La "googlificación" de la sociedad: el potencial transformador de la IA está justo en lo que no vemos

En 2017, mientras impartía un curso de ingeniería aeroespacial, Catherine Garland se dio cuenta de que sus alumnos no sabían dónde habían guardado sus proyectos. Es más, se dio cuenta de que ni siquiera entendían la pregunta. Lo comentó con sus compañeros y juntos descubrieron que el problema estaba mucho más extendido de lo que podían imaginar.

«El concepto de carpetas de archivos y directorios, esencial para la comprensión de las computadoras por parte de las generaciones anteriores, era un galimatías para los estudiantes modernos», explicaban. Los alumnos no sentían la necesidad de organizar nada, porque bastaba con que supieran el nombre del archivo para que Windows Search o Spotligth en macOS localizara el documento al que querían acceder.

En ese momento no nos dimos cuenta, pero ese pequeño cambio generacional es clave para entender que el impacto de herramientas del tipo de ‘Deep Research’ va mucho más allá del trabajo intelectual.

El gran desorden

Adrian Sulyok

Muchos años antes de todo esto, en un enorme almacén de Las Vegas unos operarios intentaban organizar un 1.500.000 cajas de zapatos. Los técnicos de Zappos, que durante años ha sido una referencia de la venta por internet en EEUU,    experimentaron con varias taxonomías y sistemas organizativos, pero ninguno de ellos logró satisfacerles completamente.

Cada día, «llegaban zapatos nuevos y salían zapatos viejos, las estaciones cambiaban y con ellas los estilos. Cuando un proveedor creaba una nueva línea, no puodías simplemente mover todo hacia abajo para hacerle sitio junto a la línea anterior. Cuando se interrumpía una línea no había forma de recuperar todo para rellenar ese espacio». Descubrieron que la única forma de adaptarse a los movimientos de mercado de forma eficiente era reorganizar el almacén cada vez que hubiera uno. Y, claro, eso era insostenible.

Lo que hicieron fue exactamente lo mismo que los alumnos de Garland, coloca aleatoriamente sus cajas de zapatos y usar una base de datos para determinar dónde estaba cada aja en caso de necesitarle: un almacén caótico y un buscador.

Como decía Chris Anderson en su análisis del sistema, «el acceso aleatorio [que] funciona mejor para los bits en las unidades de disco, también resulta excelente para los átomos en los almacenes». Y esto tiene implicaciones.

Si tenemos en cuenta que ahora creamos más datos que nunca y que, en las economías modernas, el conocimiento es el «principal insumo necesario» para la producción, la pregunta realmente interesante es por qué no abrazamos el gran desorden.

¿Dónde está el conocimiento?

Gabriella Clare Marino

El problema, como explicaba Luis Garicano hace unos meses, es que «ese conocimiento [clave en los sistemas productivos] está arraigado en individuos que tienen un tiempo limitado para trabajar». Aunque a menudo nadie se percataba de ello, la gran pregunta que nos hemos hecho una y otra vez desde hace más de 200 años es: «¿Cómo nos organizamos para usar mejor ese conocimiento?»

Y, a estos efectos, cuando hablamos de conocimiento no hablamos de nada teórico; nos referimos a «la capacidad de resolver los problemas que surgen naturalmente en cualquier proceso «, de know-how, de saber hacer cosas. Da igual que sea un médico frente a una enfermedad, un fontanero frente a una fuga o un administrativo frente a un formulario.

Hasta ahora lo hemos solucionado a base de dividir el trabajo, de crear economías de escala y de construir cadenas de producción estables. Es decir: a base de formar hiperespecialistas en procesos concretos, de permitirles que trabajen todo lo posible en su campo de experiencia y de asegurarnos de que haya un manera estructurada (y sencilla) de que esos procesos se engarcen entre sí.

Si lo pensamos en abstracto, es un sistema muy parecido al de carpetas y directorios. Si pensamos en la estructura social productiva de la humanidad como una enorme máquina de procesar información, transmitirla y distribuirla, nos damos cuenta de que todo está metido en cajitas. Su estructura se basa en jerarquías de conocimiento (ingenieros por encima de operarios), en rutas de acceso (largas cadenas productivas para mover bienes, servicios o personas entre departamentos), directorios (plataformas y redes logísticas) y procesos de transformación bien segmentados.

Cuando el modelo no da más de sí

De esta forma, una cadena de producción no solo es una sucesión de máquinas, empresas y procesos: es una forma de estructurar el conocimiento, de que cada persona sepa lo que tiene que saber en el momento y el sitio que hace falta para fabricar cualquier producto. Eso es una idea buenísima y con un potencial enorme: basta con ver el boom de productividad que vivido en el últimos siglo.

El problema es que, como en el almacén de zapatos, también tiene problemas. Cada proceso nuevo, cada innovación tecnológica, cada sector productivo que deja de ser útil… añade complejidad a la gestión de ese tupido árbol del conocimiento que es la sociedad globalizada.

Ya hace años que la intuición de que «el gran desorden» podría tener mucho sentido en el contexto actual está encima de la mesa. El gran «pero» siempre ha sido que, en la medida en que el conocimiento adherido a los individuos, no podíamos extraerlo, procesarlo y organizarlo como hacía Zappos. O, mejor dicho, no podíamos.

Y entonces llegó la IA

Y, antes que ella, la digitalización del conocimiento y la monitorización del trabajo de decenas de millones de personas. Con toda esos datos bajo el brazo, las nuevas funcionalidades de inteligencia artificial «suponen un disparo a la línea de flotación de buena parte del trabajo intelectual actual».

Y es que, como decía nuestro compañero Javier Lacort, más allá de las mejoras incrementales, hablamos de sistemas que «puede navegar por la Web, analizar múltiples fuentes, sintetizar información y producir informes detallados sobre un asunto. Y con un nivel de sofisticación que se acerca peligrosamente al trabajo de muchos analistas humanos. En cualquier campo».

Al final, vemos un proceso análogo al que ocurrió con los buscadores. Donde antes necesitábamos una enciclopedia y una serie de puentes «físicos» para llegar al conocimiento (editoriales, distribuidores, etcétera) de repente solo había una cajita de búsqueda. Este cambio relacional con el conocimiento que nos abrió al «gran desorden» da un paso más con la IA. Ya no hablamos solo de localizar la caja de zapatos, hablamos de sistemas capaces de procesar todo el pedido: no solo es buscar el dato, es integrarlo y hacerlo accesible. Eso es la «googlificación de la sociedad». 

La cuestión es que si nos quedamos aquí, estaremos quedándonos a mitad de camino.

Porque si pensamos en su impacto aplicándolo a una sucesión casi infinita de tareas y de trabajos, lo más probable es que lleguemos a la conclusión de que los incrementos de productividad no pueden ser muy grandes. Pero de lo que hablamos realmente es de que si se cambia la estructura en que organizamos el conocimiento socio-productivo, cambia (como consecuencia) la estructura social entera; cambia la forma en la que nos organizamos económica, social y culturalmente.

Imagen | Adrian Sulyok

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