Personalizando TU algoritmo: la sospecha del espejo

El anuncio de Meta de que va a permitir a los usuarios de Facebook personalizar que quieren ver en sus Feed y Reels no es novedoso en este mercado de los social media y no tiene mas relevancia tecnologica que el uso de LLM para ayudar en esta personalización, no obstante va a ser revelador en el pseudo-debate de la orientación algoritmica de nuestras preferencias 

Desde el inicio del declive social de los antiguos medios informativos se argumentó que los llamados social media actuaban como camaras de eco de los sesgos de las personas, ya que los algoritmos de recomendación refuerzan y recompensan (con más oferta) estas preferencias personales, algo que periodicos y TV del siglo pasado intermediaban mediante editores y programadores humanos, o si prefieres era un nosostros sabemos lo que quieres o lo que debes ver (véase los medios públicos en Europa)

Además muchos artistas y auto-denominados creadores criticaron que los algoritmos de recomendación les discriminaban y favorecian opciones mayoritarias /mainstream  y que no les queda más remedio que adaptar sus creaciones a lo que el algoritmo premia sino quieren disolverse en el anónimato...

Podria ser verdad pero estas criticas siempre parecian olvidar algo importante: los algoritmos son cadenas de ordenes que alguien (humano) construye y un medio que vive de la atención y el arraigo (engagement) de su audiencia (aunque les llamen usuarios) siempre clasifica estas ordenes para que se parezcan mucho a lo que la gente espera , ya que no hay placer ni dinero en mostrar lo que la gente no espera 

¿Y porque Meta ahora abre esta caja de Pandora controlada en sus medios?

que no te quepa duda alguna de que Meta sabe dos cosas: una que lo que elijan ver ahora los usuarios de Facebook o Instagram no va a ser muy diferente de lo que ya mostraba su algoritmo de recomendación 

y segundo ¿que mejor oportunidad para personalizar aun más el algoritmo que dejar que los usuarios indiquen que echaban de menos en sus recomendaciones? O sea una mejora a coste cero, presentandose además como los subcampeones de la libertad de elección de contenidos 

El algoritmo como ves NO desaparece , sino que se transforma en un mecanismo de automatización de deseos, con el añadido de un margen casi inexistente para las criticas ya que es la gente la que elige (con muchas matizaciones claro)

Un mundo de directores de orquesta: incognitas IA

Creo que es un deseo compartido y universal lo de transitar por el mercado laboral con los menos cambios profundos posibles, y como sabemos esto (casi) nunca se cumple, al menos desde el comienzo de las revoluciones industriales del siglo XIX

Los memes sobre adaptarse al cambio los corean muchos pero se lo creen realmente pocos, porque los cambios se llevan por delante rutinas, estructuras que creiamos consolidadas y por su puesto, una obsolescencia de habilidades (skills), por eso los gremios de la época reaccionaron con tanta furia contra Taylor y sus formulaciones sobre la (nueva) división del trabajo

La IA actual pero tambien las proclamas politicas sobre la Super Inteligencia Artificial como objetivo está metiendo miedo a esa parte del sector laboral que durante los últimos 30 años se sintieron confiados en su utilidad y por tanto alta empleabilidad: me refiero a los ingenieros de software ( y un extenso etcetera)

Hay distintas opiniones claro sobre si esta sustitución de ingenieros por modelos IA es tan rápida y real como algunos dicen o una exageración (hype) que no se corresponde con la realidad del mercado laboral. 

Pero lo que si parece constatable es que los chavales que estan ahora estudiando ingenieria, las news sobre lo que la IA ya hace o va a hacer en unos meses (de años ya nadie habla) les resultan desalentadoras teniendo en cuenta que hasta ahora terminar un grado de Ingenieria en los US era una garantia de empleo e ingresos muy por encima de la media 

En efecto, la metáfora de un mundo de directores de orquesta no de músicos donde los humanos supervisan el trabajo de los ejecutantes artificiales, se esta empezando a ver ya en muchas empresas de soluciones tecnologicas, y mientras uno lo ven como una evolución de los roles laborales hacia la supervisión y mayor responsabilidad otros lo leen como se necesita un solo director para dirigir una orquesta, asi que habra menos demanda.  

Las revoluciones tecnologicas son apasionantes para estudiarlas pero no creais que son gratas de transitar ya estes fuera o dentro del mercado laboral, porque las personas necesitan hojas de ruta sobre a donde y como dirigirse aun asumiendo que tienen alguna tasa de variación-error

La desorientación actual sobre que estudiar, como y donde me parecen señales más evidentes de una etapa de cambio profundo que los propios avances en IA (el efecto es más evidente que la causa) y me parece logico el malestar creciente porque nadie sabe como saldremos de ésta (y viendo quien nos gobierna menos!) 

