Vapor, acero e inteligencia infinita

Escrito por: Ivan Zhao

Traducido por: AididiaoJP, Foresight News

Cada época está moldeada por sus materiales tecnológicos únicos. El acero forjó la era dorada, los semiconductores inauguraron la era digital. Hoy, la inteligencia artificial llega en forma de inteligencia ilimitada. La historia nos enseña: quien controla los materiales, define la era.

Imagen izquierda: El joven Andrew Carnegie y su hermano. Imagen derecha: La fábrica de acero en Pittsburgh durante la era dorada.

En la década de 1850, Andrew Carnegie era un telegramista corriendo por las calles embarradas de Pittsburgh, en una época en que seis de cada diez estadounidenses eran agricultores. Solo dos generaciones después, Carnegie y sus contemporáneos forjaron el mundo moderno: los caballos dieron paso a los ferrocarriles, la luz de las velas a la electricidad, el hierro a la acero.

Desde entonces, el trabajo pasó de las fábricas a las oficinas. Hoy dirijo una empresa de software en San Francisco, creando herramientas para miles de trabajadores del conocimiento. En esta pequeña ciudad tecnológica, todos hablan de inteligencia artificial general (AGI), pero la mayoría de los veinte millones de trabajadores de oficina aún no la han sentido. ¿Cómo será el trabajo del conocimiento en el futuro? Cuando las estructuras organizativas incorporen inteligencia que nunca descansa, ¿qué sucederá?

Las películas tempranas a menudo parecían obras de teatro, con una cámara filmando el escenario.

El futuro suele ser impredecible porque siempre se disfraza de pasado. Las llamadas tempranas eran tan breves como los telegramas, las películas tempranas como grabaciones de obras de teatro. Como dijo Marshall McLuhan: «Siempre conducimos hacia el futuro a través del espejo retrovisor».

La inteligencia artificial más común hoy en día todavía parece un Google Search del pasado. Citando a McLuhan: «Siempre conducimos hacia el futuro a través del espejo retrovisor». Hoy, vemos chatbots de IA que imitan la interfaz de búsqueda de Google. Estamos atrapados en esa incómoda fase de transición que siempre acompaña a cada cambio tecnológico.

No tengo todas las respuestas sobre cómo será el futuro. Pero me gusta usar algunas metáforas históricas para reflexionar sobre cómo la inteligencia artificial puede influir en diferentes niveles: personal, organizacional e incluso en toda la economía.

Personal: de la bicicleta al automóvil

Las primeras señales se pueden ver en los «practicantes avanzados» del trabajo del conocimiento, los programadores.

Mi cofundador Simon fue un «programador diez veces más eficiente», pero últimamente escribe poco código él mismo. Al pasar por su puesto, lo verás coordinando tres o cuatro asistentes de programación de IA simultáneamente. Estos asistentes no solo escriben más rápido, sino que también piensan, convirtiéndolo en un ingeniero con una eficiencia aumentada en un 30 a 40 %. Suele preparar su lista de tareas antes del almuerzo o antes de dormir, para que la IA siga trabajando cuando él no esté. Se ha convertido en un gestor de inteligencia ilimitada.

Un estudio de 1970 de Scientific American sobre eficiencia en el movimiento inspiró la famosa metáfora de Steve Jobs: «la bicicleta del pensamiento». Pero en las décadas siguientes, hemos estado pedaleando en la autopista de la información.

En los 80, Steve Jobs llamó a la computadora personal «la bicicleta del pensamiento». Diez años después, pavimentamos la «autopista de la información» llamada Internet. Pero hoy, la mayoría del trabajo del conocimiento todavía depende del esfuerzo humano. Es como seguir pedaleando en la autopista en bicicleta.

Con asistentes de IA, personas como Simon han pasado de montar en bicicleta a conducir un coche.

¿Y cuándo podrán otros trabajadores del conocimiento «conducir un coche»? Hay dos problemas que resolver.

¿Por qué el trabajo del conocimiento asistido por IA es más difícil que la programación asistida? Porque el trabajo del conocimiento es más disperso y más difícil de verificar.

