Hablando balleno con mi ordenador
Pensamiento Computacional: El Traductor del Código Máquina
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Al habla Álex Fuenmayor (@adefuros), espero que la semana pasada hayas podido desconectar y recargar energías para lo que nos queda del curso. Yo pasé unos días en la playa, en la zona de Levante, huyendo de la borrasca Nelson. Fueron días para desconectar, descansar y aislarme del mal tiempo que Nelson dejó en el resto de la península.
Sin embargo, al volver a casa, la nieve nos sorprendió. El tiempo es impredecible, ¿qué te puedo decir?
Esta semana me gustaría embarcarnos en un viaje a través del tiempo y la evolución de la informática, inspirados por el libro "How to Speak Machine: Computational Thinking for the Rest of Us" de John Maeda. Este viaje no solo nos llevará a través de la historia de la programación y la interacción hombre-máquina, sino que también nos invitará a reflexionar sobre cómo, por primera vez en la historia, gracias a las tecnologías de deep learning, estamos presenciando un cambio monumental: las máquinas aprendiendo a entendernos a nosotros, en lugar de nosotros a ellas.
Desde los días pioneros de los lenguajes de programación ensamblador hasta la revolución de los lenguajes de alto nivel, y desde las soluciones de software low-code hasta la actualidad, hemos sido testigos de cómo la informática se ha centrado en facilitar nuestra comprensión de cómo funcionan las máquinas. Sin embargo, ahora, nos encontramos al borde de una nueva era, donde gracias al poder del deep learning, donde parece posible que las máquinas comiencen a comprender el complejo lenguaje de los seres humanos.
El libro de John Maeda es una ventana a este futuro, un futuro en el que los ordenadores jugarán un papel cada vez más dominante no solo en los negocios y la política, sino también en nuestra vida personal. Al adentrarnos en este mundo, Maeda nos guía para comprender el funcionamiento interno de estas máquinas omnipresentes, destacando cómo su programación puede perpetuar problemas sociales o ser utilizada para explotar nuestros datos personales. La promesa, sin embargo, es que al aprender a 'hablar máquina', podemos equiparnos con el conocimiento necesario para garantizar un futuro inclusivo y seguro para todos.
John Maeda, con su distinguida carrera como diseñador, informático y autor, nos brinda una perspectiva única al entrelazar disciplinas para explorar la intersección entre diseño, tecnología y sociedad. Su carrera es dilatada e incluye algunas empresas de referencia en el sector tecnológico como Automattic o Microsoft. Con su enfoque en aumentar la diversidad y la inclusión en el mundo tecnológico, Maeda nos invita a convertirnos en expertos en tecnología, no solo para navegar por nuestro futuro digital de manera más inteligente sino también para moldear ese futuro con responsabilidad y visión.
"La mejor manera de predecir el futuro es creandolo" - Peter Druker
Ya sea para desbloquear nuestros teléfonos cientos de veces al día o comenzando una aventura empresarial fundando una start-up, comprender el lenguaje de las máquinas nunca ha sido tan crucial. En este punto de inflexión, How to Speak Machine no solo es una lectura esencial sino también una invitación a ser parte activa de este futuro digital, asegurando que sea un espacio inclusivo y equitativo para todos.
Así que, mientras avanzamos en este camino hacia un futuro en el que las máquinas aprenden a entender mejor a los seres humanos, preguntémonos: ¿Cómo podemos, a su vez, entender mejor a las máquinas y utilizar ese conocimiento para construir un mundo mejor?
Así que, sin más preámbulos, sumérgete conmigo en los aprendizajes que esta semana nos ofrece el propio John Maeda a través de su libro How to Speak Machine: Computational Thinking for the Rest of Us.
Y con este preámbulo damos inicio a una nueva edición de Innovation by Default💡. ¡Comencemos!
