Horas antes de esta conversación, César Migueláñez se emplaza a investigar soluciones de escalabilidad para un proyecto que parece sacado de una novelita de Ursula K. Le Guin: smartwatches para vacas. Migueláñez se dedica a trazar tecnología con IA, y su cliente trabaja con una especie de “collar gigante que le ponen a la vaca y con el cual trackea parámetros biométricos”.
Añade: “necesitan hacer match entre las instrucciones del ganadero y las estadísticas registradas por el smartwatch de la vaca”. Para ello, diseñan un agente que se ocupe de formular las preguntas adecuadas, dependiendo de la situación de la vaca. Es ahí donde la start-up de Migueláñez, Latitude, interviene, confirmando así que el futuro nunca se materializa exactamente por la aparición de nuevos artefactos espectaculares, sino más bien al contrario: sabes que ya estás en el futuro cuando operaciones que han venido repitiéndose durante siglos de manera mecánica aparecen reinventadas en el lenguaje de la ciencia ficción. ¿IA para bovinos? No era lo que esperábamos, pero ya está aquí.
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Si tú le haces cien veces la misma pregunta a una o varias IAs, probablemente obtendrás cien respuestas diferentes. “La IA generativa —dice Migueláñez— es lo que se llama no determinista, es decir que con un mismo input te pueden salir varios outputs”. Es esta característica la que hace que diseñar tecnología con IA incorpore una dificultad añadida, y para esto precisamente nació la empresa de Migueláñez; casi que para controlar lo incontrolable.
“La IA no es como el software tradicional, donde si hago dos más dos el resultado siempre es cuatro. Nosotros ayudamos a implementar sistemas de testing para poder controlar el comportamiento de estos agentes en modelos de lenguaje grande (LLMs)”. Dicho de otro modo, actualmente los equipos de producto tienen una gran falta de confianza en los grandes modelos de lenguaje y en general existe una enorme incertidumbre en torno a los resultados de la IA. “Igual que hay Figma para diseñar Internet y GitHub para colaborar en código, necesitamos una nueva categoría de producto que permita diseñar e interactuar con estos sistemas”.
“Sabes que ya estás en el futuro cuando operaciones que han venido repitiéndose durante siglos aparecen reinventadas en el lenguaje de la ciencia ficción.
En el año 1865, el economista William Stanley Jevons formuló lo que precisamente hoy se conoce como la paradoja de Jevons, que viene a decir que cuanto mayor es la eficiencia en el uso de un recurso, su consumo no se reduce, sino que, de hecho, aumenta. A juicio de Migueláñez, esto mismo es lo que estamos experimentando respecto a los usos y costumbres de la IA. “Es como cuando Bill Gates dijo que 640K deberían ser suficientes para cualquiera… Si mejoras la velocidad, vas a mejorar mucho más la precisión y los resultados de los modelos”.
En ese sentido, el principal freno a las implantaciones de la IA es el desconocimiento de la IA. “Existe una gran diferencia entre empresas que son pre-ChatGPT, que están intentando añadir funcionalidades con IA, y las que son nativas, que las emplean como tecnología base”. Finalmente, apenas si llevamos solo tres años de uso masivo de Inteligencia Artificial (como dato curioso, Latitude se funda apenas unos meses antes del anuncio mundial de ChatGPT, lo que evidentemente obligó a la compañía a reinventarse).
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“La analogía que a mí me gusta hacer —dice Migueláñez— es que usar un modelo es como contratar a un empleado. Si contratas a alguien de marketing, no puedes decirle ‘hazme dinero’ y ya está tienes que romper las instrucciones en trozos más pequeños. Con los modelos ocurre lo mismo: siempre hay que darle instrucciones muy detalladas”. ¿Puede decirse entonces que las nuevas empresas de IA son como las viejas consultoras de recursos humanos, pero con tecnología? “Sí —se ríe el CEO de Latitude—, solo que nosotros hacemos el informe y corregimos a la tecnología, no al empleado”.
Antonio J. es escritor y cofundador y director editorial de www.rrefugio.com, agencia especializada en contenido, ecommerce, estrategia digital y branding.