La respuesta no está clara, pero sin duda será evidente cuando miremos hacia atrás dentro de medio siglo. Los avances tecnológicos, como los algoritmos de inteligencia artificial cada vez más sofisticados, nos hacen cuestionar si estamos viviendo un punto de transición fundamental en la historia.

Vale la pena señalar que un aspecto común a todas las revoluciones industriales es el aumento repentino de la complejidad de los ecosistemas de creación de valor que subyacen a la economía, transformando por completo la forma en que vivimos, hacemos negocios y, en última instancia, intercambiamos valor. Por ecosistemas de creación de valor, me refiero a todas las organizaciones, componentes e interconexiones necesarias para transformar la materia y la información en algo de valor, que no siempre es solo de tipo monetario.

También es evidente a partir de revoluciones industriales anteriores que la única forma de gestionar adecuadamente los sistemas complejos es a través de la aplicación responsable de la inteligencia, ya sea artificial o biológica. La pregunta fundamental ahora es si nuestra inteligencia biológica y colectiva es suficiente para manejar la creciente complejidad que nos rodea. Cuando consideramos la historia reciente, especialmente las dudas del siglo pasado, creo que la respuesta es no.

Para calificar esta hipótesis, primero necesitamos definir la complejidad y establecer una forma de medirla. Por supuesto, no es tan simple. Según Ray Kurzweil, la complejidad se puede definir como “la cantidad más pequeña de información significativa, no aleatoria pero impredecible necesaria para caracterizar un sistema o proceso”. Una propiedad inherente de los sistemas complejos es que las reglas que describen el sistema a nivel local pueden ser extremadamente simples, pero el comportamiento emergente puede ser rico y, a menudo, sorprendente.

Para medir la complejidad de cualquier sistema dado, los siguientes atributos pueden ser útiles:

• Tamaño: El número de componentes;
• Conectividad: El número de conexiones entre componentes;
• Jerarquía: El número de niveles de organización;
• Diversidad: La variedad de componentes y sus relaciones;
• Circularidad: la presencia y el número de bucles de retroalimentación;
• Adaptación: La capacidad de un sistema para cambiar y adaptarse en respuesta a factores externos;
• Propiedades emergentes: la aparición de un comportamiento nuevo e impredecible a nivel del sistema.

Teniendo en cuenta las revoluciones industriales pasadas, sería una suposición justa decir que hemos estado dominando los primeros tres atributos mientras ignoramos la importancia crítica de los últimos cuatro. Algunos de los desafíos apremiantes que hemos enfrentado como sociedad global son una fuerte señal de que no pudimos manejar, por ejemplo, la diversidad del comportamiento y las expectativas humanas, los bucles de retroalimentación en las redes financieras, la adaptación a gran escala a un nuevo virus y las consecuencias no deseadas del uso de combustibles fósiles como la contaminación del aire y el calentamiento global.

“No hay problemas difíciles, solo problemas que son difíciles para un cierto nivel de inteligencia”. — Eliezer S. Yudkowsky, Mirando hacia la singularidad, 1996.

¿Es cierto que el nivel de inteligencia necesario para hacer frente a todos estos aspectos de los sistemas complejos puede estar más allá de nuestras capacidades humanas? Un análisis de alto nivel de los modelos de negocio puede dar una idea de la cuestión.

Los modelos comerciales tradicionales se han construido sobre la base de un enfoque lineal para la creación de valor, como una línea de producción, que otorga a la organización un control total sobre toda su cadena de valor, a veces con importantes barreras de entrada, como la regulación y los requisitos de capital. Por supuesto, esa era una forma lógica de administrar cualquier negocio dado que los costos de transacción asociados con el uso de recursos internos eran mucho más bajos que con el uso de terceros. Además de eso, la elección del cliente era bastante limitada dados los "beneficios" económicos de la producción en masa, el marketing masivo y la educación masiva.

Sin embargo, la llegada de Internet ha llevado los costos de transacción a casi cero, y los clientes ahora tienen más opciones que nunca, con tiendas que tienen espacio infinito en los estantes. Estos dos vectores de cambio (la disminución de los costos de transacción y el aumento de las opciones del cliente) han demolido nuestras viejas suposiciones sobre la creación de valor, dado que los estilos de vida de los clientes ahora atraviesan muchas industrias (por ejemplo, banca, transporte, bienes de consumo, medios, etc.), creando una demanda sin precedentes. para la interoperabilidad, algo que la próxima Web 3.0 solo acelerará. Por lo tanto, es un buen momento para reconsiderar las limitaciones biológicas de nuestras capacidades humanas para gestionar la complejidad y sus consecuencias no deseadas.

Seguimos creyendo que tener un gran volumen de información puede ayudarnos a tomar mejores decisiones, lo cual es cierto en algunos casos. Sin embargo, nos enfrentamos a un número cada vez mayor de escenarios comerciales en los que esto no es necesariamente cierto. Podemos estar extremadamente bien informados como individuos, pero al mismo tiempo, podemos estar ciegos colectivamente, dados los mecanismos biológicos e ineficientes que usamos para comunicar, producir e intercambiar conocimiento. Piénselo: necesitamos invertir años e incluso décadas para dominar dominios de conocimiento específicos, mientras se crea más conocimiento a un ritmo exponencial. Al igual que la Reina Roja, debemos seguir aprendiendo a permanecer en el mismo lugar.

