Resumen de José Miguel Zaldo de las ideas fundamentales discutidas con los Diletantes en marzo 2023.

De mi Doctorado y de mi experiencia empresarial he sacado conclusiones claras sobre lo que hay que hacer para que las nuevas tecnologías y, especialmente, la inteligencia artificial crea riqueza y empleo para todos. Y mis conclusiones las deseo explicar en esta y en las próximas reuniones a las que me invitéis. Hoy vamos a tratar de empezar a entender qué es la IA. El concepto Inteligencia Artificial surge a partir del trabajo de Alan Turing en 1950, con el que se abre esta nueva disciplina dentro de las ciencias de la información. Pero realmente es en 1956 cuando se usó el término inteligencia artificial en Dartmouth, durante una conferencia convocada por John McCarthy.

Las ideas esenciales se remontan a la lógica y algoritmos de los griegos, y a las matemáticas de los árabes, varios siglos antes de Cristo, pero el concepto de obtener razonamiento artificial aparece en el siglo XIV. A finales del siglo XIX se consiguen lógicas formales suficientemente poderosas y a mediados del siglo XX se obtienen máquinas capaces de hacer uso de tales lógicas y algoritmos de solución.

Para la evolución de la inteligencia artificial las tres fuerzas más importantes fueron la lógica matemática, las nuevas ideas acerca de computación y los avances en electrónica, que permitieron la construcción de los primeros computadores en 1940. También son fuente de la inteligencia artificial: la filosofía, la neurociencia y la lingüística. La lógica matemática ha continuado siendo un área muy activa en la inteligencia artificial. Incluso antes de la existencia de los ordenadores con los sistemas lógicos deductivos.

Definición de inteligencia artificial: Según la RAE (Real Academia Española), la IA es “la disciplina científica que se ocupa de crear programas informáticos que ejecutan operaciones comparables a las que realiza la mente humana, como el aprendizaje o el razonamiento lógico”. Pero a mí la definición que más me gusta es la acuñada por John McCarthy en 1955 que dice: “IA es hacer que una máquina se comporte de formas que serían llamadas inteligentes si un ser humano hiciera eso”. Y para conseguir esto se han desarrollado diferentes tecnologías, siendo la más citada el Machine learning es decir “la máquina que aprende” que, con muchos datos, puede aprender a distinguir cosas y tomar decisiones con más precisión que los humanos más cualificados.

Otra tecnología es el Deep learning trata de imitar a las redes neuronales humanas y sirve sobre todo para encontrar relaciones entre muchos datos para entender mejor cualquier fenómeno. La diferencia fundamental es que, mientras que el machine learning trabaja con algoritmos de regresión o con árboles de decisión, el Deep learning usa redes neuronales que funcionan de forma muy parecida a las conexiones neuronales biológicas de nuestro cerebro.

La tercera tecnología de la IA, que todavía se cita poco, pero, a mi juicio, es la de más futuro, es Reinforcement Learning RL en la que no se necesitan datos históricos, sino reglas y objetivos y la máquina es capaz de lograr los objetivos mejor que cualquier humano. Esta es la tecnología usada para ganar en cualquier juego, incluyendo los más sofisticados como el ajedrez y el “go”. Pero ¿no hay cantidad de problemas en los que los humanos tomamos decisiones en función de reglas y objetivos? En todos ellos las máquinas dotadas de Reinforcement Learning lo harán mejor que los mejores humanos, es una tecnología de enorme utilidad transversal en todos los campos.

Estas son las tecnologías básicas, pero no las únicas, por ejemplo, el NLP (Natural Language Processing) que es la tecnología para el desarrollo del lenguaje natural en las máquinas, tanto para entenderlo como para hablarlo y que ha servido para desarrollar el chatGPT.

Otro tema que tratamos en nuestra reunión es: ¿Qué puede hacer la IA mejor que los humanos mejor preparados? Y mi explicación fue que los sistemas basados en IA pueden realizar mejor que los humanos cualquier tarea que esté estructurada o que podemos estructurar con reglas, protocolos o condiciones que pueden ser controladas por los sistemas, teniendo en cuenta que actualmente los sistemas pueden medir y controlar cualquier señal como lenguajes, ruidos, reconocimiento de personas, animales y objetos, movimientos, temperaturas, volúmenes, etc. con sistemas instalados en máquinas, robots, drones, etc. (observamos que la palabra clave para automatizar ya no es rutina sino estructura o protocolo).

La mayoría de los especialistas, y yo estoy de acuerdo, opina que los sistemas basados en IA desplazarán aproximadamente el 50% de las tareas hechas por humanos. En los servicios públicos el porcentaje será mucho más elevado, como es lógico, porque casi todos están regulados por normas o protocolos.

También es interesante conocer: ¿Qué NO puede hacer la IA mejor que los humanos mejor preparados? Y son las tareas que requieren capacidades como empatía, creatividad, juicio, pensamiento crítico, sintetizar, innovar, intuición, compasión, inspiración, comunicación humana, capacidad de emprender y trabajos emocionales y relacionales. Estas tareas son muy difíciles que las hagan muy bien los sistemas de IA porque son muy difíciles de estructurar. En mi opinión las personas mejor preparadas siempre superarán a la IA en estas tareas porque, entre otras razones, al no tener que hacer tareas estructuradas, los humanos aumentarán sus capacidades no estructuradas.

