Hasta el mínimo detalle: economía de las intenciones y otros emergentes que trae el boom de la IA

¿Qué tan racistas somos, en realidad? ¿Los jugadores de básquet de elite vienen de hogares pobres? ¿La gente educada tiende a deprimirse más? ¿Qué porcentaje de la población es homosexual? ¿Pueden los chistes sobre candidatos ayudar a predecir resultados electorales?

Hace poco más de una década, el egresado de Harvard Seth Stephen Davidowitz, experto en datos, exempleado de Google y columnista del New York Times, comenzó a responder estas preguntas de manera muy novedosa sobre la base de la información de internet. Davidowitz, entrevistado varias veces en Álter Eco, publicó luego estos análisis en libros que fueron best sellers, como “Todo el mundo miente”.

La premisa era simple: los datos masivos de navegación permitieron detectar cuán errados estuvieron por décadas los números recabados mediante encuestas, no importaba cuán sofisticadas fueran. La corrección que se hizo famosa fue la del porcentaje de personas homosexuales, que históricamente en los Estados Unidos se había calculado en 8%-9% y que el científico de datos re-estimó al 13%, a partir de las búsquedas de pornografía de esta categoría en la intimidad de los hogares, donde es más difícil que “todo el mundo mienta”.

Con el despliegue de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG), este nivel de detalle o “granularidad” de los datos se eleva en una potencia de varios factores. Todo (hasta nuestras intenciones no reveladas) pasa ahora del plasma al 4D de definición, para usar una figura del creativo Carlos Pérez. Y esto trae un potencial enorme de análisis y de nuevas respuestas para la economía y los negocios. Veamos algunas:

1 Índice económico conversado: en los poco más de dos años de despliegue masivo que lleva la IAG (ChatGPT salió a fines de 2022), la mayor parte de los estudios económicos de impacto se basaron también en encuestas donde se preguntó a personas cuánto usaban IAG en sus tareas diarias. Esta metodología dio una variabilidad muy alta entre los distintos papers. El “4D” llegó aquí hace semanas, con el “Índice Económico de Anthropic”, lanzado por la empresa homónima, una de las estrellas más celebradas en el firmamento de la IAG. ¿Su base de datos? Millones de conversaciones “anonimizadas” que se extrajeron de Claude, el LLM de la compañía.

Aquí nadie responde “del 1 al 10 cuánto usa la IA”, sino que directamente se analizan conversaciones donde se ve si la nueva tecnología está siendo usada sólo como un nuevo motor de búsqueda algo más sofisticado o va más allá. Entre las conclusiones más interesantes del estudio de Anthropic se destaca cómo la IA se está integrando a nivel de tareas en lugar de reemplazar empleos enteros. Por ejemplo, sólo alrededor del 4% de las ocupaciones utiliza la IA en la mayoría de sus tareas, mientras que aproximadamente el 36% la incorpora en al menos un 25% de ellas. Además, se observa que el 57% de los usos se orientan a la aumentación (la IA trabaja en colaboración con las personas) frente a un 43% en automatización (la IA realiza tareas de forma autónoma). Este patrón, junto con la mayor adopción en roles de salario medio a alto (como en el desarrollo de software y la redacción técnica), “sugiere una transformación gradual en la que la IA potencia la productividad sin desplazar de inmediato a la mano de obra humana”, se destacó en el informe inicial.

2 Economía de las intenciones: que las empresas conozcan las intenciones de compra de los consumidores antes de que estos las manifiesten no es algo nuevo: hay historias de cómo en la década del 80 mujeres se enteraban de que estaban embarazadas cuando en el supermercado se les ofrecía un cupón de descuento para pañales a partir del cambio en su patrón de consumo. Las firmas de consumo masivo detectaban la condición antes que nadie. Con big data esto se potenció, y ahora con billones de conversaciones en ChatGPT, Claude, Perplexity, DeepSeek o la plataforma que sea, la denominada “economía de las intenciones” vuela por el aire.

El Harvard Data Science Review publicó recientemente un estudio de académicos de Cambridge que muestra las consecuencias del acceso a vastas cantidades de conversaciones que revelen los detalles más íntimos sobre comportamiento e intenciones, como está sucediendo ahora. Según el estudio, “se prevé que herramientas de IA, especialmente mediante grandes modelos de lenguaje, extraigan y transformen las señales íntimas de intención (es decir, datos sobre nuestras motivaciones y planes) en una moneda comercial”.

Los riesgos son elevados ya que “estas tecnologías pueden anticipar y, en última instancia, influir o manipular decisiones antes de que se tomen, desde la compra de entradas para el cine hasta elecciones políticas”. Mientras que tradicionalmente la “economía de la atención” ha sido la base (vender la atención de los usuarios), esta nueva etapa convertiría las motivaciones y planes personales en un recurso a ofertar en tiempo real.

3 El océano del conocimiento tácito: otro frente de “detallismo” que trae la IAG es todo el campo del “conocimiento tácito”, todo eso que “no sabemos que sabemos”. El concepto fue desarrollado hace casi 60 años por el polímata húngaro-estadounidense Michael Polanyi, en su libro “La dimensión tácita”, publicado en 1966. Polanyi hizo énfasis en la dificultad de codificar o automatizar tareas que los seres humanos realizan de manera intuitiva o implícita, sin necesidad de una comprensión consciente o explícita de cómo las llevan a cabo. Se resume en una máxima famosa de su autoría: “Sabemos más de lo que podemos expresar”. La revolución digital de las últimas dos décadas pudo perforar poco esta pared, porque este conocimiento desestructurado y no explicitado es muy difícil de organizar. Pero ahora los LLM pueden aprender de las decisiones y hasta de los gestos y expresiones de, por ejemplo, los mejores vendedores de una empresa, y trasladar luego ese conocimiento a los empleados menos productivos. O inclusive, al igual que sucede con “la economía de las intenciones”, generar un “mercado de conocimiento tácito” en el cual por ejemplo una agencia de viajes o de cualquier rubro le venda ese activo a otra.

Algún lector puede haberse visto impactado (e inclusive asustado) en las últimas semanas al notar cómo la página theyseeyourtphotos.com puede, mediante IA, describir una foto que se suba con un nivel de detalle enorme. Del plasma al 4D, se abre una nueva era donde la granularidad de la información despliega un abanico inmenso de nuevos negocios y posibilidades.