2025, el año de la diferencIA
Más desigualdades y menos oportunidades
El año 2024 ha sido un año más que interesante para la inteligencia artificial generativa. Esta ha avanzado rápidamente y uno de los hitos más destacados ha sido el desarrollo de modelos de IA que han alcanzado un rendimiento excepcional en tests de razonamiento. Otros avances se han producido .
Además, el año ha visto un crecimiento exponencial en la implementación de IA en la vida cotidiana y en los negocios. La integración de IA en todo tipo de ámbitos y la creación de agentes inteligentes ha abierto nuevas fronteras, mientras que la preocupación por la ética y la regulación de la IA ha ganado relevancia.
Y llega 2025 que se promete un año “diferencIAdor”. Con el anuncio del modelo o3 y la suscripción de 200 $ al GPTpro, OpenAI ha dado el disparo de salida para una IA mejor, pero más cara, menos accesible y que, por lo que parece, va a beneficiar más a los que más tienen, perpetuando y acentuando brechas digitales.
Estos modelos avanzados, dicen que están pensados para investigadores y profesiones que se enfrentan a desafíos complejos, ya que ofrecen acceso ilimitado y tienen unas capacidades de razonamiento mejoradas. La primera cuestión que surge es si Anthropic, Meta o Mistral seguirán esta estrategia (yo creo que sí) y la segunda, y quizá más importante, es saber qué impacto tendrá esto a nivel económico, laboral, profesional y social.
La nueva brecha digital de la IA
Ya de por sí, la IA, como tecnología disruptiva, está provocando un nuevo tipo de brecha digital en torno a su uso.
Tenemos a los que avanzan y la adoptan antes de que sea una obligación. Estos usuarios se diferencian porque empiezan a integrarla en todo tipo de tareas, desde la automatización a tareas más triviales, pero sobre todo ven esta tecnología como una herramienta colaborativa con la que maximizar sus esfuerzos y potenciar su creatividad.
En el otro lado encontramos a los que se quedan atrás. Son aquellas personas que carecen de formación y de habilidades suficientes para utilizarla adecuadamente. En este grupo también están los que tienen un completo desinterés por ella, ya que no le dan importancia.
A medio camino, entre unos y otros, tenemos a los que se resisten. Como los neoluditas o aquellos que rechazaban tecnologías anteriores que popularizaban el acceso a herramientas y conocimientos que antes estaban solo al alcance de unos pocos.
Pero además, la inteligencia artificial puede replicar patrones históricos de desigualdad si no se implementa con cuidado. El profesor de MIT Sloan y premio Nobel, Simon Johnson, compara el impacto de la IA con el colonialismo europeo, sugiriendo que, al igual que las antiguas potencias coloniales utilizaban tecnologías avanzadas para dominar y explotar, la IA actual podría perpetuar desigualdades si se desarrolla sin considerar sus implicaciones éticas y sociales. Johnson recalca que la tecnología por sí sola no garantiza beneficios equitativos y que su impacto depende de cómo se diseñe y utilice.
Pero sobre todo, esta nueva etapa que acaba de inaugurar OpenAI pone en marcha un escenario en el que nos vamos a encontrar una IA para ricos y otra para pobres. En este caso, no es tanto una cuestión de habilidades, ya que gracias al procesamiento del lenguaje natural la IA facilita su uso a casi cualquier persona. El problema central es el acceso a recursos económicos, lo que determina quién podrá beneficiarse plenamente de estos avances y quién no.
En qué ámbitos abre brecha digital la IA
La inteligencia artificial está profundizando las brechas digitales existentes y creando otras nuevas que afectan tanto a individuos como a instituciones. Aunque esta tecnología ofrece un gran potencial para mejorar distintos aspectos de la sociedad, su acceso y uso no es equitativo. En sectores como la educación, por ejemplo, la IA puede personalizar el aprendizaje y automatizar tareas, pero muchas instituciones carecen de infraestructura y formación para implementarla, dejando en desventaja a estudiantes y profesores, especialmente en regiones menos desarrolladas. Del mismo modo, en el ámbito laboral, la automatización y la demanda de nuevas habilidades digitales están redefiniendo el mercado de trabajo, lo que pone en riesgo a quienes no tienen acceso a capacitación adecuada, ampliando las diferencias entre quienes avanzan con la tecnología y quienes quedan rezagados.