¿Consejo? pues como nadie sabe a ciencia cierta como será un mundo pos-IA , lo más sensato es perseverar en lo que a cada uno le motive o se le de mejor y luego veremos como quedan las fichas colocadas, asumiendo que unos saldran más favorecidos que otros (¿habilidades manuales?) o sea, lo que paso siempre

40 años no es nada! : promesas, temores y realidades de los robots

Muy poco tiempo antes de esta etapa IA-orientada donde (casi) todo se interpreta desde o para la IA (AI), esas maquinas autonomas que llamamos robots constituian el principal elemento del imaginario colectivo y singular de la automatización en marcha y asumida (llevamos dos siglos de revoluciones industriales!) 

Pero, la reorientacion del pensamiento hacia una automatización (incompleta) mediente modelos de IA choca siempre con el factor fisico, es decir que tarde o temprano te encuentras con que una gran parte de las tareas que realizamos como tribu son (todavia) físicas. 

El atajo para solventar este pequeño matiz :) es, como no, aplicar IA a los actuales y futuros robots, lo que crea fundadas esperanzas de una aceleración en la tasa de sustituición del trabajo humano por robots,a partir de ahora dotados de algun tipo de inteligencia que les permita adaptarse a tareas y entornos para los que no fueron especificamente programados (el mismo principio que se basa el Machine Learning)

Al respecto dos economistas de Anthropic se hicieron la pregunta de que pueden hacer los robots en la actualidad y utilizaron Claude, el modelo de IA de su casa, para el analisis y las proyecciones futuras. la diferencia con los centenares de analisis más o menos apocalipticos sobre los robots y los empleos humanos es que muestra datos que desmienten buena parte de lo que muchos pensaban y sostenian hasta ahora

Por ejemplo y siempre viendolo desde la perspectiva de los US, los robots que hay ahora mismo en el mercado podrian hacer hasta el 74% de las tareas fisicas que se realizan actualmente en los US. ¿Amenazante? bueno ahora vienen los matices: 

las tareas fisicas representan el 46% del tiempo de trabajo total, o sea una minoria muy mayoritaria que deja algo en entredicho las entusiastas hipotesis sobre las sociedades de la información de hace 3 decadas. Esto nos deja un margen del 54% de tareas que podemos considerar intelectuales e interpersonales (desde una enfermera a un arquitecto)

Ahora bien si tomamos el total de tareas, un 12% de estas NO puede ser realizado, al menos por ahora, por ningun robot., ¿ejemplos? pues dar clases, prestar asistencia medica de urgencia, o trabajar en una peluqueria o arreglar un motor de combustion 

Los robots en efecto pueden hacer tareas que antes haciamos nosotros, pero lo que vemos hasta ahora es que alli donde tienen más presencia es en entornos que han sido construidos especificamente para ellos (como las cadenas de montaje de coches o de aparatos electronicos) 

Si sacamos a los robots de sus escenarios ad hoc tan solo puede realizar el 1% de las tareas que hacemos, de modo que su presencia es más mediatica que porcentual: desde los coches autonomos de Waymo, el riego automatizado de parques y jardines, hasta la vigilancia area con drones 

¿Se esta acelerando la tendencia hacia la robotización con la IA? pues esa es la incognita, pero de momento el cuello de botella de la robotica es el precio, es decir es mucho más barato todavia emplear gente que comprar un robot y al ritmo actual de abaratamiento de estas maquinas tardariamos 40 años en sustituir el 10% de las tareas humanas 

Esto nos dejaria un margen de al menos una generación laboral completa antes de tener un robot pizzero en cada barrio ¿no?

Cuentas corrientes & agentes IA : un temblor de 1 billon

Con todo lo relacionado con la IA hay que tener cautela y sensatez simplemente porque hay muchas novedades, o sea algo facilmente vendible como noticia-producto para todo tipo de medios (sociales o convencionales) , y que genera en la audiencia una sensación mixta de coste de oportunidad (¿que me estoy perdiendo?) y temor (la IA viene por nosotros!) 