También hay tareas que aparentemente son fáciles de estructurar, pero realmente son muy complicadas y además no resultaría rentable estructurarlas, por ejemplo: Limpieza de habitaciones de hotel, camareros en restaurantes de alto nivel, servicios y reparaciones diversas, (lo que llamamos en España realizar chapuzas), etc.

¿Significa esto que casi el 50% de las tareas actuales hechas por humanos serán desplazadas por sistemas con IA? Sí. ¿Significa esto que la IA va a provocar paro? No, si la aplicamos bien, como explicaremos a continuación.

Empiezo con el sector privado, donde el paradigma histórico y actual entre nuevas tecnologías, competitividad y empleo, es el siguiente: las nuevas tecnologías siempre aumentan la competitividad y desplazan tareas hechas por humanos con lo que hay personas que se quedan sin trabajo. Pero con el tiempo siempre los empleos creados han superado a los desplazados, pero los humanos desplazados, históricamente han ido al paro y han sufrido mucho durante muchos años con mucho desempleo y bajas retribuciones.

En mi tesis doctoral propuse un nuevo paradigma que ya he demostrado y pienso seguir demostrando que funciona y es el siguiente: las personas desplazadas por la IA se quedan en formación dentro de la misma empresa o institución que aplica la IA (pueden estar en un Erte o similar) con la garantía de que en menos de 2 años tienen un puesto similar o mejor en la propia empresa.

Y esto se consigue porque, al dar la garantía de empleo a sus personas desplazadas, todos se esfuerzan en aumentar su empleo rentable (y por lo tanto sostenible) con las siguientes acciones: utilizan el aumento de competitividad para crecer y utilizan la tecnología para lanzar nuevos productos y servicios y mejorar disruptivamente la satisfacción de sus clientes, con lo que la empresa crece todavía más y crea un círculo virtuoso de satisfacción de sus personas y del resto de los stakeholders, a través de competitividad, crecimiento y empleo sostenible.

Este paradigma, además de eliminar el sufrimiento de los desplazados (que es lo más importante) consigue una empresa mucho más dinámica, competitiva y sostenible, eliminando el miedo y la reticencia hacia la IA, porque todos comprueban prácticamente que su aplicación les beneficia. Durante mis más de 40 años de gestión empresarial he demostrado que las personas motivadas, de cualquier país, aprenden con rapidez y eficacia y mucho más cuando saben que lo que están aprendiendo les garantiza su futuro. Si alguien tiene dudas, le reto a que me deje demostrarle que funciona sin riesgos y con garantía de éxito.

Por último, hablamos de los efectos de la inteligencia artificial IA en el sector público.

Como hemos dicho antes, los sistemas con IA pueden hacer mucho mejor que los humanos cualquier tarea que se pueda estructurar, y como el sector público tiene múltiples tareas bajo normas y protocolos, todas ellas las pueden hacer sistemas con IA mucho mejor, más rápido y dando el servicio más justo y equitativo que los humanos mejor preparados. Es por eso por lo que, si la mayoría de los especialistas, yo entre ellos, calculan en el 50% las tareas que se pueden automatizar con la IA en el sector privado, en el sector público estimamos que son más del 60% e insisto que se puede hacer mejorando disruptivamente el servicio que damos al público.

Por esto considero increíble que no se esté aplicando esta tecnología, cada día más barata, para mejorar y abaratar el servicio público y haya políticos que sigan diciendo la bobada de que hay que mantener el gasto público cuando lo que hay que mantener y mejorar es EL SERVICIO PÚBLICO Y NO EL GASTO.

El servicio público en España tiene muchos defectos estructurales de los que no conozco ninguna Comunidad que se libre, siendo los defectos más importantes la falta de gestión (quizás el caso reciente más grave sea el de Correos que ha multiplicado por 4 sus pérdidas, hasta 265 millones de euros, en una época en que todas las empresas privadas de reparto ganaban dinero), el absentismo descontrolado, las duplicidades totalmente innecesarias, los organismos que no aportan nada y la que acabamos de citar que es la no aplicación de la tecnología para mejorar y abaratar el servicio.

Solo en mejora de eficiencia hasta la media de la OCDE (que no es mucho pedir) el Instituto de Estudios Económicos IEE calcula que podemos reducir el gasto público en 60.000 millones de euros al año y si a esto le sumamos la reducción del absentismo y la aplicación de las últimas tecnologías, las cifras de reducción de gasto serán espectaculares y todo ello, insisto, mejorando los servicios públicos.

Este es probablemente el problema más grave de España, porque cuando suba el coste del dinero público, lo que ya empieza a suceder, los países con alta deuda pública tendrán que pagar intereses más altos cuanto mayor sea su déficit público anual y esto solo se puede lograr bajando costes o subiendo impuestos y esta segunda alternativa solamente provocaría falta de competitividad, paro y sueldos bajos en el sector privado que es el único que puede proveer empleos sostenibles a través de empresas rentables.

José Miguel Zaldo es Ingeniero Industrial Superior, Universidad del País Vasco, Bilbao. Master en Business Administration, Universidad de Deusto. Deusto Business school, cursos de doctorado. Mediterranea Capital Partners, Malta, miembro comité de inversiones y Consejero de participadas, SJL San José López SA, Oyarzun, miembro del Consejo de Administración y Consejero del presidente Fondo Mediterránea. SA, Barcelona, miembro del comité de inversiones y Consejero de participadas. Altadis SA, Madrid y París, Consejero del Presidente 2002-2012. Tavex Algodonera SA, Bergara, Presidente y CEO. Responsable de departamento, Delegación de Industria de Vizcaya, Bilbao.