Primero, la fragmentación del contexto. En programación, las herramientas y el contexto suelen concentrarse en un solo lugar: entornos de desarrollo integrados, repositorios de código, terminales. Pero en el trabajo del conocimiento, la información está dispersa en decenas de herramientas. Imagina un asistente de IA intentando redactar una descripción de producto: necesita extraer información de conversaciones en Slack, documentos estratégicos, datos del último trimestre en paneles, y también de la memoria organizacional que solo existe en la mente de una persona. Actualmente, los humanos actúan como pegamento, copiando y pegando, y alternando entre pestañas del navegador. Mientras el contexto no esté integrado, el asistente de IA solo podrá usarse en ámbitos muy limitados.

El segundo elemento que falta es la verificabilidad. El código tiene una característica mágica: puedes verificarlo mediante pruebas y errores. Los desarrolladores de modelos entrenan a la IA usando refuerzo y otras técnicas. Pero, ¿cómo verificamos si un proyecto de gestión está bien hecho, o si un memorando estratégico es excelente? Aún no hemos encontrado formas de mejorar los modelos de trabajo del conocimiento general. Por eso, los humanos todavía deben supervisar, guiar y demostrar qué es «bueno».

En 1865, la Red Flag Act exigía que los coches tuvieran un farolero caminando delante (esta ley fue derogada en 1896).

Las prácticas actuales con asistentes de programación nos muestran que «el humano en el ciclo» no siempre es ideal. Es como hacer que una persona revise cada tornillo en una línea de producción, o que camine delante de un coche para guiarlo (ver Red Flag Act de 1865). Deberíamos permitir que las personas supervisen desde una posición más elevada, en lugar de estar en medio del proceso. Cuando el contexto esté integrado y el trabajo sea verificable, cientos de millones de trabajadores pasarán de «pedalear en bicicleta» a «conducir un coche», y luego a la conducción autónoma.

Organización: acero y vapor

Las empresas son una invención moderna, y a medida que crecen en tamaño, su eficiencia disminuye, llegando a un límite.

Un esquema organizacional de la compañía de ferrocarriles de Nueva York y Erie en 1855. Las empresas modernas y sus estructuras organizativas evolucionaron a partir de las empresas ferroviarias, que fueron las primeras en coordinar a miles de personas a larga distancia.

Hace unos siglos, la mayoría de las empresas eran talleres de unas pocas personas. Hoy, tenemos multinacionales con decenas de miles de empleados. La infraestructura de comunicación, basada en reuniones y mentes conectadas por información, no puede soportar cargas crecientes. Intentamos resolverlo con jerarquías, procesos y documentos, pero es como construir rascacielos con madera: usar herramientas a escala humana para resolver problemas a escala industrial.

Dos metáforas históricas muestran cómo, cuando las organizaciones adquieren nuevos materiales tecnológicos, el futuro puede tomar diferentes formas.

El milagro del acero: en 1913, la Torre Woolworth en Nueva York fue el edificio más alto del mundo.

La primera es el acero. Antes del acero, en el siglo XIX, los edificios estaban limitados a seis o siete pisos. El hierro, aunque fuerte, era frágil y pesado; aumentar la altura significaba que la estructura colapsaría por su propio peso. El acero lo cambió todo. Es resistente y flexible, las estructuras pueden ser más ligeras, las paredes más delgadas, y los edificios alcanzaron decenas de pisos, haciendo posible una nueva arquitectura.

La IA es el «acero» de la organización. Tiene el potencial de mantener la coherencia contextual en todos los flujos de trabajo, y presentar decisiones cuando se necesiten, sin ruido ni interferencias. La comunicación humana ya no tendrá que ser un muro de carga. Las reuniones de alineación de dos horas por semana podrían reducirse a cinco minutos de revisión asincrónica; las decisiones de alta dirección que requieren tres niveles de aprobación podrían resolverse en minutos. Las empresas podrán escalar verdaderamente, evitando la inevitable pérdida de eficiencia que antes considerábamos inevitable.

Un molino impulsado por una rueda de agua. La fuerza hidráulica es potente pero inestable, y depende del lugar y la estación.

El segundo relato es sobre la máquina de vapor. En los inicios de la Revolución Industrial, las fábricas textiles se construían cerca de ríos, impulsadas por ruedas hidráulicas. Cuando apareció la máquina de vapor, los dueños de las fábricas solo reemplazaron las ruedas por máquinas de vapor, pero todo lo demás permaneció igual, y la productividad aumentó poco.

