Tanto los científicos como los guionistas estiman que conservan entre el uno y el cinco por ciento de lo que la IA tiene para ofrecerles.
getty
El motor es una grúa incansable. En una sola sesión, nos dio más material que cualquier disertación, informe anual o guión de Hollywood jamás utilizado. Esto lo recuerdo cada vez que hablo con científicos y guionistas, quienes me dicen -independientemente, casi palabra por palabra- que conservan entre el uno y el cinco por ciento de lo que la máquina tiene para ofrecer.
Esa cifra puede parecer alarmante. No lo es. Ambos grupos insisten en que el valor real de la máquina nunca ha sido el volumen de material que genera. Esto les ahorra tiempo en recolectar el material en primer lugar.
Probé esta idea en voz alta recientemente, durante una conferencia sobre IA y juicio en Chicago. Lo construí a partir de una historia que había escuchado directamente del Dr. Jonathan Stokes, un bioquímico de la Universidad McMaster cuyo laboratorio utiliza inteligencia artificial para buscar nuevos antibióticos. Buscando en el universo químico casi infinito, el equipo de Stokes pidió al modelo que produjera moléculas candidatas. Devolvió 24.335. De ellos, se predijo que 2.868 serían antibióticos viables. De ese grupo, el equipo seleccionó 58 para probar en el laboratorio. Examinar a mano el mismo espacio químico (hasta encontrar muchas moléculas activas) les habría llevado alrededor de un año.
Un año de tiempo de laboratorio, devuelto al equipo de científicos en el tiempo necesario para realizar una consulta. Es una grúa en funcionamiento, y merece ser mencionada claramente, sin ironía ni rodeos: se trata de una inteligencia artificial asombrosa, y ningún argumento honesto sobre sus límites debería pretender lo contrario.
La escala no hizo más que crecer a partir de ahí. Stokes explicó el segundo proyecto actualmente bajo revisión: “Tomamos un modelo de IA, le dimos 12.347.622 moléculas de un repositorio químico en línea y le pedimos que identificara nuevos químicos que pudieran ser antibacterianos. Llevamos algunas de las predicciones del modelo al laboratorio y encontramos algunos químicos estructuralmente nuevos con actividad prometedora contra bacterias clínicamente pesadas”. El cálculo tomó aproximadamente un día. Estimó que probar los 12 millones a mano llevaría unos cuatro años.
Las grúas ahorran tiempo, los humanos recurren a los tribunales
Así que esta es la pregunta que hice en la sala de Chicago, y la que les voy a hacer a ustedes: ¿Qué hizo el equipo de Stokes en el año en que regresaron?
No lo gastan para producir más moléculas. Lo gastan distinguiendo entre lo que ya tienen: sometiendo a los supervivientes a pruebas más lentas y más humanas para probar, refinar y discutir sobre qué anomalías perseguir y cuáles son ruido. La máquina gana más tiempo. El equipo lo gastó en consideración, no en descubrir más.
Aquí es donde la historia deja de ser sobre ciencia y comienza a ser sobre cada escritorio en cada oficina que ahora tiene un chatbot abierto en otra pestaña.
Mientras tanto en Hollywood
Le pregunté al guionista de Hollywood Jonathon Stewart, cuya carrera abarca algunas de las franquicias de animación más importantes de la última década, qué porcentaje de lo que la IA genera en la sesión sobrevive en el guión. Su respuesta casi coincide con la de Stokes: entre uno y cinco por ciento. Pregunte a la máquina por la escena y le devolverá veinte variaciones competentes. Utilizará una línea de uno de ellos, tal vez la idea estructural enterrada en el borrador que de otro modo descartará. Los otros diecinueve desaparecieron.
Si nunca ha trabajado en una profesión basada en opciones (edición, casting, adquisiciones, descubrimiento de fármacos, escritura de guiones), ese número puede parecer un desperdicio. Esto es todo lo contrario. Las revistas no publican todos los manuscritos que pasan por el escritorio del editor; Los directores de casting no contratan actores primero. La comparación entre lo considerado y lo elegido siempre ha sido brutal en cualquier campo donde el sabor es el producto real. Lo que la IA ha cambiado no es la proporción. Es que la proporción ahora es visible, cuantificable e instantánea, en lugar de extenderse a lo largo de meses de montones de basura y llamadas.
