Es solo información : habilidades salvavidas

Allá en el 2019, cuando en la Universidad de Lima tenía que presentar trabajos finales, había que citar con APA. Recuerdo dos tipos cruciales. La paráfrasis, donde uno tenía que decir con sus palabras qué querías decir con esta cita. Y la cita textual, que después de copiar y pegar, uno justificaba por qué esta cita era tan importante que tenías que mencionar tal y como el autor lo había descrito, con sus palabras.

Concretamente, era claro que había un respeto concertado de lo que era la perspectiva humana y, especialmente, la perspectiva académica. El valor de la investigación y el del poder seguir generando conocimiento. Y que el tomar palabras de humanos expertos, sin dar crédito, se debía penalizar. ¿Por qué? Tan simple porque el estándar académico era que, si aprendíamos, leíamos e investigamos, podíamos generar nuestro propio conocimiento y la forma correcta de inspirarte de otros era dando crédito.

Escribo esto siete años después, aunque parezcan setenta. Encuentro hoy cuatro hilos conductores que tejerán y ejemplifican la realidad del conocimiento en la actualidad. Empezando con lo más básico: la información almacenada en internet ha sido extraída casi en su totalidad por empresas líderes de inteligencia artificial.

Iniciaron diciendo que se alineaban con el ‘fair use’. Parte de esa información es contenido académico, generado por inteligencia humana de otros. Hoy en día, almacenado en data centers, procesado con training chips. Todo esto sigue siendo estándar. Lo crítico ocurre cuando se destapa que millones de libros fueron destruidos por algunas de ellas. Project Panama lo ejemplifica.

Libros y artículos académicos que encapsulan información histórica del mundo, están siendo extraídos por la inteligencia artificial y se vuelve más difícil de rastrear manualmente y consumir al ser quemados. ¿Cuál es el objetivo de esto entonces? Algunos intuirían, privatización. Aunque la misma de la educación no es una noción novedosa ni ajena, lo que Sam Altman, CEO de OpenAI, propone es privatizar la información o, en sus palabras, “volverla una utilidad” y, evidentemente, cobrar por ella. Bien que mal, la coyuntura actual se lo permite.

Entonces, ¿qué realidad nos están proponiendo los líderes empresariales globales? Estos cuatro hilos parecen evidenciar que están proponiendo la narrativa de que la información es inteligencia. Esa narrativa solo nos perjudica.

La información es tan simple como data organizada y presentada de forma digerible. Antes Wikipedia los hacía con artículos estructurados. Ahora la IA trata de sonar humana para ser lo más intuitiva posible. Disponibilidad de información, sin cognición, evocación y aprendizaje nunca va a ser inteligencia. Esta requiere de procesos cognitivos, donde se logra la adquisición, transformación, almacenamiento y uso de información. Por eso memorizar para un examen no era equivalente a inteligencia, y los profesores también incluyen trabajos donde se tangibiliza esos procesos cognitivos como investigaciones y presentaciones, donde los alumnos demuestran que la información se convirtió en conocimiento.

Y seamos justos: las empresas líderes de IA proponen algunas rutas. Han impulsado colaboraciones con el tercer sector, publicado ‘whitepapers’ con rutas concretas para mejorar la literacidad digital, y construido catálogos extensos de cursos gratuitos y pagados. La apuesta, aparentemente, es democratizar el acceso a estas herramientas hasta el punto en que todos podamos convertirnos en expertos en IA.

Vale la pena hacernos la pregunta de cómo queremos abordar esto. Lo que propone la industria es válido, pero no debemos olvidarnos del famoso “sentido de agencia”. Tan simple como que nosotros podemos forjar nuestro propio destino y que podemos tomar un rol activo en cómo queremos participar en esta transformación.

Esto toma forma en forma de ‘reskilling’. Palabra anglosajona al igual que muchos de los términos utilizados en el mundo corporativo, pero que vale la pena. Las habilidades transferibles son la mejor divisa: permiten hacer cambios de industria, movimientos horizontales y reinvertir tanto en tu industria como en aquellas en las que no tienes experiencia. Una forma de identificar cuáles son las tuyas, es mediante una matriz de priorización. Donde el eje X es su valor en el mercado y el eje Y su dificultad para aprenderlas o potenciarlas.

Sin embargo, el ‘reskilling’ no va solo. Va acompañado de nuestra perspectiva. Hoy hay una cultura propuesta por IA, que es replicando lo ya creado por los humanos. Esta cultura propuesta por IA se puede ver por ejemplo en posts ´perfectos´ pero vacíos de Linkedin. En cambio, la cultura humana está premiando lo local, lo auténtico, lo manual.

Todos los días hay una actualización de IA, un nuevo LLM, un nuevo procesador, un nuevo data center. La estrella que nos guía debería ser que, a pesar de que la IA quiere hablar como nosotros y quiere razonar como nosotros, nunca se va a comparar con la perspectiva humana. El camino por recorrer es largo hasta volver a revalorizar lo nuestro, pero mientras tengamos claro nuestras habilidades transferibles y que Perú es Clave, estaremos bien.