Rubén Márquez
Editor - TriviaCada vez que salen a relucir ideas como la semana laboral de cuatro días o la reducción de jornada, el discurso suele ser el mismo: es por vagos. La realidad, demostrada hasta la saciedad tras años de estudios, demuestra en realidad que el problema está en nuestro cerebro. En concreto, en su incapacidad para realizar tareas de forma precisa y efectiva durante largos periodos de tiempo. Ahora han enfrentado esos estudios a la IA.
El estudio de Toby Ord, prestigioso investigador de la Universidad de Oxford, quería desvelar si la inteligencia artificial se enfrentaba a ese mismo fallo cerebral. Si la fatiga que experimentamos los humanos al realizar tareas de forma prolongada, en mayor o menor medida, puede extrapolarse también a la IA. Con los resultados en mano, acordándonos de esa demoledora sentencia que recogíamos al principio, nos permite decir que la inteligencia artificial de ChatGPT, Claude y derivados es aún más vaga que nosotros.
Admitámoslo, somos poco eficientes
La clave está en que, por una cuestión evolutiva, experiencial, o por el simple hecho de tener a nuestro alcance un bagaje cultural mucho más amplio al que agarrarnos -lo que nos hace ser un poquito expertos en múltiples campos-, nuestro margen de error relativo a la fatiga es mucho más amplio.
Dicho de otro modo, como tenemos cierta facilidad para volver sobre nuestros pasos, detectar un error y corregirlo al vuelo, según los números de Ord somos capaces de hacer durante 1 hora y 37 minutos una misma tarea sin margen de error. A partir de ahí, o frenamos o empiezan los problemas.
Esa es precisamente la razón por la que a menudo nos agarramos a la idea de que nadie puede ser productivo y eficiente durante 8 horas seguidas. La razón por la que se defiende que necesitamos transformar la jornada laboral es porque, con un flujo de trabajo mejor repartido o con pausas controladas, terminaríamos siendo mucho más valiosos al realizar ciertas tareas.
En concreto, la Universidad de Stanford reclamaba que para mantener el mismo rendimiento deberíamos trabajar entre 4 y 6 horas diarias, y que todo lo que hagamos más allá de eso se vuelve improductivo o incluso negativo. Es decir, que estaríamos provocando errores sobre lo ya hecho que invalidarían parte del trabajo. Según los ensayos sobre la semana de cuatro días, la media debería mantenerse entre las 32 y las 36 horas semanales. A la IA no le salva ni eso.
El modelo de peligro constante de la IA
Con la premisa de intentar entender por qué una IA puede picar el mejor código posible durante 1 hora pero es incapaz de hacerlo durante 10 horas seguidas, el estudio de la Universidad de Oxford ha demostrado que, de hecho, ni siquiera aguanta 1 hora. En el mejor de los casos puede llegar hasta los 59 minutos (Claude 3.7 Sonnet), pero la media está en que, alrededor de los 20 minutos, ya empieza a flaquear.
Si tenemos en cuenta una posibilidad de cometer un error del 10% cada 10 minutos, la posibilidad de terminar una tarea de 1 hora con éxito está en un 53%, en una tarea de 4 horas el porcentaje se reduce al 8%, y en el hipotético caso de que viésemos a la IA trabajar en lo mismo durante 10 horas, la probabilidad de que nos entregue algo bien hecho está en un 0,002%. La buena noticia es que hemos encontrado a alguien más "vago" que nosotros. La mala, que no durará mucho.
Según el ratio de mejora de la inteligencia artificial, el ritmo al que esos errores puntuales se van corrigiendo para que sea cada vez más eficiente, productiva y acertada, alrededor de los 7 meses la probabilidad de error se reduce a la mitad, así que los porcentajes de éxito crecerían a la misma velocidad.
Eso quiere decir que en algo más de año y medio ya tendremos una IA capaz de trabajar durante 10 horas sin problemas. Y que dentro de unos 3 años, podrán hacer la misma tarea durante 100 horas sin despeinarse. Si en algún momento consiguen acercarse a algo similar a un momento eureka que les permita volver sobre sus pasos para corregir un pequeño error, entonces serán imparables.
Imagen | Olek en Midjourney
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