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Aprendiendo con John Maeda
Esta semana, nos sumergimos en las ideas del libro How to Speak Machine: Computational Thinking for the Rest of Us de John Maeda, una obra que nos enseña la importancia de entender cómo funcionan las máquinas y que nos muestran las infinitas posibilidades que nos pone frente a nosotros el mundo de la informática y la programación.
Sin embargo, a parte de su actual posición como VP of Artificial Intelligence and Design en Microsoft. Podríamos de decir que John Maeda es un polímata más en medio de este momento histórico de hiperespecialización que vivimos.
Maeda es verdadero crack, como diría mi niño, domina disciplinas a priori poco relacionadas como el arte, el diseño, la tecnología, la programación y como no la inteligencia artificial. Su habilidad para mezclar y conectar estos mundos no solo lo pone en la lista de mis visionarios top sino también como un innovador que nos empuja hacia un futuro donde todo se une de una manera más fácil.
La transición de Maeda de ser el capo de la Rhode Island School of Design a jefe tecnológico en Automattic, hasta su actual posición em Microsoft. Hace que alguno de las publicaciones y conceptos que ha desarrollado como son las Leyes de la Simplicidad, nos dan una visón única de su persona. Esto destaca su caracter innovador y único de ver las cosas, poniendo énfasis en la claridad, la simplicidad y en lo esencial en un mundo donde nos ahogamos en información y complejidad tecnológica. Su evolución nos muestra cómo el diseño y la tecnología pueden ser mejores amigos para crear un futuro más sencillo y entendible para todos.
Además, su liderazgo ha sido clave para abrir las puertas a la diversidad y la inclusión en el mundo de la tecnología. Al hablar de diseño consciente y tecnologías para todos, Maeda está comprometido con un futuro donde la tecnología nos une, echando abajo barreras y promoviendo la igualdad.
John Maeda es la encarnación del polímata del siglo XXI: alguien que no solo se empapa de diferentes disciplinas sino que las fusiona de tal manera que cambian cómo interactuamos con nuestro entorno. Su aporte al arte, diseño, tecnología, programación e IA nos invita a pensar en cómo nuestra propia mezcla de conocimientos puede contribuir a un futuro más inclusivo, comprensible y simplificado.
Aprendizaje 1: Las máquinas no se cansan
A diferencia de los humanos, que necesitamos descansanr física y mentalmente, los ordenadores pueden realizar tareas repetitivas sin límite gracias a su capacidad para ejecutar código de manera repetitiva. Esto en programación se ilustra a traveés del concepto de bucles (loops).
Otro concepto clave dentro de la programación es la recursividad, de forma sencilla podríasmos decir que el la capacidad de generar versiones infinitas de sí misma.
Imagina que tienes una caja y dentro de esa caja hay una versión más pequeña de la misma caja, y dentro de esa hay otra aún más pequeña, y así sucesivamente hasta el infinito. Este concepto, en donde algo se contiene a sí mismo de manera repetida, es básicamente lo que llamamos recursividad en el mundo de la informática.
En el contexto de programación, la recursividad ocurre cuando una función (pensemos en ella como una tarea o un conjunto de instrucciones) se llama a sí misma para resolver un problema. La magia de la recursividad está en que cada vez que la función se llama a sí misma, lo hace con un problema un poco más pequeño o más sencillo, hasta que llega a un caso tan simple que puede ser resuelto directamente, sin necesidad de llamarse a sí misma otra vez. Ese caso sencillo se llama el caso base. Aunque esto es algo que ya sabíamos desde el imperio romano, gracias al emperador Julio César: "Divide y vencerás" (en latín "Divide et impera").
Un ejemplo clásico de recursividad es el cálculo del factorial de un número.
Este ejemplo es muy sencillo, el factorial de 5 (escrito como 5!) es simplemente 5 * 4 * 3 * 2 * 1, que da 120.
La manera recursiva de calcularlo sería decir: "El factorial de 5 es 5 veces el factorial de 4", "El factorial de 4 es 4 veces el factorial de 3", y así sucesivamente hasta llegar a "El factorial de 1 es 1", que sería nuestro caso base, porque es tan simple que ya no necesitamos seguir llamando a la función.
