Introducción

La inteligencia artificial ha sido un tema de interés para mí desde hace muchos años. En 2019 tomé una electiva llamada Inteligencia Artificial y Sociedad: Potenciales efectos, riesgos y desafíos, donde exploramos su impacto desde una perspectiva ética y ciudadana. Ahí imaginé un futuro donde los algoritmos serían cómplices silenciosos de nuestras decisiones. Lo que no anticipé fue la velocidad con la que ese futuro se volvería presente: entre 2022 y hoy, la IA dejó de ser una herramienta especializada para convertirse en un fenómeno cultural. ChatGPT, Midjourney, Copilot… La lista crece, pero las preguntas que me hacía entonces siguen vigentes, incluso más urgentes. Este artículo no es una crítica ni una apología, es una reflexión en voz alta sobre las paradojas que surgen cuando delegamos en máquinas lo que antes creíamos exclusivamente humano.

I - ¿Satisfacen los algoritmos nuestros deseos o simplemente nos condicionan?

A primera vista, podría parecer que los algoritmos están diseñados para anticipar y satisfacer nuestros deseos, pero la realidad es más compleja. Su objetivo es mantenernos dentro de un ecosistema de consumo predefinido. No buscan descubrir qué queremos de manera genuina, sino optimizar la probabilidad de que interactuemos con lo que nos ofrecen.

Un ejemplo claro es el funcionamiento de las plataformas de streaming: el algoritmo no recomienda lo que verdaderamente queremos ver, sino lo que nos hará quedarnos más tiempo.

Pensemos en Netflix. Cuando el algoritmo te recomienda un contenido, no está adivinando tu deseo oculto de ver un documental sobre un pulpo. Está calculando cómo mantenerte en la plataforma el mayor tiempo posible. Es la diferencia entre elegir un helado porque realmente queremos ese sabor, o aceptar uno simplemente porque es la única opción que queda. Esta distorsión nos lleva a consumir información y entretenimiento en función de patrones predecibles y no necesariamente en función de nuestras necesidades o intereses genuinos.

La IA no nos conoce: nos perfila. Y aquí surge otra pregunta incómoda: si los algoritmos son espejos distorsionados de nuestros deseos, ¿quiénes controlan esos espejos? Meta, Google y OpenAI no son dueños de la IA: son dueños de las lentes a través de las cuales la IA nos ve.

II - ¿Estamos delegando demasiado en la IA?

Uno de los argumentos históricos a favor de la inteligencia artificial es su capacidad de cómputo superior a la humana. En 1997, Deep Blue venció a Kasparov en ajedrez. Fue un hito, pero también una advertencia: hay situaciones donde la IA definitivamente va a superar al humano. Las inteligencias artificiales pueden analizar cantidades masivas de datos, identificar patrones y optimizar procesos con una precisión imposible para una sola persona. Sin embargo, en los últimos años, la dirección del desarrollo tecnológico ha cambiado. La IA ya no se limita a tareas donde la capacidad computacional humana es insuficiente, sino que ha comenzado a reemplazarnos en funciones donde no parecía necesario.

Antes, utilizábamos sistemas inteligentes como compañeros para resolver problemas complejos en campos como la medicina, la meteorología o la ingeniería. Ahora, la IA se está encargando de tareas rutinarias como redactar correos electrónicos, generar contenido publicitario o incluso escribir mensajes personales.

¿Es necesario usar ChatGPT para redactar un mensaje de cumpleaños? No es que no podamos hacerlo: es que preferimos no pensar. Esto nos lleva a un territorio peligroso: si confiamos en la IA para lo trivial, ¿cómo discerniremos cuándo es fiable para lo crucial? Un médico que usa IA para diagnosticar cáncer debe saber cuándo dudar de ella… pero ¿y el resto de nosotros?

El problema no es solo la automatización de tareas, sino la resignación con la que aceptamos que una máquina haga lo que antes era parte de nuestra interacción humana o creativa. ¿Dónde trazamos el límite entre aprovechar la IA como una herramienta y depender de ella hasta el punto de volvernos enteramente prescindibles?

III - ¿El reskilling será suficiente para compensar la pérdida de empleos?

Cada revolución industrial ha generado desplazamiento laboral, pero también ha creado nuevas oportunidades. La cuestión es si esta vez el balance será positivo. La idea de "reskilling" (capacitación para nuevas habilidades) se ha presentado como la solución al desempleo tecnológico, pero los datos sugieren que el panorama es más complejo. Según un estudio del World Economic Forum (2023), solo el 15% de los trabajadores desplazados por la IA logran reintegrarse al mercado laboral mediante reskilling. La cifra es alarmante, pero más lo es su implicación: el capitalismo no está diseñado para incluir a quienes quedan fuera. Todos somos, en potencia, discapacitados tecnológicos: por edad, por enfermedad, por falta de acceso. Y en un sistema que valora la productividad sobre la dignidad, la obsolescencia humana se vuelve un riesgo tangible.

El problema radica en que no todos los trabajadores pueden hacer una transición fluida hacia los nuevos sectores. Aprender a programar, por ejemplo, no es una opción viable para todos los afectados por la automatización. Además, muchos de los nuevos empleos creados en la economía digital requieren habilidades altamente especializadas, lo que amplía la brecha entre quienes pueden acceder a ellos y quienes no.

IV - El papel del diseño en la IA: ¿facilitador o barrera?

El diseño de interfaces de inteligencia artificial no es solo una cuestión estética o funcional, sino un factor clave en la forma en que interactuamos y entendemos estos sistemas. Un caso interesante es DeepSeek, una IA china la cual incluyó recientemente una función llamada Razonamiento Explicable: te muestra paso a paso cómo llegó a una conclusión. Sin embargo, este esfuerzo es, en sí mismo, una puesta en escena: una traducción de procesos opacos en una narración estructurada para nosotros.

El desafío es que el diseño no solo influye en la usabilidad, sino también en la percepción de confiabilidad. Si una IA presenta respuestas con un formato similar al lenguaje humano, tendemos a atribuirle una intención que en realidad no posee.

Si seguimos diseñando interfaces que ocultan las limitaciones de la inteligencia artificial, corremos el riesgo de crear un espejismo de comprensión y racionalidad que no existe.

Proceso de pensamiento para un problema lógico en DeepSeek. Su longitud se extiende por al menos 7 veces lo que se muestra en la imagen. La respuesta que obtendríamos normalmente son alrededor de 25 líneas solamente.

Conclusión

El debate sobre la IA suele dividirse entre dos extremos: el optimismo desenfrenado y el rechazo absoluto. La tecnofilia defiende que la inteligencia artificial traerá avances sin precedentes, desde la optimización de procesos hasta descubrimientos científicos revolucionarios. Pero este optimismo ignora problemas clave como la exclusión digital, los sesgos algorítmicos y la concentración de poder en pocas manos.

Por otro lado, la tecnofobia ve la IA como una fuerza destructiva, capaz de erosionar el empleo, la creatividad y la autonomía humana. Sin embargo, esta postura también es problemática, ya que ignora los beneficios potenciales del análisis multivariable a escalas no vistas antes.

El desafío no es elegir entre una postura u otra, sino encontrar un enfoque crítico e informado. Necesitamos una inteligencia artificial que no solo sea eficiente, sino que esté alineada con valores humanos, que no reemplace nuestras capacidades, sino que las potencie. ¿Construiremos un futuro donde la IA sirva a la humanidad, o uno donde la humanidad sirva a la IA? Lo bueno es que el futuro respecto a esta tecnología aún no está escrito, depende de las preguntas que hagamos hoy y de las decisiones que tomemos en consecuencia.