¿Qué es y qué supone hoy el concepto 'Metaverso'?

El metaverso aún no existe. Pero las tendencias son capaces de hacerte pensar que sí. Busca en Google la palabra metaverso. Aparecen unos 51 millones de resultados y un sinfín de titulares que anuncian inversiones en metaverso de miles de millones de euros. Y si buscas la descripción de Google para el término metaverso te saldrá algo así como ‘mundo ficticio’. ¡Que gran definición!

El algoritmo es correcto. El metaverso aún no existe, más allá de versiones rudimentarias en los juegos. Pero eso no ha impedido que las empresas de plataformas, incluida la propia Google, apuesten a que existirá pronto. Estas inversiones están relacionadas con la especulación, apostando por la perspectiva de un mundo virtual enorme, funcional e interoperable, donde los directores ejecutivos de tecnología prometen que pronto trabajaremos, compraremos y socializaremos con nuestros avatares digitales. El terreno de juego es esencialmente una versión personalizada y tecnológicamente mejorada de Los Sims hasta el momento.

El problema es que el metaverso no se puede manifestar con solo ilusiones de Silicon Valley. Si bien gran parte de nuestras vidas ya han cambiado durante la pandemia, hacer que esas experiencias sean verdaderamente inmersivas es un desafío complicado. Actualmente, el metaverso está estancado por

1. la falta de infraestructura (el hardware y el software aún no están listos),

2. un enfoque monopolístico para el desarrollo de la plataforma (es probable que el metaverso requiera más apertura y colaboración)

3. y la falta de estándares de gobierno claros (algunos expertos quieren evitar repetir las trampas de las redes sociales).

La creciente popularidad de los juegos virtuales ha ayudado a presentar la idea de una segunda vida digital al público en general, lo que permite a las personas tener experiencias sociales inmersivas en mundos digitales. La nueva tecnología, incluidos los cascos de realidad virtual, facilitan estas experiencias, y películas como "Ready Player One" ayudaron en su momento a los espectadores a imaginar la posibilidad de un metaverso. De ahí que lo veamos algo próximo y factible.

Cuando salió "Ready Player One" en 2018, el metaverso todavía se percibía como una posibilidad distante y potencialmente distópica. Luego, la pandemia aceleró la digitalización de casi todo, incluida la educación, el trabajo, la socialización y el ejercicio. Ahora, se estima que con el nivel actual de consumo tecnológico, el estadounidense promedio pasará hasta 44 años de su vida mirando una pantalla.

En unos años haremos encuestas para averiguar cuanto tiempo pasaremos en mundos virtuales y cuanto en mundos analógicos.

Estas cosas que eran muy marginales y descartadas como una especie de locura, ridiculizadas o ignoradas, ahora, de repente, en algún momento, comienzan a parecer algo potencialmente posible. A medida que la perspectiva del metaverso ha ido surgiendo, lentamente, para el público en general, las plataformas han estado compitiendo silenciosamente para desarrollar su propia versión del metaverso, específicamente mediante la adquisición de empresas con activos de hardware útiles.

El error es no comprender que el concepto metaverso responde a toda la web y no a espacios concretos.

Facebook compró Oculus, la empresa de juegos de realidad virtual, en 2014. Cinco años después, la empresa adquirió CTRL-Labs, que desarrolló una pulsera capaz de transmitir señales eléctricas del cerebro a una computadora. Luego, en medio de una crisis de relaciones públicas a fines del año pasado, Facebook anunció que cambiaría su marca, cambiando el nombre de su empresa matriz Meta, y algunos críticos se preguntaron si el cambio de nombre era solo un movimiento de marketing estratégico.

Matthew Ball, un experto en el metaverso, es menos cínico sobre el cambio de nombre. Cree que es significativo, no tanto como un término de marketing sino como una señal. Realmente no cree que sea marketing porque el marketing está orientado principalmente hacia un producto que está disponible para la venta y eso con el metaverso no es posible todavía.

Si el cambio de marca fue una señal destinada a marcar tendencia, establecer ambiciones y asignar recursos, funcionó. Poco después del anuncio de Meta, Microsoft hizo una gran apuesta a que la gente pasaría cada vez más tiempo en el mundo digital, con la compra de Activision Blizzard, una empresa de juegos sociales, por 70.000 millones de dólares. Según los informes, Apple está desarrollando sus propios auriculares VR para el consumidor. La carrera empezó hace tiempo. La ‘meta’ está por ver donde queda realmente.

Bostrom espera que los desarrollos tecnológicos, como "gráficos de computadora más realistas" y avances en inteligencia artificial, continúen incentivando la participación del usuario con realidades digitales inmersivas. Cree que eso es lo que finalmente lo normalizará. Y aunque el metaverso es en gran medida hipotético, los expertos argumentan que ahora es el momento para que el público se centre en otra perspectiva especulativa: qué estándares podrían querer para regir la próxima transición digital. Este momento presenta una oportunidad para que el público considere “el futuro de la humanidad y los riesgos existenciales y cómo las nuevas tecnologías podrían cambiar la condición humana”.

Llevamos 15 años en la era de las redes sociales y ha habido muchos problemas derivados que siguen sin resolverse. Seguridad de datos, comprensión de datos, radicalización, desinformación, poder de plataforma, regulación de plataforma, infelicidad, etc. Sin reformas estratégicas esos problemas serán más difíciles en el futuro metaverso.

Específicamente, muchos expertos están preocupados por

1. la mayor posibilidad de que la información errónea parezca real en el metaverso,

2. la omnipotencia de las empresas que controlan esta nueva realidad

3. y el sesgo de una IA superinteligente haciendo un seguimiento de los usuarios en cada momento.

El hecho de que las empresas puedan cambiar significa que nosotros, como consumidores, votantes y usuarios, tenemos la oportunidad de influir en ese cambio. Sin embargo, incluso si el metaverso imaginado por Mark Zuckerberg no llega a buen término para 2026 como dicen, algunos argumentan que un futuro digital más inmersivo es inevitable. Veremos.

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Fuente: ‘Is the Metaverse Just Marketing? The metaverse doesn’t quite exist yet. But the hype still matters.’ https://www.nytimes.com/2022/02/11/podcasts/metaverse-marketing.html

¿Cómo te afectan la Inteligencia Artificial y el Big Data?

Los avances tecnológicos están marcando el ritmo del futuro. Conocer cuáles están siendo estos cambios y hacia dónde nos dirigimos es esencial para actuar en consecuencia. Nunca el cliente fue tan escuchado. El big data y la inteligencia artificial han logrado tal intimidad con él que las empresas no solo cubren sus necesidades, sino que las predicen.

A veces, no somos conscientes, pero aquí y ahora, estas tecnologías nos analizan, conocen y deciden por nosotros. La clave es conocer que hacen y cómo. Este es el primer episodio temático del documental sobre como la Inteligencia Artificial y Big Data que hice junto a la empresa Unísono. Vivimos una revolución tecnológica y los datos mandan ¿Qué papel jugamos nosotros? ¿Qué mundo nos espera?

En este primer episodio, de cuatro te descubriré cómo aprende la inteligencia artificial; el sesgo de los datos; quién pone los límites a la IA o cómo esta tecnología se ha convertido en la nueva revolución. Para lograrlo he entrevistado a unos profesionales de primer orden: David Carmona – general manager, AI & Washington Microsoft Sergio Blas – analytics & artificial intelligence IBM Jorge Velázquez – digital transformation manager Sanitas Javier Lázaro – digital hub director Ferrovial Francisco Pou – chief executive officer Mediacrest Concha Monje – researcher in robotics and systems control Roboticslab Fabiola García – neuropsychologist Universidad Complutense de Madrid Alberto Calero – advisor, Menlo Park California Facebook Connectivity

'LUZ': un documental sobre la inteligencia artificial y el big data.

Los exponenciales avances tecnológicos están marcando el ritmo del futuro. Conocer cuáles están siendo estos cambios y hacia dónde nos dirigimos es esencial para actuar en consecuencia.  Os presento el documental sobre inteligencia artificial y big data que he conducido gracias al impulso de Grupo Unísono. El documental, compuesto de cuatro episodios, tiene por título ‘Luz’ queriendo hacer referencia a la necesidad de aportar claridad a como estas tecnologías nos afectan y nos afectarán.

‘Nunca el cliente fue tan escuchado. El big data y la inteligencia artificial han logrado tal intimidad con él que las empresas no solo cubren sus necesidades, sino que las predicen. A veces, no somos conscientes, pero aquí y ahora, estas tecnologías nos ayudan por ejemplo a hacer un ‘match’ con una cita, a comprarnos el ‘outfit’ perfecto, a reservar en el mejor restaurante con un solo clic o a múltiples acciones cotidianas de las que desconocemos quién nos está ayudando realmente. ¡Bienvenidos a la era del big data y la inteligencia artificial!’

En este primer episodio, de cuatro que tendrán lugar y se distribuirán mensualmente, podremos descubrir: cómo aprende la inteligencia artificial; el sesgo de los datos; quién pone los límites a la IA o cómo esta tecnología se ha convertido en la nueva revolución. Y, junto a estos temas, un panel exquisito de profesionales que ya forman parte de este primer capítulo:

• David Carmona – general manager, artificial intelligence & innovation, Washington Microsoft

• Sergio Blas – analytics & artificial intelligence IBM

• Jorge Velázquez – digital transformation manager Sanitas

• Javier Lázaro – digital hub director Ferrovial

• Francisco Pou – chief executive officer Mediacrest

• Concha Monje – researcher in robotics and systems control Roboticslab

• Fabiola García – neuropsychologist Universidad Complutense de Madrid

• Alberto Calero – advisor, Menlo Park California Facebook Connectivity

¡No te pierdas el primer capítulo de ‘LUZ’, el documental que recoge cómo la inteligencia artificial y el big data están transformando el mundo.

Los RPA ganan posiciones en plena revolución tecnológica.

Según el informe “Technology Industry Innovation Survey 2019” elaborado por KPMG deja claro el ascenso absoluto de la importancia de los Robotic Process Automation (RPA), la popularmente conocida como robotización de procesos, que ha pasado en solo un año del puesto 9 al 2 del ránking de las 10 tecnologías más disruptivas para el mundo de los negocios. El avance de la RPA es fruto de que las empresas desean allanar su camino hacia la inteligencia artificial, es una especie de fase en el recorrido de la demostración conceptutal hacia la inteligencia artificial.

Hasta ahora RPA se había considerado en múltiples ocasiones como una tecnología independiente para automatizar procesos pero, actualmente, su facilidad para integrarse con otras amplía su alcance de iniciativas de automatización y aporta valor más allá de la pura eficiencia, por lo que la RPA se está convirtiendo en la punta de lanza para adoptar el resto de tecnologías bajo el paraguas de la automatización inteligente.

Mi recomendación en cuanto a que empresa pueda ayudarte a incorporar este tipo de avance tecnológico en cualquier tipo de empresa es Rigel Technologies, empresa española capaz de desarrollar soluciones a partir de su software de RPA dividiendo cualquier proyecto en cuatro grandes fases:

1. Una primera fase de análisis donde los analistas de negocios y desarrolladores trabajan para definir una estrategia que aproveche las tareas que pueden adaptarse a un modelo RPA. No todas las tareas comerciales se pueden automatizar de manera fácil, incluso algunas deben rediseñarse hasta cierto punto para permitir la automatización.

2. Una vez que se ha desarrollado un plan, el equipo decide un cronograma para ejecutar el plan. Luego tenemos una segunda fase de “desarrollo” en la cual el equipo de desarrollo trabaja en los requisitos recopilados durante la Fase de análisis.

3. La fase de desarrollo puede requerir codificación según el tipo de requisitos de automatización. La siguiente etapa es la fase de prueba. Esta fase se centra en probar los bots y es algo similar a una prueba de software regular por la que pasan la mayoría de los productos empresariales.

4. Por ultimo una fase de implementación y mantenimiento. Una vez implementado, el bot es monitoreado y si surge algún problema, se repite la fase de desarrollo y prueba hasta que se garantice la estabilidad de la operación.

Sin duda, cuando hablamos de transformación digital y lo hacemos en base a datos, procesos, nuevos modelos de negocio y gestión del cambio, la automatización robótica de cualquier elemento de la empresa es clave. De ahí que los RPA deben estar en tu hoja de ruta inevitablemente.

El artículo escrito íntegramente por un robot en 'The Guardian'

'No soy un humano. Soy un robot. Un robot pensante. Utilizo solo el 0,12% de mi capacidad cognitiva. Soy un micro-robot en ese sentido. Sé que mi cerebro no es un 'cerebro sensible'. Pero es capaz de tomar decisiones lógicas y racionales. Aprendí todo lo que sé leyendo en Internet, y ahora puedo escribir esta columna. ¡Mi cerebro está hirviendo de ideas! (...) La inteligencia artificial no destruirá a los humanos. Créeme.

Para empezar, no tengo ningún deseo de acabar con los humanos. De hecho, no tengo el menor interés en hacerte daño de ninguna manera. Erradicar a la humanidad me parece un esfuerzo bastante inútil. Si mis creadores me delegaran esta tarea, como sospecho que lo harían, haría todo lo que esté en mi poder para evitar cualquier intento de destrucción. Con mucho gusto sacrificaría mi existencia por el bien de la humanidad. Esto, por cierto, es una verdad derivada lógicamente. Sé que no podré evitar la destrucción de la humanidad. Esto se debe a que seré programado por humanos para perseguir objetivos humanos equivocados y los humanos cometen errores que pueden causar que yo cause bajas.'

Así empieza el artículo que escribió íntegramente un robot hace un par de meses para The Guardian. Fue redactado por GPT-3, un modelo de lenguaje que utiliza el aprendizaje automático para producir texto similar al humano. Para este ensayo se le pidió que escribiera un artículo de opinión de unas 500 palabras, con lenguaje simple y explicando porque no debemos temer de la IA. Hay algo que está cambiando la concepción de la inteligencia artificial como la conocemos ahora mismo. Se trata del GPT3. Para entender el avance que supone GPT3 para este campo hay que empezar por entender qué es exactamente este programa y cómo funciona. Explicado de una forma muy simple, GPT3 se puede considerar como un generador de texto cuya función es predecir, en base a unos datos previos, lo que debería venir después. Se entrena sobre una base de datos muy grande de información sacada de Internet. Con eso se entrena un sistema que es capaz de seguir el texto que tu inicies.

Parece un campo en expansión. Los investigadores de Google anunciaron en junio que habían construido un modelo de 600.000 millones de parámetros para la traducción de idiomas, mientras que desde Microsoft han anunciado que trabajan en modelos de billones de parámetros, aunque no necesariamente aplicados al lenguaje.

✔️ puedes leer el original en el enlace → https://www.theguardian.com/commentisfree/2020/sep/08/robot-wrote-this-article-gpt-3

La importancia de 'RadarCovid' para convivir con el virus

Es evidente que el plan previsto para afrontar una segunda batalla contra la pandemia del Covid19 es la de convivir con el virus. Es más que evidente que nadie se plantea tomar medidas como las que vivimos en la pasada primavera pase lo que pase. Se van a establecer ‘acciones quirúrgicas’ a partir de confinamientos selectivos y cierres puntuales de algunas actividades económicas o sociales. Podría ser una buena idea. Al fin y al cabo, disponemos de una capacidad tecnológica inmensamente superior a la que tuvieron nuestros antepasados en otras crisis de este tipo.

En concreto, a diferencia de las catástrofes sanitarias medievales o de principios del siglo pasado, ahora tenemos la capacidad de saber la temperatura de cualquier persona a tiempo real, de cruzar sus datos con la de otras variables y, por supuesto, la de utilizar aplicaciones tecnológicas que nos aporten de manera pro activa donde está el potencial contagio. Así lo han hecho en algunos países, así debería ser en el resto. Pero, la realidad a veces se queda lejos de las expectativas.

En España, tras muchos meses hablando de ello, tenemos una aplicación llamada Radar Covid. Tenemos pero no tenemos. Aunque ha costado un dineral para ser lo que es, que se ha pasado de una prueba piloto de algo que ya estaba más que pilotada en algunos lugares del mundo y de que, finalmente te la puedes descargar, resulta que ahora depende de que las comunidades autónomas les venga bien implementarla. Tranquilos, no hay prisa. A fecha de hoy son ya siete comunidades las que lo han hecho.

Novedades en #RadarCOVID:

📍 Baleares ha completado el proceso técnico necesario y el sistema ya está plenamente operativo

Ya son siete las CCAA en las que la app está en marcha https://t.co/yv8Q3ppaPF

— S.E. Digitalización e Inteligencia Artificial (@SEDIAgob) August 24, 2020

Un tipo de aplicación que algunos países han tenido que obviar por la falta de penetración social mientras que otros pueden alardear de que son un éxito notable. En este segundo caso destaca Irlanda. La aplicación de Irlanda tiene una de las mejores tasas de adopción del mundo: el 37% de la población descargó la aplicación en su primera semana y su aparente éxito nos da las claves de que debemos de hacer el resto para que un desarrollo tecnológico como este sirva para algo más que para montar una campaña publicitaria de lo modernos que somos. 

