Mario Balzarini | LinkedIN

Cuando Galileo Galilei pulía los lentes de su telescopio para poder rastrear con ellos los satélites de Júpiter, seguramente no sabía que en la base de las grandes transformaciones del pensamiento siempre hay una tecnología disruptiva. La presente serie de artículos tiene el objetivo de promover el uso del pensamiento crítico (la principal herramienta reflexiva con que cuenta la Filosofía) dentro del mundo de las organizaciones. Si vivimos en contextos donde la complejidad y la incertidumbre que ella provoca crecen de manera exponencial, la capacidad de pensar lúcidamente se convertirá -como sostiene el Foro Económico Mundial (WEF)- en una habilidad estratégica del siglo XXI. En esta oportunidad reflexionaremos críticamente sobre la “Cuarta Revolución Industrial” y su tecnología más emblemática: la INTELIGENCIA ARTIFICIAL. Es tal la envergadura de esta transformación que -como aprendices de brujo de la era digital- ya sentimos la inquietud que provoca el inmenso poder tecnológico que está siendo convocado y el asombro que despiertan sus nuevas disciplinas. Allá vamos.

La cuarta revolución industrial

A finales de los años sesenta Abraham Maslow sorprendió al mundo académico al sostener que “la información no es más que un conjunto de respuestas a preguntas que aún no han sido formuladas“ (*) El sentido común indicaba en ese entonces, y también ahora, por cierto, que primero se formulan las preguntas y después se obtienen las respuestas. Sin embargo, las matemáticas estadísticas, motorizadas por las nuevas tecnologías digitales y alimentadas con el combustible de los datos, han terminado chocando de frente con aquel viejo “sentido común” y están confirmando la intuición de Maslow en todos los frentes. Esto es lo que ha pasado:

•  Se han construido servers de capacidad casi infinita que permiten almacenar la gigantesca cantidad de datos que producimos incesantemente (BIG DATA).

• Se han construido computadoras con suficiente capacidad como para procesar esos datos a través de algoritmos inteligentes (MACHINE-LEARNING). Los datos son convertidos en información y la información, finalmente, en conocimiento humano.

Este vuelco, este giro copernicano en la forma de obtener conocimiento que trae consigo la “cuarta revolución industrial”, tiene -además de su abrumador impacto económico- un fuerte impacto cultural ya que pone en tela de juicio la necesidad de “teorías” y amenaza con derrumbar de un plumazo todo el edificio hipotético-deductivo que con tanto esfuerzo ha venido construyendo la ciencia tradicional ¿Para qué necesitamos de teorías psicológicas que expliquen, por ejemplo, el comportamiento de las personas, si los datos capturados digitalmente en las redes sociales nos muestran cómo se comportan 2000 millones de ellas en la realidad? ¿Es el ocaso de la “Diosa Razón”? ¿Estamos frente al fin del iluminismo? No nos apresuremos a sacar conclusiones todavía. Si la agricultura provocó la primera revolución industrial, si la máquina de vapor provocó la segunda y si las redes de computadoras (internet) provocaron la tercera, la presente capacidad tecnológica que permite explotar gigantescos yacimientos de datos para extraer el precioso conocimiento que aún permanece encriptado en ellos, es el corazón de la cuarta. 

(*) “La personalidad creadora” – Abraham Maslow – Ed. Kairós

Máquinas que aprenden

Con 361 fichas y más configuraciones de tablero que átomos hay en el universo, el antiguo juego chino del Go siempre se consideró un gran reto para la IA. En marzo de 2016 se produjo una competencia extraordinaria. Cientos de millones de personas vieron cómo la tradición milenaria del Go caía derrotada frente al algoritmo AlphaGo de la empresa DeepMind (*). No era la primera vez que una computadora vencía a un humano. El ajedrecista Gari Kasparov cayó derrotado frente a una, pero, si esa computadora fue programada por ajedrecistas expertos, el algoritmo AlphaGo aprendió a jugar solo, sin asistencia humana. Para Demis Hassabis (fundador de DeepMind y creador de AlphaGo) “la belleza de estos algoritmos radica en que, al aprender de sí mismos, pueden ir más allá de lo que nosotros, sus programadores, podemos ir”. En efecto, cuando en el año 2020 las autoridades regulatorias de la Unión Europea le pidieron a Google que les explicara cómo funcionaban sus algoritmos de búsqueda, sus científicos de datos respondieron que, debido a la gran cantidad de variables que entraban en juego, “no lo sabían con exactitud”.

