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La dirección que tomará la innovación puede parecer impredecible para quienes observamos desde fuera. Sin embargo, aquellos involucrados directamente en el proceso de innovación suelen seguir una hoja de ruta que proporciona una guía para el desarrollo del producto, y esta se ajusta de acuerdo a los hallazgos del proceso y a la retroalimentación del mercado.
En noviembre de 2024, durante una entrevista, entre Garry Tan, CEO de Y Combinator; y Sam Altman, CEO de OpenAI, este último compartió las cinco etapas de la hoja de ruta que sigue OpenAI para el desarrollo de la inteligencia artificial (IA):
La primera etapa son los chatbots, los cuales son IA con capacidades de interacción multimodal (texto, audio, imágenes) y enfocadas en capacidades de búsqueda y generación de contenidos, ejemplificado desde las primeras versiones de ChatGPT hasta la reciente versión 4.5. Precisamente, esta última versión introduce capacidades de búsqueda en internet; al momento de escribir esta columna le pregunté a la versión 4.5 por la reciente discusión entre Trump y Zelenski, y me dio un completo análisis del contexto del altercado del 28 de febrero, incluyendo referencias a noticias y videos.
La segunda etapa son los razonadores, actualmente en despliegue con las versiones o1 y o3 de ChatGPT. Estas IA pueden resolver problemas de índole matemática o ciencias, destacando sus capacidades en desglosar la inferencia en pasos intermedios que emulan el proceso de razonamiento humano.
La tercera etapa son los agentes, descritos por Altman como “IA con interacciones múltiples con un entorno, piden ayuda a las personas cuando la necesitan, trabajan juntos.” Los agentes son sistemas de IA autónomos que realizan tareas sin intervención humana y se hacen cargo de la ejecución de tareas y la toma de decisiones específicas. Una variante de los agentes son los copilotos, los cuales son diseñados para aumentar las capacidades de las personas, ofreciendo recomendaciones, información o apoyo mientras los humanos mantienen el control de las decisiones finales. En el corto plazo, los agentes serán una de las mayores vías de monetización de la IA.
La cuarta etapa son los innovadores: en palabras de Altman son “como los científicos, y esa es la capacidad de explorar fenómenos que no se comprenden bien durante un largo período de tiempo y entender qué es, simplemente descifrarlo”, por lo cual es muy claro que el reciente lanzamiento de la opción de “investigación en profundidad” de ChatGPT va en esa dirección, pues tienen la habilidad para buscar, analizar y sintetizar información compleja con un nivel avanzado de detalle, aunque aún no generan nuevo conocimiento.
La última etapa enunciada por Altman son las organizaciones, “el nivel cinco es algo un poco amorfo, como hacer eso, pero a escala de toda la empresa o ya sabes, toda una organización o lo que sea, eso va a ser algo bastante poderoso”, lo que podríamos simplificar como conjuntos de agentes de IA que podrán coordinarse entre sí.
Cada empresa sigue sus propias rutas de innovación, pero, viniendo del líder de la industria, esta hoja de ruta es una revelación muy clara sobre de lo que viene a futuro con la IA, en mi opinión, solo faltaría involucrar la interacción de la IA con robots, tema que abordaré próximamente.
Michael Hopf presenta un dicho inequívoco en su libro “Those Who Remain” y que explica perfectamente el fenómeno del crecimiento que se ha visto últimamente en la popularidad del comunismo en EE.UU.
¿Qué se debe hacer en materia fiscal? Diversos analistas mencionan que el ajuste necesario para poder avanzar pasa por un valor entre $30 y $80 billones. Es decir, significa que el déficit actual de 7% del PIB debería reducirse a un valor entre 5,5% y 3% del PIB
Hace unas semanas leí sobre Alpha School, un modelo educativo que utiliza inteligencia artificial para personalizar gran parte del aprendizaje académico y dedicar más tiempo al desarrollo de habilidades humanas. No sé si ese será el colegio del futuro. Lo interesante es la pregunta que plantea: ¿qué debemos enseñar cuando el conocimiento deja de ser el principal factor de diferenciación? Durante décadas, la educación tuvo un propósito claro. La escuela transmitía conocimientos y la universidad formaba especialistas. En un mundo donde acceder a la información requería tiempo y esfuerzo, ese modelo tenía sentido. Hoy cualquier estudiante puede pedirle a una inteligencia artificial que explique un concepto, resuelva un problema o resuma un libro en segundos. Si la información dejó de ser escasa, la ventaja competitiva ya no será saber más. Será pensar mejor. Eso exige replantear nuestras prioridades. El pensamiento crítico deja de ser una habilidad complementaria para convertirse en el centro de la educación. No porque las respuestas hayan perdido importancia, sino porque ahora cualquiera puede obtenerlas. Lo realmente valioso será distinguir entre información y evidencia, identificar sesgos, conectar disciplinas y ejercer buen juicio cuando no existe una solución evidente. Los líderes más admirados rara vez son quienes tienen todas las respuestas. Son quienes hacen las preguntas que los demás no habían considerado. Saben simplificar problemas complejos, escuchar perspectivas distintas, cambiar de opinión cuando la evidencia lo exige y decidir aun cuando la información es incompleta. Esas capacidades no pertenecen a ninguna profesión en particular. Son el resultado de una formación amplia, de la curiosidad intelectual y de la disposición a cuestionar incluso las ideas propias. Si la inteligencia artificial obliga a replantear la educación, quizá el mayor cambio no sea tecnológico, sino filosófico: volver a enseñar a pensar. Curiosamente, esta transformación nos acerca a los grandes pensadores del Renacimiento. Estos no entendían el saber como compartimentos aislados. Leonardo da Vinci fue artista, ingeniero, anatomista e inventor porque comprendía que la innovación nace al conectar ideas. Los problemas que hoy enfrentan las empresas tampoco pertenecen a una sola disciplina. La inteligencia artificial, la geopolítica, la transición energética o el envejecimiento de la población exigen integrar tecnología, economía, derecho, psicología y ética. Formar líderes implica mucho más que desarrollar una buena capacidad analítica. También exige aprender a enfrentar la incertidumbre, asumir riesgos y entender que el fracaso forma parte del aprendizaje. Es allí donde se construyen el carácter, el juicio y la resiliencia. La inteligencia artificial puede reducir el esfuerzo necesario para aprender, pero no puede reemplazar las experiencias que forman el carácter. La discusión sobre la educación suele concentrarse en cuánto tiempo pasarán los estudiantes utilizando inteligencia artificial. La pregunta es más bien qué tipo de líderes queremos formar cuando todos tendrán acceso al mismo conocimiento. Las organizaciones y el mundo necesitan personas capaces de razonar con independencia, conectar perspectivas distintas, ejercer buen juicio, convertir la adversidad en aprendizaje e inspirar a otros para resolver problemas complejos. Esa ha sido siempre la esencia del liderazgo, y ninguna inteligencia artificial podrá reemplazarla