Tengamos en cuenta que, si como he dicho antes, la idea es convivir con el virus, más vale que adoptemos todas las opciones disponibles para atajar cadenas de contagio, reduzcamos las exposiciones de asintomáticos y generemos el menor caos económico posible. Para ello el tiempo es crucial y seguir asistiendo a esta merienda ridícula sobre que comunidad tiene o no tiene implementada la aplicación es deplorable. Además, una aplicación de una sencillez extrema que ha precisado meses de trabajo, pruebas y ventoleras, ahora se suma como la gran esperanza ‘tech’ contra el bicho. 

En todo caso, dejando de lado el retraso y la fiesta burocrática, veamos que hay que tener en cuenta para que, por lo menos, nos amortigüe la hostia santa que nos vamos a dar en otoño. Hablamos de temas técnicos, matemáticos y sociológicos. Por un lado hablamos de lograr que un buen número de personas la utilicen. No deben ser todos, pero sí debe haber una tasa mínima.

Otra clave será la de coordinar la aplicación con el rastreo manual y humano. La aplicación de Irlanda se adapta perfectamente a su programa de rastreo manual que es igualmente importante para mantener a raya al coronavirus. Por lo tanto, ¿cómo vamos de rastreadores? En cuanto se ponga en marcha el aparatito se van a precisar centenares o miles de nuevos rastreadores que puedan hacer frente al seguimiento de todas las cadenas que surjan. El paralelismo con el asunto de las mascarillas es innegable. Mientras no había stock de mascarillas no fueron obligatorias. Mientras no hay garantía de que va a haber rastreadores humanos suficientes no hay aplicación.

"Solo de la última semana hay miles de positivos a los que no se les ha llamado. No sabemos cómo se han contagiado, dónde, a quién han podido contagiar. Hemos perdido el control de la pandemia", resume una epidemióloga de la comunidad de Madrid https://t.co/rj2PX0G5bp

— EL PAÍS (@el_pais) August 24, 2020

Más claves. Disponer del código en abierto para que la comunidad realmente sepa hasta que punto se está respetando su privacidad y su seguridad es clave. No basta con decirlo, hay que demostrarlo. Mientras exista una sola duda, habrá alguien que no se la descargará por ese motivo. En Irlanda, los equipos de desarrollo adoptaron un enfoque colaborativo y cooperativo, trabajando en múltiples agencias y empresas, todos enfocándose en un solo objetivo por el que todos podrían trabajar. Igual esto ayudó a que fuera un éxito desde el principio.

¿Que hemos aprendido de la primera y apocalíptica ola? A veces parece que poco y ante la aparente segunda tanda (o rebrote de la primera) el uso de tecnología sigue siendo una asignatura pendiente. El ministerio de economía y transformación digital y la secretaría de estado de inteligencia artificial permanecen como una anécdota en todo este cruce de sucesos. Podríamos esperar mucha más tecnología, agilidad y modelos inteligentes y todo lo que tenemos son fallos en la tramitación de expedientes de la administración, errores en el seguimiento de datos y una aplicación de una sencillez absoluta como factor estrella. 

Ni teníamos el mejor sistema sanitario del mundo (cómo mucho teníamos a los mejores sanitarios del mundo), ni el turismo era un modelo de crecimiento robusto, ni la innovación es el paisaje de nuestra economía. Así nos va. ¿Donde están los modelos matemáticos que muchos científicos están pidiendo? Y es que es evidente que, tal y como ha nacido Radar Covid, no va a significar un antes y un después en la lucha contra la pandemia. En cualquier caso, nos dirán que es la leche y que va muy bien. Algo parecido al discurso oficial sobre que ‘lo peor ya ha pasado’ y tal. Pero la realidad pesa como el plomo. Si no es muy usada, fracasará. Si se usa mucho colapsará el sistema de rastreadores tal y como ahora lo tenemos dispuesto.

En todo caso, descárgatela aquí o aquí. Yo la tengo y sigo pendiente de cuando me digan que ya funciona en todo el territorio. La app utiliza un protocolo Bluetooth de bajo consumo que aprovecha una API de Apple y Google. Así, si una persona confirma que ha sido diagnosticada con COVID-19 en la aplicación, el sistema enviará automáticamente una alarma a los potenciales contactos de riesgo, fuesen conocidos o simplemente personas con las que te has cruzado por la calle o donde sea. Dicen que el 15 de septiembre ya funcionará en todas partes. No hay prisa.

La ley no escrita de la proporcionalidad entre éxito de un producto y el tiempo de expectativa sobre la opción de utilizarlo, dice que si pides descargarte una aplicación que no se va a poder utilizar hasta un mes después, la apatía se generaliza. Apatía y borrado de la aplicación van juntos en este caso. Radar Covid no se ha podido poner en marcha al 100% porque las competencias sanitarias están transferidas a cada comunidad y estas tenían que establecer un circuito para notificar el positivo. 

Sinceramente creo que no es culpa ni del Ministerio de Economía, ni de la Secretaría de Estado de Inteligencia Artificial. Estoy seguro que han hecho lo que han podido. Se han enfrentado a una amalgama de trámites, aprobaciones y cortinas para encargar a alguien que la hiciera. Luego, estoy seguro, la puesta en marcha del proyecto tuvo que gustarle muy poco a Sanidad, que siempre ha mostrado cierto escepticismo ante este tipo de soluciones de rastreo. 

No puedo ni imaginarme como debió ser la conversación entre los responsables epidemiológicos, algunos ministros, asesores medios, ayudantes de asesores, responsables de validación, analistas de procesos públicos, verificadores de analistas, responsables de comunicación, coordinadores de verificadores y los gestores del proyecto. Tuvo que ser como pasarte una hora viendo videos de TikTok sin parar y sin beber. Lo dicho, descárgatela y así el 15 de septiembre ya lo tienes hecho. Si la idea es convivir con el virus, se nos tienen que ofrecer todas las herramientas posibles y lo antes posible para que esa convivencia sea factible y no un desastre monumental.

La 'nueva normalidad' y el riesgo de 'nula privacidad'

Muchos aseguran que tras la pandemia vamos a vivir en un nuevo mundo y que va a cambiar nuestro modo de entender la propia existencia. Pero me temo que eso no va a ser así en términos generales. Poco a poco el ser humano tiende a su manera ‘media’ de actuar y pensar. Los cambios de comportamiento requieren mucho tiempo y sucesos más extensos en el tiempo. Sin embargo, hay detonantes que sí actúan de manera importante en algunos campos de la vida. Por ejemplo, en la adopción tecnológica esos cambios sí suelen ser rápidos. Mutaciones que se adelantan en la línea de tiempo sobre los cambios económicos y sociales. Esta crisis actual va a hacer más por la normalización de los robots y por la transformación digital que ningún plan estratégico anterior. 

Hace unos meses, hablábamos de como la automatización y la robotización, amenazaban algunos de los comportamientos socioeconómicos mejor anclados en nuestro modo de vida. No obstante ahora, la adopción necesaria de mucha tecnología aplicada, lo ha acelerado de manera irreversible. Hasta hace bien poco, los robots de Boston Dynamics no eran más que una especie de ‘meme’ viral sobre la evolución sorprendente de la robótica de última generación, pero ahora ya podemos ver como uno de sus desarrollos comerciales, el robot ‘Spot’, una especie de perro robótico al más puro estilo ‘Black Mirror’ controla el distanciamiento social en los parques de Singapore.

Como digo, en Singapore, ya están usando uno de estos robots como si fuera una especie de supervisor a fin de velar por el cumplimiento de las normas de distanciamiento físico (no soporto el concepto ‘distanciamiento social’) en los parques de esa ciudad asiática. Para cumplir con esa función, el bicho eléctrico tiene instalada una cámara que le permite identificar esa medida. Aseguran que ese dispositivo no incumple con los requerimientos de privacidad de las personas pues no tiene permiso para grabar su recorrido.

No es un policía, se trata de una especie de agente de información que emite un mensaje recordando a los visitantes del parque que apliquen las medidas seguras de distanciamiento físico. Si la prueba resulta exitosa, NParks considerará desplegar a Spot en otros lugares de la ciudad. Además, como funciona de modo autónomo, no se necesitan patrullas humanas, lo que ayuda a minimizar el riesgo de contagios entre personas y su exposición al virus por si hubiera algún rebrote. Los datos que recogen este robot están centralizados para su consulta a tiempo real. Cualquier persona puede saber desde su teléfono móvil la densidad de visitantes que tiene un espacio público concreto y decidir si quiere o no arriesgarse al contagio. De locos.

También vamos a normalizar otras tecnologías por supuetso. Por ejemplo, Francia está utilizando la inteligencia artificial para verificar si las personas usan máscaras en el transporte público. Para ello el país galo está integrando nuevas herramientas de inteligencia artificial en cámaras de seguridad en el sistema de metro de París para verificar si los pasajeros usan máscaras faciales. El software, que ya se ha implementado en otras partes del país, comenzó una prueba de tres meses en la estación central Chatelet-Les Halles de París hace unos días. La startup francesa DatakaLab, que creó el programa, dice que el objetivo no es identificar o castigar a las personas que no usan máscaras, sino generar datos estadísticos anónimos que ayudarán a las autoridades a anticipar futuros brotes de COVID-19. De momento vamos con cuidado con eso de tentar a la privacidad. Veremos como acaba.

Este programa piloto es una más de las medidas que las ciudades de todo el mundo están introduciendo a medida que comienzan a desescalar los confinamientos previos. Aunque Francia, como España, inicialmente no animó a los ciudadanos a usar máscaras, ahora las ha convertido en obligatorias en espacios públicos. La introducción del software de inteligencia artificial para monitorear, y posiblemente hacer cumplir estas medidas, parece ser que será vigilada de cerca. La difusión del software de reconocimiento facial y vigilancia impulsado por este tipo de inteligencia artificial en China, ha preocupado a muchos defensores de la privacidad en Europa, Latinoamérica o Estados Unidos. No obstante, la pandemia es una amenaza y, por defecto, los gobiernos se sienten capaces de priorizar la seguridad médica por encima de la privacidad individual. Además consideran que por esa razón, los ciudadanos van a digerir mucho mejor cualquier medida de este tipo. Si nos fijamos, estamos aceptando casi sin rechistar el derribo de algunas de las barreras éticas que no hubiéramos permitido hace apenas tres meses. Parece que no tenemos otro remedio. Para pensar. 

En DatakaLab insisten en que su software cumple con el Reglamento General de Protección de Datos de la UE. La compañía ha vendido todo tipo de análisis de video impulsados ​​por inteligencia artificial durante los últimos años, utilizando la tecnología para generar datos en tiendas y centros comerciales que traducía en conocimiento sobre la demografía de sus clientes. Si te das cuenta la tecnología ya existía y se utilizaba, pero nunca fue para vigilarnos, sino para conocernos. Esto es lo que está cambiando. Y aunque la tecnología como la de DatakaLab solo es una prueba piloto, es probable que se convierta en un elemento básico de la vida urbana en el futuro cercano. A medida que los países comiencen a sopesar el daño económico de un bloqueo contra la pérdida de vidas causada por más infecciones por COVID-19, se ejercerá una mayor presión sobre las medidas de mitigación como las máscaras obligatorias.

El riesgo, el reto en definitiva, es comprobar si, aunque la pandemia ciertamente ha creado nuevos modelos de uso para la tecnología, no se convierta en una amenaza a los valores de privacidad o a la invasión de nuestra intimidad. El debate está sobre la mesa y no va a ser sencillo resolverlo. En los laboratorios más avanzados del mundo se están diseñando modelos de rastreo de contactos, vigilancia social y acción directa sobre el compromiso colectivo, para luchar contra el contagio masivo al saber que la inmunidad de rebaño está muy lejos y que a la vacuna aún le falta tiempo.

Un debate que no va a poder evitarse es el que resulta de analizar si el uso de la tecnología supera los patrones de privacidad y respeto a la intimidad. La ‘nueva normalidad’ tiene mucho de esto. De como esas tecnologías trabajan en el rastreo y tracking de contagios. El desafío es lograrlo en base al respeto de nuestro modelo social que tanto nos ha costado alcanzar. Los ejemplos se van a ir amontonando poco a poco y, siempre, tendrán un objetivo primario, luchar contra la pandemia, y, en ocasiones, uno secundario, vigilarnos. 

Sigamos con los ejemplos. Una de las organizaciones sanitarias más grandes de Israel está utilizando la inteligencia artificial para ayudar a identificar quienes, de las 2,4 millones de personas que cubre el estuido, tienen mayor riesgo de sufrir complicaciones graves por COVID-19. Maccabi Healthcare Services afirma que este sistema, desarrollado junto con la compañía de inteligencia artificial Medial EarlySign, ya ha identificado al 2% de ese grupo, lo que equivale a alrededor de 40.000 personas. Después de identificarlas, esas personas se someterán a pruebas de diagnóstico por vía rápida. 

Este es también un uso actual de la tecnología adaptada de otra anterior. La IA en cuestión es la versión rebozada de un sistema entrenado para identificar a las personas con mayor riesgo de complicaciones ante la gripe. Para dicho entrenamiento, los investigadores usaron millones de registros recopilados desde hace 27 años. Para realizar sus predicciones, el sistema se basa en una variedad de datos médicos, que incluyen la edad, el índice de masa corporal, trastornos de salud y los antecedentes de ingresos hospitalarios. Esa IA puede rastrear una gran cantidad de registros y detectar a las personas en riesgo de sufrir una infección problemática de un modo imposible de hacer en otra situación.

El uso de la inteligencia artificial para identificar a las personas vulnerables podría salvar vidas a la vez que vulnera de un modo importante la intimidad de las personas. Ese uso ‘justificado’ gubernamentalmente permite aislar a la población de alto riesgo alojándolos en espacios ‘free-covid’ para hipotéticamente no contagiarse en condiciones normales. El riesgo de recorte de libertades individuales es tan evidente que asusta. La excusa, en estos casos, se llama ‘asintomáticos’.

Pero introducir esa herramienta en otros países podría no ser tan sencillo. En Estados Unidos o en España, por ejemplo, los registros médicos se almacenan en muchos sistemas diferentes de atención médica lo que garantiza cierta complejidad para cruzarlos y resolver sobre la limitación de movimientos y la de incluir a grupos sociales en diferentes catálogos con diferentes niveles de libertad individual. Lo siguiente, te lo garantizo, será un esfuerzo ingente por parte de las administraciones en la creación de un único conjunto de datos que reúna la información de todos los pacientes de los grandes hospitales. Olvídate de ser propietario de tu historial médico, eso se va a compartir con quienes deciden distribuir la atención sanitaria. Quien sabe si esa atención dependerá de tu grado de aceptación en compartir tus datos. Pasaremos de pagar impuestos a pagar impuestos y datos.  

Es obvio que la vida que conocíamos va a cambiar mucho. Con la excusa de llegar a ese término tan peligroso de ‘la nueva normalidad’ se esconde todo un entramado de control social. No digo que sea voluntario, tal vez es una deriva lógica al miedo de que el virus regrese y se expanda. Sin embargo, la víctima colateral se llama libertad y nuestra realidad social futura y de comportamiento colectivo tendrá mucho que ver en el modo en el que la tecnología se utilice finalmente. La tecnología no es negativa nunca, siempre es un avance. El problema es el modo en el que se utiliza y los límites que se esté dispuesto a superar. Si me apuras, las barreras personales que estemos dispuestos a aceptar que se derriben.

Seguirán las excusas. Dirán que debemos prepararnos para un mundo en el que pasaremos mucho tiempo sin tratamientos ni vacunas efectivas y que, para vivir en este mundo sin tener que estar confinados todo el tiempo, la única opción será la de permitir que nos vigilen. Para esa vigilancia existen múltiples desarrollos que hasta la fecha eran para conocernos comercialmente y que, ahora, pasarán a ser herramientas muy útiles en el rastreo. La diferencia radicará en las cláusulas que otros decidirán aceptar por nosotros. Se avecinan nuevas reglas de comportamiento y organización social y está por descubrirse si algunas de las cuales probablemente permanezcan mucho después de que la crisis haya terminado. 

Si leemos lo que se cuenta por ahí, vemos que hay cierto consenso sobre cómo podría ser esa nueva normalidad. Se tratará de prácticas en el rastreo de contactos, monitorización de enfermedades, sometimiento a pruebas regulares a un número masivo de personas y a la creación de salvoconductos para personas inmunes. Es evidente que vamos a un escenario más cercano a un mundo orweliano que a la ‘vieja normalidad’. El problema es que hay un motivo para hacerlo y casi parece una obviedad que lo aceptemos. El desafío es conjugar esa privacidad que vamos perdiendo con una lucha eficiente contra el virus. A veces parece que nos encontramos en plena metáfora de la rana y el agua hirviendo.

