+18 Esto es gravísimo. IA general.

La IA general no llega sola: cuentas y datos a debate​

¿Cuánto falta de verdad para la IA general? La presentación del nuevo ChatGPT reabrió la pregunta y, con ella, el catálogo de pronósticos: hay quien sitúa la inteligencia artificial general en 2029 y la superinteligencia —la ASI— antes de 2040. El tono de algunas reacciones no invita a la calma: se habla de despidos a mansalva, de guardar comida y de hambre y pobreza a nivel mundial. Otras voces, más templadas, recuerdan que cada revolución tecnológica —el tren, la cadena de montaje, internet— trajo el mismo pánico y, de momento, un resultado distinto del anunciado.

La discusión, en cualquier caso, ya no es si la herramienta escribe o dibuja, sino qué se cae cuando la herramienta mejora.

De la AGI de 2029 a la superinteligencia de 2040​

El calendario está sobre la mesa. Frente al augurio de que la IA general y los robots llegan «el año que viene», hay quien sostiene que la referencia a seguir es otra: AGI en 2029 y, después, una superinteligencia que podría materializarse antes de 2040. Es el marco de plazos que se repite en la conversación, con un matiz que sorprende: la idea de que el ajuste no se llevará por delante primero a los trabajadores, sino a los jefes.

La analogía histórica es el otro gran bloque. Cuando llegó el tren, cuando llegaron las fábricas en cadena, cuando llegó internet, hubo quien anunció el fin del trabajo. La tesis dominante en ese lado es que la tecnología destruye empleos y crea otros, y que el saldo neto puede ser «vivir mejor», aunque el reparto de ese mejor sea harina de otro costal. La pregunta que queda colgando: ¿qué empleos nuevos genera esta vez?

Un cálculo que circula: quién gana y quién pierde con la IA​

El negocio, de momento, no cuadra. Un cálculo que circula sostiene que todas las empresas implicadas en IA están perdiendo dinero a paladas y que los únicos que ganan son los que alquilan servidores. El caso más citado es el de Stability AI —la firma detrás de Stable Diffusion—, al que se atribuía un déficit de 100 millones de dólares y una quiebra inminente. El pronóstico, sin embargo, no se cumplió: meses después, según se apuntó en el propio hilo, la quiebra no se había producido.

El otro frente es la materia prima. Los conjuntos de datos de calidad, se argumenta, se han agotado; ya no queda de dónde rascar. La salida que se está probando son los datos sintéticos, generados por la propia máquina, con el riesgo evidente de entrenar un modelo con material inventado. Es la diferencia entre aprender de la realidad y hacerlo de un espejo.

Energía y agua: los límites que se repiten​

Es uno de los puntos en que coinciden varias voces. La energía y el agua aparecen como factores limitantes para seguir escalando la IA, y hay quien habla ya de una meseta: la tecnología llegaría a un punto en que las economías de escala desaparecen y más potencia no compra más capacidad. Lo llamativo, se dice, no es que exista ese techo, sino lo rápido que se ha llegado a él.

Traducido: el archienemigo del modelo no es la competencia, es la factura eléctrica. Cada respuesta que sale de un chat cuesta energía, y esa energía tiene precio, ubicación y límites físicos. La barrera, en fin, no es filosófica. Es de kilovatios.

¿Qué empleos están realmente en la cuerda floja?​

El reparto de riesgos es desigual. Un testimonio concreto lo ilustra: en una empresa, la dirección acumula personal que la herramienta podría absorber —tres informáticos, diez administrativos, un encargado de logística y un responsable de marketing— y solo la desconexión de la cúpula con lo que hace evita el ajuste. La broma incómoda es que sobran puestos, pero los que deciden no saben cuáles.

Frente a eso, la defensa de los oficios. Cualquiera que haya trabajado de cuello azul o venga del medio rural, se sostiene, se ríe de estas previsiones: reparar un camión, curvar chapa a martillazos o soldar no se automatizan sin más. Y un argumento técnico de fondo: la IA, se alega, no tiene un modelo del mundo; un crío aprende a conducir con unas pocas horas de práctica y el sistema, con millones, todavía no lo hace igual. Del otro lado queda la frase que resume el vértigo: el grueso de la población no sabría hacer ni la mitad de lo que ya hace el modelo.

¿Puede la IA sustituir a jueces y políticos?​

Hay quien lleva el argumento al terreno institucional. Si la IA gestionara decisiones públicas, se plantea, un episodio como la DANA no habría llegado tan lejos: se habría construido la presa y se habría activado la alarma a tiempo. El contrapunto aparece en la misma frase: una IA que causara cientos de muertos por una decisión errónea sería desconectada sin contemplaciones.

El razonamiento se extiende a la vida privada: mascotas, amigos e incluso parejas serían sustituidos por máquinas conectadas, porque no ensucian, no se mueren y no discuten. Es una de las derivadas más oscuras de todo esto, y también la más especulativa. Nadie factura todavía por el perro robótico que se queda a cuidar de alguien a los ochenta.

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Mientras unos guardan comida y otros esperan que el jefe sea el despedido, hay una parte del negocio que, según se sostiene en el hilo, no pierde: la de los que alquilan servidores. Pase lo que pase.