Las llamadas «tecnologías de propósito general» son aquellas que, según su definición, pueden afectar una economía entera, debido a su potencial para alterar drásticamente las sociedades a través de su impacto en las estructuras económicas y sociales preexistentes. Solían abreviarse como GPTs, pero como ocurre tantas veces a lo largo de la historia de la tecnología, me temo que ahora, cuando hablas de GPT, la gente tiende a pensar más en otras cosas.
En su libro «Economic transformations: general purpose technologies and long-term economic growth» escrito en enero de 2006, los economistas canadienses Richard Lipsey, Ken Carlaw y Cliff Bekar, estimaban en veinticuatro el número de tecnologías definidas como de propósito general que habían surgido a lo largo de toda la historia humana, e incluían entre ellas la agricultura, la fabricación industrial, la metalurgia de materiales como el bronce o el hierro, la máquina de vapor, la escritura, la imprenta, la electricidad, el automóvil, y por supuesto, como ejemplos más recientes, internet o el smartphone.
Existen muy pocas dudas sobre el carácter de tecnología de propósito general de la inteligencia artificial, y de hecho, sobre ello se han escrito ya desde tesis doctorales hasta review papers. La historia de la humanidad está fuertemente vinculada al desarrollo de la tecnología, y está marcada por oleadas de innovación que transforman nuestra sociedad. Desde la llegada de internet o el smartphone hasta la actual revolución de la inteligencia artificial generativa, cada nueva tecnología de propósito general ha seguido un patrón similar de adopción, aunque con sus propias particularidades y ritmos.
La adopción masiva de Internet fue un proceso gradual que comenzó como tal en la década de los ’90, aunque la propia innovación provenga de décadas anteriores. Al principio, existían barreras significativas como la falta de infraestructura, los altos costes de conexión y la limitada alfabetización digital de la población. Sin embargo, a medida que estas barreras se fueron superando, internet se convirtió en una herramienta indispensable para la comunicación, el comercio y el acceso a la información.
La adopción de Internet enfrentó desafíos similares a los que hoy enfrenta la inteligencia artificial generativa. En primer lugar, fue necesario un proceso de aprendizaje masivo de competencias digitales, aún en curso, para que las personas pudieran navegar y aprovechar los recursos de la red. En segundo, Los temores iniciales sobre la seguridad y privacidad en línea tuvieron que ser abordados para fomentar una adopción más amplia. En segundo, se tuvo que desarrollar la confianza digital, para que los temores iniciales sobre la seguridad y privacidad en la red pudieran ser abordados para fomentar una adopción más amplia, algo que se hizo de manera bastante irregular y deficiente (muchos de esos temores resultaron estar completamente fundados, y de hecho, se construyó toda una economía sobre la violación sistemática de derechos fundamentales como la privacidad). Y como tercer paso, fue necesario que tuviese lugar un desarrollo de oferta de servicios y contenidos de interés, crucial para atraer a más usuarios.
La adopción del smartphone representó también en su momento un caso de éxito en la velocidad de penetración tecnológica: en menos de dos décadas, estos dispositivos han pasado de ser artículos de lujo para directivos que querían estar localizables en todo momento o que querían dar la impresión de que necesitaban estarlo, a convertirse en herramientas esenciales en la vida cotidiana de miles de millones de personas. Algunos factores clave en la rápida adopción de los smartphones incluyeron la reducción de costes y la mejora en la infraestructura de telecomunicaciones incluso en economías emergentes; su conversión a partir del iPhone en dispositivos todo en uno que integraban funciones de comunicación, entretenimiento y productividad; y un cambio generacional que hizo que los jóvenes se convirtiesen en los principales impulsores de la adopción, influyendo en generaciones mayores.
Ahora nos encontramos en los inicios de otra revolución tecnológica, la inteligencia artificial generativa, que como Internet y los smartphones en su momento, promete transformar radicalmente nuestra forma de trabajar y crear. ¿Qué similitudes y diferencias presenta la adopción de la inteligencia artificial generativa con sus predecesoras? ¿Qué podemos aprender de ellas?
La adopción de la inteligencia artificial generativa promete un impacto económico significativo, con proyecciones que sugieren un crecimiento del 7% del PIB mundial en la próxima década. Se estima que la inteligencia artificial generativa podría liberar entre el 60% y el 70% del tiempo que los profesionales dedican a tareas rutinarias, superando el impacto inicial de Internet o de los smartphones. Sin embargo, para alcanzar este potencial, es crucial superar barreras como la resistencia al cambio, la falta de habilidades técnicas y las preocupaciones éticas.
En cuanto a velocidad de adopción, la IA generativa podría ser más rápida que la adopción de Internet, pero posiblemente más lenta que la de los smartphones, debido fundamentalmente a la complejidad de su implementación en entornos empresariales (no, simplemente hacer un RAG no es un despliegue de inteligencia artificial generativa). Por el momento, he pasado de tener un modelo de inteligencia artificial generativa en versión premium a tener hasta tres, lo que me recuerda a aquella época en la que parecía que te regalaban un teléfono móvil con un bote de Colón, y como bien sabemos, nada es gratis… Al igual que con Internet, existen preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad de los datos, que deben abordarse para garantizar una adopción generalizada y que también amenazan con solucionarse en falso, dando lugar de nuevo a posibles problemas futuros (sobre todo si los protagonistas de esa adopción vuelven a ser las mismas big techs o muy parecidas, que ya han probado abundantemente su carencia de estándares éticos).
Y también, como ocurrió con Internet, será necesario un esfuerzo significativo para desarrollar las competencias necesarias para aprovechar plenamente el potencial de la inteligencia artificial generativa, que se dio de manera muy escasa en el caso de internet y de forma prácticamente nula (todos tuvimos que aprender por nuestra cuenta ante la absoluta dejación de responsabilidad de unos sistemas educativos que probaron su incapacidad total para adaptarse) en el caso de los smartphones.
Esperemos que a la tercera, hayamos aprendido algo.
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