La desigualdad también se extiende a áreas clave como la salud, donde los sistemas avanzados que utilizan IA ofrecen diagnósticos y tratamientos personalizados, pero solo están al alcance de sistemas de salud bien financiados. En el ámbito económico, las grandes empresas que adoptan estas tecnologías aumentan su productividad y competitividad, mientras que las pymes, sin los mismos recursos, quedan relegadas. En los servicios públicos, los gobiernos con limitaciones presupuestarias no pueden implementar soluciones basadas en IA, agravando las diferencias entre regiones o países. Además, herramientas avanzadas como los modelos de lenguaje más potentes, disponibles mediante suscripciones de alto coste, solo son accesibles para quienes tienen recursos económicos suficientes, creando una separación clara entre quienes acceden a las tecnologías más avanzadas y quienes se conforman con versiones básicas. Esta dinámica perpetúa desigualdades históricas y genera un escenario en el que la IA no solo reproduce, sino que también acentúa la diferencia entre quienes tienen acceso a oportunidades y quienes quedan al margen, reforzando una vez más la brecha Norte-Sur y limitando los beneficios de la tecnología a quienes ya tienen mayores privilegios.
Las soluciones de siempre, a problemas de siempre
Todo esto subraya la necesidad de políticas inclusivas que promuevan un acceso equitativo a estas tecnologías, asegurando que sus beneficios lleguen a toda la sociedad y no solo a unos pocos privilegiados. En definitiva, es una repetición de lo que se viene diciendo desde hace años sobre la división que provoca el uso desigual de la tecnología.
Pero no se trata únicamente de garantizar un acceso “equitativo” a través de precios e infraestructuras. También es imprescindible trabajar en programas educativos, políticas inclusivas, colaboración entre administraciones y empresas y un largo etcétera que, aunque parezca redundante, sigue siendo necesario para no repetir los errores del pasado.
Referencias sobre el tema
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Cuidado con la brecha: Reducir la brecha de la IA garantizará un futuro equitativo para todos | International Labour Organization. (2024, agosto 7). https://www.ilo.org/es/resource/news/cuidado-con-la-brecha-reducir-la-brecha-de-la-ia-garantizara-un-futuro
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La inteligencia artificial podría ampliar la brecha entre las naciones ricas y pobres. (2020, febrero 12). IMF. https://www.imf.org/es/Blogs/Articles/2020/12/02/blog-how-artificial-intelligence-could-widen-the-gap-between-rich-and-poor-nations
La ventaja competitiva que te puede aportar la inteligencia artificial en tu empresa—Naifman. (2024, septiembre 11). https://naifman.com/ventajas-competitiva-puede-aportar-la-inteligencia-artificial/
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¿Y si la IA empieza a esforzarse en resolver la desigualdad que genera? (2022, mayo 18). MIT Technology Review. http://www.technologyreview.es/s/14237/y-si-la-ia-empieza-esforzarse-en-resolver-la-desigualdad-que-genera
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Podría ser como dices para 2025, pero creo que a corto medio-plazo dejará de haber tanta diferencia. Mis argumentos:
- Mejores algoritmos pequeños locales: Gemma de Google, Phi de Microsoft, Llama de Meta, Mistral... por no hablar de los que vienen de China.
- Mejores algoritmos diluidos (locales o no): versiones diluidas, con menos parámetros, que funcionan algo peor pero son más baratos (como las versiones mini de OpenAI).
- Abaratamiento del hardware para IA: Nvidia acaba de sacar un pepinazo por 3000$ que junto a un algoritmo local medio te permite acceder a algoritmos medianos en local. También sacó un Jetson a 300$ hace pocas semanas para proyectos de IA.
- Mejores versiones gratuitas: Las versiones gratuitas serán cada vez mejores, heredando los algoritmos que dejan de ser última versión. Esto no nos hace más competitivos que los que pagan, pero en muchos casos sirve para ser lo suficientemente competitivos (depende la tarea).
Mi esperanza es que con el tiempo los algoritmos menores sean cada vez más útiles. Y ese tiempo que tardan en serlo es el tiempo que van a tardar las organizaciones en implementarlos.
Hay un obstáculo previo al de la pasta y es la desconfianza hacia este tipo de tecnologías aún a día de hoy (con razón o sin ella). Por eso mi acento va más hacia lograr tener algo en local que permita trabajar adecuadamente de forma energéticamente eficiente.