Personas y Tecnología. El orden de los factores SÍ altera el producto.
¿La tecnología resuelve problemas? Tendemos a pensar que sí, pero no es así. Los humanos sí. Cambiar la perspectiva puede aportarnos más oportunidades.
La primera máquina de escribir eléctrica lanzada por IBM en 1961 fue objeto de una enorme expectación en los medios de comunicación. Se anunció como un paso de gigante para resolver los problemas de productividad humana. Lo mismo se dijo de los ordenadores personales a principios de los años ochenta. Hoy en día, vemos el mismo bombo y platillo en torno a la IA.
A lo largo de la historia, hemos aplicado significados místicos a tecnologías que resuelven problemas humanos. Pero no lo hacen. Nunca lo han hecho. Un martillo no construye una casa. Un bolígrafo no escribe una novela.
Cuando cambiamos la forma en que percibimos y entendemos las tecnologías, se abre una forma asombrosa de encontrar nuevas oportunidades y posibilidades extraordinarias. He aquí por qué.
Las tecnologías amplían las capacidades de los seres humanos. Nos hacen mejores. Nos empoderan. Las tecnologías son soluciones que nos ayudan a resolver problemas y todas las tecnologías nacen de la imaginación humana. Intrínsecamente sabemos que nuestras manos solas no pueden solucionar un problema, que necesitamos algo que nos ayude. Por eso somos una especie que fabrica herramientas.
Lo que también nos ocurre a menudo es que tenemos que combinar herramientas y hacerlas evolucionar de nuevas formas, porque cuando utilizamos una herramienta para resolver un problema, a menudo creamos o vemos nuevos problemas o retos como resultado de nuestro avance a partir de tecnologías anteriores.
El lenguaje generó la necesidad de la escritura. Pero la propia escritura planteó entonces el reto de registrar y preservar la memoria humana. Las verdaderas soluciones a estos problemas surgieron de la creación y combinación de nuevas tecnologías como libros, bibliotecas, sistemas educativos y formas de compartir el conocimiento, como Internet hoy en día.
Los grandes modelos lingüísticos de los que tanto hablamos últimamente no resuelven el problema de la comprensión del lenguaje humano; sólo proporcionan a los humanos nuevas herramientas para procesar y trabajar con el lenguaje. Las verdaderas soluciones están en cómo aplicamos estas herramientas en formas o contextos específicos. Por ejemplo, en la sanidad, la industria y la educación.
A menudo parece que la tecnología resuelve problemas, pero en realidad lo que más suele influir es en la reorganización de las relaciones sociales humanas y las dinámicas de poder. Las tecnología crea, y lo estamos viviendo en nuestras propias carnes, nuevas jerarquías de visibilidad y poder, reconfigurando la forma en que interactuamos unos con otros, lo que a menudo se traduce en una mayor complejidad sociocultural. No hay más que ver lo compleja que se han vuelto la burocracia en todo tipo de organizaciones.
En los últimos años hemos asistido a la aparición de numerosas herramientas de gestión. Son una respuesta a la creciente complejidad de los sistemas y redes de información. Pero estas herramientas, como Trello o Notion, no son más que nuevas implementaciones de ‘herramientas burocráticas’ como formularios, calendarios y procesos de aprobación. En realidad, no hacen que los equipos trabajen mejor juntos, sólo estandarizan y regulan la forma en que los equipos colaboran.
La tecnología son manifestaciones físicas de nuestra capacidad inherente para resolver problemas. No pueden resolver problemas de forma independiente, sino que son extensiones de nosotros cuando resolvemos problemas. Cuando entendemos esto, todo nuestro enfoque y comprensión de la tecnología cambia. Podemos verlas mejor como lo que realmente son, y lo asombrosos que son nuestros cerebros.
Durante mucho tiempo hemos tendido a antropomorfizar la tecnología. Lo hacemos porque la última tecnología, la recién presentada, suele generar ansiedades y miedos y esperanzas. Durante la Revolución Industrial, a menudo describíamos las máquinas de vapor como máquinas con estados de ánimo y temperamentos. Los obreros decían que las máquinas estaban ‘enfadadas’ o ‘no cooperaban’. Hoy decimos que algunas herramientas de IA ‘piensan’ o ‘aprenden’, pero no lo hacen.
