Reflexiones rápidas: Manual básico sobre inteligencia artificial

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Imaginemos que estamos en 1794, año en el que Eli Whitney inventó la desmotadora de algodón. O quizás 354 años atrás, cuando Johannes Gutenberg inventó la imprenta. Quizás prefiera el 17 de diciembre de 1903, fecha del primer vuelo de los hermanos Wright. O 1957, cuando se lanzó el Sputnik al espacio, la primera aventura del hombre fuera de la atmósfera terrestre.

Estos extraordinarios inventos (junto con muchos otros) revolucionaron nuestra manera de cultivar, de transmitir la información, de viajar largas distancias o de explorar reinos más allá de nuestro planeta. Sin embargo, en última instancia pueden resultar intrascendentes en comparación con la llegada de la inteligencia artificial (IA). Por lo menos, así es cómo muchos seguidores y enemigos por igual de la IA ven el potencial transformador de la inteligencia de las máquinas.

En el primer artículo de la serie sobre IA, ofrecemos un manual básico sobre lo que es y lo que no es (todavía) la IA. Analizamos en qué se parecen (y en qué se diferencian) el desarrollo y la difusión de la IA de otros avances tecnológicos. Estudiamos el potencial y las limitaciones de la IA. Por último, ofrecemos algunas primeras conclusiones sobre la manera en la que los inversores pueden aprovechar el potencial de la IA en sus carteras.

¿Qué es la inteligencia artificial?

Según el diccionario de Oxford, la IA se define como «el desarrollo de sistemas informáticos capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana». No obstante, esta definición es lo suficientemente vaga como para englobar las tareas que las calculadoras convencionales han realizado durante varias generaciones con la capacidad de sumar, restar, multiplicar o dividir.

Por lo tanto, lo que diferencia a la IA de la mera informática es la capacidad de los sistemas informáticos de aprender, adaptarse y adquirir inteligencia, lo que les permite responder de manera dinámica a situaciones cambiantes de formas que imitan e incluso superan la capacidad humana. O, como dijo en 1955 el padre del término IA, el profesor John McCarthy, de la Universidad de Stanford, la IA es «la ciencia y la ingeniería de las máquinas inteligentes».

La IA engloba los sistemas autónomos (p. ej., robots que pueden navegar por sí solos), el aprendizaje automático (reconocimiento de patrones algorítmicos basado en grandes volúmenes de datos), el aprendizaje mediante etiquetado (uso de imágenes para acelerar el reconocimiento de patrones) y el aprendizaje profundo (p. ej., uso de redes neuronales para realizar inferencias, incluido a partir de muestras más pequeñas).

Mediante el uso de la IA, en la actualidad las máquinas pueden reconocer voces e imágenes, responder a preguntas orales y escritas, superar a grandes maestros en juegos como el ajedrez y el «Go», y navegar por rutas complejas y dinámicamente cambiantes, entre otras cosas.

Aunque existe un gran debate en torno a cuándo se «inventó» la IA, ya es lo suficientemente antigua y avanzada como para ser habitual en muchos usos cotidianos, entre ellos:

• El comercio electrónico, que pone en contacto a los consumidores con los bienes y servicios (márketing dirigido)
• Los asistentes de reconocimiento de voz, como Alexa, de Amazon, o Siri, de Apple
• La detección de fraudes, sobre todo en finanzas personales
• El filtrado de spam en el correo electrónico y otras aplicaciones
• El reconocimiento facial (por ejemplo, la eliminación de la necesidad de tener contraseñas para activar los teléfonos inteligentes, las tabletas o los ordenadores)
• Las aplicaciones de navegación que se utilizan en los automóviles
• La aplicaciones robóticas en sanidad, almacenamiento y construcción
• Los análisis de diagnóstico, por ejemplo, en radiología
• El desarrollo de vehículos autónomos (de autoconducción), así como de dispositivos de seguridad para automóviles (por ejemplo, frenado automático)
• La redacción de documentos (por ejemplo, de márketing)

La inteligencia artificial y la economía de la innovación

Los economistas saben desde hace tiempo que el aumento sostenible del nivel de vida requiere innovaciones continuas, que permitan un incremento constante de la producción por hora trabajada (es decir, de la productividad). Durante la mayor parte de la historia de la humanidad, las innovaciones se debieron a mejoras en el capital humano (conocimientos técnicos humanos) o en el capital físico (mejores herramientas con las que desempeñar tareas de forma más eficiente).

Sin embargo, la IA no encaja perfectamente en esas distinciones. Puede o no mejorar el conocimiento, las habilidades o la inteligencia humanos y puede o no ofrecer a los trabajadores mejores herramientas para aumentar la productividad.

Por el contrario, puede sustituirlos.

Dicho de otra forma, las innovaciones tradicionales permitieron a los trabajadores aumentar la productividad porque se volvieron «más inteligentes», les proporcionaron herramientas para producir más o sustituyeron a los humanos por máquinas más productivas.

No obstante, no todas las primeras innovaciones sustituyeron a los trabajadores.

Por ejemplo, las innovaciones de la imprenta y, mucho más tarde, Internet permitieron a los trabajadores aumentar sus habilidades y conocimientos para ser más productivos. En la prehistoria, la domesticación del fuego mejoró enormemente el aporte calórico humano (en particular, de proteínas de origen animal), mientras que la invención de la rueda permitió transportar personas y mercancías allí donde más se necesitaban.

