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Si quieres predecir el futuro tienes que empezar desde el pasado

Por Javier Martínez Aldanondo, socio Cultura de Aprendizaje en Knowledge Works, javier@kworks.cl y javier.martinez@knoco.com, www.javiermartinezaldanondo.com



1. Predecir te da una ventaja casi definitiva. Cristóbal Colón salvó su vida y la de su tripulación durante su cuarto y último viaje a América en 1504 gracias a que sabía que el 29 de febrero ocurriría un eclipse lunar que teñiría la luna de rojo. Ese conocimiento le sirvió para atemorizar a los caciques locales en Jamaica que ya no les querían alimentar y amenazaban con atacarlos. “Dios está enfadado porque no nos están ayudando y se lo voy a mostrar haciendo que el sol desaparezca”.


Cuando sabes lo que va a ocurrir, dispones de una ventaja sobre el resto que, si eres capaz de aprovechar, te hace prácticamente invencible. Ojo por que predecir y anticipar no son sinónimos. “Predecir” ocurre primero y consiste en aventurar algo que no sabemos si ocurrirá. Pero predecir y no hacer nada no tiene mucho sentido. “Anticipar” sin embargo consiste en prepararse para algo que creemos que va a llegar. Y eso implica aprender, armarse con el conocimiento necesario y estar listo para cuando se cumpla la predicción. En la película “el día de la marmota”, Bill Murray se despierta siempre en el mismo día y no solo sabe lo que va a pasar, sino que se prepara para ello (por ejemplo, practica 4 horas al día durante 6 meses para lanzar cartas a un sombrero).


El cerebro es el sistema responsable de la inteligencia. Y el cerebro es ante todo un órgano predictor ¿Por qué? Porque el principal objetivo del cerebro es nuestra supervivencia. Para mantenernos vivos, y desde que nacemos, el cerebro construye un modelo de cómo funciona el mundo. Ese modelo se va nutriendo de nuestro conocimiento a partir de las experiencias que vivimos. Usamos ese conocimiento para todas las decisiones/acciones que ejecutamos (inconscientemente casi siempre) durante cada acción de nuestra vida. Y actualizamos el modelo con cada nueva experiencia, que es a lo que llamamos aprendizaje.


Las personas comparamos lo que percibimos de nuestro entorno con lo que ya sabemos y tenemos en nuestro modelo mental. Cuando caminas por la calle, tu cerebro compara los rostros de las personas con quienes te cruzas con la base de datos de caras que tiene acumuladas. Y cuando uno de esos rostros coincide, entonces le saludas.


Para cumplir su objetivo de mantenernos a salvo y ahorrar energía, el cerebro intenta predecir lo que va a ocurrir para que no nos pille desprevenidos y corramos peligro. Es el conocimiento (lo que aprendiste mientras construías tu modelo del mundo) el que te permite predecir. Cuando los planes te salen bien significa que hiciste una buena predicción. Pero si las cosas te salen mal es porque no fuiste capaz de predecir, hiciste una predicción errónea o no estuviste preparado para hacer las adaptaciones que se requerían. Si estás leyendo esta columna significa que tu cerebro tiene una excelente capacidad de predicción y te ha mantenido incólume. La mayoría de las predicciones que hace el cerebro se cumplen, aunque no nos demos cuenta. Y cuando no es así, tiene los recursos necesarios para salvar la situación, capturar ese nuevo conocimiento y aprender para la próxima vez. Para desarrollar la vacuna para el COVID, tuvimos que hacer un ejercicio de predicción, es decir nos vimos obligados a viajar metafóricamente al futuro, crear ese conocimiento y regresar al presente con la vacuna.


La vida de una persona y la de una organización depende de 2 cosas: En primer lugar, de su presente (su conocimiento, lo que sabe hacer hoy) y en segundo lugar de su futuro (lo que sea capaz de aprender mañana).


2. ¿Cuál es la promesa que nos hace la inteligencia artificial (IA)? Su capacidad para predecir mejor que nosotros (también promete automatizar tareas). Comparto 4 noticias recientes en esa dirección: detectar el Párkinson 7 años antes de que ocurra, detectar el cáncer de mama 5 años antes de que se produzca, un método para predecir un éxito musical o un algoritmo que predice si un maltratador va a reincidir. La película Minority Report ya adelantó esta posibilidad hace 21 años y nos pareció un disparate inimaginable.