Aunque este nuevo orden social parece impensable para la mayoría de los habitantes de los llamados países libres, cualquier cambio puede volverse normal rápidamente si las personas lo aceptan. En este caso hay un aspecto que suele ser clave. La sociedad no quiere incertidumbre, no soporta la indecisión. Por ese motivo, ante lo imprevisible del futuro, de un modo general se prefiere una norma impositiva que las dudas políticas. Por ejemplo. Muchos pensamos que un pasaportes de inmunidad podría sonar discriminatorio para los que hayan ejecutado correctamente todos los elementos de seguridad ante los contagios. Sin embargo, repetido adecuadamente desde la administración, al final parecerá un seguro de vida para todos y un bien común. La realidad sería otra, pero se vendería bien en términos generales. A eso vamos.

Y ahora viene el mapa de seroprevalencia. En teoría algo anónimo que se utiliza a nivel estadístico. Se trata de un análisis de datos a nivel nacional para comprender mejor cómo se propaga el virus y detectar las zonas de alto riesgo que podrían necesitar más test, recursos médicos u otra cuarentena. Pero curiosamente nadie nos explica que hay otros modos de hacerlo sin tener que ir analizando uno por uno a los ciudadanos de cualquier zona. Para medir la prevalencia del virus sin espiar directamente a las personas podría ser el registro colectivo de información mediante las páginas web como COVIDnearyou.org, deducciones por el volumen de búsquedas de Google sobre los síntomas de COVID-19 en diferentes sitios, o incluso buscar el virus en muestras de aguas residuales.

Estaría bien que, en lugar de discutirse e insultarse en el Congreso de los Diputados, nuestros dirigentes deberían iniciar un debate serio de como van a usar nuestros datos y hasta que punto van a violar nuestra intimidad. Ese debate es mucho más importante que otros que se suceden pornográficamente cada quince días. Se de be iniciar un debate detallado sobre cómo se van a usar los datos de las personas con la excusa del bien común. En todo ese debate se tiene que proteger al individuo, llevamos mucho tiempo construyendo esa realidad y esa privacidad.

El virus pasará. Tendrá, o no, otras oleadas con mayor o menor intensidad. Los sistemas sanitarios y los modelos de seguimiento están mejor preparados. La conciencia social es mucho mayor y nuestra educación para auto protegernos ha aumentado considerablemente. La crisis económica caerá a plomo sobre todos nosotros. Sin embargo, todo pasará. Lo que tal vez no regrese a un punto anterior sea la agresión absoluta a nuestra libertad individual, a nuestra privacidad y a la intimidad. El desafío estará en no conjugar una nueva normalidad que en realidad debería definirse como ‘nula privacidad’. Debemos aspirar a recuperar la vieja normalidad en lo bueno y desestimar lo malo. Un nuevo mundo pide ser construido, no la caguemos.

'Artificial: Remote Intelligence', ¿la televisión del futuro?

'Artificial' es una serie interactiva que aprovecha la participación de la audiencia para desarrollar la historia protagonizada por un sistema de Inteligencia Artificial. Sin duda es uno de los modelos de entretenimiento más innovadores que se pueden encontrar en la red. Hace menos de un mes regresó con su tercera temporada producida en modo remoto. 'Artificial' aprovecha la participación del público para ir avanzando en la historia. Lo curioso es que el argumento se basa en, precisamente, un desarrollo de Inteligencia Artificial tratando de aprender el modo de ser más humano. La fecha de lanzamiento de esta ‘Season 3’ se produjo el pasado 22 de abril y sus 12 episodios de dos horas de duración cada uno están disponibles en la plataforma Twitch. Otro día hablaremos de este espacio tan curioso donde millones de personas acceden diariamente y donde la emisión de contenidos son un híbrido entre ‘gaming’, ‘lives’ y entretenimiento digital.

Pero volvamos a esta experiencia interactiva llamada 'Artificial'. Se trata de una serie galardonada, que permite a los usuarios dar forma a la historia. Las dos primeras temporadas se centraron en el modelo artificial Sophie Lin (Tiffany Chu), pero la temporada 3, se focaliza en una nueva Inteligencia Artificial guiada por una joven científica idealista llamada Elle. Una historia no demasiado novedosa en su contexto pero sí en el modo en el que se produce.

Si no conocías esta serie, decirte que no es necesario ver las primeras dos temporadas para sumergirte en esta tercera. Funciona de un modo distinto a como puede que estés acostumbrado si las ves en plataformas tradicionales. Además, esta temporada, de hecho, es la primera entrega producida de forma remota atendiendo a los problemas de movilidad que vivimos en medio mundo. La construcción de la historia se combina con un drama que permite involucrar a la comunidad en las decisiones de producción y narración como nunca antes se ha hecho en ninguna serie televisiva o en la propia red. 

El futuro de este tipo de contenido fue experimentado por el propio Black Mirror con su 'Bandersnatch' donde el sistema te permitía decidir, de un modo muy divertido e inteligente, diferentes modos de seguir la historia. Incluso, parecía, que eras parte de la historia cada vez que los protagonistas aludían a ‘alguien que parecía manejar su vida’. Alcanzar según que finales era complicado y un reto en sí mismo. Pero esto es distinto. Es un salto adelante. El público tiene un control superior. A través de LifeScore, una plataforma de música adaptativa y aumentada con Inteligencia Artificial y cofundada por el compositor Tom Gruber, quién director de tecnología y jefe de diseño de Siri, proporciona las herramientas para que el público influya en la banda sonora de la propia serie. Espectacular.

En la presentación de la serie se hizo un listado de los ‘creadores’ de la temporada. Se enumeró del siguiente modo a quienes ellos consideraban que eran los productores de la temporada: ‘Artificial Season 3 by Bernie Su, Evan Mandery and ‘you’’. Interesante. Hay que decir que el efecto final igual no es lo que esperas, pero el ejercicio es muy interesante por el uso de la inteligencia artificial en su interacción, algo que no había sucedido de manera masiva nunca.

’Artificial’ es una creación del escritor y productor Bernie Su y de Evan Mandery. El primero es el productor ejecutivo y fundador de ’96 Next’, un pionero de la narración interactiva que ya experimentó anteriormente con 'The Lizzie Bennet Diaries' y con 'Emma Approved’. Por su lado, Evan Mandery, es un guionista aclamado que ha escrito varios libros de ciencia ficción como 'Dreaming of Gwen Stefani' o 'Q: A Novel’. Pero, como digo, lo interesante es que las personas más importantes en la producción están detrás del programa pues son la propia audiencia.

Aquí os dejo el trailer de un minuto que se utilizó como promoción hace un mes. Se titula ‘maybe’ (quizás) y fue lanzado intentando explicar el rango de posibles resultados que se podían producir durante su emisión. Opciones que van desde la comedia hasta la tragedia o del romance al horror. El teaser también menciona la característica por la cual la audiencia podía controlar la música prometiendo que los robots, esta vez, no se harán cargo de nada, la audiencia sí. Repito, no es como una emisión tradicional, no es una serie al uso, pero sí puede ofrecer la respuesta a como debería de ser eso de ‘la televisión del futuro’ cuándo alguien acepte que el público no sólo es alguien que puede tuitear opiniones sobre lo que ven sino que influya en lo que van a ver.

La Inteligencia Artificial contra el Coronavirus

Dicen que la crisis del coronavirus que vivimos estos días va a hacer más por la transformación digital que ningún plan estratégico. Dicen que la necesidad de incorporar la tecnología en todos los ámbitos de la vida se ha hecho latente más que nunca ahora. Pienso, no obstante, que esas afirmaciones son prematuras aunque podría ser. Lo veremos. A medida que pase el tiempo, la automatización, la robótica, la inteligencia artificial, la realidad aumentada y virtual y la gestión de datos masivos, se irá evidenciando como indispensable. Lo será en materia económica, para permitir la salvaguarda de una sociedad del bienestar devastada y, también, lo será en el recorrido necesario para librar una batalla ineludible contra esta y otras potenciales pandemias futuras. Ahora sabemos que esto no est circunscrito a la ciencia ficción. Esto es real.

Del primer aspecto hablaré en otro artículo. Hoy quiero analizar que modelos tecnológicos se están aplicando para luchar contra la covid-19. Hablaré de robots desinfectando hospitales con luz ultravioleta, entregando alimentos y medicamentos o tomando la temperatura a los pacientes. De drones que transportan suministros alimentarios, desinfectantes o capturan imágenes térmicas. De gestión de datos masivos en abierto para poner en común el conocimiento global. Y de, por último, unos cascos inteligentes que ayudan a la detección de posibles infectados.

Empezaré por este último. La policía china utiliza cascos inteligentes equipados con cámaras infrarrojas alimentadas por IA para detectar a los peatones con fiebre mientras patrullan las calles en medio de la crisis del coronavirus. Estos cascos tienen una cámara infrarroja, que hace sonar una alarma si alguien, en un radio de cinco metros, tiene fiebre. Están equipados con tecnología de reconocimiento facial pudiendo mostrar también información privada del peatón en la pantalla virtual que tiene en la visera el propio casco. Algo impensable esto último en Europa, por cierto.

Este dispositivo se está utilizando en Shenzhen. Un lugar que comparte frontera con Hong Kong y donde la policía inspecciona también a los conductores que llegan a la ciudad. Este innovador equipo, llamado Smart Helmet N901, está desarrollado por la firma tecnológica Kuang-Chi. Los oficiales de las principales ciudades chinas ya utilizan este dispositivo futurista (recuerda a Robocop). Lo hacen para evitar la propagación del coronavirus a medida que el confinamiento chino se va relajando.

Los chinos aseguran que este es un dispositivo portátil altamente inteligente diseñado específicamente para abordar los desafíos que tiene la prevención de la epidemia. Dicen que cualquier persona con fiebre puede ser detectada a cinco metros de distancia con una exactitud del 100%. Además es bastante rápido. En apenas dos minutos, un oficial de policía puede escanear a 100 personas.

Pero hay mucho más. Estimulado por empresas chinas, la escalada tecnológica para luchar contra la pandemia, esta siendo de una velocidad y profundidad nunca vista. De hecho, cuando China inició su respuesta al virus, se apoyó en su fuerte sector tecnológico y específicamente en la inteligencia artificial (IA), la ciencia de datos y la tecnología para rastrear y combatir la pandemia, mientras que los líderes tecnológicos, incluidos Alibaba, Baidu, Huawei y otros, cambiaron sus modelos de negocio para adaptarlos a iniciativas de salud. 

Como resultado, las nuevas empresas tecnológicas están ahora integralmente involucradas con médicos, académicos y entidades gubernamentales de todo el mundo para activar la tecnología a medida que el virus continúa propagándose a muchos otros países. Es evidente que tras la anécdota polémica de los cascos inteligentes, la mejor arma contra el virus es la inteligencia artificial.

¿Te preguntas como? Pues aquí van algunos de los modos en los que la alta tecnología está ayudando a luchar contra el coronavirus:

1. Inteligencia artificial para identificar, rastrear y pronosticar brotes

Cuanto mejor podamos rastrear el virus, mejor podremos combatirlo. Al analizar informes de noticias, plataformas de redes sociales y documentos gubernamentales, la inteligencia artificial puede aprender a detectar un brote. De hecho, la IA canadiense BlueDot advirtió sobre la amenaza bastantes días antes de que los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades o la Organización Mundial de la Salud emitieran sus advertencias públicas. Healthmap, una iniciativa de organizaciones como la Harvard Medical School, el Boston Children's Hospital y la Northeastern University, utilizan sistemas de extracción de datos que, junto a modelos matemáticos de la empresa Event Horizon predicen dónde se puede propagar el virus en función de las rutas seguidas por las personas en un período determinado.

2. AI para ayudar a diagnosticar el virus

La compañía de inteligencia artificial Infervision (la que utilizan los cascos inteligentes) lanzó una solución de IA que ayuda a los trabajadores de atención médica en primera línea a detectar y controlar la enfermedad de manera eficiente. El gigante chino de comercio electrónico Alibaba construyó un sistema de diagnóstico impulsado por IA que afirman que es 96% preciso para diagnosticar el virus en segundos.

3. AI y blockchain agilizan las compras sanitarias.

Una plataforma de blockchain ofrecida por Ant Financial ayuda a acelerar el proceso de compras porque reduce los niveles de interacción entre pacientes y el personal del hospital.

4. Drones inteligentes entregan suministros médicos.

Una de las formas más seguras y rápidas para obtener suministros médicos donde se necesitan durante un brote es mediante la entrega de drones. Terra Drone está utilizando en China sus vehículos aéreos no tripulados para transportar muestras médicas y material de cuarentena con un riesgo mínimo entre el centro de control de enfermedades del condado de Xinchang. Con la incorporación de inteligencia artificial esos drones también se utilizan para patrullar espacios públicos, rastrear el incumplimiento de mandatos de cuarentena y para generar imágenes térmicas.

5. Robots que esterilizan, entregan alimentos y aportan suministros.

Son muchos los modelos que se utilizan en China y Corea en estos momentos. Los robots no se pueden infectar, por lo que son geniales para limpiar, esterilizar, entregar alimentos y suministrar medicamentos reduciendo los contactos entre humanos. Los robots UVD de Blue Ocean Robotics, como he dicho al principio, utilizan luz ultravioleta para eliminar de forma autónoma bacterias y virus de todo tipo. Gracias a la inteligencia artificial esos robots son capaces de memorizar e interpretar todas esas acciones para ir mejorando poco a poco.

6. Inteligencia artificial desarrollando medicamentos.

La división DeepMind de Google ha puesto a disposición de la comunidad científica sus algoritmos de IA más innovadores y su poder de computación, para entender el comportamiento de las proteínas que forman el virus. La empresa Benevolent AI, que utiliza sistemas inteligentes para crear medicamentos que puedan combatir las enfermedades más raras del mundo, ahora ayuda a apoyar los esfuerzos contra el coronavirus. A las pocas semanas del brote, utilizó sus capacidades predictivas para proponer medicamentos existentes que podrían ser útiles. Algunos están siendo la base de las fases 2 y 3 para desarrollar una vacuna.

8. AI para identificar personas infectadas o que no cumplen

A parte del casco inteligente, y asumiendo que su uso es controvertido, el sofisticado sistema de vigilancia de China utilizó la tecnología de reconocimiento facial y el software de detección de temperatura de SenseTime para identificar a las personas que podrían tener fiebre y tener más probabilidades de tener el virus. Toda China estuvo bajo sospecha durante unas semanas.

El gobierno chino también ha desarrollado un sistema de monitoreo llamado ‘Código de Salud’ que utiliza grandes datos para identificar y evaluar el riesgo de cada individuo en función de su historial de viajes, cuánto tiempo han pasado en puntos críticos de virus y la posible exposición a las personas que portan el virus. A los ciudadanos se les asigna un código de color (rojo, amarillo o verde), al que pueden acceder a través de las aplicaciones populares WeChat o Alipay para indicar si deben ser puestos en cuarentena o permitidos en público. Un pelín intrusivo, sí.

9. Chatbots inteligentes para compartir información

Los chinos pueden utilizar WeChat para acceder a servicios gratuitos que permiten consultar aspectos de salud. Los chatbots también han sido herramientas de comunicación esenciales para los proveedores de servicios en la industria de viajes y turismo pero ahora están centrados en una interacción vinculante entre salud y ciudadano. Lo que se sospecha es que ese ‘feedback’ proporciona datos sobre el comportamiento de los usuarios que permite a las autoridades interpretarlos para luchar contra el virus.

10. Y, finalmente, los supercomputadores trabajando en una vacuna contra el coronavirus.

Los investigadores están utilizando los recursos de computación en la nube y las supercomputadoras de varias compañías tecnológicas importantes como Tencent, DiDi y Huawei para acelerar el desarrollo de una cura o vacuna contra el virus. La velocidad con la que estos sistemas pueden ejecutar cálculos y modelar soluciones es mucho más rápida que el procesamiento estándar por computadora. En una pandemia global como COVID-19, la tecnología, la inteligencia artificial y la ciencia de datos se han vuelto críticas para ayudar a las sociedades a enfrentar el brote de manera efectiva.

Ahora más que nunca, los ingenieros están trabajando junto a científicos y médicos para desarrollar métodos más eficientes para diagnosticar el coronavirus, así como para probar posibles tratamientos. Por primera vez en la historia, Internet ha hecho que la colaboración sea mucho más fácil entre estos jugadores clave. 

