Innovación Aplicada | Mi análisis de lo imposible
La trampa del optimismo infinito (o cómo dejar de gastar tiempo en lo que la IA no puede resolver)
Uno de los personajes más memorables de la literatura lo escribió Herman Melville en su cuento Bartleby, el escribiente.
Bartleby es un oficinista gris, alicaído e insulso. Alguien que no muestra jamás entusiasmo por nada. En el trabajo, y fuera de él, cada vez que le piden algo responde: «Preferiría no hacerlo». Ese es su mantra. Su respuesta automática.
El cuento es una parábola existencialista sobre la futilidad de la vida. Sobre el sinsentido de todo lo que hacemos. Un relato pesimista, que muestra la desgana de un personaje con el que ha empatizado gente de todo el mundo, en cada generación.
La Inteligencia Artificial es todo lo contrario: optimismo infinito. Alguien siempre dispuesto a ayudar, aunque sea con la aportación equivocada. Una versión de Bartleby, solo que obediente.
Maldita sea la obediencia.
Es como si bebieras de un vaso donde no se termina nunca el agua: probablemente acabes con dolor de barriga. Las respuestas de la IA, pasado cierto punto, también se indigestan: sigue preguntándole sobre algo el suficiente tiempo y terminarás con ideas absurdas, desconectadas de la realidad, nocivas incluso, pero que suenan razonables. La IA no sabe reconocer sus límites. No sabe decir: “Preferiría no contestar”. Siempre tiene una respuesta más, un ajuste más, una iteración más.
Esa disponibilidad incansable es precisamente la trampa.
Y esto no es un problema filosófico
Bastaría con que lo fuera para escribir un artículo interesante. Pero el problema es práctico. Porque ese optimismo infinito cuesta tiempo, energía y oportunidad ahora mismo.
Hace una semana, sin ir más lejos, me pasé tres tardes intentando automatizar un proceso. Sin éxito, claro. No es la primera vez que lo intentaba. La idea que persigo es la de crear un motor de contenido: un flujo que analice lo que he escrito —en artículos, newsletters, documentos internos— e identifique insights, patrones, ángulos, rendimiento, etcétera, en un informe semanal generado automáticamente por la IA y enviado a mi correo electrónico.
No hay manera. El flujo se rompe siempre por algún lado. No sé cuántas variaciones habré probado ya. Pero cada vez que falla, la IA sugiere un nuevo ajuste: prueba esto, modifica aquello, usa esta función en lugar de esa. Cada respuesta suena como una solución plausible, pero nunca funciona. Y lo más frustrante: la IA nunca tiene el valor de decirme: “Déjalo estar. Esto no se puede hacer. Estás perdiendo el tiempo”.
Soy consciente de que parte del problema es mi incapacidad técnica. De adolescente no sabía cómo hablarle a las chicas. De mayor soy incapaz de entenderme con los ordenadores. No sé programar, lo admito. Pero una de las cosas que nos habían prometido —y por las cuales he abogado en esta columna— era precisamente esta: que con la IA no haría falta saber programar. Que todo iba a ser diálogo (prompt) y claridad mental.
Pues bien: tenemos la claridad mental. ¿Cómo distinguimos ahora entre una solución no encontrada y una solución que no existe? La IA parece incapaz de ayudarnos a responder eso. Es ciega a su propia viabilidad.
¿Cuándo hay que parar y cuándo hay que seguir? Intentaré explicarlo a partir de las notas que he tomado para explicármelo a mí mismo. Lo que sigue es mi análisis de lo imposible. Una etapa más en este viacrucis de IA aplicada para no técnicos.
Este análisis completo, con los tres tipos de imposibilidad, las señales concretas de detección y el framework de decisión que uso, está disponible solo para suscriptores de pago.
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