La inteligencia artificial no puede reemplazar los conocimientos ganados con tanto esfuerzo, todavía

En la Edad Media de la década de 1980, antes de Google y Siri, nos considerábamos en los albores de la verdadera inteligencia artificial. Nos estábamos acostumbrando a los cajeros automáticos; teníamos sistemas de apoyo a la toma de decisiones y «sistemas expertos» que pretendían captar los procesos de pensamiento de los más inteligentes. Algunos ordenadores pueden incluso cantar «Daisy, Daisy». Estábamos de camino.

Hoy, el nuevo coche que compre habrá sido construido en gran medida por una flota de robots especializados, con la ayuda de un número cada vez menor de humanos. Y pronto esos robots podrían ser entregados ellos mismos a la fábrica en un camión sin conductor. La semana citó recientemente a expertos en inteligencia artificial quienes dicen que hay un 50% de probabilidades de que un ordenador tenga verdadera inteligencia humana para 2050, con consecuencias desconocidas (y quizás nefastas) para los mortales. A medida que la tecnología siga avanzando, ¿quedarán obsoletos los conocimientos adquiridos con tanto esfuerzo y basados en la experiencia?

Al menos por ahora, mucha gente bien informada se muestra bastante escéptica ante la posibilidad de que la IA sustituya por completo al «wetware» humano en un futuro próximo. Para nuestro libro, Transferencia crítica de conocimientos, encuestamos a directores de TI, directores de tecnología y ejecutivos de recursos humanos de alto nivel sobre sus programas de transferencia de conocimientos. Cuando se le preguntó hasta qué punto el conocimiento crítico y basado en la experiencia (lo que llamamos inteligencia profunda) podría capturarse y codificarse a través de la tecnología, en lugar de transmitirse a otras personas a través de la experiencia directa, el 71% dijo «parcialmente» y solo el 4% dijo «casi por completo».

Por supuesto, muchos avances de la tecnología ya son conocidos, ya que las organizaciones utilizan cada vez más sitios web, bases de datos con capacidad de búsqueda y comunidades de práctica para facilitar la transferencia de conocimientos. El del ejército Sitio web de lecciones aprendidas es un buen ejemplo de un archivo con capacidad de búsqueda de soluciones y mejores prácticas que captura los conocimientos críticos. Ante un problema táctico, un oficial puede consultar el sitio web y buscar situaciones similares; luego, con su juicio personal, puede adaptar los éxitos anteriores a la situación actual. Sin embargo, estos sitios web tienen limitaciones. Solo pueden captar una pequeña cantidad de los conocimientos adquiridos por los expertos a lo largo de muchos años de experiencia, muy poco en el camino de los procesos de pensamiento crítico o las decisiones de juicio, ya que se aplican a diversos contextos. Además, muchos de esos sitios se buscan con mucha menos frecuencia de lo que sus creadores habían previsto. No cabe duda de que las bases de datos son útiles, pero más como un dispositivo para conectar a los buscadores con personas que pueden responder a preguntas detalladas, que como mecanismos de transferencia de conocimientos en sí mismos.

El intercambio de conocimientos en tiempo real a través de la tecnología también es cada vez más común, como lo demuestra la expansión de las comunidades de práctica. Los miembros pueden estar muy dispersos geográficamente, pero cuanto más de cerca la tecnología simule la interacción cara a cara (medios «ricos»), más conocimientos reales se pueden compartir. Tomemos, por ejemplo, «Tele-I.C.U.S» como lo comentó Atul Gawande. Trabajando de forma remota, pero con cámaras de vídeo de alta definición en las habitaciones de los pacientes, datos transmitidos desde los monitores a los que están conectados los pacientes y acceso a todos los registros electrónicos de pruebas y medicamentos, los médicos y enfermeros pueden detectar los problemas potenciales y reales y sugerir soluciones desde lejos.

Y luego, por supuesto, está el Big Data. Las bases de datos pueden contener enormes cantidades (petabytes) de información, mucho más de lo que una mente humana podría abarcar. Pero, ¿significa esto que la experiencia humana está quedando obsoleta?

El superordenador Watson de IBM ha pasado de ser aplastante Jeopardy campeón del procesamiento de datos para resolver los problemas de salud. Cuántos oncólogos podrían esperar leer, y mucho menos recordar, las 600 000 pruebas médicas y los dos millones de páginas del diario ¿describe las investigaciones y los ensayos sobre el cáncer de pulmón que se le han dado a Watson? Con toda esta información, Watson enumera los posibles tratamientos, asigna niveles de confianza a cada uno y proporciona pruebas para esas recomendaciones. Pero en un futuro próximo sigue siendo necesario que los expertos humanos sopesen las recomendaciones, reconozcan los patrones de la experiencia pasada y tomen la decisión final.

Estamos empezando a encontrar una asociación óptima con la inteligencia computarizada. Incluso los defensores del Big Data señalan que el análisis aún requiere la experiencia humana para deducir el significado, entender el contexto, distinguir correctamente la correlación de la causalidad y tomar decisiones matizadas. Resumiendo el trabajo de los expertos en informática de Harvard, el objetivo es «crear sistemas que permitan humanos combinar lo que se les da bien (hacer las preguntas correctas e interpretar los resultados) con qué máquinas son buenos en: computación, análisis y estadística utilizando grandes conjuntos de datos».

Así que hasta que los androides se apoderen, el software inteligente y el big data no son más que herramientas muy útiles para ayudarnos a trabajar. Las máquinas sustituyen muchos tipos de trabajo repetitivo, desde volar aviones hasta clasificar los síntomas médicos. Y en la medida en que humanos profundamente inteligentes puedan programar posibles problemas en el software, incluso los relativamente raros, el sistema puede reaccionar más rápido que un humano. Algún día los robots pueden tener una inteligencia profunda. Por el momento, nos conformaríamos con preservar la variedad humana y seguir forjando asociaciones cada vez más productivas con nuestros primos del silicio.