Desde finales del siglo XIX hasta las últimas décadas del siglo XX, el espacio y el tiempo se redujeron drásticamente debido a los inventos que permitieron las comunicaciones instantáneas en todo el mundo (p. ej., el telégrafo, el teléfono e Internet) y a las innovaciones que redujeron las distancias geográficas (p. ej., el barco de vapor, el tren, el automóvil o el avión a reacción). La reducción de las distancias en las comunicaciones y el transporte contribuyó a un importante aumento de la productividad asociado al rápido crecimiento del comercio y las finanzas internacionales, que dieron trabajo a millones de personas en todo el mundo, muchas de ellas con puestos de trabajo e ingresos mucho mejores. Además, este crecimiento fue claramente positivo.

A lo largo de la historia de la humanidad, las innovaciones productivas han complementado el trabajo humano y lo han sustituido. El fuego, la rueda y la información fueron principalmente innovaciones que mejoraron la productividad humana. Otras innovaciones, como los tractores, las trilladoras, las cosechadoras y los camiones sustituyeron a los seres humanos en el ámbito de la agricultura. También lo hicieron los procesadores de texto y los contestadores automáticos, que reemplazaron a las secretarias y demás personal administrativo del lugar de trabajo.

Una de las mayores dudas emergentes en economía, por tanto, es si la IA tenderá a ser más un complemento o un sustituto de los insumos humanos en la producción. En realidad, nadie lo sabe todavía, pero quizás por ese motivo la IA es hoy tan temida como admirada.

El factor del miedo

La sustitución de los insumos humanos por máquinas ha sido un tema recurrente del capitalismo moderno, empezando por la despoblación de la agricultura en el Reino Unido y Estados Unidos en el siglo comprendido entre 1850-1950, aproximadamente. Este fue un período en el que más de la mitad de los estadounidenses pasaron de la agricultura a la industria y los servicios, con lo que se desplazaron de las zonas rurales a las urbanas y suburbanas. Más recientemente, las máquinas (incluidos los robots) han sustituido a los trabajadores de las fábricas, lo que ha provocado un descenso a gran escala del empleo en muchos sectores (el más famoso, en la cadena de montaje de automóviles).

Recogidas en la literatura, el cine y las artes, esas grandes perturbaciones, y el dolor y sufrimiento humanos que provocaron, están grabadas en la conciencia de los pueblos de todo el mundo. La modernidad siempre ha sido irregular y probablemente ha suscitado más inquietud que sueños utópicos a lo largo de sus varios siglos de existencia.

Por lo tanto, no resulta sorprendente que la última encarnación de la modernidad —máquinas similares a los seres humanos impulsadas por la IA— infunda temor en gran parte de la población.

No obstante, si nos orientamos por la historia, esta demuestra que la mayoría de las innovaciones se producen con rapidez, sin respetar el temor o la tradición, y que como mucho pueden establecerse restricciones para limitar algunas de las repercusiones más nefastas de las innovaciones. Dada la cantidad de agentes implicados en todo el mundo en el desarrollo de la IA y el hecho de que, por su naturaleza, puede desarrollarse de forma autónoma, es difícil saber cómo podría detenerse, incluso si eso fuera conveniente (que puede no serlo).

Por consiguiente, la prueba consistirá en determinar si las instituciones de invención humana que establecen las normas según las cuales coexistimos —la democracia y el estado de derecho, entre ellas— tendrán la durabilidad y flexibilidad necesarias para crear las condiciones en las que la IA mejore la condición humana, en lugar de perjudicarla.

IA: Cómo invertir en ella

La innovación suele representar imágenes de grandes fortunas que se consiguen rápidamente: Rockefeller y el petróleo, Ford y los automóviles, Gates y los ordenadores, Zuckerberg y las redes sociales. No obstante, aunque estos discursos han demostrado ser ciertos, también incorporan la noción del sesgo de la memoria. La historia está escrita por y sobre los ganadores, y apenas se dedica espacio a los perdedores.

Puede que algunos de nuestros lectores recuerden vagamente otras empresas anteriormente conocidas: Wang Computers, Pets.com, Netscape o Friendster. Estas son solo algunas de una larga lista de empresas de la era de la informática, Internet y las redes sociales, que en su día fueron las favoritas de Wall Street, pero que posteriormente experimentaron una estrepitosa caída.

Hay una lección que aprender en la yuxtaposición de la innovación revolucionaria que genera fortunas para unos y notas a pie de página para otros, y es que separar ambas cosas en tiempo real es difícil, si no imposible. Podría ser aconsejable repartir el capital de inversión en todo el sector para obtener los enormes rendimientos potenciales del tema, sin depender de manera injustificada de separar a los ganadores y los perdedores antes de que eso sea siquiera posible. 

Al mismo tiempo, se necesita un mayor conocimiento de cómo pueden aplicarse los temas generales al proceso de selección de valores y ofrecer un mayor potencial de exceso de rentabilidad, pues estos temas se suelen considerar demasiado difíciles de medir. La inversión temática deja margen para la adopción de decisiones más macroscópicas: aquellos que pueden comprender en profundidad un tema pueden obtener un alfa mayor que el que se ha obtenido recientemente mediante la gestión activa tradicional.

En la analogía del béisbol y las estadísticas, anotar carreras y ganar partidos consiste en evitar los lanzamientos fallidos y hacer avanzar a los corredores en ataque, y en lanzar y jugar bien en defensa. Los equipos con superestrellas no siempre o tal vez no con frecuencia ganan banderines.

Al menos es lo que dice ChatGPT.

Para conocer otras opiniones sobre la inteligencia artificial, lea el artículo de Franklin Equity Group titulado «La era de la IA».