Hemos antropomorfizado tanto a los ordenadores que hemos dado la vuelta a la tortilla, no la de Betanzos, y ahora hablamos de los humanos con términos como ‘eso no computa’ o ‘es como un robot’. Un giro argumental interesante. Las primeras operadoras de centralitas telefónicas eran vistas a menudo como seres humanos místicos y mágicos, que interactuaban profundamente con los teléfonos. Alexander Bell se refería a las redes telefónicas como un ‘sistema nervioso’ para América.
En los años 50 y 60, libros, artículos de prensa y empresas hablaban de los ordenadores centrales como si fueran cerebros electrónicos, como oráculos omniscientes. De la misma manera que los egipcios veían los tótems como oráculos. ¿Veis el patrón?
Al igual que un ingeniero de vapor nunca ‘quiso’ hacer girar una rueda, ningún sistema telefónico ‘pensaba’ en conectar llamadas. Las herramientas de IA actuales, como los LLM, no ‘entienden’ ni ‘piensan’ en nada. Estas herramientas son, posiblemente, tecnologías burocráticas que reorganizan la forma en que nos relacionamos con la información y entre nosotros.
Las plataformas de medios sociales suelen afirmar que los algoritmos resuelven el problema de la distribución de contenidos. Pero no es así. Están reorganizando burocráticamente las relaciones sociales. Crean nuevas jerarquías de visibilidad, pensad en los influencers, modifican nuestra forma de interactuar y dan lugar a complejas normas sobre quién ve qué y cuándo. Esta es en gran parte la razón por la que las redes sociales no resuelven el problema de la conexión humana, porque crean nuevas capas de mediación en la forma en que nos relacionamos. Esto nos desconecta de nuestra forma de relacionarnos en el mundo real.
Los chatbots de atención al cliente no resuelven problemas. Están reorganizando la forma en que los clientes interactúan y se relacionan con una marca, creando nuevos guiones y expectativas sociales. Lo que hacen los chatbots es principalmente servir y regular las interacciones humanas.
Puede que atribuyamos atributos humanos a tecnologías nuevas y avanzadas para hacerlas más comprensibles y menos amenazadoras.
La verdadera innovación de las tecnologías, especialmente las digitales, no reside en los circuitos, algoritmos e interfaces, sino en cómo nosotros, como humanos, utilizamos estas herramientas para abordar los retos y problemas cada vez más complejos a los que nos enfrentamos.
El futuro no consiste en lo que la tecnología puede hacer por nosotros, sino en lo que nosotros podemos hacer CON la tecnología. Porque, como ya dije por aquí, ‘el futuro es el punto de encuentro entre la tecnología y la humanidad’.
Y dicho esto, vamos con las recomendaciones…
¿Un libro?
The Unaccountability Machine, de Dan Davies.
Cuando evitamos tomar una decisión, ¿qué ocurre con ella?
En este libro, Dan Davies examina por qué los mercados, las instituciones e incluso los gobiernos generan sistemáticamente resultados que todos los implicados afirman no querer. Davies arroja nueva luz sobre los escritos de Stafford Beer, un economista legendario que en los años 50 sostenía que deberíamos considerar a las organizaciones como inteligencias artificiales, capaces de tomar decisiones distintas de las intenciones de sus miembros.
La ‘gestión cibernética’ era la ciencia de Beer para aplicar la autorregulación en entornos organizativos, pero fue ignorada en gran medida, con el resultado de las crisis políticas y económicas que vemos hoy en día. Con su característica mezcla de cinismo y rigor periodístico, Davies analiza lo que ha ido mal y lo que podría haber sido si el mundo hubiera escuchado a Stafford Beer cuando tuvo la oportunidad.
Una muy buena lectura.
¿Otro libro?
The war below. Lithium, copper, and the global battle to power our lives, de Ernest Scheyder.
Estoy a punto de terminarlo, pero no quería dejar otro artículo sin recomendároslo porque está realmente bien y nos ayuda a entender nuestro momento geopolítico actual.