El verdadero avance ocurrió cuando los dueños de las fábricas se dieron cuenta de que podían prescindir completamente de las fuentes de agua. Construyeron fábricas más grandes cerca de los trabajadores, puertos y materias primas, y rediseñaron la disposición en torno a las máquinas de vapor (más tarde, con la electrificación, los dueños de las fábricas dispersaron pequeños motores en toda la planta para alimentar diferentes máquinas). La productividad explotó, y así comenzó la segunda revolución industrial.

Una litografía de Thomas Allom de 1835 muestra una fábrica textil impulsada por máquinas de vapor en Lancashire, Inglaterra.

Todavía estamos en la fase de «reemplazar ruedas hidráulicas». Al forzar a los chatbots de IA en flujos de trabajo diseñados para humanos, aún no hemos reimaginado cómo sería una organización cuando las restricciones antiguas desaparezcan y las empresas puedan funcionar con inteligencia ilimitada que trabaja incluso mientras duermes.

En mi empresa, Notion, hemos estado experimentando. Además de 1000 empleados, ahora hay más de 700 asistentes de IA manejando tareas repetitivas: grabar reuniones, responder preguntas para consolidar el conocimiento del equipo, gestionar solicitudes de TI, registrar comentarios de clientes, ayudar a los nuevos empleados a familiarizarse con los beneficios, redactar informes semanales para evitar copiar y pegar manualmente… Esto es solo el comienzo. El verdadero potencial está limitado solo por nuestra imaginación y nuestra inercia.

Economía: de Florencia a las megaciudades

El acero y el vapor no solo transformaron edificios y fábricas, sino también las ciudades.

Hasta hace unos pocos siglos, las ciudades todavía eran a escala humana. Podías recorrer Florencia a pie en cuarenta minutos, y el ritmo de vida estaba determinado por la distancia a pie y el alcance de la propagación del sonido.

Luego, las estructuras de acero hicieron posibles los rascacielos; las máquinas de vapor impulsaron ferrocarriles que conectaban el centro de la ciudad con las áreas rurales; llegaron los ascensores, el metro y las autopistas. La escala y densidad de las ciudades se expandieron rápidamente: Tokio, Chongqing, Dallas.

Estas no son solo versiones ampliadas de Florencia; son formas de vida completamente nuevas. Las megaciudades pueden ser abrumadoras, anónimas y difíciles de gestionar. Esa «dificultad para identificar» es el precio de la escala. Pero también ofrecen más oportunidades, más libertad, y permiten que más personas participen en una mayor variedad de actividades, algo que las ciudades artísticas a escala humana no pueden igualar.

Creo que la economía del conocimiento está a punto de experimentar una transformación similar.

Hoy, el trabajo del conocimiento representa casi la mitad del PIB de EE. UU., pero su funcionamiento sigue siendo en gran medida a escala humana: equipos de decenas de personas, flujos de trabajo basados en reuniones y correos electrónicos, organizaciones que no pueden sostenerse con más de cien empleados… Seguimos construyendo «Florencia» con piedra y madera.

Cuando los asistentes de IA se implementen a gran escala, construiremos «Tokio»: organizaciones compuestas por miles de IA y humanos trabajando juntos; flujos de trabajo que operan en diferentes zonas horarias, sin necesidad de esperar a que alguien despierte para avanzar; decisiones sintetizadas con la participación adecuada de humanos.

Será una experiencia diferente: más rápida, con un efecto de palanca más fuerte, pero inicialmente también más mareante. Las reuniones semanales, la planificación trimestral y las evaluaciones anuales podrían dejar de ser la norma, y emergerán nuevos ritmos. Perderemos algo de claridad, pero ganaremos en escala y velocidad.

Superando la rueda hidráulica

Cada material tecnológico requiere que dejemos de mirar el mundo a través del espejo retrovisor y comencemos a imaginar un nuevo mundo. Carnegie miró el acero y vio el horizonte de la ciudad; los dueños de fábricas en Lancashire observaron la máquina de vapor y vieron fábricas alejadas de los ríos.

Todavía estamos en la fase de «rueda hidráulica» de la IA, insertando chatbots en flujos de trabajo diseñados para humanos. No basta con que la IA sea un copiloto; debemos imaginar: ¿cómo será una organización cuando esté reforzada por acero, cuando las tareas triviales sean confiadas a inteligencia que nunca descansa, y el trabajo del conocimiento adopte una nueva forma?

Acero, vapor e inteligencia ilimitada. La próxima línea del horizonte está frente a nosotros, esperando que la construyamos con nuestras propias manos.