La recursividad es poderosa porque permite a los programadores escribir soluciones claras y concisas para problemas que, de otra manera, podrían ser muy difíciles de resolver, aquí es realmente donde destacan los buenos programadores, haciendo lo mismo con menos código, lo que podríamos llamar una solución elegante.
Sin embargo, también es un arma de doble filo, porque si no se maneja correctamente, puede llevar a llamadas infinitas y, por tanto, a que el programa se "cuelgue" o consuma todos los recursos disponibles. Por eso, al escribir una función recursiva, es crucial asegurarse de que siempre se moverá hacia el caso base.
Como anecdota graciosa, y no mucho menos frike, el acrónimo del Proyecto GNU, incluye la recursividad dentro del propio nombre, GNU significa "GNU's Not Unix".
Estas características destacan el poder y la eficiencia de las máquinas en la ejecución de tareas programadas sin interrupción.
Aprendizaje 2: La potencia exponencial de la computación
Una de las ventajas de los ordenadores es que operan de manera exponencial, algo no intuitivo para el pensamiento humano, lo cual les permite manejar escalas infinitamente grandes y pequeñas con facilidad.
Esta capacidad se ejemplifica mediante el concepto de anidamiento, donde los bucles de código se colocan dentro de otros, similar a cómo un año se compone de meses, días y horas.
La potencia de cálculo de estas máquinas se amplifica aún más cuando múltiples ordenadores se conectan y comunican entre sí, compartiendo y distribuyendo tareas para lograr eficiencias que ningún dispositivo podría alcanzar por sí solo.
Los famosos hyperscalers manejan "nubes" de cientos de miles o millones de ordenadores, que juntos pueden realizar operaciones complejas a una velocidad y escala impresionantes. Sin embargo, trabajar tan cerca de estas escalas exponenciales puede distanciar a los profesionales de la realidad, sumergiéndolos en un mundo donde sienten un control casi divino sobre el universo digital. Imagino que actualmente muchos de los ingenieros de OpenAi o Google DeepMind, estarán desarrollando algún tipo de sesgo similar al complejo de Dios de los médicos.
Este fenómeno subraya el impresionante poder de la computación moderna, pero también advierte sobre el posible desapego de la realidad tangible que puede acompañar a tal inmersión tecnológica.
Aprendizaje 3: La IA cada vez más real
La interacción con asistentes virtuales como Siri o Alexa, y sus primos de Zumosol como ChatGPT o Gemini, a menudo percibida como mera diversión, plantea la pregunta de cuándo la Inteligencia Artificial (IA) se tornará indistinguiblemente para nosotros. Ya sabes eso que hablan por ahí, del famoso Test de Turing.
Desde el programa Eliza de los años 60, que imitaba conversaciones humanas mediante reglas básicas, hasta las modernas tecnologías de aprendizaje profundo (ChatGPT, Gimini,…), la IA ha avanzado significativamente, aprendiendo y realizando tareas con mínima intervención humana.
Este progreso sugiere un futuro donde la IA podría superar la inteligencia humana, un concepto conocido como la Singularidad. Ya hemos hablado largo y tendido sobre este concepto con anterioridad.
Con la IA capaz de analizar y responder con emociones humanas, como sonreír o coquetear, y superar a los humanos en tareas complejas, surge la posibilidad de que las máquinas se vuelvan no solo herramientas, sino “competidoras” en casi todos los ámbitos.
Y aquí es donde el desarrollo actual de la IA, nos lleva a reflexionar sobre un futuro donde la distinción entre la inteligencia humana y las de las máquinas podría desvanecerse, marcando un punto de inflexión en nuestra relación con la tecnología.
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Aprendizaje 4: Revolución en la Producción y Venta a través de la Tecnología
La evolución tecnológica ha transformado radicalmente la forma en que las empresas crean y comercializan sus productos, adoptando métodos como el test A/B para optimizar la respuesta del consumidor antes de finalizar la versión de un producto.
