Qué atraso tan moderno, tener que volver a pensar

El día en que los ordenadores cupieron en un bolsillo se puso de moda lo de ser mobile first. Sabemos que no todas las empresas adoptaron este mensaje a la vez pero pronto, quien no lo hizo, se quedó fuera del mercado. Todo (la web, el contenido, la atención al cliente, la ansiedad humana en formato notificación...) debía ser responsive y mobile first.

Pero eso está tan instaurado que ya se presupone y nunca más se habla de ello.

De lo que sí se habla es del viraje hacia el AI first. Pero tampoco es nuevo, Sundar Pichai (CEO de Google) dijo en 20161: “De cara al futuro, el próximo gran paso será que el propio concepto de «dispositivo» vaya desapareciendo. Con el tiempo, el ordenador en sí mismo —sea cual sea su formato— se convertirá en un asistente inteligente que te ayudará a lo largo del día. Pasaremos de un mundo en el que prima lo móvil a uno en el que prima la inteligencia artificial”.

[Y esto implica que los móviles también pasarán de moda, y la IA la llevaremos encima de otra manera, pero eso da para otro artículo]

Entonces, ¿qué significa, y qué implica, ser AI first? Porque esto no va de usar ChatGPT para todo, eso sería más bien pereza first (auqne esto también tiene mercado). La principal premisa es comprender que muchas tareas cognitivas ya no son exclusivamente humanas.

Inquietante, e importante el matiz. Las diferencias:

- Una empresa que simplemente usa IA puede pedirle que redacte correos, transcriba y resuma reuniones o cree imágenes para rrss.

- Una empresa AI first se pregunta antes por qué existen esas reuniones, quién necesita realmente ese correo, qué parte del proceso puede automatizarse, qué datos son fiables, qué riesgos aparecen y dónde debe seguir interviniendo una persona.

Es decir, la primera compra herramientas, la segunda cambia su arquitectura mental. Y aquí empieza el problema, claro. Porque cambiar herramientas es relativamente fácil pero cambiar criterios, no tanto. 2

Ser AI first exige asumir que la IA es una forma transversal de pensar procesos.3 Afecta a producto, comunicación, recursos humanos, operaciones, formación, atención al cliente, análisis de datos... Es decir, afecta a casi todo lo que ayer se resolvía con reuniones y PowerPoints con degradado azul.

Entonces, ¿qué parte de este sistema existe sólo porque antes no teníamos otra manera de hacerlo?

En recursos humanos, por ejemplo, una mentalidad AI first no consistiría sólo en filtrar currículums automáticamente. Implicaría rediseñar cómo se describen los puestos y se detectan habilidades, de qué manera se acompaña la formación interna, o cómo se evalúa el desempeño, por decir algunas.

En educación ocurre algo parecido. Una institución AI first es la que rediseña la evaluación porque entiende que pedir un ensayo genérico para casa ya no mide lo mismo que medía antes.

La mentalidad AI first también obliga a revisar el concepto de productividad. Durante décadas hemos asociado producir más con trabajar mejor. Más correos, más informes, más entregables, más contenido, más ruido. La IA puede multiplicar esa lógica hasta el absurdo, porque si antes una persona podía escribir tres propuestas al día ¿por qué no treinta?

M a g n í f i c o.

¿Y quién va a leerlas? ¿Otra IA? ¿Una cadena infinita de máquinas escribiéndose entre ellas mientras los humanos nos quedamos masticando chicle y mirando al infinito?

La verdadera productividad AI first no debería medirse por volumen. Menos tareas innecesarias y menos fricción absurda, por favor.

Sin duda, la parte más importante es la gobernanza. Porque no puede ser aquello de automatiza primero y pregunta al abogado después.

Una estrategia seria debería empezar por clasificar tareas. Y aquí entra la dimensión ética como parte del diseño: cuáles son repetitivas, cuáles requieren juicio, cuáles implican datos sensibles, cuáles afectan a derechos, cuáles deben tener supervisión humana y cuáles directamente no conviene automatizar. Porque hay una diferencia enorme entre usar IA para ordenar documentos internos y mejorar procesos, o usarla para decidir si una persona accede a un empleo o una ayuda pública.

También hay una consecuencia identitaria. Antes, una parte de nuestro valor profesional residía en ejecutar bien una tarea. Pero ahora, muchas de esas ejecuciones se han abaratado. Ya no basta con hacer o saber hacer. El profesional AI first necesita memoria para detectar incoherencias, lectura profunda para no tragarse basura bien redactada, criterio para distinguir señal de ruido y humildad para reconocer que la máquina sí puede ayudarle mucho.

Por otro lado, creo que se da la paradoja de que cuanto más potente sea la IA, más importantes son nuestras capacidades humanas (es más difícil detectar la paja del grano). Y de ahí lo de preguntar bien, dudar, escuchar, relacionar ideas, entender el contexto, leer (¡y hablar!) a la gente…

—Qué atraso tan moderno, tener que volver a pensar —será capaz de decirme mi hija en unos años, cuando discutamos sobre las diferencias entre los cerebros biológicos y los de silicio.

Hay que aceptar que la máquina ya forma parte del escenario y que, precisamente por eso, necesitamos rediseñar el papel humano con más intención. Porque el futuro será de quienes sepan construir mejores preguntas y mejores límites. Y eso, por desgracia para los amantes del botón mágico, todavía exige pensar.

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