Así como hace 10 años, para vender cualquier producto se le puso el apellido “Smart”, hoy el apellido de moda es “con Inteligencia Artificial”. Me gusta la definición de IA de Demis Hassabis, CEO de Deep Mind “La IA es un sistema que convierte datos e información en conocimiento”.


Lo positivo de la promesa es que nos permitiría pasar “de reaccionar a anticipar”. Lo ilustro con un ejemplo. 5 años atrás, ingresamos a mi padre en el hospital. El diagnostico fue vólvulo de sigma y permaneció varios días en cuidados intensivos. Me sorprendió el tiempo que hizo falta para acertar con el diagnostico adecuado porque imaginaba que para un hospital (templo del conocimiento en salud), reutilizar el conocimiento respecto de los miles de pacientes con los mismos síntomas que mi padre sería algo sencillo. Es curioso por que hace 1 año compartí una entrevista a Eric Topol, médico especialista en tecnología donde afirmaba que un sistema de IA te puede salvar la vida porque es capaz de buscar entre aquellos individuos con tus mismas características y que tengan un diagnóstico similar al tuyo para recomendarte lo que mejor les funcionó previamente a esos “gemelos” tuyos y así evitar que el tratamiento que te propongan falle en lo que ya se sabe que nunca dio buenos resultados o perder tiempo y recursos probando tratamientos al azar. Claro que para que la IA haga esa “magia”, primero necesita conocimiento histórico acumulado.


Lo que la IA nos brinda ahora es aún más irresistible. En lugar de que tengas que salir corriendo al hospital, un servicio inteligente te avisará y te dirá que te vas a sentir enfermo antes de que te ocurra, cuando todavía te encuentras perfectamente. Pasaremos de “no me siento bien, vamos al hospital” a “me han avisado para decirme que me voy a encontrar mal”. Es la inmensa diferencia entre esperar a que las cosas ocurran o prepararse para evitarlas. Y en caso de que no sea posible impedirlas, estar listo para cuando sucedan.


¿Realmente la IA predice mejor que nosotros? En algunos aspectos no y en otros sí. No podemos competir en fuerza bruta, con su capacidad de almacenar información y procesarla a una velocidad gigantesca. Sin embargo, para que ese esfuerzo tenga sentido y resulte útil, se requieren 3 elementos críticos que se nos dan muy bien a los humanos. El primero es la intención: ¿cuál es mi objetivo y por qué lo hago? El segundo es la consciencia: ¿estoy logrando mi objetivo, por qué lo hago así y cómo llegué a esa conclusión? Y el tercero, es conocimiento respecto del proceso y del contexto. Somos nosotros quienes le damos a la IA las pautas respecto de lo que necesitamos: la entrenamos, le hacemos las preguntas adecuadas (le pedimos que busque patrones, conecte conceptos, proponga ideas, establezca relaciones, etc.), evaluamos lo que nos entrega y finalmente tomamos las decisiones. La IA es muy poderosa en entornos estables, cuando las cosas se mantienen siempre igual, pero tiene muchos problemas cuando la realidad cambia y lo que caracteriza nuestra época es el cambio continuo. De la misma manera, la IA es cada vez más precisa en entregarnos respuestas en un mundo en que lo que marcará la diferencia son las preguntas…


Isaac Asimov lo explicaba perfectamente en su última entrevista allá por 1991. La IA se complementa con la inteligencia humana: las máquinas las focalizamos en lo que son mejores y nosotros en aquello en que las superamos.


3. ¿Cómo predecimos? Es crítico entender que tu conocimiento determina lo que predices. El General Rommel lo expresó así “Un comandante puede lo que sabe”. Lo más sensato sería alinearse con la corriente de futuristas que insisten en que extrapolar el pasado es absurdo, y no se puede predecir el mundo mirando hacia atrás. Y tienen razón. Si nos centramos solo en lo que conocemos e ignoramos lo que no conocemos, quedamos a merced de nuestros sesgos y nos sorprenden los cisnes negros. El propio conocimiento puede ser el mayor enemigo del conocimiento. Todas las empresas saben que el éxito pasado no asegura el éxito futuro. No hay garantía de que lo que ocurrió ayer es lo que sucederá hoy. Por eso en su momento escribimos sobre aprender del futuro. Sin embargo, la realidad es testaruda y nos recuerda 4 cosas:


a. Aunque nos disguste, no tenemos nada mejor para predecir el futuro que lo que conocemos del pasado. Si, sabemos que es insuficiente, pero ¿preferirías no saber nada y empezar de cero? Hemos llegado hasta aquí porque nuestros antecesores gestionaron bien su conocimiento.


