Quiero escribir sobre esto hace meses. No sé por donde arrancar, ni cómo hacerlo lo suficientemente claro o conciso como para que valga la pena. Pero vamos igual.
Me molesta entrar a Twitter y ver a todo el mundo hablando de lo mismo, LinkedIn lleno de humo, Youtube lleno de humo, las universidades llenas de charlas falopa.
Es difícil no caer en un exitismo y hablar de “las herramientas del futuro”, o, “para dónde va todo esto…” dónde vamos a estar de acá a un año?
A mí me tocó vivir un par de burbujas. Me fundí apalancándome en criptomonedas en 2021, me imaginé un futuro descentralizado, (cerrando los ojos al hecho de que ni estudiando ciencias de la computación se entiende cómo fondear una wallet sin usar un exchange centralizado). No se iba a adoptar masivamente nunca, lamentablemente.
Pero con el temita de la IA™ siento que es distinto. No lo siento, lo veo. Y el argumento que me duele pero no por eso deja de ser real: aunque los modelos dejaran de avanzar hoy mismo, no hay forma de frenar el cambio. Más allá de si es una burbuja o no. Ya directamente ni importa. Dejó de ser (solo) un problema económico.
Ayer salió GLM-5.3. Un modelo abierto, gratis. Igual de potente que Claude Opus 4.6, que era “frontier” (el mejor del momento, estado del arte) hace literalmente 6 meses. Este modelo corre en una compu de 2500USD. Quiero decir: esto avanza rápido. La inteligencia es cada vez más barata.
Suponete que mágicamente “apretamos el botón” y dejamos de entrenar y desplegar nuevos modelos. Se frena el proceso? Cerca de la mitad de las horas de laburo hoy en día (siendo conservadores), son automatizables, dice McKinsey.
Yo sé que la frase esa carga muchísimo peso, pero anímense a leer. O caminen por la calle y hablen con la gente. Pregunten en qué consiste su trabajo, su día a día. Y, sacando el sesgo de “la IA no debería dejarnos sin trabajo, está mal!!” (con la que no estoy tan en desacuerdo! no maten al mensajero), calculen cuántos de nosotros (sí, yo hago software, me incluyo), ocupamos gran parte del día en laburos automatizables.
La realidad: cuello de botella es la adopción, no la inteligencia. Y además hay mucho humo. Y además hay una burbuja financiera. Pero no importa.
La inteligencia, hoy, pasó a ser un commodity. Es tener tokens y acceso a modelos potentes. El último modelo programa, te da consejos financieros, te arma la rutina del gym y la dieta, te enseña el tema que quieras, hace ciencia, te refuta la conjetura Jacobiana, y te acota el número de ceros de la hipótesis de Riemann.
En 2020 los modelos de lenguaje de casualidad armaban páginas chicas en React, hoy hackean HuggingFace y ni te das cuenta. Lean el timeline de este ataque y díganme, sinceramente, si entienden qué carajo pasó ahí. Es una locura.
“Pero todavía no hace Y!” Extrapolá un poco, vieja! Fijate qué cosas hacía hace 6 años, qué cosas hacía hace 6 meses, y qué cosas hace hoy. Pensá para adelante.
La IA razona. Piensa. Precide. Decí lo que quieras del proceso interno. En la práctica ya ni importa tanto. Con lo que tenemos hoy (incluso open source!) cambia todo.
Todo esto sin mencionar los efectos afuera al avance científico y del oficio ténico: las IAs redactan muy bien. Y los videos y fotos que generan cada vez se distinguen menos de la realidad.
Sí, si estás crónicamente online capaz notás cuando algo está escrito por IA.
Pero (de vuelta, extrapolemos), cuánto falta que la gente se de cuenta de que alcanza con cambiar un toque el prompt para naturalizar el output y sacarse de encima el famoso “no es X, es Y”, y el verbo “delve”?
Mi hermano me mostró ayer una “artista” con millones de reproducciones en youtube y comentarios orgánicos, de gente real, conectando. Para colmo contesta los mensajes, es durísimo de ver. Ejemplo acá.
A lo que voy: no hace falta que un modelo tenga conciencia™ para cambiar todo. Alcanza con que suene real. Y eso ya existe. Y no solamente suena real, sino que te mete avances reales en la ciencia. Y se come oficios enteros.
¿A dónde vamos ahora?
Soltamos lo automatizable. Si se automatizó (aunque no esperabamos que pase) es automatizable. Lamentablemente. Digo lamentablemente porque, por ejemplo, programar a mano a mi me encantaba. Que se yo.
Vamos a por la complejidad esencial. Lo que la IA todavía no resuelve. Problemas donde lo difícil no es resultados simbólicos, sino la realidad en sí misma.
Medicina, trabajo de campo, experimentos, procesos desordenadas en grupos de muchas personas, regulaciones, coordinación, ciencia, espacio, hardware.
Es para ahí donde creo que van las cosas.