A lo largo de la última década el “aprendizaje profundo” ha evolucionado hasta convertirse en la principal herramienta de la IA. El corazón de AlphaGo está, precisamente, en las “redes neuronales profundas” que básicamente imitan el funcionamiento del cerebro humano. Estas redes se han transformado en algo extremadamente poderoso y pueden lograr cosas sorprendentes. El propio Hassabis ha declarado que “AlphaGo nos permitirá hacer nuevos quiebres en áreas de ciencias y medicina. Queremos impulsar este algoritmo de IA hasta sus límites y ver hasta qué punto podemos llegar con este tipo de autoaprendizaje”.

(*) Ver el documental “AlphaGo-The Movie” – YouTube

La inteligencia artificial en las empresas

En una encuesta realizada por la consultora McKinsey a 2000 empresas en noviembre de 2019, el 63% de los encuestados respondió que en las unidades de negocio que aplicaron herramientas de IA se habían incrementado los ingresos y el 44% declaró creer que la IA había ayudado a reducir costos en la compañía. Las cinco herramientas más utilizadas en estas empresas fueron: asistentes virtuales, análisis inteligente de histórico de datos (machine-learning), análisis de conducta de los clientes, análisis de sentimientos en clientes y automatización de procesos. Y las áreas corporativas más beneficiadas fueron: marketing, ventas, logística, operaciones, finanzas y RRHH (Nota: Se detectó retraso en la aplicación de IA en el sector industrial donde, mega-procesos como supply-chain, podrían ofrecer grandes beneficios sistematizando la captura, digitalización y cruce de los datos acumulados en cada uno de sus sub-procesos). Pero más allá del gran alcance de la IA en las empresas y más allá del éxito de sus aplicaciones, pensar críticamente significa también interrogarse sobre dónde nace su poder.

Mundos que cambian

¿Cómo sobrevivir a los imprevistos e impactantes cambios que se producen, uno tras otro, en la era digital? La primera respuesta adaptativa debe provenir del pensamiento crítico. Pensar críticamente significa ser capaces de revisar nuestras viejas creencias frente a las situaciones nuevas (paradójicas, contra-intuitivas, desafiantes o francamente inspiradoras) que trae todo cambio de paradigma. He aquí algunas de ellas:

1. Primero las respuestas y después las preguntas. ESTO ES, la idea de que los datos son respuestas a preguntas que aún no han sido formuladas.
   
2. “No entendemos lo que hacen, pero los resultados son magníficos”. ESTO ES, la idea de que existen procesos racionales que están fuera del alcance del entendimiento.
   
3. Cuantos más datos tenemos sobre un comportamiento determinado, menos necesidad tenemos de teorías que lo expliquen. ESTO ES, la idea de que el método hipotético-deductivo de la ciencia tradicional está declinando.
   
4. La relación humana con el mundo real se hace cada vez más abstracta. ESTO ES, la idea de que los datos mediatizan cada vez más la capacidad humana de vivenciar.
   
5. El ciclo experiencial (individual y grupal) de creación de conocimiento (*) es cada vez más abstracto, pero cuando el conocimiento así creado se aplica, es más efectivo. ESTO ES, la idea de que la reflexión humana se está re-direccionando desde la interpretación de experiencias directas hacia la interpretación de resultados abstractos producidos por la racionalidad seca de los algoritmos inteligentes. 
   
6. Crecerá el aporte creativo de personas y equipos dentro del ámbito de las organizaciones. ESTO ES, la idea de que las tecnologías de la IA (cuya aplicación está circunscripta a procesos repetitivos y subordinados al determinismo causa-efecto) harán el “trabajo sucio” y le dejarán las manos libres a la creatividad humana.

(*) Ciclo de aprendizaje experiencial – David Kolb – Harvard University

Los telescopios del futuro

No hace mucho, cuando se le preguntó a Edward Wilson -padre de la sociobiología- cuál era, a su juicio, la mayor dificultad que enfrentarían los seres humanos en los próximos 100 años, respondió: “El verdadero problema de la humanidad es que tenemos emociones paleolíticas, instituciones medievales y tecnologías divinas”. En efecto, frente al brillo “divino” de las magníficas tecnologías inteligentes, frente a las instituciones que se muestran incapaces de regular el inmenso poder liberado por esas tecnologías, y frente a las estúpidas emociones humanas que nos subordinan a la tiranía del reconocimiento social y del “me gusta”, no podemos menos que darle toda la razón al profesor Wilson. Sin embargo, frente a la realidad de lo que somos -seres existencialmente libres y responsables- no hay excusas posibles. Somos los constructores de nuestro futuro y el buen uso de estas herramientas está en nuestras manos. Queremos que la IA se convierta en un poderoso telescopio de la mente humana. Queremos que la IA nos ayude a ver más allá de lo ordinario. Y queremos que nos abra las puertas a nuevas e impensadas oportunidades para mejorar nuestras organizaciones, nuestras instituciones y a nosotros mismos.