El reinado de lo "suficientemente bueno": dónde está el "tipping point" de la IA

Sebastián Campanario

Entré a trabajar en Clarín a fines de los noventas como colaborador del Suplemento Económico, y quedé fijo como redactor a principios de este milenio. Por aquel entonces (25 años atrás) parte de mi trabajo, cuando tenía una nota avanzada, era ir al departamento de fotografía a pedir que le fueran a hacer imágenes a algún entrevistado, por lo general economista o empresario. El lugar era una planta amplia, en el tercer piso de la sede de Tacuarí,, siempre llena de gente que estaba a las corridas, y por entonces tenía un halo de "Olimpo" o lugar sagrado para quienes trabajábamos en el diario: varios de los fotógrafos de Clarín eran mega-estrellas multi-premiadas, que viajaban todo el tiempo, exponían y recibían galardones de World Press Photo y de otras instituciones. Desde Economía llevábamos las de perder en estas excursiones, porque para los fotógrafos era de lo más aburrido ir a retratar a un empresario de saco y corbata (todos preferían lucirse con trabajos para Espectáculos, La Revista de Domingo o Zona), así que por lo general nos tocaban los juniors. Los fotógrafos buenos nos veían aparecer y se escondían o se escapaban (sé que parece una escena de The Office).

Hace un par de años me encontré con uno de estos fotógrafos multi-premiados en la calle, y nos saludamos. Tipazo, súper talentoso, una celebridad en su campo. Estaba vendiendo plantas para poder subsistir. Me contó como paulatinamente los departamentos de fotografía de los medios comenzaron a despoblarse y, en algunos casos, hasta casi desaparecer. Ya casi no hay trabajo para esta profesión. El motivo principal de este cambio es algo que todos tenemos en nuestro bolsillo: hoy cualquier celular tiene una capacidad de resolución fotográfica que hace que si por casualidad estamos en un café y pasa alguna celebridad o persona conocida, la podamos fotografiar con una calidad que hace que tranquilamente esa imagen se pueda publicar grande en digital o en papel. Seguramente la foto no va a ser tan buena como la de un profesional, pero va a ser, a efectos periodísticos", "lo suficientemente buena" ("good enough"). Creo que un sesgo que tenemos con el uso de IA es que muchas veces pensamos que "la cota de disrupción" va a estar cuando algún sistema haga algo "mejor que el mejor humano": tal vez por un mecanismo de auto complacencia o de supervivencia nos refugiamos en que todavía falta (y es cierto) para que una IA escriba como Borges, o filme como Coppola, o componga como Paul McCartney. Y eso es cierto, falta para esa instancia. El tema es que para muchas de las tareas que hacemos en nuestra vida cotidiana y trabajo no necesitamos un Borges para escribir un mail, un Coppola para hacer un video de invitación a un evento o un McCartney para que nos haga el fondo de un reel de IG: con que la IA las realice "lo suficientemente bien" ya estamos. Ahí está el "tipping point", el punto de quiebre o bisagra hacia un crecimiento empinado, gracias a esta tecnología.

Algunas diagonales u oblicuidades sobre este asunto, que cobra mucha relevancia en la era la revolución de la IA.Primero: es imposible saber ex ante que estamos en ese "tipping point", todo depende de la mirada posterior. Esto lo cuenta muy bien Malcolm Gladwell en su libro homónimo. Sirve para tecnologías y también para tendencias sociales: Gladwell narra por ejemplo cómo fue la curva de adopción en distintos países de la costumbre de levantar los excrementos de perro en la calle en una bolsita. Al principio no lo hacía nadie y se tardó mucho en llegar al 20%. Pero a partir de ahí, de ese "punto de quiebre", por efecto demostración, se llegó mucho más rápido a más del 90%. Hace tres semanas Azeem Ashar, en su newsletter de Exponential View (lo pagué algunos años, ahora ya no, leo el resumen), describió que la adopción de IA en las empresas sigue una curva en forma de "J": antes de generar retornos visibles, todo proyecto tecnológico atraviesa una fase inicial donde predominan los costos de aprendizaje. Nuevos procesos, capacitación, ajustes organizacionales y errores casi inevitables.

Es la parte de abajo de la famosa figura del "palo de hockey". Esa factura del aprendizaje llega siempre antes que el retorno, y a nivel agregado esto hace que una implementación exitosa luzca tan cara e improductiva como una fracasada. Es la razón, sugiere Azhar, por la que hoy tantas encuestas (desde Barclays hasta BCG) muestran ejecutivos gastando fortunas en IA sin poder mostrar ganancias de productividad todavía: no es necesariamente una señal de fracaso, sino el tramo plano (o negativo) de la curva. Es una visión también bastante conveniente para el nicho de consultoría de IA, donde está Azhar, hay que decirlo. Algo que comentamos con Rebeca una vez en uno de los cursos de IA, y que tiene que ver con esto de "lo suficientemente bueno": Le delegás a la IA mucho más fácil todo lo que no es tu "core" de trabajo: encontrar un repuesto para el auto, planificar un viaje, ayudarte a hacer un sitio nuevo, etc. Todo en lo que "lo suficientemente bueno" sea suficiente, valga la redundancia. Pero, por lo general, aquello central en tu ocupación, en lo que no te conformás con algo que no sea lo mejor que se pueda alcanzar, ahí entra menos la IA.

En mi caso, aplico este principio en la escritura final de esta columna, o de la de La Nación. O armar una charla un un capítulo de un libro: todo lo que sea generación de contenidos. Ya lo conté: ahí me auto-prohibo el cortar y pegar. Mucho Claude en la etapa previa, de investigación, pero lo suelto en la segunda parte del proceso. Y también conversamos bastante sobre este punto con el jefe de innovación y tecnología del grupo Blue Star (BSG), los dueños de Todo Moda e Isadora, Rafael Ignacio Sánchez. Lo fui a ver a la empresa en la que trabaja dos veces en las últimas semanas porque están haciendo cosas increíbles con una suerte de "inteligencia colectiva" con Claude (lo llaman "la colmena"), y me sirve un montón para los módulos que estoy dando (Proxi Claude Camp abierto y Proxi Rocket Fuel en empresas y equipos pequeños). ¿Que es los "suficientemente bueno" que Rafael ya arma internamente con Claude Code? Por ejemplo, se animó a construir una plataforma de UX, que antes pagaba a un tercero 30 mil dólares al año. Una plataforma de e- commerce todavía tiene riesgos en la tercerización, es un factor crítico, y el good enough de un desarrollo interno todavía no le alcanza. En todas estas decisiones, la respuesta puede cambiar en pocos meses, porque la IA mejora a pasos agigantados. Me contó una dinámica similar Mario Falguieres, gerente de capital humano de BSG (que está haciendo cosas de otro planeta en RRHH, da para contarlo en otro Proxi más adelante). Pero es un mecanismo práctico para tomar decisiones: lo que sea lo "suficientemente bueno" lo podemos delegar si no hace al corazón de nuestro trabajo; para el resto mejor esperar unos meses y volver a revisar a partir de los avances que se vayan dando. Corto acá, gracias por seguir el hilo. ¡Nos vemos el viernes que viene!