Macromodelos lingüísticos: la transformación del futuro del trabajo

Monique van Dusseldorp, residente en Ámsterdam, es una profesional dedicada a los eventos muy ocupada y que organiza conferencias sobre tecnología, medios e innovación. Pensar en nuevas ideas para eventos y paneles siempre ha formado parte de su trabajo.

Sin embargo, últimamente Van Dusseldorp ha estado usando un nuevo método para dar con dichas ideas. Una ajetreada mañana de noviembre, se sentó delante del teclado y escribió la pregunta: “¿Se te ocurre una experiencia inmersiva que reúna a gente y esté basada en el mundo del famoso ilustrador Roland Topor?”.

En poco tiempo, empezó a aparecer texto en la pantalla. La respuesta que recibió fue la siguiente:

Te propongo un “Paseo surrealista por los jardines” en un jardín botánico o un parque público. El jardín se transformaría usando esculturas e instalaciones inspiradas en las obras de Topor para crear una atmósfera extravagante y algo espeluznante. Los altavoces ocultos reproducirían paisajes sonoros estrambóticos y las esculturas se moverían o cambiarían ligeramente cuando la gente se acercara a ellas.

Van Dusseldorp siguió preguntando: “¿Qué tipo de medios y tecnologías pueden ayudar a crear experiencias inmersivas?”. La respuesta fue esta:

Piensa en el sonido espacial, en el uso de la tecnología de sonidos 3D para crear un entorno auditivo realista y envolvente en el que el sonido cambie de forma dinámica con los movimientos del usuario.

Este texto no procedía de una página web ni era la respuesta de un colega en un foro del sector. Van Dusseldorp la obtuvo en una sesión de formación y concepción de ideas con ChatGPT.

Van Dusseldorp es una de los millones de profesionales de todo el mundo que utilizan los macromodelos lingüísticos (LLM, por sus siglas en inglés) como herramienta de trabajo. Actualmente, esta tecnología está empezando a remodelar el aprendizaje y la administración de conocimientos: desde el uso compartido de información y experiencias dentro de corporaciones enormes hasta formaciones y desarrollos profesionales continuos para profesionales independientes. Y todo esto antes de adentrarnos en las grandes implicaciones que tiene en el aprendizaje y la educación tradicionales.

Se trata de un cambio en el aprendizaje tan importante como la llegada de internet a finales de los 90. Una transformación en la forma de almacenar y compartir conocimientos, así como de interactuar con ellos. ¿Cómo usan los profesionales académicos y del sector los LLM actualmente? ¿Qué papel desempeñan estas herramientas en organizaciones grandes? ¿Y qué les depara el futuro?

Los LLM están generando mucha expectación desde hace un par de años. Y sí, parte de ello reúne todas las características del típico ciclo de sobreexpectación tecnológica, como las predicciones de que la IA tomará el poder o de que surgirá una superinteligencia inminentemente. Pero, más allá de los titulares, no es de extrañar que tantos profesionales se estén tomando en serio los LLM.

Los LLM están diseñados a partir de modelos “transformer” o transformadores: un tipo especial de red neuronal capaz de aprender sobre los patrones subyacentes de datos secuenciales por su cuenta. Cuando se les introducen grandes cantidades de texto, los transformadores aprenden sobre las relaciones estadísticas profundas que hay entre las palabras y la forma en que suelen usarse en las oraciones. El resultado de todo esto es una IA con unas competencias lingüísticas excelentes que entiende entradas de lenguaje natural y genera texto pertinente, detallado y aparentemente significativo como respuesta.

Esto convierte a los LLM, como GPT-4 o Llama 2 de Meta, en una herramienta de conocimiento con una flexibilidad prácticamente única, acceso a grandes arsenales de información y la capacidad de generar respuestas de texto naturales de todo tipo.

La creación de borradores de texto (como correos electrónicos, presentaciones e informes) es una de las aplicaciones más evidentes en el entorno laboral. Pero, ahora, muchos profesionales están basando estudios y prácticas de aprendizaje continuo en estas herramientas.

Henry Coutinho-Mason es un futurista y orador. Recientemente ha entrenado un LLM con dos de sus libros sobre las tendencias de los consumidores y la innovación. Ahora usa la aplicación resultante como una herramienta de investigación:

“Entro en la aplicación y le hago preguntas como ‘¿Qué piensas del nuevo AI pin de Humane? Explícame las tendencias tras esta innovación’ y me ofrece una primera propuesta con ideas e información”, declara Coutinho-Mason.

