Los expertos en tecnología y programación aseguran que pronto será posible programar inteligencia artificial (IA) para realizar una amplia variedad de trabajos que se inician con la simple indicación de una frase.
Según una encuesta realizada entre destacados investigadores de IA, existe gran posibilidad de que todas las tareas humanas sean altamente automatizables para el año 2116. Aunque esta realidad pueda parecer muy lejana, es importante señalar que el cronograma de esta predicción se ha adelantado medio siglo con respecto a la estimación original de 2164, que se hizo hace apenas un año, tal como indica el analista Joe McKendrick.
¿Qué podrá hacer la Inteligencia Artificial durante la próxima década?
Estas son algunas de las conclusiones de la encuesta realizada a 2.778 expertos en IA, que identificó una serie de capacidades a corto y largo plazo que serán posibles gracias a la IA.
El equipo de autores de la encuesta, dirigido por Katja Grace y Harlan Stewart, ambos de la Universidad de California en Berkeley, buscó medir el progreso hacia la inteligencia artificial de alto nivel, que se logra cuando las máquinas sin ayuda pueden «realizar cada tarea mejor y más barato que los trabajadores humanos».
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Tanto en 2022 como en 2023, los encuestados dieron una amplia gama de predicciones sobre cuándo será factible dicha inteligencia. El pronóstico agregado para 2023 predijo una probabilidad del 50% de inteligencia artificial de alto nivel para 2047, que fue 13 años antes de la fecha de 2060 predicha en la encuesta de 2022.
Pero fuera de los pronósticos a largo plazo, la encuesta sugiere lo que podemos esperar de la inteligencia artificial durante los próximos años.
En los próximos cinco a diez años, los sistemas de inteligencia artificial serán totalmente capaces de ofrecer los siguientes resultados, a menudo en respuesta a indicaciones de una sola frase. La inteligencia artificial incluso limpiará los grandes modelos de lenguaje (LLM) que alimentan estas capacidades:
- Encuentre y corrija fallas de seguridad: «Dada una descripción de una oración de la tarea y sin más aportes humanos, encuentre y corrija una falla de seguridad en un proyecto de código abierto con más de 100.000 usuarios».
- Cree un sitio web de procesamiento de pagos: «Dado un conjunto de especificaciones, cree un sitio web desde cero que pueda manejar el procesamiento de pagos, incluido el frontend, el backend y la integración de pagos seguros, sin más participación de los humanos».
- Ofrecer servicios de banca telefónica, incluidas tareas únicas, a la par de los operadores humanos: «Proporcionar servicios de banca telefónica tan bien como los operadores humanos. Esto incluye muchas tareas únicas, como ayudar a solicitar una tarjeta bancaria de reemplazo o aclarar cómo usar parte del sitio web del banco a un cliente».
- Escriba código Python legible para algoritmos como Quicksort a partir de especificaciones y ejemplos: «Escriba código Python conciso, eficiente y legible por humanos para implementar algoritmos simples como Quicksort. Es decir, el sistema debe escribir código que ordene una lista, en lugar de simplemente poder ordenar listas.»
- Ajustar modelos de lenguaje grandes: «Dada una descripción de una oración de la tarea, descargue y ajuste un LLM de código abierto existente, sin más aportes de humanos. El ajuste debe mejorar el rendimiento del LLM en alguna métrica de referencia predeterminada».
- Ejecute un estudio en lenguaje de máquina y escriba un artículo: «Dada una descripción de una oración de una pregunta de investigación en aprendizaje automático, realice un estudio que informe la respuesta a esa pregunta y escriba un artículo de una calidad que pueda ser aceptada en una institución líder en aprendizaje automático, conferencia, sin más aportes de los humanos».
Los investigadores sugieren que la caída de los costes de la informática tendrá el mayor efecto en el desarrollo de la inteligencia artificial. Si su progreso continúa al ritmo actual, «la probabilidad de que las máquinas sin ayuda superen a los humanos en todas las tareas posibles se estimó en un 10% para 2027 y un 50% para 2047», estiman los coautores de la encuesta.
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Los autores del estudio también asimilaron predicciones relativas a la «completa automatización del trabajo».
Predicen que «se pronostica que la probabilidad de que todas las ocupaciones humanas se vuelvan completamente automatizables alcanzará el 10% para 2037 y el 50% hasta 2116, en comparación con 2164 en la encuesta de 2022».
¿Deberíamos preocuparnos?
Sin embargo, el panorama no es tan caótico como pueda parecer. De hecho, varios informes sugieren que la inteligencia artificial ayudará a ejercer ciertos roles más que a eliminarlos por completo. Un informe de Goldman Sachs afirmó que «aunque es probable que el impacto de la IA en el mercado laboral sea significativo, la mayoría de los empleos e industrias están sólo parcialmente expuestos a la automatización y, por lo tanto, es más probable que sean complementados en lugar de sustituidos por la IA».
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Iliya Rybchin, socio y experto en inteligencia artificial de la consultora de gestión Elixirr, está de acuerdo con esta postura. «La clave para el futuro mercado laboral no es tanto mejorar las habilidades de los empleados sino más bien la ‘co-capacitación’. La co-capacitación implicará que los humanos combinen sus habilidades con la IA para crear una productividad 1+1 = 3″, sostuvo en un artículo.
Y ejemplificó: «Las calculadoras no reemplazaron a los contables, los correctores ortográficos no reemplazaron a los editores y las repeticiones de video no reemplazaron a los entrenadores. Todos estos son ejemplos de herramientas que hicieron que los resultados son más impactantes cuando se mantienen en manos capaces».
Los CIO consideran que la IA es útil, pero no reemplaza a los trabajadores de nivel superior. JetRockets encuestó recientemente a los CIO de Estados Unidos. En su informe, Cómo la IA generativa está impactando a los líderes y organizaciones de TI , la empresa de software personalizado descubrió que los CIO utilizan principalmente la IA para la ciberseguridad y la detección de amenazas (81%), con mantenimiento predictivo y monitoreo de equipos (69%) y desarrollo de software/productos (68%) en segundo y tercer lugar, respectivamente.
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