MIT, Anthropic y OpenAI enviaron la misma advertencia: ponga en orden su casa de pruebas ahora
Tres historias de IA llegaron en cinco días este mes, y leerlas una tras otra me dejó con un leve zumbido de pavor que no había sentido al leer una historia de tecnología en años. Elegir una historia con la que obsesionarse e ignorar las otras dos es una pérdida de tiempo. Lo útil es encontrar el patrón que subyace a los tres y construir la estrategia del próximo trimestre en torno a él, en lugar de a los titulares.
3 historias en 5 días, esto es lo que aterrizó
El 8 de septiembre, Laurie Sullivan de MediaPost escribió sobre un estudio del MIT Media Lab que utilizó límites de EEG para comparar la actividad cerebral de personas que escribían ensayos con ChatGPT con la de personas que escribían solas. La cifra que se quedó con Sullivan, y conmigo, fue una “reducción del 32 % en el esfuerzo mental activo” entre el grupo asistido por IA, junto con una caída mensurable en la conectividad cerebral. El estudio ha generado un verdadero rechazo científico desde que circuló por primera vez, sobre el tamaño de la muestra y sobre cómo deben leerse los hallazgos, y los propios investigadores del MIT han pedido a la gente que deje de describir los resultados como daño cerebral.
Al día siguiente, Scott Horsley de NPR cubrió un nuevo modelo económico interactivo que Anthropic creó para que cualquiera pueda probar sus propias suposiciones sobre cómo la IA remodela el mercado laboral. En un extremo, el modelo muestra un leve aumento de la productividad. Por el otro, el producto interno bruto se dispara mientras “casi el 14% de los trabajadores” pierden su empleo debido a la IA, y menos de la mitad de ellos encuentran uno nuevo. Los propios economistas de Anthropic se niegan a decir qué resultado es más probable. Esa negativa es más honesta que la mayoría de lo que los especialistas en marketing de búsqueda reciben sobre el impacto económico de la IA, y lo digo como un cumplido.
Luego, el 12 de septiembre, Mike Isaac del New York Times informó que el CEO de Anthropic, Dario Amodei, publicó un ensayo de 3.800 palabras pidiendo que toda la industria se desacelere, y que Sam Altman de OpenAI, Elon Musk de xAI y Demis Hassabis de Google DeepMind firmaron en cuestión de días. Amodei escribió que “debemos reducir el ritmo al que mejoramos las capacidades de los modelos de IA” y pidió auditorías independientes y reglas globales además. Cubrí la primera versión de Anthropic de esta advertencia en junio, cuando todavía era una empresa que pedía a la industria que frenara. Tres meses y un escáner cerebral del MIT después, esa voz solitaria tiene a tres de sus mayores rivales asintiendo con la cabeza.
La parte que nadie se molestó en medir
Si se elimina la emoción, las tres historias describen el mismo evento subyacente desde tres ángulos: el costo de la adopción, la forma de la perturbación laboral y la propia incertidumbre de la industria sobre qué tan rápido moverse. Ninguno de ellos le informa sobre el ritmo al que llega realmente a su mercado, su vertical o su propio panel de análisis. Esa brecha, entre la escala de la advertencia y la velocidad de la difusión real, es la parte que nadie en mi bandeja de entrada esta semana se molestó en medir.
Nicholas Carr describió esto en 2008
He visto esta película antes, o al menos una vez me senté frente a alguien que la describió con más precisión de la que podía lograr en ese momento. En 2008, entrevisté a Nicholas Carr antes de SES Londres y SES Nueva York, un par de meses antes de que The Atlantic publicara su ensayo “¿Google nos está volviendo estúpidos?” Carr acababa de publicar The Big Switch, un libro en el que sostenía que la informática se estaba convirtiendo en una utilidad como lo hizo la electricidad un siglo antes, y que el paso de las fábricas que generaban su propia energía a la conexión a una red compartida reconfiguraba algo más que la economía. Reprogramó cómo era el trabajo, quién tenía influencia y, finalmente, qué hacían las mentes de las personas en una tarde normal.