“Mi trabajo consiste en inspirar a los profesionales para que descubran qué será lo próximo y saber qué supondrá para ellos. De modo que aprender sobre las tecnologías e innovaciones emergentes es una parte esencial de lo que hago. Mi LLM personalizado me ayuda muchísimo con eso”.

“La gente tiene que entender que, con el uso que yo le doy, el LLM no me da ‘la respuesta’”, cuenta. “Sino que me proporciona puntos de partida o información sobre el estado general de un espacio tecnológico emergente y, entonces, puedo perfeccionarlo. En ese sentido, el LLM realmente agiliza mi aprendizaje e investigación”.

A nadie le sorprende que las grandes organizaciones también estén experimentando con los LLM como herramientas internas. Y, en este caso, las oportunidades para impulsar el aprendizaje son aún mayores.

Las organizaciones de gran tamaño se enfrentan a desafíos concretos a la hora de gestionar el conocimiento y el aprendizaje. Tanto los conocimientos teóricos como los prácticos, más informales, normalmente se transmiten por toda la organización y se almacenan en todo tipo de medios: desde documentos hasta presentaciones con diapositivas, pasando por hojas de cálculo, entre otros muchos formatos. Hasta un empleado con experiencia puede tardar horas, días e incluso semanas en encontrar a la persona o la fuente de conocimiento adecuada.

Ahora, algunas organizaciones han desarrollado LLM para transformar la manera en la que afrontan ese tipo de retos. En agosto, la consultoría McKinsey anunció Lilli, un LLM alimentado con más de 100 000 documentos de contenido propio. El objetivo de esta herramienta es que el personal de McKinsey pueda acceder al inmenso depósito de conocimiento, datos y otro contenido del sector acumulado por la empresa durante décadas.

“Con Lilli, los consultores de McKinsey pueden usar la tecnología para exprimir al máximo todos nuestros conocimientos y recursos… Este es solo el primero de muchos casos de uso que nos ayudarán a reinventar la empresa”, cuenta Jacky Wright, directora de tecnología y plataforma de McKinsey.

Mientras, Adi Pradhan, socio adjunto de la empresa, está utilizando Lilli como herramienta de aprendizaje: “Uso Lilli para aprender sobre nuevos temas y establecer conexiones entre distintas áreas para mis proyectos”, revela. “Con esta herramienta, dedico un 20 % menos de tiempo a preparar reuniones, pero lo más importante es que mejora la calidad de mi experiencia y mis contribuciones”.

McKinsey no es ni mucho menos la única que está explorando esta nueva frontera. Morgan Stanley ha personalizado GPT-4 a partir de temas como la inversión patrimonial, los negocios en general y conocimientos sobre el proceso de inversión para crear una IA conversacional que pueda ayudar a sus asesores financieros. El gigante financiero Bloomberg ha creado Bloomberg GPT, un LLM entrenado con sus datos financieros privados que puede usar su propio personal y algunos clientes.

¿Y que nos depara el futuro? Dentro de no tanto tiempo, muchos empleados esperarán tener acceso a todos estos tipos de entidades conversacionales con tecnología de IA. Imagínate un asistente, guía o compañero de formación en el trabajo que esté dispuesto a ayudarte en cualquier momento. Se trata de una verdadera revolución en la forma en que se comparte y se absorbe el conocimiento. Parece que estos recursos se convertirán en herramientas de aprendizaje clave para los trabajadores y tendrán un rol esencial en la incorporación y la formación de nuevos empleados.

Los LLM no solo transformarán el aprendizaje en el ámbito laboral. Ya estamos observando importantes efectos en el ámbito de la educación reglada.

Si hablas con educadores, no tardarás en darte cuenta del reto que suponen algunos de esos efectos. Representan una nueva forma de plagio, ya que permiten a los estudiantes entregar tareas creadas con IA en parte o en su totalidad. Están surgiendo herramientas para detectar textos generados con IA, pero, al mismo tiempo, los estudiantes están encontrando formas de eludirlas.

La batalla va para largo. Sin embargo, el aumento a largo plazo del plagio basado en los LLM obligará a los educadores a encontrar nuevos métodos de trabajo y evaluación: “Escribe un ensayo sobre este tema y haz una presentación de 15 minutos sobre sus argumentos centrales”.

Mientras tanto, los LLM siguen siendo propensos a cometer errores factuales, también llamados “alucinaciones”. Por tanto, no podemos fiarnos de ellos únicamente y excluir todas las demás fuentes de información. Sin embargo, la proporción de alucinaciones está disminuyendo drásticamente gracias a las mejoras técnicas; un proceso que seguirá desarrollándose.

