El potencial de la IA que la sociedad pasa por alto, según un exCEO de Google
Eric Schmidt se refirió a los avances de los modelos especializados en planificación y estrategia; por qué serán clave para aumentar nuestra productividad
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Optimizar tiempos y aumentar la productividad. Esa es una de las grandes promesas de la inteligencia artificial (IA), especialmente en un contexto donde la digitalización acelera procesos y redefine dinámicas en todo tipo de industrias. Pero, ¿estamos realmente aprovechando todo el potencial de la IA? Para el exCEO de Google Eric Schmidt, la sociedad “subestima” su poder.
En el marco de una charla TED, Schmidt expresó que, más allá de las habilidades lingüísticas de la IA, hoy ya existen sistemas con una gran capacidad de planificación y estrategia, que permiten anticiparse a determinados escenarios y tomar decisiones al respecto.
“La mayoría de ustedes piensan en la IA como ChatGPT. Esto fue hace dos años. Desde entonces, los avances en lo que se llama aprendizaje por refuerzo, que es lo que AlphaGo ayudó a inventar, nos permiten hacer planificación”, detalló.
Sus dichos van en línea con la creciente popularidad de herramientas como ChatGPT. Solo en agosto de 2024, ChatGPT contaba con 200 millones de usuarios que acceden a la herramienta al menos una vez por mes, según una encuesta publicada por Axios.
Pero Schmidt aseguró que la IA puede hacer mucho más que resumir documentos o enviar mails de manera automática. “Están presenciando la llegada, el cambio de lenguaje a lenguaje. Luego pasamos de lenguaje a secuencia, que es como funciona la biología. Y ahora, esencialmente, estamos haciendo planificación y estrategia”, señaló Schmidt. Y añadió: “El estado final de esto es que las computadoras ejecuten todos los procesos empresariales”.
Al respecto, Sergio Pernice, director de la carrera Ingeniería en Inteligencia Artificial en UCEMA, explicó para LA NACION: “Lo que está enfatizando Schmidt es el paso de la mera generación de texto a sistemas capaces de descomponer problemas, evaluar alternativas y elegir la mejor. En la práctica, una IA así puede simular una cadena de suministro, diseñar nuevas moléculas o trazar la estrategia comercial de una pyme, tareas que exigen razonamiento secuencial y no solo ‘hablar bien’”.
A su vez, opinó que quienes combinen su criterio humano con agentes de IA que lleven adelante el “trabajo pesado”, como recopilar datos, documentar pasos y hasta escribir código auxiliar, serán aquellos con mayor ventaja. “Quien se quede solo con la interfaz de chat perderá acceso al verdadero salto de productividad: delegar etapas enteras del flujo de trabajo y quedarse con la supervisión crítica”, profundizó.
Por su parte, Sebastián Miserendino, CTO de Globant, definió a la IA como “el motor de la reinvención” de las organizaciones: “La IA es mucho más que generación de texto. Su verdadero valor está en su capacidad de razonar, planificar, anticipar escenarios y potenciar la toma de decisiones estratégicas”.
Por este motivo, destacó la importancia de la capacitación y experimentación con estas tecnologías para aprovechar al máximo sus beneficios. “No solo nos hace más eficientes, sino también más estratégicos, creativos y competitivos”, sumó.
Aumentar la productividad
Schmidt hizo una especial mención a sistemas como OpenAI o3 y Deepseek R1, que ya son capaces de resolver problemas complejos gracias a sus habilidades de planificación.
“Estos modelos ya no solo generan texto, sino que analizan, planifican y actúan en entornos dinámicos. Lo que los hace especialmente valiosos es su capacidad de operar en entornos multitarea y colaborar con otros sistemas o humanos para resolver problemas reales”, deslizó Miserendino.
En el caso de OpenAI o3, Pernice señaló que puede decidir si conviene buscar en la web, ejecutar Python, analizar una imagen o generar gráficos para llegar a una respuesta. “Su contexto de 128 k tokens y la capacidad de ‘pensar con imágenes‘ lo convierten en un copiloto apto para ingeniería, finanzas o investigación científica”, ejemplificó. La herramienta ayudaría a aumentar la productividad en áreas como programación y automatización, investigación asistida y decisión empresarial.
Para Schmidt, tales modelos y agentes de investigación podrían tener un rol fundamental en decisiones financieras. “En mi caso, compré una empresa de cohetes porque me parecía interesante y es un área en la que no soy experto, pero quiero serlo, así que estoy usando investigación profunda, y estos sistemas pasan 15 minutos escribiendo informes profundos. Es extraordinario”, ilustró el especialista.
En esta línea, Yann LeCun, jefe científico de IA en Meta, opinó que dentro de cinco años habrá un “nuevo paradigma de arquitecturas de IA”, focalizado en la planificación y el razonamiento. Su propuesta, la Arquitectura Predictiva de Embedding Conjunto Jerárquico (H-JEPA), tiene como objetivo que la IA planifique secuencias de acciones para optimizar objetivos.
Potenciar lo humano
A su vez, el CEO de Google afirmó que la productividad podría aumentar hasta un 30% si se adoptan agentes de IA a nivel mundial. Y remarcó que los humanos seguiremos siendo esenciales en una gran variedad de tareas.
“Los humanos seguimos siendo los mismos en medio de este increíble descubrimiento. ¿Realmente creen que vamos a eliminar a los abogados? No, solo tendrán demandas más sofisticadas. ¿De verdad creen que desaparecerán los políticos? No, solo tendrán más plataformas para engañarte”, disparó Schmidt. Entre otros ejemplos, imaginó un escenario donde estudiantes de todos los niveles cuentan con su propio tutor personalizado con IA.
En esta línea, destacó la importancia de adoptar IA en todas las profesiones. “Mi consejo para todos ustedes es que monten la ola, pero háganlo todos los días. No lo vean como algo esporádico”.
“Cada uno de ustedes tiene una razón para usar esta tecnología. Si sos artista, docente, médico, empresario o técnico: si no usas esta tecnología, no vas a ser relevante comparado con tus colegas y competidores”, continuó.
Para Pernice, dentro de cinco años habrá agentes que concatenan tareas y manejan procesos de extremo a extremo y prevé una “economía de la orquestación”, en la que los nuevos empleos se centrarán en diseñar flujos de IA, monitorear sesgos y asegurar la ciberseguridad de esos agentes.
Bajo este mismo pensamiento, Miserendino opinó que las próximas tendencias serán los humanos sintéticos, los sistemas multiagente y la integración con computación cuántica.
“La conclusión pragmática es clara: cada organización debe empezar ya a experimentar con agentes, establecer criterios de auditoría y capacitar talento. El costo de llegar tarde será exponencial”, reflexionó Pernice.
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