¿Será la inteligencia artificial el “personaje del año” de la revista Time en 2023?¿En qué momento OpenAI anunciará GPT-5, el próximo escalón en la carrera de la IA generativa? Para 2025, ¿las redes neuronales podrán generar por sí solas cortos audiovisuales coherentes e indistinguibles del trabajo de directores humanos?

Estas son algunas de las preguntas que se sugieren y son contestadas por 3000 de los principales expertos en IA del mundo que reúne la comunidad de “Mataculus”.

Hay decenas de pronósticos colectivos que tienen que ver con los logros de la IA, su regulación, su percepción pública, sus cuestiones de ética, su estado del arte en China y hasta con su posibilidad de influir con “deep fakes” de manera terminante en elecciones de países (un 74% cree que habrá intentos masivos de desinformación guiados por IA en los próximos comicios de los Estados Unidos).

Tan interesante como echar un vistazo a los resultados de este promedio de proyecciones de expertos es ver cómo fueron cambiando a lo largo de los últimos meses. Por ejemplo, al cierre de esta nota un 96% de los especialistas cree que habrá una paridad de la inteligencia humana y artificial antes de 2040, cuando ese porcentaje era de menos del 50% hace apenas dos años. El testeo y el anuncio público del primer sistema de “IA general” (que tenga la capacidad de comprender, aprender y realizar tareas en un amplio espectro de dominios, de manera similar a como lo haría un ser humano, a diferencia de los esquemas actuales que son de “IA estrecha”) está pronosticado ahora para el 17 de agosto de 2031: hace menos de un año y medio se esperaba para después de 2050.

Los tiempos se van acortando en esta avenida de avance. En un libro publicado en 1989, La Condición de la Posmodernidad, el geógrafo y teórico social inglés David Harvey habla por primera vez del concepto de “compresión del tiempo” para describir los avances cada vez más acelerados de la tecnología y la globalización.

Casi dos décadas antes, en 1970, Alvin Toffler ya analizaba un Shock de futuro para referirse a la sensación de alienación con dinámicas de cambio cada vez más rápidas. Tanto Harvey como Toffler analizaban el siglo XX: el último año de la IA generativa muestra una “compresión de tiempo” más elevada en varios órdenes de magnitud. Todo empieza a ocurrir antes del momento para el que estaba proyectado.

¿Qué implicancias tiene esta dinámica en términos de “economía del cambio”? Lleva sin dudas agua para el molino de los “aceleracionistas”, la tribu de economistas que sostiene que se está terminando el medio siglo de “Gran Estancamiento” que se inició en 1973, con la crisis del petróleo, y que llevó en las décadas siguientes a que la economía más grande del mundo aumentara su productividad a la mitad de la tasa del “medio siglo de oro” anterior, considerado por muchos historiadores económicos como la época cumbre para el capitalismo.

Algunas cifras acompañan esta visión. En el segundo trimestre la productividad en Estados Unidos subió un impactante 3,7%, contra un 2,2% del consenso de lo que se esperaba, y las expectativas son muy altas para el tercer trimestre. Un análisis reciente de los economistas de Goldman Sachs sostiene que la IA generativa podría colaborar a duplicar el avance de la productividad laboral (pasarla del 1,5% promedio de las últimas décadas a que sea sostenible el 3% o más del último trimestre relevado). Esta variable opera como el “interés compuesto”, y de ahí que especialistas como James Pethokoukis (autor del recientemente publicado libro en inglés El futurista conservador) estén alentando la idea de que estamos en los albores de una “gran aceleración”.

A nivel micro también hay números que sorprenden. “Una nueva era de la computación ha comenzado”, dijo el CEO de Nvidia, Jensen Huang, cuando su firma informó a Wall Street sobre ingresos trimestrales por US$13.500 millones, derivados principalmente de la mayor demanda de empresas de capacidad de cómputo para aprovechar plenamente el boom de la IA generativa. La conciencia en el campo corporativo sobre esta idea está extendida: un 75% de los CEO relevados en una encuesta de IBM declaró que esta avenida de cambio es una prioridad. Nos tiene que “caer la ficha” y se ven menos actitudes de “esperar y ver”, como ocurrió con el metaverso, la web3, blockchain u otros ciclos de entusiasmo tecnológicos. Los ingresos estimados para OpenIA, el pionero del ChatGPT, que lanzó el mes pasado su versión corporativa, ya están por encima de los US$1000 millones, contra los US$200 millones que se habían pronosticado para 2023.

Con todo, se trata aún de una tecnología relativamente nueva, que enfrenta una “frontera escarpada” (como se consignó en esta columna hace tres domingos), un terreno que aún se está mapeando para determinar sus verdaderas posibilidades.

Uno de los territorios de debate donde se ve más clara la dificultad para hacer pronósticos es el del impacto sobre las profesiones y el mercado laboral. Días atrás, el World Economic Forum (WEF) publicó un informe amplio y detallado sobre exposición de los actuales empleos a esta disrupción y posibles nuevas categorías laborales.

El estudio, del cual participó el economista argentino de Accenture Tomás Castagnino, especula con que en estos “trabajos del mañana” (así se titula el informe) habrá “entrenadores” (desarrollo de IA), “explicadores” (los que trabajan en el detrás de escena para hacer accesible la IA generativa al público en general) y “sostenedores” (personas dedicadas a optimizar su uso: curadores, creadores de contenido, reguladores, expertos en ética, etcétera).

Un dato sobre la dificultad de estos pronósticos: hace diez años ya que se publicó el famoso paper de los economistas Carl Frey y Michael Osborne sobre el impacto de la IA en los empleos, que vaticinaba que un 47% de las habilidades humanas en empleos del nomenclador de trabajo de los Estados Unidos tenían posibilidades de ser reemplazadas. El trabajo apareció el 17 de septiembre de 2013, y desde entonces el único empleo que se borró de las estadísticas oficiales de empleo de Estados Unidos fue el de ascensorista.

¿Cuál será el siguiente paso en esta “economía del cambio” con la IA generativa? Mustafa Suleyman, ex-DeepMind y actualmente en el unicornio Inflection cree que ya pasamos una primera etapa de “categorización”, que estamos en la de “generación de nuevas ideas” (ChatGPT, etcétera) y que habrá una tercera de acciones más sofisticadas: pedirle a la IA, por ejemplo, que exporte un producto: que consiga los permisos, que negocie con proveedores y clientes, que se ocupe de la logística y de los trámites, o que organice un evento.

Uno puede marearse por el vértigo. Para esto, en su Shock del Futuro Toffler recomendaba un antídoto: asegurarse en la agenda diaria “islas de estabilidad”, espacios de distracción, hobby y seguridad cotidiana, rituales repetitivos, para no perderse en la vorágine de la “gran aceleración”.