Aaron Woodcock es profesor en el International Study and Language Institute de la University of Reading. Desarrolla módulos de cursos para formar a educadores de China que, a su vez, enseñan inglés académico a estudiantes de la asignatura de Ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas (CTIM). Esto requiere una gran planificación de las clases.

“Hasta hace poco, organizaba uno o dos módulos. Ahora somos dos personas trabajando en siete módulos, por lo que la planificación es mayor”, cuenta. “Usar un LLM me ha ayudado a ser mucho más productivo. Hablo con la IA y le proporciono algunas de mis notas e ideas. Después, les damos vueltas para diseñar una clase. Más tarde le pido a la IA que redacte el plan completo de la clase y trabajo en él”.

“Aun así, sigo tardando dos horas en tener un plan que me haga sentir totalmente satisfecho, pero usar la IA facilita muchísimo empezar a crearlo, lo cual acelera todo el proceso. Además, he recibido buenos comentarios al respecto por parte de los profesores que utilizan los planes”.

“Me ha ayudado a darme cuenta de que siempre me ha costado trabajo escribir y de que siempre dejo para el último momento todo lo que implique redactar. La IA cambia todo eso, así que ha mejorado considerablemente mi forma de trabajar”.

Woodcock también usa un LLM para procesar y sintetizar grandes volúmenes de comentarios de los estudiantes. Actualmente, administrar este tipo de comentarios y responder a ellos es una parte importante de la vida de los académicos y profesores de educación superior.

“La IA detecta patrones en los comentarios inmediatamente que, por mi cuenta, podría haber tardado varios días en observar”, explica. “Nos ha permitido extraer planes de acción a partir de los comentarios de los estudiantes y hemos dedicado meses a implementar estas medidas. Ha supuesto una gran ventaja para el curso y me ha ayudado enormemente a informar y responder a la gente que me rodea”.

¿Qué hay sobre el reto del plagio con la IA? “Sí, su uso por parte de los estudiantes supone varios desafíos”, afirma Woodcock. “Pero, desde mi punto de vista, es una oportunidad para alejarnos de la educación basada en la redacción de ensayos y la repetición de conocimientos”.

La University of Reading y muchas otras instituciones académicas están animando a los educadores a explorar nuevas formas de aprendizaje y evaluación, incluidas las evaluaciones presenciales de conocimientos y pensamientos.

“Esta tecnología ha llegado para quedarse. De modo que queremos animar a los estudiantes a usar la IA, pero de la forma correcta”, dice Woodcock. “Los LLM también pueden fomentar la diversidad y la inclusión, ya que capacitarán a las personas que no se sientan muy cómodas con el lenguaje escrito, pero que aun así tengan mucho que ofrecer. Está claro que siempre habrá gente que intente apropiarse de trabajo que no es suyo, pero, al final, el problema es el mismo que con los estudiantes que pagan para que les hagan los ensayos, lo cual ya ocurre hoy en día”.

¿Dónde llevará todo esto a largo plazo? Una generación de estudiantes se acostumbrará a trabajar con los LLM como herramientas para investigar, aprender y crear borradores.

Saldrán al mundo pensando que podrán hacer lo mismo en el trabajo, lo cual llevará a animar a las empresas a seguir entrenando sus propios modelos de IA personalizados, lo que les servirá como formación y conocimientos en todo momento.

En el futuro, triunfarán las organizaciones y los profesionales que sean capaces de combinar su propia inteligencia y creatividad con la IA para aprender más, ver más allá y generar resultados todavía mejores.

Los humanos somos únicos a la hora de desarrollar, almacenar y divulgar el conocimiento. Esta verdad es la base de nuestra increíble capacidad de colaborar a gran escala, que, a su vez, da origen a todo lo que creamos: innovaciones, compañías, universidades, naciones y todo lo demás.

Nuestras sociedades siempre se han visto transformadas y remodeladas por las herramientas de conocimiento que utilizamos: desde la propia escritura y la prensa escrita hasta el ordenador personal.

Tanto los LLM como la inteligencia artificial en general generarán transformaciones únicas. Y es que su recorrido no ha hecho más que empezar, ya que aún queda mucho por hacer y por aprender.

Es evidente que la aplicación, las implementaciones y las futuras implicaciones de los LLM están marcando el inicio de una nueva era para la productividad en el futuro del trabajo. Para explorar otros avances fascinantes que afectarán a nuestra forma de trabajar, profundiza en nuestra charla con David Mattin sobre las tendencias tecnológicas emergentes en el trabajo.

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