La red no llegó a todas partes a la vez
El cofundador de Anthropic, Jack Clark, dijo a NPR que espera que la tecnología en sí siga mejorando rápidamente, pero que su difusión real a través de la economía será más lenta y desordenada de lo que supone la industria de la IA. Ése es el argumento de Carr sobre la electrificación, reiterado por la empresa que construye la tecnología que Carr estaba describiendo antes de que existiera. La red no llegó a todas partes a la vez en 1908, y la IA tampoco llegará a todas partes a la vez en 2026. Carr no estaba haciendo ninguna predicción sobre los chatbots. Estaba describiendo un patrón que se repite cada vez que una tecnología de propósito general pasa de la novedad a la utilidad, y se repite nuevamente, según lo previsto, independientemente de que la industria de la IA quiera admitir o no que está siguiendo un guión de cien años de antigüedad.
Mi opinión sincera es que Carr tenía más razón de lo que sus críticos de 2008 le daban crédito, y que los especialistas en marketing de búsqueda están a punto de volver a aprender la lección de la manera más difícil. El error de esta semana sería tratar tres titulares pesimistas como motivo de pánico, y el error opuesto sería descartarlos como exageración mediática. Ambos se saltan el trabajo real, que consiste en determinar dónde se ubica usted personalmente en la curva de difusión que describió Clark, no dónde se ubica el promedio de la industria.
Entonces, ¿qué haces con tres titulares pesimistas y un libro centenario, si eres la persona que dirige la estrategia orgánica de una marca o agencia?
Audite su propia tubería primero
Comience por tratar su propio canal de contenido como la zona cero del hallazgo del MIT, antes de que Google o un competidor lo haga por usted. Extraiga el último cuarto de todo lo que su equipo produjo con gran ayuda de IA y ejecútelo a través de una lectura humana para conocer los detalles sobre los que he escrito antes, fuentes escasas, ritmo de párrafo uniforme, afirmaciones sin una persona nombrada detrás de ellas. Si su propia producción muestra los síntomas de deuda cognitiva que describió Sullivan, entonces su clasificación y su tasa de citas de IA probablemente también los mostrarán.
Mida su propia curva, no el promedio de la industria
A continuación, deje de planificar su propia hoja de ruta a partir de las cifras de adopción de IA en toda la industria. El argumento de difusión de Clark significa que la estadística agregada en la presentación de diapositivas de otra persona no dice casi nada sobre la curva real de su vertical. Obtenga su propio tráfico de referencias de IA y porcentaje de citas mensualmente, de la manera que he estado instando a los lectores a que lo hagan durante todo el verano en este ritmo de Citation Share of Voice, y construya su presupuesto en torno a su propia pendiente medida, no al modelo nacional de Anthropic o al comunicado de prensa de un competidor.
Ordene su casa de pruebas ahora
Finalmente, ponga en orden su casa de pruebas ahora, mientras la industria todavía está discutiendo si debe o no reducir la velocidad. Si el llamado de Amodei a realizar auditorías externas y reglas globales gana fuerza, y esta semana sugiere que podría ser así, las marcas y editores que ya muestran fuentes humanas verificables, expertos nombrados y datos verificables serán en quienes los reguladores y las plataformas de IA confíen por defecto. Aquellos que ejecutan borradores de IA llenos de afirmaciones no verificables tendrán que luchar para ponerse al día con reglas para las que tuvieron que prepararse durante años.
¿Adónde vamos y ya llegamos? Más lento de lo que sugieren los titulares más ruidosos, y más rápido de lo que los escépticos más lentos quieren admitir, que es exactamente lo que Nicholas Carr dijo a los especialistas en marketing de búsqueda en Londres y Nueva York hace 18 años, cuando casi nadie en esas salas, incluido yo, estaba dispuesto a escucharlo como una advertencia sobre escáneres cerebrales y pérdidas de empleo en lugar de una reseña de un libro.
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Imagen de portada: Natalya Kosarevich/Shutterstock