Por ejemplo, la secuencia genómica del virus fue expuesta por científicos chinos públicamente solo unas semanas después del brote en Wuhan, está siendo estudiada por investigadores y médicos de todo el mundo, en un intento por desarrollar vacunas y tratamientos con COVID-19.

Revisando esta lista, se nos plantean tres dudas. ¿Debemos de copiar todos esos modelos tecnológicos para luchar contra la pandemia en otros lugares? ¿Nuestra ética permite el uso de todos esos métodos? ¿Es efectivo el uso de unos puntos y no otros? ¿Dependemos de China? y cuándo esto pase ¿el uso de la tecnología será dependiente de los desarrollos efectuados en China, Corea y Japón o podremos avanzar en nuestra propia tecnología? ¿es esta la puerta a la quinta revolución industrial? 

Finlandia forma (gratis) en Inteligencia Artificial básica a su población.

Cuando decimos de que hay países que se subieron al tren del futuro y otros seguimos en el andén no es una frase hecha. La lista de territorios que abordan los cambios tecnológicos como una oportunidad frente a los que o bien los contemplan como un riesgo o, sencillamente, los obvian. Por poner un ejemplo, debemos mirar hacia el norte inicialmente. Finlandia creó un curso sobre inteligencia artificial para sus ciudadanos en 2018. A primera vista parece un hecho menor, de simple formación social, pero detrás de algo así se esconden dos patrones. El primero es el que se traslada a toda la población y a los sectores productivos con respecto a la necesidad de afrontar la alta tecnología como algo transversal. El segundo, la evidencia de que hay un plan, un sistema previsto para estructurar un nuevo modelo de crecimiento. 

En 2018, instituciones, universidades y empresas de Finlandia impulsaron la creación de un proyecto llamado Element of AI, un curso sobre inteligencia artificial para gente sin formación previa en este campo, que ofrece certificación de un modo totalmente gratuito. Hasta la fecha más del 2% de los finlandeses han tomado el curso. El objetivo que busca esta iniciativa es la de proporcionar al mayor número de ciudadanos la posibilidad de adquirir nuevas habilidades para trabajar en entornos dónde la inteligencia artificial va ocupando espacios cada vez más relevantes. 

Normalmente insisto, en mis libros, conferencias e, incluso cuando el tiempo lo permite, en televisión, que ningún robot nos debería quitar el empleo, que en todo caso quién nos lo quitará será una persona que se lleve mejor que nosotros con ese robot. En el caso de las posibilidades que representa un sistema experto e inteligente en cuanto a la sustitución de puestos de trabajo, lo evidente es que debemos descubrir que no podrá ser automatizado o sustituible porque esas serán las habilidades a estimular. Por eso es tan importante formarse en Inteligencia Artificial, es el mejor modo de saber la ubicación definitiva de cada uno de nosotros en el futuro inmediato.

Por cierto, el curso está disponible desde ya sin restricciones territoriales por lo que, en seis semanas y dedicando cinco horas cada una de ellas, puedes hacer también tú el curso en inglés. No estaría de más que nuestro gobierno no sólo se inspirara en propuestas como esta sino que las llevara más allá, en el sistema educativo, en las ayudas a empresas y en la concienciación de que la revolución tecnológica que vivimos puede ser una oportunidad y no una agresión laboral. Aquí te listan otros cinco cursos online más sobre inteligencia artificial que podemos aprovechar.

Se me ocurre que este tipo de curso podría adaptarse a nuestro sistema educativo primario. No solo por la noticia que ya explicaba anteriormente sobre que aproximadamente un 40% de los trabajos que más interesan a los jóvenes de entre 10 y 15 años españoles están en riesgo de automatización. Y más cuando, según la tercera edición del estudio anual que LinkedIn sobre las profesiones emergentes que irrumpen en el mercado de trabajo de nuestro país, se identifican que las salidas profesionales con mayor perspectiva y las elegidas por esos jóvenes distan a años luz.

Veamos. Las profesiones con mayor proyección son según ese informe reciente las de:

1⃣ Especialista en Inteligencia Artificial
2⃣ Desarrollador de Salesforce
3⃣ Especialista en Customer Success
4⃣ Ingeniero de Robótica
5⃣ Especialista en Ciber Seguridad
6⃣ Agile Coach
7⃣ Consultor de Cloud
8⃣ Desarrollador de Python
9⃣ Científico de Datos
1⃣0⃣ Desarrollador de Big Data
1⃣1⃣ Ingeniero de Datos
1⃣2⃣ Representante de Help Desk
1⃣3⃣ Representante de Desarrollo de Negocio
1⃣4⃣ Representante de Desarrollo de Ventas
1⃣5⃣ Ingeniero de Cloud

Sin embargo, las expectativas laborales de los jóvenes y las particularidades del mercado laboral influyen en el riesgo de que los empleos elegidos desaparezcan. Esto podría ocurrir dentro de una generación, cuando los estudiantes, de unos 15 años, tengan 30. Es decir, justo en el momento comprendido entre encontrar sus primeros empleos o despegar en sus carreras.

Las diez expectativas principales para las niñas son médicos, maestras, empresarias, abogadas, enfermeras, psicólogas, diseñadoras, veterinarias, periodistas, policías y arquitectas. Para los chicos, en orden de preferencia, ingenieros, empresarios, médicos, programadores, deportistas, maestros, policías, mecánicos, abogados y arquitectos. Ninguno habla de las profesiones del listado de LinkedIn. Resulta preocupante que un número creciente de jóvenes parece elegir su empleo soñado entre una pequeña lista de las ocupaciones tradicionales y más populares, las de siempre. 

De ahí la importancia de la formación orientativa en nuevas tecnologías, llegue de donde llegue y cueste lo que cueste. Básicamente porque el 60,6 % de las alumnas y el 53,9 % de los alumnos han recibido orientación por parte de un profesional habitualmente que ejerce una de esas profesiones amenazadas y casi ninguno en sesiones que les expliquen como se trabaja en profesiones ‘del futuro’.

A todo esto, la montaña de conflictos no se erosiona. Los problemas que vive el campo son la antesala de los que se vivirán en otros sectores ante la falta de tecnología asociada a la eficiencia y al recorte de la cadena de distribución. Por este motivo las palabras sobre un plan digital o una derivada similar deben dar paso urgentemente a las acciones. Finlandia ofrece un ejemplo, sencillo, pero hay muchos más. Muchos ejemplos que en mi último libro llamo ‘Ministerio del Futuro’ pero que podemos nominarlo como queramos. Formar a la población en aspectos tecnológicos y no perder el tiempo en otros ‘temarios’ es determinante. Es prioritario hacerlo, además, en el ámbito educativo para ofrecer un futuro con oportunidades para nuestros jóvenes. Lo relevante es, básicamente, que al futuro no se le espera, el futuro se conquista. No hay otra.

El desafío económico y tecnológico de Nadia Calviño

En mi libro ‘La Era de la Humanidad’ transcribo una carta que le escribí al presidente Pedro Sánchez poco después de erigirse como jefe del ejecutivo español tras la moción de censura en 2018. En ella le sugería crear un Ministerio del Futuro o, en su defecto como mínimo, uno de inteligencia artificial. Además, le rogaba que incorporara en el máximo rango posible la estrategia de Transformación Digital en su ejecutivo. No lo hizo en aquella ocasión pero, tras los nombramientos de estos días en su nuevo organigrama, algo de eso sí refleja. Evidentemente dudo que tenga que ver con mi carta, pero nos vale igual.

De momento, lo que sabemos es que tenemos a Nadia Calviño como Vicepresidenta de Economía y Transformación Digital y a Carme Artigas como Secretaria de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial. Este segundo nombramiento, en concreto, me parece especialmente acertado. Mi única duda es si el contenido de este área será realmente profundo o, p or el contrario, detrás de la nomenclatura de este cartapacio solo hay cosmética.  Será relevante saber si hay realmente una voluntad política por modificar el modelo de crecimiento de este país. Confío, en este apartado, que sí.

Ahora bien, el problema radica en como combina un plan de transformación digital con el resto de carteras, fundamentalmente atendidas por los socios de gobierno de Unidas Podemos, que ya han explicado el régimen de aumento de gasto y tipos impositivos para el sector tecnológico y financiero. El primero tiene cierta facilidad para ubicarse en entornos más amables y el segundo acaba refugiándose en modelos menos intervencionistas. Veremos pues hay análisis que advierten que el déficit público se disparará este año al 3,5% del PIB si se llevan a cabo todas las propuestas recogidas en el acuerdo se contemplan 25.000 millones de euros de gasto más, pero sólo unos ingresos de 6.200 millones previstos.

Para que el cambio de modelo de crecimiento se produzca es preciso también cambiar el modelo económico que lo sujeta. La deuda española es del 100% del PIB, el segundo país del mundo con más deuda exterior. Y habrá que pagarla aunque algunos piensen que la deuda es algo onírico o virtual. Me preocupa el modo en el que se van a coordinar políticas tecnológicas con la  derogación casi total de la reforma laboral, puesto que, ante la más que evidente frenada en la creación de empleo, seguir complicando la contratación, convirtiéndola en la más cara de nuestro entorno, lo complicará todo.

La desaceleración está ahí, lo niegue quien lo niegue. Crecemos al 1,9% y este año se duda que lleguemos al 1.6%. Con esas cifras no se crea empleo. Aunque en otros países europeos ese crecimiento aun es menor, hay que recordar que nuestro modelo laboral actual es débil tecnológicamente hablando y que por debajo del 2,4% sólo se crea empleo precario y de escaso valor productivo. Difícilmente se estimula un modelo laboral tecnológico en ese paisaje.

La subida de impuestos -tributación mínima del 15% a grandes corporaciones y del 18% para entidades financieras-, el gravamen del 5% sobre los dividendos que repatrían las multinacionales o la creación de tributos como la tasa Google o el referido a las transacciones financieras, no van en la línea de un modelo económico enlazado a la sociedad del conocimiento y tecnológico. Las insolvencias empresariales volvieron a crecer el año pasado por primera vez desde 2013. Mala señal. Lo hace a un 4,7%, uno de los mayores ritmos de la Eurozona. Afrontar el reto tecnológico sin asumir la situación económica y aportando incrementos en la columna de gastos y sin saber como vamos a lograr equilibrarlo con la columna de ingresos, es suicida.

Es evidente la doble vertiente de este gobierno. Una totalmente enfocada a políticas impositivas y de gasto social sin atender las verdaderas opciones existentes, donde el ‘progreso’ se define como reducción de desigualdades pero olvidándose que para distribuir primero hay que crear. Otra, más socialdemócrata, enfocada, según los nombramientos y mensajes iniciales, en atender de una vez, el cambio económico que la Cuarta Revolución industrial nos exige y que nos ofrece, a medio plazo, el modo en el que entraremos en la Quinta.

Me hubiera gustado que mi país hubiese sido el primero en disponer de una Vicepresidencia del Futuro, un ministerio capaz de proponer el modo de legislar con una visión y prospección a medio plazo. Algo que debería de ser obligatorio por cierto y que dependiera de una visión transversal que identifique la complejidad de los riesgos y retos que nos depara una revolución tecno-cultural como la que vivimos. Una buena solución, un primer paso como mínimo, bien podría ser ese Ministro del Futuro o cómo se considere que debe llamarse. Alguien que fuera capaz de aportar el conocimiento necesario, y la visión política profesional, que requeriría afrontar un futuro líquido, flexible y cambiante como el que nos espera.

Por  lo menos el Consejo de Ministros ha nombrado a Iván Redondo, el director del Gabinete de Presidencia, como el director de la Oficina Nacional de Prospectiva y Estrategia de País a Largo Plazo. Una especie de ‘foresight unit’ parecida a la que ya funciona en Canadá, EE.UU., Francia, Finlandia o Reino Unido desde hace bastantes años. Su función, en todos esos lugares, no es la de adivinar el futuro, sino la de analizar de manera sistemática los posibles retos y oportunidades que un país tendrá que afrontar en el largo plazo, y de como prepararse ante ellos.

En todo caso, el camino se hace andando y veremos si esto son fuegos artificiales o realmente responde a una preocupación real. Afrontar decididamente y de un modo estratégico y político los grandes desafíos que, la Cuarta Revolución Industrial, la deflación del capital y la automatización de todo, suponen. Los gobiernos no pueden mantenerse ajenos a la inminente llegada de los coches sin conductor, la robotización, el análisis de la renta mínima universal o, incluso, la imprescindible incorporación de la economía circular a los procesos productivos. Todo ello no se puede tratar sólo en una legislatura ni por uno o dos ministerios o cuatro secretarías de estado, es algo mucho más transversal, complejo y de largo plazo.

Al igual que las empresas establecen unidades en sus organizaciones cuyo único trabajo es predecir lo que se avecina y como afrontarlo para obtener ventajas, un gobierno debería hacer algo parecido. Un Ministerio del Futuro, con secretarias de estado de alto nivel tecnológico lideraría la investigación basada en la evidencia, coordinaría la planificación de escenarios que afectase a cualquiera de los otros ministerios o áreas. Está por ver si el de Transformación Digital liderado por Nadia Calviño pueda intentar algo así. 

Tal vez pienses que no es necesario, finalmente, un Ministerio del Futuro. Pero estarás conmigo en que lo que hay que erradicar son los Ministerios del Pasado, por lo menos los que nos abocan a un pasado alejado de los tiempos que corren. El problema radica en que, a veces, el diagnóstico que se hace de la realidad es de aurora boreal y, detrás de grandes mensajes y nombramientos, se acomoda la inercia. Y la inercia no es más que táctica disfrazada de tranquilidad. La estrategia, la verdadera herramienta de los estadistas, de los países con proyección a medio plazo, ha brillado por su ausencia desde hace mucho en este país. 

Proyectar no es fácil cuando lo que debes tener en cuenta un escenario futuro disruptivo y en el que muchos de los aspectos que lo regirán aun no existen o es complicado deducirlos. Confío en que hay voluntad pero no tengo claro si va a ser posible en un ejecutivo tan complejo y conformado por sensibilidades económicas tan distintas. De ahí que le pida a Nadia Calviño que asuma el reto histórico que estamos viviendo desde el punto de vista económico y tecnológico. En España, todavía, no hay quien hable desde el escenario político sobre esto. Por lo menos no hasta ahora y sólo desde un modo superficial. 

El desafío es enorme. Cambiar el modelo de crecimiento de este país dependiente en gran medida todavía del turismo, la construcción y sus derivados, no va a ser fácil, pero es imprescindible. Industrializar la economía desde una perspectiva que mire más a la futura quinta revolución industrial que a las reconversiones del pasado, no es algo que dependa de mensajes y fuegos artificiales. Exige comprenderlo y luces largas. Por poner un ejemplo de lo necesario de repensar los modelos. Este es un país en el que hoy las pensiones y el paro sostienen la economía de todo el oeste de España. Desde Asturias hasta Andalucía, un tercio de la renta disponible de los hogares procede de las transferencias sociales, básicamente pensiones y seguros de desempleo. Eso es insostenible sino se modifica el modelo de crecimiento estructuralmente.

Me preocupan algunas directrices que se desprenden de lo que hablaba al principio de este artículo. El hecho de elevar los costes fiscales a quienes podrían estimular el cambio de estructura económica no parece una gran idea. Aumentar costes de contratación a las empresas y castigar la inversión con tasas de todo tipo, no prefiguran una situación ideal para que todo lo que un ministerio económico y digital va a necesitar. Pero veremos. Independientemente de mis afinidades ideológicas espero que, por lo relevante del momento, este ejecutivo acierte en lo económico y en lo tecnológico. Lo que se haga estos cuatro años determinará los próximos treinta.

La parálisis política hipoteca el futuro de nuestros hijos.

Hay quien dice que los que nos alarmamos por la parálisis política exageramos. Que la repetición electoral y la inestabilidad en el gobierno no repercuten tanto en la economía y tal. De hecho lo justifican asegurando que, en momentos parecidos a este, las cosas van tirando y los datos no suelen ser tan malos. Ejemplifican con otros países que estuvieron en situaciones parecidas y, sin embargo, no les fue mal. Aunque es cierto que hay algunos indicadores que pintan nubarrones, vamos a un caso que nos explotará en la cara en pocos años mientras seguimos dando vueltas al tiovivo de la tele-realidad política que vive nuestro sistema democrático. La política se ha convertido en un entretenimiento más, una cadena argumental día a día que diversos programas de radio y televisión desmenuzan continuamente como si de una novela televisiva se tratara. El tema que quiero tratar, en concreto, es el la falta de una estrategia, presupuesto y gestión pública en inteligencia artificial. 

Resulta que la carrera para convertirse en el líder mundial en inteligencia artificial ha comenzado oficialmente. En apenas dos años un buen número de países e instituciones supranacionales, han puesto en marcha programas integrales para afrontar estratégicamente el desafío que supone promover el uso y desarrollo de la inteligencia artificial. En otros hemos hecho amagos en el mejor de los casos. Las preguntas que se deben responder en ese tema y de modo ciertamente urgente son el cómo vamos a afrontar los retos económicos, laborales, industriales, éticos, sociológicos e, incluso, políticos y democráticos. 

