¿Y si la IA no era para ti?
Diario de Innovación #184
El otro día vi una escena que podría haber salido de una película de ciencia ficción… si no fuera tan real.
Aunque ya sabes lo que dicen, la realidad siempre supera a la ficción.
Una empresa con 200 empleados. Presentación con música épica. PowerPoint con promesas del tipo “IA que lo cambiará todo”.
¿El resultado?
Cero productividad, reuniones eternas para ver qué “prompt funciona mejor” y departamentos enteros esperando que ChatGPT les diga qué hacer.
Y luego lees a Daron Acemoglu, premio Nobel de Economía, y te das cuenta de que igual no estamos tan equivocados… ni tan preparados.
Porque mientras unos dicen que la IA va a generar 25 billones al año…
…él dice que quizá solo suba el PIB de EE.UU. un 1% en diez años. Y eso siendo optimistas.
¿Por qué?
Aquí algunos datos que respaldan su tesis:
Aunque 20% de las tareas laborales podrían ser afectadas por IA, solo el 5% serían rentables para automatizar.
Las ganancias de productividad reales serán de solo 0.7%.
La mayoría de aplicaciones actuales de IA se centran en tareas fáciles, de bajo impacto y fácilmente medibles.
Muchas tareas automatizables están en pymes, pero la inversión se concentra en grandes empresas.
Existen costes de adaptación organizativa que reducen el impacto económico en el corto y medio plazo.
Porque en el mundo real la IA no se está usando donde realmente hace falta. En el taller. En el aula. En el hospital. En la obra. En la trinchera.
Y mientras no sepamos usarla para dar soluciones en tiempo real, en contexto, seguiremos haciendo tonterías con presentaciones brillantes y productividad en negativo.
No necesitamos modelos que escriban poesía.
Necesitamos modelos que le digan al electricista dónde está el maldito cortocircuito.
Y a ti y a mí, cómo trabajar mejor, no más bonito.
Luego tenemos los efectos secundarios de este proceso de automatizar o usar IA allá donde mires:
Posibles impactos negativos en el bienestar social (manipulación, adicción, amenazas de seguridad).Desigualdad: aunque no destruirá tantos empleos como automatizaciones pasadas, afectará más a mujeres con menor nivel educativo.
Así que si estás pensando en cómo aplicar la IA en tu negocio, equipo o carrera…
…piensa menos en “crear contenido viral con GPT” y más en cómo evitar que tus trabajadores pierdan el tiempo buscando lo que un buen sistema ya debería saber.
Que los que están ganando con esto no son los que hablan de IA.
Son los que ya la usan para resolver problemas.
Problemas de verdad.
La propuesta de Daron:
Dejar de enfocarse en “IA humanizada” y centrarse en tareas concretas, donde se necesite información fiable y en tiempo real.
Aplicaciones útiles en sectores como: electricistas, enfermeros, educadores, fontaneros, administrativos.
Para tener un impacto real, la IA debería ayudar a resolver problemas prácticos con datos fiables, no solo generar textos conversacionales.
Y es que La IA tiene un gran potencial, pero solo si se usa de forma inteligente y práctica. El impacto real no vendrá de modelos que escriben poesía, sino de herramientas que mejoran la productividad de los trabajadores reales.
Que nunca te falten ideas, ni ganas de probarlas.
A.
PD 1: Si quieres leer el artículo completo de MIT Sloan, aquí lo tienes.
PD 2: ¿Buscas ideas prácticas para aplicar IA en tu sector? A lo mejor este otro libro de Acemoglu te sirve, 📚 Poder y progreso. Es una verdadera joya para entender cómo la tecnología cambia (o no) el mundo.
Gracias por acompañarme en un nuevo Diario de Innovación, ¡y te espero mañana en Innovation by Default 💡!