Este enfoque no solo es aplicable a los negocios, evidenciado por la exitosa campaña de recaudación de fondos de Obama en 2012, permite lanzar variaciones de un producto digital con costos mínimos de fabricación y elegir la más efectiva.
Además la celeridad y el ritmo de cambio de los negocios actuales ha dado paso a modelos de negocio lean y agile, donde los productos se lanzan en versiones básicas (MVP) y se perfeccionan con el tiempo basándose en el feedback del cliente.
Sin embargo, esta estrategia también puede provocar una obsolescencia programada, como lo demuestran los fabricantes de telefonos móviles con sus actualizaciones de software que pueden hacer que los dispositivos antiguos se vuelvan lentos y poco funcionales, invitandonos de manera velada a adquirir el último modelo.
Esta práctica resalta tanto las ventajas como las posibles desventajas éticas de la innovación tecnológica en los negocios.
Aprendizaje 5: El doble filo: Consumo digital vs Privacidad
La era digital ha facilitado a las empresas la recopilación de datos detallados sobre las preferencias y comportamientos de los usuarios, las famosas cookies. Lo que permite ofrecer recomendaciones personalizadas y mejorar productos y servicios de manera más eficaz.
Esta recopilación de datos se ha vuelto fundamental para servicios como Netflix o Gmail, donde los algoritmos se alimentan de la interacción del usuario para sugerir contenido o respuestas automatizadas. Aunque esta personalización nos ofrece beneficios tangibles a los usuarios, también plantea algunas preocupaciones sobre nuestra privacidad y el uso de nuestros datos.
Nuestra constante interacción con el mundo digital que hemos construido significa que cada acción puede convertirse en un dato recopilado, permitiendo a las empresas bombardeanos con publicidad de manera más específica.
Por ello, la protección de la privacidad se ha convertido en un tema candente, en europa tenemos la famosa RGPD, que ha estableciendo un precedente al requerir el consentimiento del usuario para la recopilación de datos. Sin embargo, la ausencia de legislación similar en otros lugares, como Estados Unidos, subraya la necesidad de mayor regulación y conciencia sobre cómo se manejan los datos personales en el ámbito digital. Puede ser un tema cultural, y los europeos nos sintamos más incomodos en este sentido, pero creo que en el largo plazo, esta visión europa más proteccionista será la que prospere.
Aprendizaje 6: El Desafío de la Diversidad en el Sector Tecnológico
El sector tecnológico enfrenta un significativo problema de diversidad, con una representación desproporcionadamente baja de mujeres, afroamericanos, e hispanos en comparación con sus porcentajes en la población general de EE. UU.
A pesar de que mujeres fueron pioneras en la programación, actualmente sólo constituyen el 21% de la fuerza laboral tecnológica, mientras que afroamericanos y hispanos representan solo el 7,4% y el 8%, respectivamente.
Según John Maeda, existe una tendencia en las empresas a mantener equipos homogéneos para evitar desacuerdos, lo que a menudo resulta en decisiones rápidas pero poco consideradas, evidenciado errores de productos que podrían haberse evitado con una mayor diversidad de opiniones.
Además, prejuicios discriminatorios han llegado a estar incorporados en la tecnología misma, como se vio en la herramienta de contratación de Amazon que desfavorecía a candidatos con educación en colegios femeninos. Sin embargo, hay esfuerzos en marcha para mejorar la inclusión, como la iniciativa de "inclusión de productos" de Google liderada por Annie Jean-Baptise, enfocada en aumentar la diversidad entre los proveedores y en las bases de datos de imágenes de la empresa. Tales iniciativas son cruciales no solo para mejorar la equidad social sino también para ampliar la base de usuarios y potenciar la innovación en el sector.
Aprendizaje 7: La Complementariedad de la Inteligencia Humana y la Computacional
Aunque las máquinas poseen capacidades impresionantes para ejecutar tareas a gran escala y procesar datos cuantitativos, fallan en capturar la esencia de los datos cualitativos, un ámbito donde los humanos aún superan a la tecnología.