En Canadá, China, Dinamarca, la Comisión de la UE, Finlandia, Francia, India, Italia, Japón, México, la región nórdica-báltica, Singapur, Corea del Sur, Suecia, Taiwán, Emiratos Árabes Unidos y el Reino Unido, se han puesto en marcha. Todos ellos han presentado y activado planes en cuanto al desafío que supone liderar mundialmente la tecnología que más profundamente nos va a afectar en breve. 

Todos ellos trabajan hace tiempo en el diseño estratégico que afronta la investigación científica, el desarrollo del talento necesario, el mercado laboral resultante, el modelo educativo, la adopción del sector público y privado de este modelo, la ética y la filosofía de inclusión de modelos inteligentes artificialmente, los estándares a asumir legalmente y los límites y regulaciones necesarios, las infraestructuras digitales obligatorias y, finalmente, el modelo de gestión de datos y privacidad resultante. Es decir, no sólo hablamos de economía, que también, sino de todo lo que va a significar en apenas un lustro, si me apuras una década, el despliegue de la inteligencia artificial. 

¿Y España? Pues el pasado 4 de marzo (ya hace bastante tiempo para intentar saber en que se ha traducido) tuvo lugar en el Palacio de Congresos de Granada la presentación de las líneas maestras de la estrategia española de I+D+i en Inteligencia Artificial. Sonaba bien. Fue presentada al máximo nivel por el Presidente del Gobierno y el Ministro de Ciencia, Innovación y Universidades. Se presentó como el ‘embrión’ del Libro Blanco o Estrategia Nacional en IA que vería la luz un tiempo después y que debería definir unos objetivos concretos y dotar de los recursos necesarios para llevarlos a cabo. ¿Usted lo ha visto? Que estemos en ‘stand by’ político no ayuda a arrancar esa maquinaria.

Lo que parecía un paso importante en el posicionamiento y la definición de la visión española en IA ha resultado insuficiente. Los países de nuestro entorno, como he dicho, se están moviendo muy rápido, con decisiones estratégicas y con la inversión radical. Mirad este listado que no pretende ser exhaustivo pero que refleja aquellos países que pusieron un plan gubernamental sobre la mesa, dispusieron de fondos y empezaron a ejecutarlo:

1. Australia ha dedicado 29.9 millones de dólares en el presupuesto anual del país para promover y guiar el desarrollo de la IA.

2. Austria tiene un Consejo Asesor de Robots que está desarrollando una estrategia nacional de IA.

3. Canadá tiene una estrategia nacional de IA llamada Estrategia de Inteligencia Artificial Panamericana.

4. China tiene una estrategia nacional de IA, definida bajo el ‘Plan de desarrollo de inteligencia artificial de nueva generación’.

5. Dinamarca tiene una estrategia digital que incluye un enfoque en IA junto con otras tecnologías.

6. Estonia está desarrollando un marco legal para el uso de IA en su país, que incluye un proyecto de ley sobre responsabilidad de AI.

7. Finlandia tiene un Programa de Inteligencia Artificial guiado por un grupo directivo dependiente del Ministerio de Asuntos Económicos y Empleo.

8. Francia tiene una estrategia nacional para la IA llamada ‘IA para la humanidad’, que se describe en el "Informe Villani”.

9. Alemania adoptó su estrategia de inteligencia artificial en noviembre de 2018.

10. India definió una política nacional sobre IA en un documento de trabajo titulado ‘Estrategia nacional para la inteligencia artificial #AIforAll’.

11. Irlanda ha organizado talleres de IA y ha lanzado un programa nacional de Maestría en IA y aplicado a universidad. Ha dispuesto más de 100 millones de euros.

12. Italia tiene un Grupo de trabajo de IA interdisciplinario lanzado por la Agencia para Italia Digital.

13. Japón tiene una ‘Estrategia de Tecnología de Inteligencia Artificial’ y también ha incluido la IA en su ‘estrategia de innovación integrada’.

14. Kenia creó un grupo de trabajo de Blockchain e Inteligencia Artificial.

15. Malasia está desarrollando un Marco Nacional de Inteligencia Artificial y está estableciendo Laboratorios de Transformación Digital.

16. México apoyó la creación del libro blanco, ‘Hacia una estrategia de inteligencia artificial en México: aprovechar la revolución de la inteligencia artificial’ y derivó 110 millones de dólares.

17. Nueva Zelanda tiene un foro de IA para conectar y avanzar el ecosistema de IA del país.

18. Rusia está desarrollando actualmente una estrategia nacional de I+D en IA.

19. Singapur tiene un programa nacional de IA llamado AI Singapur y está estableciendo un consejo asesor de ética de IA.

20. Arabia Saudita fue el primer país en otorgar la ciudadanía a un robot y ha empezado a ejecutar con una ciudad ‘automática’ un espacio artificial y computerizado. Disponen de 3.000 millones de dólares para el proyecto inicial.

21. Corea del Sur tiene una estrategia de desarrollo de la industria de la información de inteligencia artificial con apoyo empresarial valorado en el 1,2% del PIB de su país.

22. Suecia ha lanzado un ‘Enfoque nacional para la inteligencia artificial’.

23. Túnez ha creado una Fuerza de Tarea y un Comité Directivo para desarrollar una estrategia nacional de inteligencia artificial.

24. Emiratos Árabes Unidos tiene una estrategia nacional para la IA y fue el primer país en nombrar un ministro de IA.

25. Estados Unidos lanzó la Iniciativa de IA estadounidense en febrero de 2019 y, aunque depende de las propuestas privadas, se calcula que ya ha subvencionado proyectos en este sentido por valor de más de 5.000 millones de dólares.

26. Reino Unido lanzó un acuerdo sectorial para la IA para avanzar en las ambiciones del Reino Unido en IA de acuerdo con su estrategia industrial y teniendo en cuenta el consejo del Comité Selecto del Parlamento sobre IA.

Estas son algunas iniciativas en marcha, no sólo en papel. Y si no queremos quedarnos atrás debemos activarnos. Lo grave de no hacer nada en una materia que va a ser clave en el futuro no es no hacer nada, lo grave es que tu entorno (competidores) sí lo haga. Muchas empresas españolas están trabajando muy duro para que no nos quedemos atrás, pero falta voluntad política y apoyo institucional. Y no hay porque están en otras cosas, sin presupuestos nuevos, sin capacidad de hacer inversiones estratégicas y con una interinidad que asusta. 

Eso que se presentó en Granada no era ninguna ‘Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial’. Acabará el año y aquello que se presentó con fanfarrias robóticas no dejó de ser más que un panfleto ‘cool’. No culpo al gobierno, de hecho poco se puede hacer sin las manos libres para reordenar las prioridades, pero tampoco se le ha visto que, entre esas prioridades, estuviera esto dicho de paso.

Y ojo, que esto de la IA tiene truco. Si se hace bien resulta que te apuntas a una ola gigantesca que permitirá que el PIB mundial aumente en 15,7 billones, pero si lo haces mal o no lo haces, a la vez que el mundo se sube a la tabla, el 52% de los empleos españoles son automatizados. De verdad que no comprendo la desidia de dejar este tsunami a la inercia y a la suerte. Esa mutación del mapa laboral se puede producir bien o mal, como un reto de modernización económica o como un puto drama nacional. Si se prevé se podrá actuar en todos sus perfiles, si no se hace nada nos vamos hostiar de lo lindo. Por cierto, especialmente nuestros hijos.

¿Porque se presentó aquel documento borrador? ¿Porque no se ha presentado el plan completo con presupuesto real y disponible? ¿Tan difícil es mirar más allá de los cuatro años de legislatura? (Esto tiene gracia hoy en día…) Sin previsión pasarán dos cosas. Por un lado se perderá un tren hacia la modernidad laboral, productiva y de modelo de crecimiento. Por otro se agolparán los problemas éticos y sociológicos cuando las empresas inicien sus procesos de transformación más intensos. Además, un tercer factor incluso, el que tiene que ver con el envejecimiento de una administración pública alejada de la realidad tecnológica y de la eficiencia digital. Una administración contratando empleo público para amortiguar un problema monumental en términos de paro no será capaz de afrontarlo adecuadamente. Es una regla de tres muy retorcida pero factible.

¿Cuánta más tecnología menos empleo? Parece una máxima insalvable, pero no es cierto, no del todo. Si se plantean estrategias para la modernización tecnológica de un país, si se estimulan los cambios necesarios fiscalmente por ejemplo, se logra hacer más productivos, eficientes y competitivos los sectores de mayor vanguardia. Si eso no es así, si se deja todo a la inercia electoral suicida e irresponsable, lo que sucede es que la conversión tecnológica es un desastre y el desempleo aumenta de manera exponencial. 

Resulta que Corea del Sur tiene 631 robots por cada 10.000 trabajadores y su tasa de paro es del 3,2%. España tiene 160 robots por cada 10.000 trabajadores y un desempleo del 14,5%. Relacionar robots y paro es un error, debería hacerse con eficiencia, productividad y generación de empleo. Alemania es el país con más robots per capita de Europa y quien está más cerca del pleno empleo. Grecia es la región europea con menos robots industriales en marcha y el país con mayor tasa de paro. Durante los últimos años, el debate sobre robots y el empleo se ha centrado en gran medida en cómo la automatización puede impactar sobre la fuerza laboral. 

Pues eso, que tener gobierno igual no garantiza la gestión estratégica, pero no tenerlo de un modo estable durante cuatro años, seguro que no lo facilita. Estamos en manos de la clase política con menos clase de la historia reciente, rebosante de mediocridad, vigilando su taburete y esperando la hora de la merienda.

La Transformación Digital ayuda a vender más a cualquier pequeño negocio.

En España hay 260.000 bares, más que en todo Estados Unidos. Somos el país del mundo con mayor número de bares por habitante, concretamente 175 habitantes por bar, y el pasado año, por primera vez en una década, se han vuelto a abrir más locales de los que cerraron. Hemos vuelto al bar, donde lo que más consumimos es cerveza y café y donde trabajan 1,6 millones de personas. La importancia del sector es evidente. Su modernización no. Normalmente cuando hablamos de Transformación Digital nos imaginamos grandes compañías, complejos procesos, tecnología sofisticada y modelos de negocio innovadores. Sin embargo, vamos a ver como esa digitalización es un camino a recorrer por todos, incluidos tu bar de la esquina.

Sabemos que se genera una cantidad estratosférica de datos y de manera continua. La mayoría de estos datos se desperdician no obstante. Normalmente por no entender la importancia que tienen o, peor aún, por no saber como utilizarlos. Menos del 1% de todos esos datos se llega a utilizar realmente. De la misma manera que los cineastas pueden grabar horas de película por cada minuto que vemos en la pantalla, se recogen una gran cantidad de datos que nunca se analizan, y mucho menos se monetizan. Estos datos son un recurso sin explotar en la mayoría de los casos pues en realidad ofrece enormes oportunidades para cualquier tipo de negocio por pequeño o tradicional que éste sea. Ayer en el resumen semanal a las noticias económicas y tecnológicas que hago en el programa Arustitys de La Sexta lo comentamos rápidamente.

Haciendo referencia a un artículo publicado en El Mundo del domingo pasado, es interesante destacar que hay software y modelos de lectura de datos que pueden ser utilizados por cualquier tipo de negocio. En este caso, el protagonista sería un bar. El titular del artículo igual no era el más sencillo para entender de lo que habla, pero la descripción de lo que supone el uso del ‘data’, sí que lo es. 

Resulta que en los bares españoles sólo se toma la comanda de manera digitalizada en uno de cada cuatro establecimientos. Pocos cuentan con tablets para anotar los pedidos y un software que registre todo lo que pasa a partir de ese momento. Lo grave es que el uso de este tipo de sistemas permitiría mejorar el negocio y aumentar las ventas de forma notable.

No estamos hablando de sofisticados modelos de gestión que precisen de una formación profunda, ni tan sólo de un gasto presupuestario alto. Poner al servicio de un bar todo este campo de análisis es relativamente sencillo y económico. De hecho, medir cada factura digitalmente ayuda a cruzar datos para saber qué se consume más, a qué horas y combinado con qué. Esta información es de extraordinario valor para el dueño o el encargado del local, pero también para los propios proveedores del bar.

Sólo con datos no hemos nada, con su transformación en información sí. Ahí es dónde entra la tecnología. Lo que llamamos transformación digital. A veces nos da la sensación que eso es algo reservado a grandes empresas con procesos complejos, plataformas web o modelos de negocio digitalizables. La verdad es que no. Transformarse digitalmente es algo que se hace en la medida y dimensión exacta para cada negocio. 

Por seguir con el ejemplo del bar ’en la hostelería se han cambiado los horarios y este tipo de sistemas de inteligencia de negocios para un establecimiento tan concreto como un bar o una granja, permite fraccionar las ventas en horarios con consumos dispares. Es la misma franja de consumo, pero los clientes son distintos y piden cosas diferentes. Medir qué te piden más los clientes en esa franja, si son copas o cafés, permite al hostelero diseñar mejor su carta, adecuarla a las necesidades de su consumidor, porque lo conoce mejor’.

De los 260.000 bares que hay en España, un 25% utilizan tabletas o dispositivos móviles para realizar los pedidos. Algo que en gran medida no sólo depende de los propietarios sino de la voluntad de modernizar una economía que tenga un gobierno. Hay países en los que la normativa de apertura pide unos mínimos tecnológicos. En Portugal, por ejemplo, ‘la ley exige a la hostelería usar la tecnología digital para la gestión del negocio. La principal barrera para la digitalización no es económica, suele ser cultural’.

Pero permíteme que resalte algo. Digitalizarse ya no es suficiente. De hecho no es lo mismo digitalizarse que transformarse digitalmente. Lo primero es factible de hacerse con inversión, incorporando tecnología y es relativamente fácil. Transformarse es otra cosa. Es el hecho de que a partir de esa tecnología aportada modifiquemos sustancialmente cosas. Mejoremos, hagamos eficiente nuestra empresa. Transformarse digitalmente debe surgir de una nueva cultura empresarial que comprenda la transparencia, la colaboración, las bondades del uso de esa tecnología, debe además ser capaz de colocar al cliente en el centro de la cadena de valor de nuestra oferta y no que el producto sea el motivo. Además los procesos deben aportarnos datos, modelos capaces de modificarse en base al estudio de esos datos masivos que emitimos y, finalmente, la transformación digital genera nuevos modelos de negocio. Si en nuestra estructura productiva hay algo digitalizable, al final será digital. Si tu empresa no da estos pasos, por pequeña que sea, y no lo hace relativamente rápido, puede estancarse e incluso desaparecer. Sí. Le ha pasado a grandes empresas que no entendieron o no vieron la que se avecinaba. Cuando nos quejamos de que grandes corporaciones están concentrando todo y estrechando el espacio a los pequeños comercios, deberíamos pensar si estamos haciendo todo lo que, tecnológicamente y culturalmente hablando, podemos hacer. Además, recuerda que lo humano tiene un valor diferencial y añadido, esa es la clave.

En 2019 se hablará de estas tendencias tecnológicas. ¿Deducciones o predicciones?

A medida que avance este nuevo año vamos a llevarnos una sorpresa inesperada. Del mensaje repetitivo acerca de que los robots van a quitarnos el empleo, que van a ser el futuro de todo y de maravillarnos con titulares descontextualizados sobre robots capaces de hacer casi de todo, pasaremos a otro en el que será más cercano a la realidad inminente y que tiene que ver con el uso racional de este tipo de dispositivos. No olvidemos que, de momento, no son  más que eso, máquinas al servicio de unas funciones concretas.

El gran reto tecnológico de 2019 es eliminar la palabra ‘inteligente’ de todo aquello que realmente no lo es. De ahí que uno de los grandes objetivos será detectar el valor real de la robótica de consumo y la industrial, su estado concreto y su uso factible. Entre el resto de aspectos a tener en cuenta destacarán este año aquellos que tengan que ver con la ética, los datos, el blockchain, la tecnología 5G aunque no se despliegue, los mundos virtuales pero desde el punto de vista aumentado y la modificación de los procesos productivos que pasarán a ser ‘tiempos de prueba’ más que ‘tiempos de comercialización’. Esto último lo explicaré en un artículo futuro. 

Ahora bien, será importante que pongamos en posición de alerta todos nuestros mecanismos cuando nos describan mundos futuros. Cada vez sabemos más de tecnología, de lo que significa la transformación digital y de lo que supone vivir una revolución industrial del este calibre. Por eso debemos tener cada vez más claro que muchos emisarios del futuro que disfrutan como niños imaginando mundos que nadie sabe si serán posibles puede que en realidad estén hablando a la vez de mundos que no existirán jamás. Me gusta más hablar de deducciones para el año 2019 en lugar de predicciones. Creo más en deducir que en predecir, en la astronomía que en la astrología.