Sin que sea algo inedito en la historia de la tecnologia y la ciencia, el neo-sector IA tiene su propia velocidad de evolución y el usuario medio un ritmo de adopción que como poco dista mucho del primero. Un ejemplo es que hace más de 2 años (sobre todo desde Devin) los agentes de IA ya se presentaban como los sucesores de los bots , cuando todavia el uso predominante de la IA eran las busquedas un poco más enriquecidas 

El inicial exito de Muse, el agente IA de Meta dirigido sobre todo a usuarios no especializados, impulsa ahora la hipotesis de este relevo social de los bots por los agentes IA, es decir que muchos empiezan a ver que la gente podria estar perdiendo el miedo de pedirle a la IA que haga tareas en vez de hacerle preguntas, editar fotos con chorradas para Halloween o quiza lo más importante atizar la voluntad adormecida en muchas de nuestras actividades cotidianas (como una especie de personal coach) 

Sin muchas vueltas teoricas, pensad por ejemplo en la falacia del coste hundido que suponen los depositivos en cuentas corrientes (transaction accounts) y en el efecto que podria tener un uso (más o menos) generalizado de un agente IA en tu movil como Muse 

La hipotesis de un despertar de estos fondos "retenidos"  en cuentas de baja remuneracion la hacia Apollo (la gestora de inversiones) hace unos dias y me llamó la atencion porque es tentadora: 

En los US los titulares de una cuenta corriente en un banco tienen un saldo medio de 8000 dolares (median) , lo que sumaria un total de +1 billón (trillion) de dolares. Imaginad ahora que un agente cercano de IA como Muse convenciera a estas personas que es mejor pasar este dinero a un cuenta que ofrezca algo más que el 0,1% de interes de las cuentas corrientes.

La hipotesis de Apollo es que una movilización de estos activos , sujetos en general a la falacia del coste hundido, seria un vuelvo colosal al sistema bancario de los US ( y por extensión del mundo entero) porque los bancos aprovechan esto para ofrecer prestamos a pequeños propietarios o incluso a personas sin más avales que su propio trabajo 

Como siempre el mayor impacto de una nueva tecnologia es el cambio de hábitos sociales (aka economicos) que provoca y los agentes IA son una propuesta más pero algo inquietante, porque las mismas personas que toman consejos de influencers en TikTok , podrian sin demasiado esfuerzo dejarse llevar por el pensamiento pragmatico de los algoritmos de unos agentes IA  disfrazados de whatsapp´s

Slop en papers cientificos: ¿alguien no lo esperaba?

En el mercado literario todos saben que una cosa es publicar y otra que alguien te lea o te compre, pero en el circuito cientifico esta ecuación no es tan asi, porque simplemente publicar en determinadas revistas o repositorios se considera un merito que en muchas universidades y centros de investigación se suelen traducir en $ o en mejora de categoria para el autor

La IA, al menos en esta primera fase de adopción másiva, ha acortado mucho los tiempos de producción de articulos cientificos y en consecuencia ha aumentado exponencialmente (literalmente) la cantidad de papers que los investigadores envian para ser evaluados y finalmente publicados

En principio esto deberia ser una buena noticia ¿no? más publicaciones es más avance en el conocimiento ¿no? Pues no o no tan rapido. Al menos eso es lo se deduce de los nuevos limites establecidos por arXiv, el repositorio abierto más importante de ciencia y tecnologia 

Desde ayer, airXiv solo aceptara 2 articulos por mes de un autor con el máximo de 3 articulos activos (pedientes de moderación) que ya establecio en el 2024. ¿La causa? pues ya te puedes imaginar pero ahora te dan datos: en los ultimos dos años, el numero de publicaciones enviadas para evaluación se doblo ! y en el particular caso de los papers sobre IA ( o muy relacionados) el incremento fue del 600% !!!

Segun aiXiv que te manden 40.000 articulos en un solo mes al parecer no es algo para celebrar sino para sospechar que la mayoria son nulas aportaciones, pero muy bien formateadas (algo comun en el circuito academico) . 

¿Esto tiene solución? no, porque ya es una caracteristica del sistema. Pero si se puede cambiar ( a mi juicio se debe) lo que se considera impacto: ¿ha creado patentes? ¿ha generado un producto que se venda? ha generado empleo en algun sector que no sea la escritura academica? ¿ha cambiado nuestra forma de pensar sobre algo? , o sea criterios más pragmaticos y menos pompa y circunstancia 

META: ¿que somos? ¿a donde vamos?

De verdad que esta cosa de META es una intriga para mi. ¿Seria alguien capaz de definir con cierta claridad a que se dedica o se quiere dedicar? 

Hace 5 años, aunque parecen más, Mark Zuckerbeg, el zar de los antiguos medios sociales con su buque insignia Facebook, decidió cambiar su denominacion comercial a Meta, señalando con rotunda claridad a sus inversores que el Metaverso era poco menos que el nuevo Internet (y eres legacy si no lo entendias!)

