Ya pasaron algunos meses desde que ChatGPT se hizo público al mundo. 22 para ser más exacto. En estos últimos 22 meses, en nuestro mundito siempre intocable y meritocrático de sistemas, esta irrupción se sintió bastante. Conté, en algún momento en este blog, como hace más de un año me quedaba sin proyecto, precisamente por esta innovación y el “barajar y dar de nuevo” que se tuvo en tech.

Hoy voy a tomar cinco premisas que teníamos hace esos 22 meses con la IA, qué fue verdad, y qué no.

En realidad actual, califico la actualidad de esa premisa, mientras que en calificación de la predicción, me animo a decir si será realidad o no.

Vamos.

Primer premisa: Los trabajos en sistemas van a ser totalmente reemplazados

Realidad actual: parcialmente cierta

Calificación de la predicción: exagerada

Recuerdo que para ilustrar notas, usaba fotos mías o las bajaba indiscriminadamente de Internet. Hoy ya no es tan así, puedo pedirle a un generador de imágenes (mi preferido es Bing Image Creator) que lo haga por mí. Y a efectos de mis notas, las ilustra bastante bien, son un excelente gancho para atrapar al lector.

Los artistas, durante toda la historia moderna, han sufrido golpes brutales como los pintores con la fotografía o los músicos con equipos sintetizadores y autotune son algunos ejemplos. ¿O acaso es casualidad que las cantantes más reconocidas de nuestro país no suenen bien a capela? ChatGPT y otras inteligencias artificiales capaces de crear arte con méramente una descripción son, si, una amenaza.

Para los roles más tradicionales en sistemas (front/back end), sistemas aceleró mucho la búsqueda de información y la eficiencia de los trabajadores del área, pero lejos se está de reemplazarlos a todos. Seré claro: si una persona tarda menos en hacer o modificar código, claramente se necesita menos gente. Sin embargo, ChatGPT poco entiende de negocio y de cambios a último momento, por lo que aún se necesitan programadores.

La gente de data está algo más a salvo: los ingenieros de datos alimentan a los modelos, los analistas trabajan más con negocio, y los científicos también responden a investigaciones que generen rédito.

Al rol de DevOps lo considero irremplazable. Creo que son los que más a salvo están.

Segunda premisa: La IA será precisa y hará todas las tareas correctamente

Realidad actual: falsa

Calificación de la predicción: cierta

La imagen de arriba la acabo de generar. La IA, por como funciona, tiende a esos errores. Sin embargo, una vez que los modelos estén mejor entrenados y supervisados, serán más exactos. Sin embargo, aún falta mucho para llegar a ese punto.

Tercera premisa: La IA comunicará una verdad objetiva

Realidad actual: falsa

Calificación de la predicción: dudosa

Google llegó mal a la aplicación de los lenguajes generativos al mundo computacional. No tenemos más que fijarnos lo que pasó con Gemini y las aplicaciones de diversidad a sus resultados.

Estos resultados dejan claro que toda compañía que entrene un modelo será, quien por supervisión o set de entrenamiento, la inclinen hacia determinados resultados. Como regla general, todo lo que no nos pertenezca y no sepamos como se hace, debemos agarrarlo con pinzas, como ese chico de 17 años que por Instagram nos dice que dejando a las mujeres y haciendo trading podemos ser exitosos.

Ponele.

Cuarta premisa: La IA cambiará para siempre la forma en la que trabajamos

Realidad actual: cierta

Calificación de la predicción: verdadera

No pude y me costó muchísimo refactorizar una app de .NET 4.6 a .NET 8. Lo logré, pero no lo hice solo: tuve ayuda de ChatGPT. La aplicación funcionó de mil maravillas, y yo de paso aprendí de inyección de métodos. Eso sí, ChatGPT tuvo decenas de errores en el proceso, y tuve que pulir bastante mi app.

Sin dudas, ese trabajo me hubiese costado un año, cuando lo pude hacer en un mes (y no exagero) gracias a esa traducción entre tán disímiles tecnologías.

Quinta premisa: La IA cambiará para siempre la forma en la que nos relacionamos

Realidad actual: cierta, pero…

Calificación de la predicción: verdadera

Ya lo dijo bien mi hermano en su propio video de #datacharlas: la terapia con modelos generativos ya existe y es usada.

Sin embargo, muchos de los problemas que llevamos a terapia están dados (si no todos) por nuestra relación con nuestros significantes. Le estamos exigiendo a alguien que no puede ser un significante de nadie, respuestas para confrontar nuestros problemas.

Hay resistencia aún de una buena parte de la humanidad a relacionarse con herramientas que tengan que ver con IA, sin embargo, futuros distópicos donde seres provistos con inteligencia artificial están cada vez más próximos. No digo Terminator, pero si quizás robots humanoides o con forma de perros dotados de IA, lo veo bastante posible y aterradoramente cercano. Qué buen capítulo Be Right Back, de Black Mirror: refleja perfectamente este tema.

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