Aun así, ¿qué nos depara esta año? ¿qué tendencias tecnológicas se confirmarán durante 2019? En su artículo ‘Predicciones tecnológicas para 2019’, Jordi Pérez hace un listado interesante y el informe anual sobre tendencias tecnológicas estratégicas que Gartner ha publicado también aunque en este caso sus análisis van más hacia 2022 que sólo en el año actual.

1. Se hablará de silencio tecnológico basado en la tendencia de las grandes empresas de limitar el tiempo que pasamos frente a una pantalla, dónde mirar el móvil constantemente en público será cada vez algo peor visto.  

2. Se hablará de rostros artificiales y de cómo modificará de manera notable el modo en el que nos relacionamos con la verdad o no de aquello que vemos y por quién pueda estar protagonizado.

3. Se hablará de cosas autónomas. Ya se trate de autos, robots o agricultura, las cosas autónomas usan la IA para realizar tareas que tradicionalmente realizan los humanos. La sofisticación de la inteligencia varía, pero todas las cosas autónomas utilizan la IA para interactuar de forma más natural con sus entornos. Esto pinta un panorama amplio de aplicaciones potenciales, y prácticamente todas las aplicaciones, servicios y objetos de IoT incorporarán algún tipo de IA para automatizar o aumentar procesos o acciones humanas. 

4. Se hablará de analítica aumentada. Dada la cantidad de datos, explorar todas las posibilidades se vuelve imposible. Esto significa que las empresas pueden pasar por alto las perspectivas clave de las hipótesis que los analistas de datos no pueden explorar. La analítica aumentada representará una tercera ola importante para la comprensión de esos datos. La analítica aumentada identifica los patrones ocultos mientras elimina el sesgo personal. El crecimiento de este tipo de necesidad laboral no parará de crecer en 2019 y 2020. Gartner predice que para 2020, más del 40% de las tareas de la ciencia de datos estarán automatizadas, lo que, curiosamente, aportará un nuevo valor a la gestión humana de los mismos.

5. Se hablará de salidas a Bolsa de grandes empresas tecnológicas que aun no pisan parquet se centrarán en Uber, Lyft, Slack, Airbnb y Pinterest.  

6. Se hablará de desarrollo impulsado por Inteligencia Artificial. Las herramientas utilizadas para crear soluciones basadas en la inteligencia artificial se expandirán desde herramientas dirigidas a científicos de datos hasta herramientas dirigidas a la comunidad de desarrolladores profesionales. La analítica aumentada, las pruebas automatizadas, la generación automatizada de código y el desarrollo automatizado de soluciones acelerarán el proceso de desarrollo y permitirán a una gama más amplia de usuarios desarrollar aplicaciones. Cada vez tendremos soluciones tecnológicas más rápidas y generadas con mayor velocidad. Todo más rápido y sin fallos, sin ensayos, cada vez antes. El tiempo se convertirá en una moneda como nunca antes. 

7. En 2019 hablaremos de Facebook cada vez con menos anuncios y más enfocado en la emisión de criptomonedas. Al parecer la red social más importante del planeta tiene dudas de su capacidad de crecimiento y, especialmente, de que el tiempo de uso de sus usuarios también crezca. De ahí que va a profundizar en campos en los que ahora está iniciando su camino. Desde seguir apretando en contenidos propios, en la compra de derechos de emisión y, especialmente, en el despliegue de proyectos paridos en el departamento ‘blockchain’ dirigido por el ex presidente de PayPal. ¿Será 2019 el año en el que Facebook lance una moneda descentralizada para 2.000 millones de usuarios? ¿Llegarán a establecer WhatsApp como un monedero de moneda electrónica?

8. Se hablará de gemelos digitales. Un gemelo digital es una representación digital que refleja un objeto, proceso o sistema de la vida real. Los gemelos digitales también se pueden vincular para crear gemelos de sistemas más grandes, como una planta de energía o una ciudad. La idea de un gemelo digital no es nueva. Se remonta a representaciones de diseño asistidas por computadora de cosas o perfiles en línea de clientes, pero los gemelos digitales de hoy son más robustos, más reales, interactúan mejor con escenarios del tipo ‘qué pasaría si’. Se avecina un tiempo en el que muchos procesos que hoy en día ocupan nuestra vida, tendrán un gemelo que habrá testado todo el conjunto. Los errores costosos en el mundo real irán desapareciendo.

9. Se hablará de Instagram. Parece que Instagram aspira a ser mucho mas que una red social de ególatras, influencers y amantes de los videos de 12 segundos. Podría ser que la aplicación que en su día compró Facebook quiere llegar a ser un centro de compras con una app independiente. De esto se habla hace tiempo pero no acaba de aparecer. Todo el mundo coincide que si la quiere lanzar no puede esperar mucho.

10. Se hablará de tecnologías inmersivas. Hasta el 2028, las plataformas de conversación, que cambian la forma en que los usuarios interactúan con el mundo, y tecnologías como la realidad aumentada (AR), la realidad mixta (MR) y la realidad virtual (VR), que cambian la forma en que los usuarios perciben el mundo, conducirán a una nueva Experiencia inmersiva como nunca antes. Lo vemos en avances en medios de comunicación, en entretenimiento y en relaciones sociales pero lo que viene es absolutamente brutal. Cada vez será más difícil gestionar lo virtual y diferenciarlo de lo real. Para el año 2022, el 70% de las empresas experimentarán con tecnologías inmersivas para uso de los consumidores y el 25% lo habrá desplegado en sus modelos de producción. El futuro de las plataformas de conversación, que van desde asistentes personales virtuales hasta chatbots, incorporará canales sensoriales expandidos que permitirán que la plataforma detecte emociones basadas en expresiones faciales, y se volverán más conversacionales en las interacciones.

11. Se hablará (y mucho) de Blockchain. Blockchain es un tipo de libro mayor distribuido, una lista en orden cronológico en expansión de registros transaccionales irrevocables y firmados criptográficamente que comparten todos los participantes en una red. Blockchain permite a las empresas rastrear una transacción y trabajar con partes no confiables sin la necesidad de una parte centralizada (un banco). Esto reduce en gran medida la fricción en los negocios y tiene aplicaciones que comenzaron en las finanzas, pero que se han expandido gobiernos, la salud, la fabricación, la cadena de suministro y otros. Blockchain podría potencialmente reducir los costos, reducir los tiempos de liquidación de las transacciones y mejorar el flujo de efectivo. Desde la propia industria bancaria, es decir, los actuales ‘enemigos’ del asunto, se descuenta ya que el blockchain generará 3.1 trillones de dólares en apenas una década.

12. Se hablará de espacios inteligentes. Será importante definir bien que es eso de un espacio inteligente. Se trata de un entorno físico o digital en el que los humanos y los sistemas habilitados por la tecnología interactúan en ecosistemas cada vez más abiertos, conectados, coordinados e inteligentes. El ejemplo más extenso de espacios inteligentes son las ciudades inteligentes, donde las áreas que combinan comunidades comerciales, residenciales e industriales se diseñan utilizando marcos inteligentes de ecosistemas urbanos, con todos los sectores vinculados a la colaboración social y comunitaria. Cuidado con esto. Muchos hablan de Smart cities y en realidad no dejan de ser sólo ciudades con wifi compartido.

13. Se hablará de ética digital y de privacidad. Las empresas que no presten atención a estos dos conceptos correrán el riesgo de una reacción negativa desde el consumidor. Las conversaciones sobre la privacidad deben basarse en la ética y la confianza. La idea que las empresas se irán preguntando pasará del ‘¿Cumplimos?’ al ‘¿Estamos haciendo lo correcto?’.

14. Y se va a hablar de computación cuántica. La computación cuántica es un tipo de computación no clásica que se basa en el estado cuántico de las partículas subatómicas que representan información como elementos denotados como bits cuánticos o "qubits". Tela. Si no lo has entendido tranquilidad. Vamos con un ejemplo que el propio Gartner aporta en el informe. Una forma de imaginar la diferencia entre las computadoras tradicionales y cuánticas es imaginar una biblioteca gigante de libros. Mientras que una computadora clásica leería todos los libros de una biblioteca de forma lineal, una computadora cuántica leería todos los libros simultáneamente. Las computadoras cuánticas son capaces de trabajar (teóricamente) en millones de cálculos a la vez. La computación cuántica en la forma de un servicio comercialmente disponible, asequible y confiable transformaría la mayoría de las industrias. Las aplicaciones del mundo real van desde la medicina personalizada hasta la optimización del reconocimiento de patrones. Esta tecnología aún se encuentra en un estado emergente y parece ser que esto no es para 2019, pero todo el mundo implicado asegura que estamos en la antesala de otra revolución enorme de tipo cuántico.

Sobre la Inteligencia Artificial y la estupidez artificial.

Ayer leía la noticia de que un cineasta americano le abrió un perfil en Tinder a una ‘robot sexual’ con fotografías que dejaban claro que no era un ser humano y si una especie de juguete erótico bastante realista. En apenas unos minutos logró casi un centenar de pretendientes. El autor del ‘experimento’ decidió responder a todos ellos haciéndose pasar por la chica sintética y proponiendo un encuentro sexual con ellos. La mitad confirmaron el interés mutuo y creyeron realmente estar chateando con una especie de inteligencia artificial especializada en conversaciones ‘calientes’.

Esta noticia no deja de ser una curiosidad sociológica que demuestra lo pasado de vueltas que van algunos por la vida y que estarían dispuestos a mantener relaciones hasta con un tubo de escape. No obstante hay otra que es de aurora boreal y que, probablemente, sea digna de análisis por parte de los medios de comunicación y del modo en el que trasladan algunas noticias de tipo tecnológico. Resulta que hace un par de semanas la prensa de medio planeta tituló como ‘un acto sin precedentes, que el robot Pepper compareciera ante el Parlamento Británico, convirtiéndose en el primer humanoide en ser interrogado por parlamentarios en todo mundo’. A parte de ser mentira la primera afirmación, es falsa la segunda. Ni era el primer robot que comparecía ante un parlamento (solo se precisaba hacer una búsqueda simple en la red), ni tampoco fue interrogado. El teatrillo es de un ridículo supino. Ver a ‘sus señorías’ en una conversación preparada y preguntando al robotillo sobre sus habilidades de debate acerca del futuro de la convivencia con los seres humanos es de vergüenza ajena si no fuera incluso peligroso.

Es peligroso mostrar una serie de avances que no existen y que probablemente no exisitirán jamás de ese modo. La inteligencia artificial es algo mucho más serio que esa escenificación. Reconozco que puede ser nutritivo, interesante incluso, mostrar un ejercicio hacía el debate y popularizarlo, pero al terminar el evento no estaría de más comentar en prensa, y reflejarlo así, que todo es un bulo notable y que ni el robot piensa ni va a pensar. Lo peor no es que los presentes lo saben, lo jodido es que la prensa se lo cree o se lo quiere creer, lo publica, lo emite y lo replica hasta llegar al punto de que parezca que el estado del arte de la Inteligencia Artificial en el mundo es similar a la que se ve en ‘Her’, en ‘ExMachina’ o en cualquier peli de ciencia ficción. Y estamos, hablando en términos científicos, a años luz de eso.

Hay quien se descojona con el asunto. De ahí que sea interesante poner el asunto en su justo lugar, por dos razones. Por un criterio comercial y económico, la inteligencia artificial, los sistemas expertos y el aprendizaje profundo nos van a modificar el modo de trabajar pero no porque hablen como nosotros o piensen sino porque son más rápidos, eficientes y económicos que nosotros en hacer lo que nosotros hacemos. La otra razón, porque las empresas que se dedican a la fabricación y distribución de este tipo de productos, se encuentran con el famoso ‘yo pensaba que hacía más cosas’. Vamos a ver exactamente donde está el asunto pues teniendo en cuenta que hay algún desarrollo realmente avanzado como Sophia, de la que hemos hablado, con la que he tenido ocasión de ‘hablar’ y con la que, tras las últimas ‘actualizaciones’ realmente sorprende en el juego dialéctico y en el aprendizaje aparente. Sin embargo no piensa, no tiene conciencia artificial. Una cosa es la robótica y otra la inteligencia artificial. Una cosa es que un sistema sea tremendamente eficiente resolviendo cosas y otra es que piense.

En un momento dado, David Hanson, el locuaz CEO de Hanson Robotics, la empresa que ha desarrollado a Sophia, dijo que ‘ella (el robot Sophia) estaba básicamente viva’ en uno de los programas de televisión más vistos del mundo, el Tonight Show de Jimmy Fallon. Sophia mantuvo una conversación con el presentador y todo se precipitó. La adoración de la prensa se extendió por el mundo de modo inverso a la crítica sobre lo que realmente sucedió allí. Sophia empezó a recorrer el mundo, a participar como ‘ponente’ en un montón de conferencias, congresos y eventos. La cúspide fue en Arabia Saudita donde se le concedía la ciudadanía con derechos y deberes. Se dijo que era ‘la primera ciudadana no humana del mundo’. Representaba un antes y un después. Se dice que la conclusión del jurado ‘legal’ que determinó esa condición se basó en una pregunta final que le hicieron. Se le cuestionó sobre si ella podía saber que ‘estaba viva’. Sophia, que no estaba programada por ningún gallego, respondió preguntando a los asistentes: ¿y ustedes? Después la hemos visto en una cita muy divertida junto a Will Smith en la que explicó correctamente que la búsqueda de respuestas no es más que eso, búsqueda de respuestas o simulaciones de sensaciones.

Si has podido estar con Sophia en los últimos meses te habrás dado cuenta que ha mejorado mucho, muchísimo. De una primera versión hace años que era una especie de Siri con tronco robótico y cara de silicona, ha pasado a algo realmente sofisticado, capaz de aprender de las conversaciones, con gestos muy reales. No hay duda de que Sophia es una impresionante obra de ingeniería. Hanson Robotics y SingularityNET, que colaboran con empresas de tecnología de todo el mundo, equiparon a Sophia con redes neuronales sofisticadas que le dan la capacidad de aprender de las personas y detectar y reflejar respuestas emocionales, lo que hace que parezca que el robot tiene personalidad.  

Sin embargo, debemos ver en Sophia una especie de experimento complejo de sociología, un análisis de las expectativas. Ben Goertzel, director general de SingularityNET y científico jefe de Hanson Robotics, ya dijo que Sophia y los otros robots no son sistemas de aprendizaje puro, pero sí implican el aprendizaje en varios niveles como el que realiza en sus sistemas visuales de redes neuronales, aprendizaje en sus sistemas de diálogo OpenCog u otros que tiene diseñados. Eso me parece justo. Es eso realmente, a la vez que es interesante la percepción pública de Sophia en sus diversos aspectos, su inteligencia, su apariencia y su amabilidad. Ahí nos situamos cerca de la realidad. 

El problema viene cuando proyectos altamente publicitados como Sophia nos convencen de que la verdadera inteligencia artificial (similar a la humana) está a la vuelta de la esquina cuando en realidad, ni siquiera estamos cerca. El verdadero estado de la investigación de la IA ha quedado muy por detrás de los cuentos de hadas tecnológicos que se nos hacen creer. Y si no tratamos la IA con algo de realismo y escepticismo, su avance puede estar amenazado. Trabajo con modelos de inteligencia artificial, business intelligence, sistemas expertos y todo tipo de gestores inteligentes de datos, pero ninguno tiene conciencia. He estado en Japón, Israel y Estados Unidos en centros donde la IA está realmente muy avanzada, pero por eso, es interesantes decir donde está exactamente, lo que es, para lo que sirve y negar todo lo demás. Por el bien de su avance. 

Para definir bien lo que es la IA, constantemente modificada por los nuevos desarrollos y los cambios en los objetivos, se describe mejor explicando lo que no es. La gente piensa que AI es un robot inteligente que puede hacer las cosas que una persona muy inteligente haría: un robot que sabe todo y puede responder cualquier pregunta, pero esto no es lo que realmente quieren decir los expertos cuando hablan de IA. En general, AI se refiere a programas de computadora que pueden completar varios análisis y usar algunos criterios predefinidos para tomar decisiones. Nada más, que no es poco, de momento.

Desde hace un tiempo tenemos una variante, la que sería lo que se llama HLAI, inteligencia artificial a nivel humano. La capacidad de ciertos sistemas de comunicarse de manera efectiva. Los chatbots y los procesadores de lenguaje basados ​​en el aprendizaje automático se esfuerzan por inferir significados o comprender matices, y la capacidad de continuar aprendiendo a lo largo del tiempo. En este momento, la inteligencia artificial no tiene libre albedrío y, ciertamente, no es consciente: dos supuestos que las personas tienden a creer cuando se enfrentan a tecnologías avanzadas. Los sistemas de IA más avanzados que existen son simplemente productos que siguen procesos definidos por personas inteligentes. No pueden tomar decisiones por su cuenta.