Alguno ejemplos que comparte John en el libro es como la fallida tentativa de una empresa de sopas de replicar la intuición de sus operarios con IA, o el sesgo racial en las recomendaciones de sentencias del algoritmo COMPAS, subrayan la importancia de la interpretación humana.
Estos casos evidencian que, a pesar de los avance que puedan traer la tecnología, las máquinas pueden llegar a conclusiones incorrectas o no intencionadas sin la comprensión cualitativa humana. En el diseño web, por ejemplo, una interpretación errónea de los datos puede llevar a decisiones que afecten negativamente la experiencia del usuario, algo que una comprensión más matizada y cualitativa por parte de los humanos podría evitar. Aquí se representa muy bien la problematica que tienen las máquinas de entender el mundo que las rodea, más allá del propio proceso de entrenamiento o componentes que tienen disponibles y accesibles normalmente.
A pesar de los avances tecnológicos, las máquinas aún necesitan la supervisión y la interpretación humana para asegurar que sus capacidades sean utilizadas de manera que complementen y amplíen nuestras propias habilidades, en lugar de reemplazarlas.
Food for thought
En la intersección de la tecnología y la humanidad, descubrimos una verdad fundamental: aunque las máquinas puedan superarnos en velocidad y eficiencia, la profundidad de la comprensión humana sigue siendo insustituible. A través de los diversos ejemplos discutidos, desde la diversidad en la tecnología hasta la interpretación de datos cualitativos, emerge un mensaje clave: comprender y valorar las diferencias entre la lógica computacional y la cognición humana es crucial para navegar en un futuro cada vez más digital.
Aprecia la Unicidad Humana: Mientras las máquinas procesan datos cuantitativos con una eficacia impresionante, los humanos tienen la habilidad única de captar y valorar los matices cualitativos, una cualidad esencial en un mundo donde la tecnología y la humanidad se entrelazan cada vez más.
Diversidad como Fuerza: La tecnología no está exenta de los prejuicios de sus creadores, lo que subraya la importancia de la diversidad en el campo tecnológico. Equipos más diversos no solo promueven la equidad sino que también mejoran la toma de decisiones y la innovación, evitando errores que podrían no ser evidentes para un grupo homogéneo.
La Complementariedad de las Máquinas y los Humanos: A pesar de la creciente capacidad de las máquinas para realizar tareas complejas, la intuición, la empatía y la comprensión humana siguen siendo fundamentales. Aprender a trabajar junto a la inteligencia artificial, aprovechando lo mejor de ambos mundos, es un camino prometedor hacia el futuro.
Privacidad en la Era Digital: En un mundo donde cada clic puede ser rastreado y analizado, tomar medidas proactivas para proteger la privacidad en línea, como desactivar las cookies de terceros, es un paso esencial hacia el control de nuestros datos personales.
Mientras avanzamos hacia un futuro donde la tecnología juega un papel cada vez más central, la clave no reside en competir con las máquinas, sino en cultivar aquellas cualidades inherentemente humanas que las máquinas no pueden replicar. En la diversidad, la creatividad, la empatía y la ética encontramos no solo la esencia de nuestra humanidad sino también las herramientas para forjar un futuro donde la tecnología amplifique nuestras capacidades sin reemplazar nuestra esencia.
Al reflexionar sobre estas ideas, te invito a considerar cómo puedes integrar estos aprendizajes en tu vida diaria y profesional. ¿Cómo puedes contribuir a un uso más ético y consciente de la tecnología? ¿De qué manera puedes promover la diversidad y la inclusión en tu entorno? La tecnología está aquí para quedarse, pero depende de nosotros moldear cómo influirá en nuestra sociedad y en nuestras vidas individuales.
Gracias por acompañarme una semana más, ¡te espero en la próxima edición Innovation by Default 💡!