La inteligencia artificial: un cambio de paradigma

Ya en el año 2000, Larry Page, cofundador de Google Inc y el que fuera CEO de Alfphabet dijo: “La inteligencia artificial sería la versión definitiva de Google. El motor de búsqueda definitivo que entendería todo lo que hay en la web. Entendería exactamente lo que usted quiere y se lo daría. No estamos ni cerca de hacer eso ahora. Sin embargo, podemos acercarnos cada vez más a eso, y eso es básicamente en lo que trabajamos”. Una visión muy clara del signo de los tiempos en una época que parece ya lejana, con un internet incipiente y un mundo que aún no había hecho la transición a lo digital (los datos, piedra angular de la inteligencia artificial, surgen de la transición de lo analógico a lo digital).

Lo que entonces parecía ciencia ficción, se fue haciendo cada vez más posible: en pocos años hemos empezado a hablar con nuestros smartphones y obtener respuestas, las redes sociales se han convertido en una suerte de plaza de pueblo mundial que nos proporciona las relaciones y contenido que nos interesa (o acaso los genera) desplazando nuestro modelo de comportamiento y de sociedad o las apps de entidades bancarias han empezado a gestionar nuestras finanzas. El mundo, gradualmente, ha ido pivotando de una serie de recursos que estaban a nuestra disposición, a una serie de recursos que determinan nuestra disposición. Y todo ello ha sucedido sin apenas darnos cuenta, gracias al crecimiento exponencial de datos, infraestructura, velocidad de procesamiento y GPUs (unidades de procesamiento de gráficos).

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Pongamos un ejemplo. Usamos Uber de forma generalizada, intuitiva. Lo que empezó como una idea de dos amigos en París en el 2008 ha derivado en que en el año 2023 se hiciesen más de 9.4 mil millones de desplazamientos a través de la app. ¿Cómo es posible conseguir esa escalabilidad? Detrás de escena, como en el Mago de Oz, hay una plataforma tecnológica avanzada, que en este caso depende en gran medida de la inteligencia artificial.

¿Alguien, al usar la app, se ha parado a pensar que utiliza un sistema de procesamiento del lenguaje natural que puede comprender conversaciones, lo que permite una experiencia optimizada? ¿Y un software de visión por computadora que verifica millones de imágenes y documentos como licencias de conducir y menús de restaurantes? ¿Alguien imagina que sus algoritmos de procesamiento de sensores ayudan a mejorar la precisión en áreas urbanas densas, incluida la detección automática de accidentes al detectar movimientos inesperados desde el teléfono de un conductor o pasajero? ¿O qué tiene algoritmos sofisticados de aprendizaje automático que predicen la oferta de conductores, la demanda de pasajeros y las estimaciones de tiempo y trayectos?

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Cojamos un ejemplo radicalmente diferente: McDonads. El 25 de marzo de 2019, McDonald’s anunció la adquisición de Dynamic Yield para apoyar su transformación digital. Fue la mayor adquisición de McDonald's en los últimos 20 años. ¿Por qué ese movimiento de un restaurante que vende Big Macs? Dynamic Yield posee una tecnología basada en algoritmos de machine learning que permite adaptar sitios web corporativos a los patrones de comportamiento de cada usuario individual. Sus científicos de datos pueden, por ejemplo, adaptar en tiempo real el menú McAuto (servicio de recogida de comida desde el coche), en cada momento del día, según las condiciones meteorológicas, el tráfico o los eventos que estén teniendo lugar en el área geográfica. Asimismo, una vez que el cliente empieza a seleccionar el menú, el sistema puede ofrecerle recomendaciones para completar el pedido.

Son solo dos ejemplos que, junto con muchos otros, nos traen de la mano al momento actual. La inteligencia artificial ha dado un salto cualitativo en los últimos años (véase ChatGPT) pero el trasfondo de esa capa de aplicaciones y esa comodidad implica un reto mayor: como humanos estamos pasando de ser los decisores de nuestras vidas a usar herramientas que deciden por nosotros, muchas veces sin siquiera darnos cuenta. Eso genera incógnitas enormes.

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En ese contexto, tras unas directrices no vinculantes de soft law, finalmente se ha publicado en julio el Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial. A diferencia del liberalismo Estadounidense o el enfoque imperativo de países de corte más autoritario como China, en Europa se ha optado por centrarse en la protección de los derechos Fundamentales. Pretende, básicamente, regular todo el ciclo de vida de los sistemas de inteligencia artificial de forma horizontal y, combinado con normativas sectoriales verticales, enmarcar su desarrollo, uso y efectos. No es una cuestión baladí porque lo que está en juego es un cambio de paradigma del modo de vivir, relacionarnos y, en definitiva, ser y evolucionar como personas y sociedad.

No es el objeto de esta tribuna entrar en detalles de la norma, lo que llevaría mucho tiempo y un grado de detalle y precisión que no se puede conseguir en este espacio. Pero sí que podemos preguntarnos si cumplirá su propósito. Si el Reglamento que ve ahora a la luz garantizará nuestra salud, seguridad y derechos fundamentales. Si es el instrumento adecuado para enmarcar la aparición de un enorme ser pensante que se nutre de los 2 MB de datos por segundo que cada persona genera en la Tierra y en el que ya estamos delegando nuestra forma de ser y de actuar. No es poca cosa.

* Alexander Benalal, socio de Tecnología y dispute resolution de ThinkSmartLaw.