partidas contrafácticas (algo así como lo que hace Dr. Strange de Avengers). El resultado: la calidad de las decisiones mejoró sustancialmente cuando apareció DeepMind, porque volvió saliente a la novedad de alternativas que antes no se evaluaban. Una super-inteligencia humano-artificial, o “los dos a la final”, al menos en el terreno del Go.