Fabricar vehículos eléctricos, paneles solares, teléfonos móviles y millones de otros dispositivos electrónicos significa que el mundo debe excavar más minas para extraer litio, cobre y otros componentes vitales. Pero las minas son muy impopulares, a pesar de su papel en la lucha contra el cambio climático y el desarrollo de tecnologías cruciales. Estas tensiones han desencadenado un ajuste de cuentas mundial sobre el abastecimiento de los materiales necesarios y en este libro queda patente que nadie entiende mejor la complejidad de estas cuestiones que Ernest Scheyder.
Un libro que nos cuenta la explosiva lucha entre los titanes de la industria, los conservacionistas, las comunidades locales, los responsables políticos y muchos otros sobre si los hábitats de plantas raras, ecosistemas sensibles, lugares sagrados indígenas y otros lugares deben ser excavados por sus riquezas.
Un libro excelentemente escrito. Accesible, ameno y esclarecedor. Nos muestra el coste humano de esta guerra y explica por qué el reciclaje y otras tecnologías más recientes han tenido dificultades para generalizarse. También relata con pericia los intentos de Washington por desentenderse de los suministros de China, líder mundial en producción y procesamiento de minerales, así como una visión honesta y llena de matices de lo que está en juego en esta nueva lucha por la independencia energética, revelando cómo la búsqueda del ‘nuevo petróleo’ nos afecta directamente a todos.
¿Una reflexión?
'US will lead breakthroughs, but China will be better and faster in engineering'. Kai-Fu Lee en 'AI Superpowers'.
La carrera por el liderazgo en Inteligencia Artificial tiene un nuevo jugador: DeepSeek, una startup china que está capturando la atención de todos al desafiar a las grandes empresas estadounidenses. Pero, ¿qué la hace tan especial?
Innovación en su ADN. No solo se suma al juego, Está rediseñando las reglas. Su modelo de lenguaje R1, es capaz de competir con ChatGPT y resto de ‘amigos’... con muchos menos recursos, y su modelo multimodal Janus-Pro-7B, puede generar imágenes, supera a Dall-E 3 y Stable Diffusion.
Permite soluciones verticalizadas, adaptadas a sectores concretos.
Y además, una elevada eficiencia energética.
Y no solo compite a nivel tecnológico, y aquí es donde se abre un gran melón:
· Está cambiando el enfoque estratégico. Mientras EEUU mira hacia mercados occidentales consolidados, DeepSeek apunta a mercados emergentes, donde las necesidades locales son más específicas y la adopción de IA puede ser un catalizador de crecimiento.
· ¿Visión? democratizar la IA, haciendo que esta sea accesible para cualquier empresa, con soluciones escalables y personalizadas.
· Ecosistemas de IA en expansión: Su éxito refleja un movimiento más amplio Asia, donde el ecosistema de startups de IA está floreciendo con apoyo gubernamental, talento local y una mentalidad de innovación disruptiva.
· Además, busca colaboraciones para desarrollar estándares éticos en IA. Y apuesta por la sostenibilidad gracias al uso de tecnologías más verdes.
Y no perdamos algo de vista. Lo más importante: China está ganando la carrera en un elemento crucial: el Talento. Mientras China forma decenas de miles de especialistas en IA y tecnología avanzada cada año, EEUU no puede seguirle el ritmo. Y Europa, ¡ay Europa!
Universidades y centros de investigación chinos crean ecosistemas educativos que además de formar expertos, alimentan su visión de liderazgo global en distintos ámbitos. En contraste, Estados Unidos y Europa lidian con una brecha creciente de talento, donde las tecnológicas se enfrentan a una feroz competencia por profesionales cualificados y donde la formación no escala al mismo ritmo que las necesidades del mercado.
Europa, además, tiene otro desafío: la regulación. Aunque la Ley de IA busca garantizar un desarrollo ético, también puede ralentizar la adopción y el avance tecnológico. Mientras tanto, China avanza con una estrategia más ágil, equilibrando desarrollo e innovación con normativas adaptadas a su contexto.
¿Y España? Como un cohete, oiga
Es hora de invertir más en talento y en educación tecnológica, revisar regulaciones para que impulsen, no frenen, la innovación y fomentar la colaboración para compensar la brecha de talento.
Esto va muy rápido. Dejemos de enrocarnos en el 'pasado interesado' y pongámonos a diseñar y crear el futuro.
Y sí, no os perdáis el libro de Kai-Fu Lee.
The ideal form of work feels like play, but still accomplishes something useful and valuable. Joyful for you. Helpful to others.