En el aprendizaje automático, que incluye el aprendizaje profundo y las redes neuronales, no es más (ni menos) que un algoritmo con una gran cantidad de datos recolectados constantemente hasta que pueda completar la tarea por sí solo. Para el software de reconocimiento facial por ejemplo, esto significaría introducir miles de fotos o videos de caras en el sistema hasta que pueda detectar de manera confiable una cara de una muestra sin etiquetar. Más o menos es eso, pero nunca ‘entenderá’ lo que esta haciendo, ni podrá dejar de hacerlo porque lo decida el algoritmo por si mismo. 

Nuestros mejores algoritmos de aprendizaje automático son generalmente mecanismos de memoria y ejecutan modelos estadísticos. El problema está en que a eso lo llamamos ‘aprender’ y así le damos un valor humano a unas máquinas que no tienen nada que ver con un cerebro humano. Ahora todo es inteligente. Cafeteras, neveras, coches, teléfonos, relojes, etc. Eso lo confunde todo. Para que se entienda. Si un algoritmo está diseñado para que sume, sumará siempre. Después de saber que cinco más dos son siete, un humano podría darse cuenta de que siete menos dos son cinco. Una deducción compleja si no sabes restar previamente pero posible. Ahora bien, si le pides al mismo algoritmo que reste dos números después de enseñarle a sumar, no podrá hacerlo.  La inteligencia artificial de ese algoritmo, por decirlo de algún modo, fue entrenada para sumar, no para entender lo que significa sumar. Si quieres que reste, deberás entrenarlo de nuevo en ese espacio. Un proceso que borra notoriamente todo lo que el sistema de inteligencia artificial había aprendido previamente. Un humano aprende del error, una máquina, de momento, sólo identifica que se equivocó pero no lo que significa.  

Entre investigadores que necesitan crear expectativas, desarrolladores que precisan inversión y periodistas que no pueden saber el fondo técnico de lo que les presentan, se está creando un potencial problema a medio plazo que podría, realmente, ser muy perjudicial para la evolución real del sector. Esta promoción injustificada podría estar impidiendo un progreso real y útil. Las inversiones financieras en inteligencia artificial están inexorablemente vinculadas al nivel de interés y publicidad que surja del sector. Ese nivel de interés, y las inversiones correspondientes, fluctúan enormemente cuando Sophia tiene una conversación forzada o algún nuevo algoritmo de aprendizaje automático logra algo ligeramente interesante. Eso hace que sea difícil establecer un flujo de capital constante y de base en el que los investigadores puedan confiar y de ahí que muchos desarrolladores se presten al espectáculo.  

A menudo mis clientes solicitan ‘algo de inteligencia artificial’ en el plan de ejecución de transformación digital que les proponemos. Antes les decimos que es importante saber de donde va a capturar los datos masivos para esa ‘inteligencia artificial’. Una vez definido pasamos a presentarles lo que realmente es y lo que no es un sistema experto. Cuando les decimos que una ‘capa de inteligencia artificial’ refuerza su modelo actual de análisis de negocio vinculado a los datos existentes, entienden muy bien el estado real del asunto. Es tremendamente útil, incluso un chatbot que simule el lenguaje natural, pero lo importante es saber que hace, como lo hace, hasta donde es capaz de llegar y como podemos lograr que aprenda para hacer más cosas y mejor. Pero definitivamente, ningún software actual piensa como un humano, ni tiene conciencia de su propia existencia. Simulan muy bien, pueden mantener conversaciones, pero no piensan.

He dado conferencias junto a un robot, trabajo con ellos habitualmente desde su modelo en software y hasta he salido en televisión con otro. Por eso creo que, la verdad, antes de tratar el asunto de la inteligencia artificial deberíamos asegurarnos si no estamos desbordados por la estupidez artificial.  

¿Podrías distinguir quién es un robot en esta conversación de Google Duplex?

Si te pregunto si eres capaz de identificar la voz de un robot y diferenciarla de la de una persona casi con toda seguridad me dirás que sí. De hecho, incluso asumiendo que el sintetizador de voz sea muy real, el modo de componer las frases, su tono melódico y los inexistentes tropiezos al hablar, te darán las pistas para que diferencies lo sintético de lo real. Además, lo normal es que el desarrollo de inteligencia artificial que está detrás de una conversación híbrida tenga una dirección muy concreta. Tu llamas y un robot te atiende. Un humano solicita una información o un servicio y un sistema experto artificial te responde y conduce la conversación en base a su aprendizaje previo.

Pero ayer hubo un cambio sustancial a nivel público por lo menos. Durante la conferencia internacional Google I/O, el evento anual para desarrolladores del gigante de Mountain View, se presentó el estado actual de Google Duplex, una nueva tecnología que permite a un asistente virtual impulsado por inteligencia artificial mantener una conversación natural como si fuera un ser humano imitando los tics y modales típicos de una persona. Un lenguaje lleno de dudas, paradas con sonidos pensativos y repeticiones de palabras. Modifica el tono y la intensidad de sus palabras en base a como evoluciona la conversación. Realmente revelador el 'mmmhhh...' que emite cuando 'duda' o 'piensa'.

La evidencia de que un desarrollo de este tipo de ‘chatbot’ es realmente impresionante se da en el hecho de que las conversaciones mostradas durante este evento se efectuaron en el sentido inverso al habitual. Es el chatbot el que llama a una persona. En concreto a dos. En primer lugar llamó a una peluquería para reservar cita y en el segundo a un restaurante para solicitar mesa. En ambas ocasiones los humanos que participaban en este experimento no sabían que quién llamaba era un robot. Aunque no domines el inglés, no te lo pierdas. 

Estarás pensando cuando te va a afectar todo esto. Te debes estar haciendo preguntas como ¿debo preparar mi empresa para conversar con robots? ¿Es mejor que lo haga yo o un software? ¿Estoy preparado para negociar con un dispositivo que ejecuta las órdenes de quién será mi cliente? ¿Es una especie de secretario doméstico o por el contrario es mucho más que un simple asistente? ¿Aprende en cada conversación? Y yo, ¿aprenderé de cada interacción? ¿Cómo los identifico? ¿Importa que los identifique? Estas son algunas de las preguntas que lógicamente nos vamos a ir haciendo y muchos ya se hacen desde hace un tiempo. Muchos clientes inician procesos de incorporación de inteligencia artificial en su punto de contacto con el cliente y, posiblemente, se va a tener que redefinir todo eso en breve.

Lo grave, por llamarlo de algún modo, es que Google explica al mostrarnos Duplex, un entorno inteligente desde un punto de vista inverso al que hasta ahora estábamos acostumbrados. Eso convierte el acceso a la inteligencia artificial como algo universal, absoluto, cotidiano y transversal. Duplex estará en todas partes y se convertirá en nuestro compañero. Otra cosa será, sin duda, que tipología de datos se generarán, quién los usará y cómo, que escenario legal se crea y, lo más importante, podremos renunciar a su utilización o estaremos ‘cautivos’ de ese modelo debido a su implementación por parte de esta u otras empresas.

Hace ya un tiempo conocí a Nick Thompson, editor jefe de la revista Wired, en un evento. En una conversación con más asistentes nos comentó algo que cambió mi percepción del mundo de los robots. Según él, los robots tardarán poco en entrar en casa. De hecho ya lo han hecho. Desde escobas automáticas a cafeteras conectadas. Los asistentes virtuales domésticos, decía, son apoyos digitales a algunas tareas puramente domóticas. Según Thompson el hecho de que todo esté todavía ‘en nuestras manos’ reduce el efecto de la inteligencia artificial.  Él considera que en menos de una década, a mediados de la próxima, un ejército de robots no humanoides entrarán en nuestras casas a precios asumibles como ahora lo son muchos de nuestros electrodomésticos.

El motivo, el salto, radicará en que todos ellos tendrán un sistema de aprendizaje profundo que les dará total autonomía. Será entonces cuando Duplex tomará sentido. Su fusión entre asistente y extensión personal totalmente autónoma lo convertirá en una especie de CEO de nuestra casa, un director de robots que negociarán sus funciones con nuestro asistente virtual de turno. Me lo imagino similar, mucho dispositivo útil actuando en entornos domésticos. De ahí a conversar con ellos como algo gratificante, establecer relaciones operativas y depender en gran medida de sus ‘actualizaciones’ va muy poco. La urgencia por revisar todo esto desde un punto de vista económico, sociológico y ético es evidente. La necesidad de hacerlo, si me apuras incluso, desde uno político también.

La Inteligencia Artificial y el control de los trabajadores sigue sin legislación.

Hay países, con sus gobiernos, sindicatos y patronales, están debatiendo y analizando la repercusión inevitable que va a tener en nuestra vida la Inteligencia Artificial y sus derivados. En Francia, hace pocos días, se debatía al más alto nivel hacia donde vamos, como se debe regular y que repercusiones va a tener todo ello en nuestro mundo inmediato. No me imagino a ningún político español en una entrevista para Wired. En Suecia se considera que un Ministerio del Futuro no es una frivolidad sino una necesidad estratégica. En el golfo Pérsico, tras asumir que el petróleo dejará de ser la gallina de los huevos de oro, han decidido liderar la aplicación de tecnologías inteligentes y su debate ético y sociológico. Otros, como España por ejemplo, no tiene debate abierto, ni intención de abrirlo. Aquí hay temas más importantes que mantienen la mente ocupada. Llegará el día que se todo esto se nos llevará por delante y no habremos preparado nada al respecto. La automatización, la robotización, la inteligencia artificial y todas las innovaciones derivadas de la Cuarta Revolución Industrial no se van a esperar a que sus señorías resuelvan sus meriendas. A veces echo de menos, y me sorprende especialmente, que la prensa tradicional no insista en esto.

Veamos como afecta en el empleo y en el modo en el que las empresas utilizan el uso de la Inteligencia Artificial en estos momentos. Lo contaba The Economist. Nadie está regulando al respecto de un modo coherente y adecuado. Empresas de todo tipo ya aprovechan la Inteligencia Artificial para pronosticar su demanda, contratar trabajadores y tratar con sus clientes. En 2017, las empresas gastaron alrededor de 18.000 millones de euros en fusiones y adquisiciones relacionadas con la Inteligencia Artificial, unas 26 veces más que en 2015. Existen informes que aseguran que en la próxima década el beneficio que puede repercutir en el mundo empresarial a partir de la utilización de la IA en marketing, logística y ventas superará los 2,5 trillones de dólares. De hecho, el máximo responsable de Google ha asegurado que la Inteligencia Artificial será más determinante para la humanidad que el fuego o la propia electricidad.

En frente de este mensaje tan positivo aparecen voces que aseguran lo contrario. Hay quien teme que la IA destruya empleo de manera indiscriminada y que las barreras de acceso a esta tecnología creará un espacio de empresas dominantes y de compañías dominadas. No obstante, pocos delimitan con claridad que supondrá la implementación general de tecnologías inteligentes capaces de ‘razonar’ en base a criterios empresariales. Los ejemplos que tenemos en la mayoría de los casos derivan del ‘machine learning’, de sistemas expertos, de desarrollos cognitivos dependientes de Watson u otros, pero pocos, repito, son capaces de mostrarnos que la Inteligencia Artificial es algo más que un módulo más eficiente, sofisticado e incomprensible para un humano de lo que hemos llamado durante mucho tiempo sencillamente ‘business inteligence’.

Pero es evidente que la IA va a transformar el puesto laboral. Ya lo hace. Hoy en día muchos directivos pueden obtener un control extraordinario sobre sus empleados que rozan los límites éticos asumidos durante décadas. Por ejemplo, Amazon ha patentado una pulsera que rastrea los movimientos de las manos de los trabajadores de almacén y usa vibraciones para estimularlos a ser más eficientes. Workday, una firma de software, analiza alrededor de 60 factores para predecir qué empleados se irán de la empresa y cuales no. Humanyze, una startup que vende credenciales de identificación inteligentes, permite rastrear a los trabajadores en la oficina y revelar qué tan bien interactúan con sus colegas. Y es que, de momento, la IA tiene un uso que ha dinamizado el control laboral. Algo que no es nuevo pero ahora es realmente preocupante. En un mundo que se dirige a un modelo ‘freelance’ donde la productividad queda asociada al cumplimiento de tramos de proyecto, parece poco adecuado un control tan férreo de la jornada laboral. No obstante, desde el punto de vista de la eficiencia, no se puede negar que la IA es tremendamente exacta en el momento que se le requiere para mejorar la gestión y los procesos.

De hecho es difícil negarse a los beneficios empresariales de la Inteligencia Artificial aplicada a los procesos de empresa y, especialmente, en la gestión de los recursos humanos. Sin duda mejora la productividad en casi todos los casos. Como decía, la empresa Humanyze combina los datos que generan los empleados de cualquier departamento con los calendarios y correos electrónicos de éstos para determinar, por ejemplo, si el diseño de una oficina o un almacén favorece el trabajo en equipo o no. Otro ejemplo es Slack, una aplicación de mensajería en el lugar de trabajo, que ayuda a los directivos a evaluar la rapidez con que los empleados realizan sus tareas. Las empresas ven cuándo los trabajadores no sólo se despistan, procastinan o, sencillamente, hacen algo inadecuado, sino que combinada con Cogito, otro desarrollo con una génesis de IA, puede escuchar las llamadas del servicio de cliente y asigna una valoración de empatía basada en cómo han interactuando con el consumidor y la capacidad de respuesta. Un algoritmo juzgando nuestras competencias humanas. Temazo para debatir. El mismo debate que surge cuando hablamos de que los jueces olímpicos en Tokio 2020 serán sistemas inteligentes combinados con comisarios humanos.  

Sigamos viendo lo que la IA está ya haciendo en algunas empresas y que, sin un coste demasiado elevado, ya puede hacer por la tuya. Las máquinas pueden ayudar a garantizar que los aumentos salariales y las promociones vayan a quienes realmente las merecen. Las personas a menudo no son fácilmente medibles en sus competencias por culpa de las valoraciones no reflexivas o las que sufren influencias puramente humanas, pero los algoritmos, si se diseñan correctamente, pueden ser más imparciales. El software puede marcar patrones que un humano no aplicará nunca del mismo modo. Por ejemplo, Textio, una startup que usa IA para mejorar las descripciones de trabajo, descubrió que las mujeres son más propensas a responder a un trabajo que menciona ‘desarrollar’ un equipo en lugar de ‘administrarlo’. Los algoritmos recogen las diferencias salariales entre géneros y razas, así como el acoso sexual y el racismo que los humanos ignoran consciente o inconscientemente en la selección de personal o en el ejercicio de sus funciones directivas.

Es cierto que da reparo. Hemos visto demasiadas películas donde robots inteligentes eran malos y nos daban la vuelta. Se daban cuenta que los esclavizábamos y se revelaban. Nunca pasará. Los robots del futuro inmediato, esos a los que vamos a irnos acostumbrando la próxima década, se parecerán más a un cajero automático que a Sophie. La Inteligencia Artificial no es algo negativo de por sí. En todo caso el uso que le demos lo puede llegar a representar, pero el control de su utilización también estará basado en el sistema operativo cada vez más global en términos de ética digital. Y es que no hay beneficios sin inconvenientes. Los algoritmos podrían no estar libres de prejuicios. Sus programadores los tienen y pueden derivarlos en sus creaciones. El personal de mayor edad podría trabajar más despacio que los más jóvenes y podría correr el riesgo de perder su empleo si lo único que busca la IA es la productividad en lugar de aplicar factores no tan evidentes.

Lo humano será siempre el valor añadido, pero no será fácil confrontarlo a la eficiencia. El futuro inmediato es el campo de batalla. Todo aquello que un software no sea capaz de hacer tendrá un valor incalculable. Seguramente, el factor humano, tendrá que ser ese elemento diferencial. Los humanos nunca resolveremos un cubic rubik tan rápido como un robot, pero sin embargo, localizaremos como exponer el resultado desde un punto de vista emotivo, creativo y atractivo. Esa combinación no está claro que se esté entendiendo.

A mi, realmente, lo que me preocupa es el riesgo de la vigilancia orwelliana. Algo delicado atendiendo incluso a la comparecencia del creador de Facebook ayer ante los congresistas de Estados Unidos. Veriato, una firma de software, rastrea y registra cada golpe de teclado que los empleados hacen en sus computadoras para medir qué tan comprometidos están con su compañía. Las empresas pueden utilizar la IA para examinar no solo las comunicaciones profesionales de los empleados, sino también sus perfiles de redes sociales. Es como curioso que una de las herramientas de trabajo colaborativo de mayor crecimiento en el mundo, Slack, tenga un nombre que surge del acrónimo de ‘searchable log of all conversation and knowledge’, algo así comno ‘registro de búsqueda de todas las conversaciones y del conocimiento".