Olvidada esta aventura versera ahora Meta quiere reorientar su actividad hacia la venta de herramientas empresariales de IA, un mercado de competencia monopolistica donde lo mismo te encuentras a gigantes como Microsoft, Google, superpoderes contemporaneos como OpenAI o Anthropic que a empresas chinas que venden modelos abiertos low cost como el (variablemente) popular DeepSeek o Qwen (propiedad de la más que poderosa Alibaba) 

¿Visión empresarial de futuro o seguidismo? Como no tengo prejuicios contra (casi) ninguna empresa , creo que Meta es consecuente con sus más de 100,000 millones US$ anuales de inversión en IA, lo que hasta ahora no le habia dado grandes resultados con sus modelos Llama respecto a esta carrera de relevos en que se han convertido la pugna entre Gemini, Claude y GPT

Con toda seguridad la popularidad de Muse, el agente IA lanzando por Meta hace apenas 20 dias, no ha sido la causa de este giro hacia el software empresarial, más bien parece que Muse es una consecuencia de la apuesta de Meta por la infraestructura de IA, aunque tambien es indudable que los 3 millones de descargas que ha tenido hasta ahora si han influido en la percepción positiva de que es posible entrar en este cambiante mercado de la IA y liderar algun segmento o al menos llevarse una parte de este pastel prometido 

Lo que si se puede decir es que a estas alturas Meta es un conglomerado empresarial a lo japonés con una diversificacion sectorial que abarca la publicidad de sus medios (sociales), la fabricación de hardware (Meta glasses), el ecommerce y ahora el software empresarial. Pero con un factor a tener siempre muy en cuenta: el 98% de sus ingresos anuales vienen de la publicidad, lo que quiza explique ese impulso reactivo de expandirse a sectores no necesariamente relacionados 

La historia industrial del siglo XX esta llena de ejemplos donde los grandes conglomerados se formaron a partir de industrias básicas como el petroleo, la electricidad, el acero o los farmacos, asi que la estrategia de Meta no es inedita, pero tambien es cierto que nunca antes se habia llegado tan lejos basandose en la venta de bienes simbolicos intangibles, o sea algo que depende de algo tan cambiante como la cultura...

Salarios desigualmente distribuidos: IA, transparencia e impacto real

Creo que hay mucho debate actual sobre la IA que más que aportar lo que hace es distraer sobre los impactos que ya se estan produciendo y que alteran, o lo haran en breve, como vivimos y como entendemos el mundo y sus relaciones 

Este pensamiento a ras del suelo (casi) siempre me ha ocupado y preocupado, y por eso prefiero alejarme (algo) del macropensamiento sobre la IA ya que sinceramente al final sera un asunto de acuerdos entre superpoderes terrenales (nada virtuales) y acercarme más al goteo invisible de lo que ya esta pasando, y un ejemplo es la utilización de IA para determinar los salarios de los empleados y transparentarlos aun más (algo terrible para algunos !)  

Era de cajon que si las empresas estan ya empleando IA para algo tan delicado como decisiones estrategicas, inversiones o previsiones de beneficios, ¿como no iban a emplearla para decidir la compensación de sus empleados?

El verdadero razonamiento fast no es preguntarle algo a un bot de IA, sino imaginar donde la IA va a cambiar las reglas del juego y ponerse manos a la obra para hacerlo. Y esto es lo que han hecho compañias como Stello AI, una pequeña startup de Tampa (Florida, US) que vende a pymes (SME) el acceso a su plataforma para darle servicios tan sensibles como y cuanto pagar a sus empleados estrella o sobre que recompesar al resto 

Para las personas reales, no avatares, el salario es el meollo de su vida laboral (aka life) y aunque hay una presión social a igualar compensaciones en una organización o al menos a que las diferencias no sean enormes, lo cierto es que (casi) todos sabemos que uno de los impactos mayores que tuvo la adopción de tecnologia digital fue incrementar y transparentar aun más las diferencias de productividad entre dos personas en un mismo empleo  

Ahora la IA, que al fin y a cabo es software, turbo-acelera esta tendencia observable haciendo más facil y rápido diseñar una estrategia de retención de aquellos que aportan más valor a una empresa y abrir el tortuoso de debate del fin del cafe para todos en los aumentos salariales (y que en los US tambien existe! ) 

Me acuerdo cuando Glassdoor inauguró la etapa de desvelar a gran escala lo que se gana en cada empleo y en cada empresa, algo que molestó a algunos pero ayudo (quizas) a muchos más en la negociacion de su salario de partida 

Ahora la IA recopila y procesa toda la información dispersa sobre cuanto se cobra, donde y lo más importantem los porqués, esto es, los criterios empleados para determinar el aumento salarial de alguien y la tarifa plana para otros  

Y en esto último es donde veo el debate sobre el impacto más importante, ¿que deben compensar más ahora las empresas? Si la IA desplaza tareas (no empleos) humanas ¿hacia donde se dirige ahora el mérito traducido en dolares nominales?  ¿habrá un vuelco real, no poetico-academico, hacia la mayor valoración de las soft vs hard skills?

Y esto no ha hecho más que empezar...