Antes del lanzamiento de la iPhoneLuego, el CEO de Microsoft, Steve Ballmer, lanzó su pitaco sobre el producto del competidor: «No hay posibilidad de que el iPhone obtenga una participación de mercado significativa. No hay posibilidad».
Extrañaba grosero, como la gente dice en Internet.
Y ese es un coefundador de YouTube Steve Chen, quien en 2005 expresó su preocupación por la viabilidad a largo plazo de su empresa: «Simplemente no hay tantos videos que quiero ver».
Podría escribir esta columna con solo citas de proyecciones aburridas de investigadores expertos, incluida la mía. Y tú, querido lector, probablemente también tengas el tuyo. Pero lo que realmente quiero es encontrar posibles respuestas a la pregunta que queda: ¿por qué somos tan malos en predecir los desarrollos de la tecnología?
Hay varios factores que explican este fenómeno, algunos restringidos a la tecnología y otros que muestran las limitaciones del lado humano.
La tecnología en sí es de naturaleza impredecible. Su desarrollo no sigue el progreso estable y lineal. Pequeños «balcones» traen cambios profundos y difíciles para anticipar. Es el efecto de mariposa en la tecnología.
Y en esto viene nuestro sesgo de status quo y la falta de imaginación que se está convirtiendo en casi una epidemia. Tendemos a subestimar los cambios más radicales porque nuestra mente está atrapada en el presente y el pasado. Creemos que el futuro se basa en lo que sabemos. Es como si nuestra imaginación estuviera anclada en situaciones familiares, sin mucho espacio para ir más allá de los límites y visualizar los efectos en cascada de una nueva tecnología.
Se necesita sensibilidad para desatar la imaginación para pensar en los posibles escenarios futuros que una innovación puede desarrollar. Es por eso que, a este respecto, hablar con los artistas puede traer más descubrimientos que hablar con los economistas.
No entendemos el comportamiento humano
Otro desafío es que muchos análisis estudian un producto aislado y no entienden que la tecnología siempre se inserta en un contexto social. Los nuevos comportamientos surgen de la relación de personas con artefactos tecnológicos.
Steve Ballmer cometió un error en los pronósticos de su iPhone porque hizo un análisis de productos simplista, pero no pudo entender y anticipar el cambio de comportamiento que una tienda con miles de aplicaciones en un solo dispositivo podría causar a las personas.
El sorprendente salto que AI ha dado en los últimos años con ChatGPT es otro ejemplo. Aunque Openai introdujo innovaciones para construir su chatbot, el gran «balcón» había hecho que el servicio estuviera disponible para que cualquier persona lo use.
Miles de personas en todo el mundo han comenzado a usar Chatbot para tantas actividades diferentes que esta situación trajo evidencia de que buscamos que la IA generativa pueda realizar varias tareas muy bien. Hasta 2022, todo esto era solo una hipótesis, pero hoy es evidente que la IA está cambiando radicalmente la forma en que las personas crean y consumen información.
Anteriormente, muchos investigadores predijeron que una IA conversacional con calidad de ChatGPT no surgiría hasta 2030. Hoy, las proyecciones sobre la llegada de una «IA general» son inciertas. Mientras que algunos creen que estará entre nosotros en solo dos años, otros estiman una década, y algunos sostienen que nunca se logrará.
Todavía no estamos seguros de qué formas conducirán a la superinteligencia, pero la historia nos enseña que nuestra capacidad para predecir el desarrollo tecnológico es más limitada de lo que pensamos. Lo que nos queda, entonces, es aprender a anticipar múltiples escenarios y navegar por la incertidumbre.
Opinión
Texto en el que el autor presenta y defiende sus ideas y opiniones, de la interpretación de hechos y datos.
** Este texto no refleja necesariamente la opinión de UOL.
