Trabajo y ChatGPT

Llevo 20 años viviendo en primera persona la evolución digital tecnológica. Os confieso, y quiero poner los pies en el suelo, que lo de ChatGPT me tiene totalmente absorto. Le he preguntado a la propia ChatGPT a ver cómo explica lo que es, para poder compartirlo aquí. Me dice esto: “ChatGPT es un modelo de lenguaje de OpenAI que se ha entrenado para generar texto coherente y natural en respuesta a preguntas y comentarios de usuarios”.

Si queréis hacerle alguna pregunta de la vida en general, os invito a entrar a https://chat.openai.com/chat. Para los que llevamos muchos años publicando cosas en Internet, es espectacular lo que estamos viendo. Desde que apareció Google, que fue la primera aproximación a la que podíamos preguntarle cualquier cosa, no percibía un salto cuántico en cuanto a servicios digitales para el día a día. He hecho todo tipo de pruebas, especialmente tratando de suplantarme a mí mismo. Reflexiones en las que le pregunto por “lo que opinaría Alex Rayón de Twitter”. Artículos de divulgación en la que le pregunto que “escribe un artículo sobre el vehículo autónomo como Alex Rayón”. El resultado es indescriptible. Estos modelos generativos de texto necesitan alimentarse con datos. Cuantos más, mejor. Si llevamos mucho tiempo publicando en abierto, lógicamente, nos conoce bien. Es mi caso.

Estaréis muchos preocupados si esto pudiera suponer el fin de vuestro valor añadido laboral. No tan rápido. Primero, sería bueno entender qué es tu trabajo y dónde está la amenaza. Robert Reich, en el “El Trabajo de las Naciones” (1993), dividió el trabajo del futuro en: a) Los servicios rutinarios de producción, b) Los servicios en persona, c) Los analistas simbólicos. Años más tarde, en otro muy influyente trabajo, Daron Acemoglu y David Autor (2011) del MIT, hablaron de: a) Tareas manuales rutinarias, b) Tareas manuales no rutinarias, c) Tareas cognitivas rutinarias y d) Tareas cognitivas no rutinarias. De este artículo, se podía concluir cómo las tareas rutinarias serían carne de automatización. Lo no rutinario, más difícil. La máquina responde con lo que conoce, pero no sabe responder a lo que no conoce.

Estos nuevos modelos de inteligencia artificial pueden cubrir tareas que hasta ahora creíamos era territorio propio de los humanos. GPT3 , Midjourney, Stable Difussion, Copilot, etc. han sido este comienzo. Pensar por lo tanto en las tareas, como conjunto de acciones que definen nuestro trabajo, es lo que creo que todos y todas deberíamos hacer. Yo, de hecho, he incorporado a muchas de las tareas que hago ChatGPT desde comienzos de este diciembre. Cuando tengo que empezar la definición de un proyecto, un artículo o una reflexión, me inspiro preguntándole al sistema. Las tareas que podrían ser reemplazadas o mejoradas, ya no pierdo el tiempo. Se las cedo a ChatGPT. Para mí se vuelve un servicio complementario, no mi competidor. Soy pragmático, no corporativista.

Y, entonces, ¿en qué tareas nos puede ayudar y en cuáles no? Encontrar respuestas a preguntas conocidas, desde luego. Ya no pienso en cuál es el mejor titular para un artículo o cómo encabezar una newsletter. ChatGPT habla con Google para darme respuesta. Sin embargo, si me tengo que hacer una pregunta nueva de exploración, ahí no me puede ayudar. Lo complejo es algo inexplorado, ahí no tiene datos sobre los que aprender. Distinguir entre la “verdad” y la “mentira”, tampoco es su especialidad. Las fake news, siguen campando a sus anchas en Internet, por lo que ChatGPT, aprende de ellas. Por si tienen dudas, prueben varias necesidades que tengan: detectar fallos en sus textos o código software, cómo escribir un libro a medias con otra persona, hacer el guión de un vídeo en Youtube, cambiar tu estilo o registro discursivo imitando al de un tercero, encontrar una receta, crear datos de prueba para entrenar algoritmos, etc.

Quizás nos acordemos dentro de unos años de estos primeros días de diciembre de 2022. Fue cuando conseguimos que una máquina nos acompañara en el día a día laboral… y personal.