b. No podemos evitar mirar la realidad desde lo que somos y sabemos. Podemos llamarlo paradigmas, creencias, expectativas, etc, pero navegamos con el modelo del mundo que mencionamos al principio, construido en base a nuestras experiencias y que constituye quienes somos. No te puedes despojar de tu identidad tan fácilmente.


c. Si bien nos encanta hablar de innovación y la vida es mucho más emocionante si cada día pasan cosas nuevas, lo cierto que las organizaciones y las personas hacemos tareas repetitivas. Un miércoles se parece en un 98% al miércoles anterior y también al jueves siguiente. Cuando haces tareas repetitivas, puedes predecir un elevado porcentaje de las situaciones que van a ocurrir. De hecho, puedo apostar todo el dinero que tengo con quien esté dispuesto a aceptarlo, a que mañana amanecerá.


d. Las cosas no surgen de la nada. No hay futuro sin pasado. Lo que haces hoy es gracias a lo que aprendiste ayer, no existen los saltos milagrosos. El futuro siempre se construye sobre algo que tiene que ser un pasado. Si no hay un pasado, no hay futuro. El futuro es consecuencia directa del pasado, pero no lineal ni inmediata. Nadie adelgaza 20 kilos en una semana.


Vivimos en un presente que es la predicción del pasado. El presente es el mundo de las decisiones. La estadística dice que tomamos alrededor de 35.000 decisiones al día. Cada vez que decides haces una predicción. Y siempre que predices lo haces a partir del conocimiento que tienes. Predices lo que va a ocurrir a partir de tu experiencia, de lo que te ocurrió anteriormente. Yo no puedo predecir sobre mecánica cuántica, tratamiento del cáncer o cambio climático porque carezco de conocimiento de base. Tenemos expectativas (esperamos que pasen determinadas cosas) porque tenemos un pasado, una historia que nos informa sobre lo que debería suceder ya que ya lo hemos vivido antes. Cada vez que lo que ocurre no coincide con tus expectativas (con lo que contiene tu modelo) tienes que actualizar el modelo con el nuevo conocimiento. Solo podemos anticipar el futuro si somos capaces de recordar la experiencia del pasado. Olvidar es peligroso. Si no recuerdas que hubo pandemias y crees que la que sufrimos del COVID es la primera, no puedes aprovechar el conocimiento previo y debes aprender todo de nuevo. Entonces, para decidir y mirar hacia adelante primero tienes que mirar hacia atrás, hacia lo que sabes. Vivimos en un ida y vuelta continuo entre pasado, presente y futuro. Los 2 verbos clave son recordar (el pasado) e imaginar (el futuro). Si te entrego una bicicleta, tu cerebro busca el conocimiento que tienes para andar en bici y te lo entrega. Si no lo tiene, no puedes subirte a la bici y tendrás que aprender.


En el caso de la IA pasa exactamente lo mismo. Sin pasado no te puede ayudar. La mayor parte del presupuesto invertido en el desarrollo de Chat GPT se gastó en entrenarlo con toda la información existente en internet hasta 2021. Acudes a Chat GPT cuando te hace falta conocimiento: hay algo que necesitas y no sabes. GPT te ofrece mantener una conversación infinita. Si le haces una pregunta y GPT estuviese vacío, no te podría responder. La IA nos propone explotar un pasado documentado que nosotros biológicamente somos incapaces de digerir. En la película Lucy, Scarlett Johansson le declara a Morgan Freeman que se ha leído sus 6.743 trabajos y se los puede recitar de memoria. La IA nos ofrece reutilizar el pasado y darle más amplitud en lugar de restringirnos solo a nuestro conocimiento individual. Nos promete incorporar el conocimiento de toda la humanidad y no solo al actual sino de todo el que hemos acumulado a lo largo de la historia. Que nadie tenga que resolver un problema que ya está resuelto.


Por ende, sin conocimiento no hay IA. Y para que haya conocimiento hay que capturarlo. La tesis de la columna previa (A nadie le gusta documentar, pero nuestro futuro depende de ello) es que sistematizar conocimiento es el paso imprescindible para alimentar a la IA. Hasta ahora, hemos recolectado el conocimiento más fácil de capturar, pero también el de menor valor.

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