Rápida y furiosa: de la mano de la IA generativa, la economía del cambio puso quinta a fondo en el inicio de 2025
El lanzamiento de productos nuevos que muestran velocidades de aprendizaje aceleradas marcó un ritmo vertiginoso que vislumbra un 2025 con un gran despliegue de “agentes autónomos”
6 minutos de lectura'
PARA LA NACIONSebastián Campanario
Navidad, fiestas de fin de año, inicios de vacaciones, buenos deseos para el ciclo que comienza, encuentros con familiares y amigos, cenas hasta tarde: semanas de desconexión y relax para buena parte de la población. Algo muy distinto sucedió en el último mes en el mundo de los laboratorios de Inteligencia Artificial (IA), donde se vivió un ritmo vertiginoso de nuevos anuncios y proyecciones de ciencia ficción para el corto plazo. “Rápida y furiosa” podría llamarse la película, o como dice la canción de Daft Punk: “Harder, better, faster, stronger” (“Más duro, mejor, más rápido y más fuerte”). La sensación generalizada es que la transformación va a desplegarse mucho más rápido de lo que se pensaba.
Las mentes más conspirativas creen que no es casual este timing, porque muchos de los anuncios de avances son controversiales y se realizaron cuando las cabezas de gran parte de la población (y de los reguladores) estaban a media máquina por las fiestas de fin de año. Sea como sea, 2025 arrancó con todo en este terreno: las big tech y empresas de IA lanzaron productos nuevos que muestran velocidades de aprendizaje aceleradas; se vislumbra un 2025 ya con despliegue de millones de “agentes autónomos” y hay más apuestas de que la denominada “IAG” (Inteligencia Artificial General, “AGI” en sus siglas en inglés) llegue más rápido de lo que se pensaba.
En el epicentro de esta movida estuvo el discurso de fin de año de Sam Altman, el líder de OpenAI –que en las últimas semanas también fue noticia por las acusaciones de abuso por parte de su hermana menor-, a dos años del lanzamiento de su producto estrella, ChatGPT. “Estamos muy confiados en que sabemos cómo construir una AGI como la definimos tradicionalmente. Y creemos que en 2025 veremos a los primeros agentes autónomos unirse a la fuerza laboral para cambiar materialmente los resultados de las compañías”, sostuvo Altman.
Otras figuras relevantes de este campo sostuvieron en redes sociales que Altman no está sólo ni peca de optimista con estas predicciones, sino que se trata del sentimiento generalizado en la Costa Oeste de los Estados Unidos. “Hubo en las últimas semanas un giro significativo en las opiniones de insiders de los laboratorios de IA sugiriendo que ‘super-inteligencias’ están llegando muy pronto “, posteó en redes Ethan Mollick, profesor de Wharton y autor del recientemente publicado libro “Co-Intelligence”.
La palabra en inglés más usada para describir este vértigo es “insane” (loco), un término muy utilizado en la jerga de start ups y emprendedores. Will Bryck, CEO de ExaIALabs, publicó un extenso ensayo en X que empieza diciendo: “Con mis amigos todo el tiempo nos preguntamos si esto realmente está pasando…los próximos años van a ser una locura. Los laboratorios de IA no pueden hablar de esto por confidencialidad, los medios apenas lo cubren, los gobiernos no lo entienden…básicamente estamos discutiendo el futuro de la Humanidad a través de memes en redes…así estamos”.
¿Qué significa un despliegue masivo de agentes autónomos? Los últimos dos años, en la era inicial de ChatGPT, vimos herramientas que producen un resultado concreto a partir de un pedido (“prompt”); la predicción para 2025 es que tendremos agentes entrenados capaces de desarrollar tareas mucho más complejas. Por ejemplo, con la tecnología actual, alguien que organiza sus vacaciones acude a ChatGPT, o a Perplexity o a la aplicación que use, que rescatan información de sitios de viajes y la articulan. Los agentes son capaces de realizar la reserva, negociar, sugerir alternativas y ocuparse de aspectos mucho más complejos del proyecto en cuestión.
Jensen Huang, el CEO de Nvidia, contó en la última edición del CES en Las Vegas que su empresa ya usa miles de agentes en áreas claves como ciberseguridad y diseño de microchips. En una entrevista reciente dijo que sueña con que su compañía tenga “50 mil empleados” y un ejército de mil millones (“One billion” en inglés) de agentes asistiéndolos.
La proyecciones de miles de millones de agentes no parecen alocada si se considera que en el planeta actualmente hay mil millones de “trabajadores del conocimiento”. Sólo en el campo de los abogados en los Estados Unidos hay más de un millón de profesionales que podrían tener cientos de agentes entrenados cada uno para delegar varias de las decenas de tareas que componen su trabajo diario.
En paralelo, el debate sobre la “economía del cambio” también se calienta con nuevos estudios que tratan de determinar cuál puede ser el impacto de este fenómeno en términos de productividad, empleo, distribución del ingreso, etc. “Hay escenarios que postulan que tasas de crecimiento del 10% anuales pasan a ser posibles, y eso crea oportunidades y desafíos para la distribución de ese valor”, sostuvo en un ensayo al respecto del economista Anton Korinek, de la escuela de negocios Darden.
Maxwell Tabarrock, de Darmouth, especuló esta semana con que la automatización no bajará drásticamente el valor del trabajo: “Llevamos tres siglos de automatización y esto no sucedió…y el hecho de que entren millones de trabajadores nuevos al mercado ya pasó con la urbanización del último siglo”, explicó.
El propio Mollick también llamó a cierta cautela, en alguna medida porque las proyecciones más extremas surgen de insiders o de personas que están “compradas” en esta tecnología, como el propio Altman. “Hay razones para no creer en persona que están ocupadas en levantar capital, subir el valor de sus acciones e inclusive muy convencidas de su importancia en términos históricos”, sostuvo esta semana en un ensayo.
Además, agrega Mollick, una cosa es la velocidad del avance tecnológico y otra los tiempos de adaptación sociales. La AGI podría llegar y mucha gente ni notarlo ni darse cuenta (es más, hay tecnólogos que afirman que sistemas como el Claude 3.5 ya tienen características propias de la definición tradicional de inteligencia artificial general).
A su favor, estos pronósticos se apoyan en que la tasa de avance de los últimos dos años (ChatGPT pasó de ser un alumno de primaria a uno con doctorados y posdoctorados en muy poco tiempo), fue realmente impresionante. El último premio Nobel de Física, Geoffrey Hinton, cree que la “super-inteligencia” (una AGI) llegará en el lapso de entre cinco 5 y 20 años.
Sobre la promesa de AGI para 2025 o para más adelante hay polémica; en cambio sobre el despliegue de millones, billones o trillones de agentes en cambio parece haber más consenso entre los expertos. Habrá que reversionar (con Suno o alguna otra aplicación de generación de canciones) el éxito de Roberto Carlos: “Yo quiero tener un billón de agentes, y así más fuerte poder promptear”
Más leídas de Economía
1Los gatos empujan la transformación de la industria de alimentos y accesorios para mascotas
2En dólares corrientes, el precio del ternero para invernada es el más alto de la historia
3Cuándo es la fecha de pago del aguinaldo en diciembre 2025
4“Remate espectacular”: pagaron $105 millones por el 33% de una ternera Brangus