¿Entonces, Qué significa todo esto? Desde mi punto de vista, significa que estamos tropezando con nuestras propias virtudes como humanos, y tal vez, solo tal vez, nuestra inteligencia biológica esté llegando a sus límites en su capacidad para resolver problemas complejos emergentes, colectivamente.

Los modelos de lenguaje de inteligencia artificial como GPT-3 permitirán que las empresas tradicionales se reinventen y surjan modelos comerciales disruptivos, creando nuevos mercados y exigiendo un conjunto de habilidades profesionales completamente nuevo. Es un territorio desconocido que necesitaremos explorar, un nuevo territorio que puede ser lo suficientemente fértil para que podamos sembrar las semillas de la prosperidad global.

Las primeras reacciones a una tecnología tan poderosa a menudo están fuera de lugar. ¿Esta cosa reemplazará mi trabajo? ¿Es este el fin de las universidades? ¿Qué pasa si esta cosa comienza a replicarse a sí misma? Y así sucesivamente. En mi opinión, estas reacciones iniciales no tienen sentido, como si tuviéramos pruebas sólidas que sugirieran que nuestra inteligencia biológica, colectivamente, puede abordar los desafíos extremadamente complejos que enfrentamos hoy en día en los negocios y como sociedad global. Solo considere los Objetivos de Desarrollo Sostenible de las Naciones Unidas que se abordarán para 2030. No es solo una cuestión de esfuerzo humano o inversión financiera. Estos son desafíos extremadamente complejos que requieren un enfoque completamente nuevo para la resolución de problemas.

Hemos evolucionado y educado a nuestros hijos para encontrar siempre la respuesta correcta a un problema específico, y esta habilidad nos dio el poder de dominar el planeta, aterrizar en la luna, inventar lo inimaginable pero también causar una destrucción sin igual. El advenimiento de la IA le da la vuelta a esto. Ahora tenemos todas las respuestas que buscamos, pero ¿cuál es la pregunta? O más específicamente, ¿cuál es el aviso?

Ahora tenemos una poderosa herramienta en nuestras manos y, según Spider-Man, eso significa que nuestro nivel de responsabilidad es mayor que nunca. Por cierto, es por eso que ChatGPT está atascado en 2021. AI está llamando al ingenio humano. ¿Qué problema específico queremos resolver realmente en lugar de simplemente señalar la virtud? ¿Qué pieza de conocimiento científico basado en hechos desbloqueará la solución? ¿Cuál es la forma más segura y sostenible de implementar la solución sin atajos? ¿Puede un cerebro artificial contribuir al debate?

Pues todo depende de los datos con los que alimentemos el modelo. Los beneficios de las soluciones basadas en IA serán directamente proporcionales a la calidad de los datos que subyacen en modelos de lenguaje sofisticados como Davinci, el modelo más poderoso conocido hasta la fecha. Cuando digo calidad, no solo me refiero a los aspectos técnicos de los datos, sino también a aspectos intangibles como ética, parcialidad, moralidad, inclusión, equidad, etc. En otras palabras, aspectos inherentemente humanos.

La pregunta ahora es si podemos usar herramientas de IA basadas en un marco de valores humanos y garantizar que los modelos de IA generen soluciones consistentes con nuestros principios más preciados. Estas son preguntas difíciles de responder. Por lo tanto, el valor que las empresas pueden crear al aprovechar la IA depende fundamentalmente tanto de la calidad de los datos (que es más abundante que nunca) como del discernimiento humano (que posiblemente escasea) y no se puede codificar ni automatizar (aunque la IA basada en La computación cuántica puede probar que estoy equivocado).

Creo que la combinación intencional de estos elementos desbloqueará nuevas vías de crecimiento económico que actualmente no son evidentes, de manera similar a cómo ser diseñador web o desarrollador de aplicaciones móviles no tenía sentido para la mayoría de las personas a fines de la década de 1980, pero surgió como un nuevo campo. a medida que los empresarios y las grandes corporaciones realizaron nuevos experimentos y desafiaron el statu quo.

Estoy realmente entusiasmado con lo que permitirán las herramientas basadas en IA y cómo sus capacidades transformarán los modelos comerciales, infundiendo productos digitales y físicos y creando otros nuevos. A medida que adoptamos esta nueva tecnología y exploramos casos de uso que se beneficiarán de su poder, consideremos los atributos de los sistemas complejos que la IA puede ayudarnos a administrar. Este enfoque permitirá la aplicación relevante de IA y maximizará sus beneficios comerciales y el valor para los clientes y la sociedad, al tiempo que creará más ancho de banda para que los humanos impulsen y aceleren la creatividad y la innovación, los ingredientes clave de nuestro futuro crecimiento económico.

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