Lo que me lleva al peligro real que veo hoy dentro de los equipos ejecutivos, cuyo nombre no mencionaré: la mayoría de los líderes usan la IA para ahorrar tiempo y luego dedican ese tiempo ahorrado a producir más en lugar de elegir con más cuidado. Ejecutan la misma guía de cinco vías, generan cinco conjuntos de estrategias, cinco conceptos publicitarios, cinco planes de comercialización y llaman a la pila “opciones”. Pero un montón de opciones no es una decisión, y una tarde dedicada a admirar la situación no es lo mismo que una tarde dedicada a obtener un veredicto.
Tim Stokes no está tratando su año de recuperación como un período de búsqueda. Creen que es más tiempo de elecciones. Esa diferencia es todo el argumento de este ensayo, y quiero ser una de las ventajas competitivas en la próxima década: las organizaciones que reevalúen los ahorros de tiempo impulsados por la IA con una consideración más clara superarán a aquellas que reinviertan los mismos ahorros para producir más contenido que nadie pidió.
Hay una segunda cosa que vale la pena decir acerca de la eliminación del 95 al 99 por ciento, porque no creo que haya llegado tan lejos como pensamos. Cada molécula rechazada por el equipo de Stokes agudizó sus ojos para detectar las que importaban. Cada borrador que Stewart desecha entrena sus instintos para encontrar una línea que valga la pena conservar. Los montículos de basura no son desperdicios. Es un espacio negativo que da un cierto porcentaje de la forma seleccionada. No puedes desarrollar un sentido con sólo mirar lo que te importa. Lo desarrollas observando con suficiente atención todo lo que no ves, hasta que comprendes exactamente por qué no fue suficiente.
Stokes lo expresó de manera más directa: “El modelo de IA es solo una ronda de generación de sugerencias. Los humanos, con nuestra experiencia en el campo y la vida, tomamos esas sugerencias, la mayoría de las cuales no son buenas, y tomamos mejores decisiones que las que podríamos haber tomado de otra manera”.
¿Qué hiciste cuando regresaste?
Esto es probablemente lo más importante que la IA ha hecho silenciosamente por las habilidades profesionales: ha hecho visible el acto de rechazo, el centro mesurado del trabajo, en lugar de la parte invisible que ocurre antes de que alguien vea el primer borrador. Durante años, el juicio se produjo fuera de la página: el montón de basura personal del editor, el callejón sin salida personal del científico, los años falsos que nadie fuera del laboratorio vio. La IA ha sacado a la luz el trabajo oculto. Ahora podemos observar, en tiempo real, exactamente cuántos profesionales desperdician para mantener las cosas bien.
Debería cambiar la forma en que evaluamos la adopción de la IA dentro de la empresa. La pregunta equivocada es: “¿Cuánto produjo el equipo este trimestre?” El número siempre aumentará, siempre se verá impresionante y no le dirá casi nada sobre por qué no sucede nada bueno. La verdadera pregunta se acerca más a lo que Stokes describió: ¿cuánto más completo y qué más rápido está eligiendo su equipo actual? Si la respuesta es “Producimos diez veces más y enviamos diez veces más”, ha construido una máquina más rápida para producir paredes grises: material promedio, competente y olvidable en volúmenes más altos. Si la respuesta es “Producimos diez veces más y enviamos la misma cantidad, pero es mejor, porque pasamos nuestro tiempo de recuperación debatiendo qué uno por ciento merece sobrevivir”, habrá construido algo duradero.
Grúa levantada. Esa parte no está en discusión, y Stokes será el primero en decirle que su laboratorio es más rápido y mejor por eso. Pero la grúa nunca fue el punto de construcción. Se limpiaron los escombros hace un año para que las personas en la sala puedan dedicar tiempo a decidir, con un escrutinio real, qué vale la pena construir. El tiempo ahorrado se reinvierte en más generaciones, solo se pierde el tiempo a gran velocidad. El tiempo ahorrado reinvertido en un juicio más discernidor es la única versión de esta historia que termina con antibióticos, un guión terminado o una estrategia que sobrevive al contacto con la realidad.
Entonces, los dejo con la pregunta con la que salí de esa habitación en Chicago: Es casi seguro que su equipo sea más rápido este año gracias a la IA. ¿Qué hiciste exactamente cuando regresaste?