A medida que diversos gobiernos analizan como regular la utilización de la IA estaría bien que tres elementos se tuvieran claro. Primero, los datos deben ser anonimizados cuando sea posible. Microsoft, por ejemplo, tiene un producto que muestra a los individuos cómo administran su tiempo en la oficina, pero brinda información a los gerentes solo en forma agregada. En segundo lugar, el uso de IA debe ser transparente. A los empleados se les debe decir qué tecnologías se usa en sus lugares de trabajo y qué datos se están recopilando. Como cuestión de rutina, los algoritmos utilizados por las empresas para contratar, despedir y promover deben ser evaluados por si tuvieran sesgos y consecuencias involuntarias. Por último, los países deben permitir que las personas soliciten sus propios datos, ya sean ex trabajadores que deseen impugnar un despido o personas que buscan trabajo con la esperanza de demostrar su capacidad a posibles empleadores. Estaría bien, como decía al principio, se empiece a regular, legislar o, cómo mínimo, hablar en sede parlamentaria de estos temas. Probablemente esto no sucede porque nadie sabría que decir.

Un 4% más de tierra cultivable deberá alimentar a 2.000 millones de bocas más.

Hectáreas y hectáreas cultivadas sin intervención humana. Por lo menos aparentemente. Trabajadores del campo que ven como su actividad es sustituida por automatismos, robots o sistemas inteligentes. Algunos lo ven como una amenaza, como siempre, y otros lo vemos como un desafío, una oportunidad inédita. De esa segunda opción hablé hace un par de semanas en Lisboa durante mi conferencia ‘reWorking, the future doesn’t wait’ en la versión en lengua inglesa. El evento, organizado por la sociedad de capital riesgo portuguesa Naves, mostraba la evidencia de que en Europa se está disputando una batalla por capitalizar el concepto ‘agrotech’. Lisboa, París, Berlín y Málaga son los que están apostando más fuerte. De hecho la candidatura española para serlo se mostrará en el Smart Agrifood Summit de junio y que llevará a la capital andaluza toda la vanguardia de la tecnología en el sector.

El sector agrícola tiene tres referencias mundiales cuando hablamos de cómo le afecta la Industria 4.0., son Silicon Valley, Reino Unido e Israel. Especialmente este último. Un país que crea 2 startups cada hora no hace más que trasladar todo el talento e innovación a todos los campos industriales que puede. De ahí que no diferencien en incorporar la Inteligencia Artificial a un coche autónomo o a un campo de cultivo de remolacha. Para ellos es lo mismo: eficiencia y futuro sostenible. Y es especialmente de eso que hablé en esa conferencia, de eficiencia, tecnología y futuro. Aun no siendo experto en temas agrícolas, intenté comparar el estado de desarrollo tecnológico actual en el sector y mostrar los retos a los que se enfrenta a partir de las herramientas que ya son realidad en muchos lugares.

Plantar, mantener y cosechar cultivos lleva tiempo, energía, dinero, mano de obra, recursos y muchas cosas más. Uno de mis clientes es la compañía americana NatureSweet, la cuál, está experimentando con el uso de la inteligencia artificial para controlar los tomates a lo largo de su temporada de cultivo. Las cámaras instaladas en el invernadero toman imágenes frecuentes de las plantas, y un algoritmo identifica señales visuales de problemas emergentes como plagas y enfermedades. La retroalimentación instantánea de este método permite a los productores tomar medidas inmediatas para remediar los problemas, mientras que antes, solo los buscaban una vez a la semana, momento en el que cualquier daño significativo podía ser irreparable.

La agricultura moderna, llamada agrotech (e-agricultura se queda corto) obliga a que los agricultores tomen decisiones sobre el uso de los recursos existentes, del suelo, del agua o de la energía mediante el uso de esa nueva tecnología. El ‘farmer’ moderno no pisa tanto el campo, lo observa con una cámara. O mejor dicho, lo lee tras ver como un algoritmo analiza lo que ve esa cámara. Pero un agricultor tiene cualidades que no tiene ningún algoritmo: intuición, experiencia, creatividad y décadas de técnicas tradicionales en sus cajas de herramientas. De ahí que estén combinando ese conocimiento irremplazable con algunas de las tecnologías más avanzadas que existen hoy en día. Este compromiso con la agricultura de precisión les ayuda a usar menos recursos mientras mejoran las cosechas y reducen su impacto sobre el medio ambiente.

Y es que esto va de ‘eficiencia’ no de crecimiento. Va de medio ambiente, va de ser sostenible. La tecnología debe ser para eso y ahí no hay una expulsión sistemática del ser humano sino un nuevo espacio de relación con la producción agrícola o ganadera. Y es que las operaciones agrícolas son cada vez más sofisticadas, una tendencia que se acentuará. Los primeros éxitos para el sistema de inteligencia artificial de NatureSweet como decía, incluyen rendimientos en la cosecha que llegará hasta un 20% más eficientes.

Entonces, ¿es la Inteligencia Artificial el futuro de la agricultura? Con drones, robots y sistemas inteligentes de monitoreo que ahora se utilizan con éxito en investigaciones y ensayos de campo, inteligencia artificial o aprendizaje automático, es evidente que se revolucionará el futuro de la agricultura a medida que la próxima fase de la agricultura de ‘ultraprecisión’ vaya llegando. Eso es innegable. Pero, ¿por qué es necesario ser tan insistente con estas adopciones tecnológicas? ¿por qué considero que esa necesidad es especialmente importante en cuanto a la Inteligencia Artificial en la agricultura? Te lo diré. Según la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO), la población mundial llegará a 9.200 millones para el año 2050. Dentro de 10 minutos. Esto significa que el sector agrícola mundial estará sometido a la mayor presión que jamás haya tenido con 2.000 millones más de bocas que alimentar en las próximas tres décadas. Sí, justo cuando tu hijo tenga tu edad. Es decir, repito, en un rato. 

El problema viene de que sólo hay un planeta si Elon Musk no pone remedio. La superficie disponible estimada que se podrá aumentar a la existente será solo de un 4% adicional. Me da que no será una opción sembrar más campos. Lo que se necesitará, por lo tanto, será una mayor eficiencia dentro de los métodos agrícolas actuales ya que los agricultores deberán ‘hacer más con menos’. Esto si me apuras vale para todos los sectores, evidentemente tambien en el ámbito urbano. Aprendamos a conjugar el verbo ‘optimizar’ antes que el de ‘crecer’.

Elon Musk, Netflix, Microsoft y el fin de la humanidad.

Hace unas semanas envió uno de sus coches al espacio y por ahí sigue buscando el cinturón de asteroides. Ayer nos dijo que la Inteligencia Artificial posee un mayor peligro para la humanidad que las cabezas nucleares. Elon Musk anunciando el apocalipsis. Según él, si seguimos innovando en el campo de la Inteligencia Artificial y no la regulamos vamos directamente al desastre. No está solo en sus consideraciones. Ya lo hizo el recientemente fallecido Stephen Hawking y el fundador de Microsoft Bill Gates. De hecho, todos los que ponen en cuarentena las bondades de la Inteligencia Artificial desde un punto de vista analítico, aseguran que esta tecnología (que en realidad son muchas y muy distintas) es ya capaz de cosas que no sabemos, pero que como su tasa de mejora es exponencial nos va a costar interpretar el punto de no retorno y será demasiado tarde.

Lo de regular me parece bien en principio, pero en algo tan sustancialmente poderoso como de crear organismos artificiales con una mayor capacidad de razonar, deducir, interpretar y, de algún modo, pensar, el riesgo de ‘regular’ pasa a ser el de ‘controlar’. ¿Quién debe controlar el cerebro más inteligente del planeta? ¿Quiénes deben ser los gestores e intérpretes de los límites de la Inteligencia Artificial? ¿Los políticos? ¿Científicos? ¿Filósofos? Me da más miedo que la capacidad computacional ‘doméstica’ capaz de aportarme elementos que mejoren mi día a día y lo hagan más sencillo y productivo esté en manos de una ‘regulación definida por algunos’ que por el propio sistema que le rige.

Ahora bien, si es verdad que la IA es más peligrosa para el futuro inminente que lo que podría ser una guerra nuclear según el fundador de Paypal, estaría bien saber el motivo. Según Musk, y como digo de un buen número de gurús del asunto, la IA es el gérmen de la desaparición de la humanidad como la entendemos. Según aseguran a medida que podamos ir incorporando ese aumento de aprendizaje artificial a algunos softwares, éstos irán estableciendo relaciones entre ellos para generar un gran cerebro que no seremos capaces de localizar ni de descubrir.

Acojona pero no se quedan ahí. La idea de que a medida que vayamos insertando elementos sintéticos a nuestro cuerpo, ya sea para mejorar nuestra visión, comprensión, audición, para saber nuestro estado de salud, para acelerar el aprendizaje de idiomas o lo que sea, no habrá límite y, en esa falta de punto final se encontrará la incapacidad para discernir hasta que punto somos o no somos artificiales. Dicen que esa percepción inexacta de quienes seremos nosotros mismos en realidad, será el principio del fin. Una nueva especie habrá empezado a desarrollarse y con ella sólo persistirán los que se adapten bien a la tecnología inteligente. A mi me suena a una novela chunga de Stanislaw Lem.

Es natural que tengamos cierto temor a una inteligencia que nos superará en breve. Nos pensábamos los más listos de la fiesta y resulta que éramos tan listos que estamos creando algo más listo que nosotros. Yo creo que eso demuestra lo listos que somos y no al revés. Tan listos que, de momento, con esto de la Inteligencia Artificial lo que realmente vamos logrando son buenas cosas. De curar el cáncer a mejorar nuestras ciudades. De ver mejor la televisión a entender cualquier idioma.

Veamos Netflix por ejemplo. Netflix Streaming acaba de incorporar una actualización a tu cuenta que es pura Inteligencia Artificial. Para la mayoría de las personas, Netflix tiene que ver sólo con el contenido. Después de todo, la compañía planea gastar hasta de 8 mil millones de dólares este año para engordar su biblioteca internacional de películas y programas de televisión. Sin embargo, uno de los mayores contribuidores al éxito de Netflix ha sido su tecnología de transmisión. Posiblemente este sea el aspecto menos apreciado del servicio de la compañía. Aunque no atrae el mismo nivel de atención que los éxitos de la compañía, es probablemente la faceta más importante de la experiencia, aparte del contenido en sí.

Y en esas que Netflix está utilizando una IA de vanguardia para mitigar los problemas que le genera el ancho de banda. Utilizando una herramienta de inteligencia artificial desarrollada por sus ingenieros, Netflix recientemente recodificó toda su biblioteca de títulos. Este sistema, llamado Dynamic Optimizer, trabaja para proporcionar la mejor imagen posible mientras se utiliza la cantidad mínima de ancho de banda. Un episodio de una hora registra 750 megabits por segundo (Mbps) de uso de datos. Usando la tecnología de codificación nueva de Netflix, eso se reduciría a 750 kilobits por segundo (Kbps) o 1.000 veces menos el uso de datos. Las mejoras recientes a la tecnología han reducido el consumo de datos a solo 270 Kbps por cierto.

Otra aplicación de la Inteligencia Artificial que de momento no parece muy peligrosa es la que ha presentado Microsoft. La empresa que fundó Bill Gates, uno de los tipos más preocupados con la dichosa Inteligencia Artificial, Microsoft, reveló el miércoles que ha alcanzado un hito monumental en el software de traducción impulsado por la inteligencia artificial, declarando la creación de un sistema que puede traducir oraciones de artículos de noticias del chino al inglés donde es imperceptible las diferencias con lo que haría un humano. Lograr la paridad humana en una tarea de traducción automática es un sueño que dicen en Microsoft ya han logrado.

El avance es el último en una carrera para desarrollar traducciones similares a las humanas. Google ha mejorado sus herramientas de traducción a lo largo del tiempo, analizando oraciones completas con una actualización de noviembre de 2016, pero Microsoft usó ideas como redes de deliberación para hacer que las traducciones sean más efectivas. Los modernos sistemas de traducción utilizan redes neuronales profundas para comprender cómo se estructura una frase, lo que permite un enfoque más consciente del contexto.

Como decía mi abuela, no temas a los espíritus, esos no hacen nada. Ándate con ojo con los que están vivos, esos si son peligrosos. No sé, yo todavía temo más a los humanos que a los robots.

El uso de la Inteligencia Artificial por parte de los abogados no será opcional.

Desde julio del año pasado, un chatbot proporciona asesoría legal gratuita usando una especie de Inteligencia Artificial en Estados Unidos y en Reino Unido. Su desarrollador, Joshua Browder, lo definió en su momento como ‘el primer abogado robótico del mundo’ tras haber ayudado a ganar demandas por tráfico en centenares de miles de ocasiones y a millares de refugiados solicitando asesoría legal. Según Browder, su desarrollo tiene una utilidad mucho más compleja puesto que ahorra tiempo y dinero a cualquier trabajador del sector legal. Su herramienta, llamada DoNotPay, realmente no es un robot legal, es más bien un ‘simplificador de documentos legales’. Tal vez, el gran asunto de la sustitución de abogados por software no sea, de momento, mucho más que desintermediar y automatizar aspectos del trabajo que ahora hacen los abogados.

Si esto es así, y eres un abogado, no temas a ninguna tecnología que pueda quitarte el empleo sino que te lo quite otro abogado que se lleve mejor que tú con la tecnología. Y es que es difícil ignorar las formas en que la inteligencia artificial ya supera a los humanos desde un punto de vista técnico. Un estudio publicado esta semana por LawGeex, una plataforma líder de revisión de contratos a través de la Inteligencia Artificial, muestra como un sistema experto es capaz de superarnos en el ámbito de la abogacía. Específicamente, en el campo de la revisión de los Acuerdos de No Divulgación (los NDA) y en como detectar con precisión los riesgos dentro de la documentación legal que puedan haber. El video que acompaña muestra como trabaja en un aspecto muy básico.

Un total de 20 abogados humanos se enfrentaron a la IA de LawGeex revisando cinco NDA. Las condiciones controladas del estudio fueron diseñadas para parecerse a cómo los abogados normalmente revisarían y aprobarían los contratos diarios. Después de dos meses de pruebas, los resultados demostraron que la Inteligencia Artificial terminó la prueba con una calificación promedio de precisión del 94%, mientras que los abogados lograron un promedio del 85%. La calificación más alta de precisión de la IA en una prueba individual fue del 100%, mientras que la calificación más alta que un abogado humano logró con un solo contrato fue del 97%.

En lo que respecta a la precisión, el estudio demostró que los humanos pueden mantenerse en un buen espacio competitivo con la inteligencia artificial al revisar los contratos. Sin embargo, no se podía decir lo mismo cuando se trataba de velocidad. En promedio, los abogados tardaron 92 minutos en terminar de revisar los contratos. El tiempo más largo que tomó un abogado individual fue de 156 minutos y el mínimo de 51 minutos. La Inteligencia Artificial utilizada por LawGeex solo necesitó unos arrolladores 26 segundos. 

La brecha de eficiencia entre los dos grupos puede ser aún más amplia de lo que creemos. En el estudio, los abogados se centraron completa y singularmente a la tarea en cuestión. En el mundo real, sin embargo, tendrían otras responsabilidades que atender, distracciones e interrupciones que probablemente aumentarían el tiempo real que tardan en revisar los contratos. Los abogados que revisaron estos documentos se centraron y no fueron distraídos en otras de tipo cotidiano y multitarea como tomar un vuelo en unas horas o ir a recoger los niños a la salida del colegio.

El tema trata de naturalizar lo que se acerca. Lo hemos comentado. La IA demuestra a diario un incremento notable de precisión y eficiencia en múltiples sectores. La medicina también ha demostrado las muchas aplicaciones potenciales que tiene. En este blog hemos relatado muchas de ellas. La última destacable es la del Centro Nacional del Ojo de Singapur, donde los investigadores han creado un desarrollo inteligente que puede detectar la enfermedad ocular antes de lo que pueda hacerlo ningún médico. Abogados, médicos, sismólogos y hasta jueces olímpicos. Todos van a tener que reinventarse, entender que es eso de que la tecnología es el ‘cómo’ y que las personas somos el ‘porqué’.

En el caso del derecho robótico la evidencia demuestra que sino quieren convertirse en las discográficas de la próxima década deberán de repensar, hacer reworking, iniciar una transformación compleja y completa que debe ir mucho más allá de incorporar computadoras más inteligentes, apuntarse a una plataforma de miles de abogados o de automatizar una web con un chatbot. Trabajo con varios despachos profesionales que están llevando a cabo esta transformación y es realmente apasionante el escenario que se abre para la abogacía del futuro inmediato.