Las IAs generativas están conformando una nueva realidad económica, social y cultural. Pero ¿cómo serán esas realidades? ¿Cómo se está replicando ahora mismo entre las empresas y organizaciones que ya están experimentando con ellas?
A diferencia de otros hypes tecnológicos anteriores, las IAs generativas muestran indicios de poder calar en muy poco tiempo en diferentes áreas de la sociedad, y de constituir incluso nuevas lógicas de trabajo.
Sin embargo, también corren muchos mitos y exageraciones sobre sus capacidades o incluso una mística existencial sobre su impacto, en la época del clickbait, de la escasez de atención y de las fake news.
Más allá de esta bruma sobre lo abstracto de las IAs, algunas preguntas más concretas giran en torno a cómo nos afectan y afectarán como sociedad, o de qué maneras concretas impactarán a las organizaciones, al trabajo, a los procesos sociales, cómo se aterrizan en acciones, y cómo se realizan incluso procesos de transición de pre-IAs a IAs en diferentes áreas.
En la intersección entre la innovación, la estrategia y nuevos enfoques en ciencias sociales yacen oportunidades para responder algunas de estas preguntas.
En Postfuturear estamos investigando las IAs generativas, especialmente las LLM (Large Language Models) desde una perspectiva sistémica, más allá de estirar de viejos modelos obsoletos sobre la innovación, o simples acciones de “diseño de futuros” o prospectiva tradicional.
No nos interesan de manera aislada cifras y números de adopción o de inversión, sino entender, con una mirada social y económica transversal, qué nuevos contextos y prácticas están emergiendo tras los bonitos números.
Qué queremos aportar con Gen-IA-lidad
Queremos que otras organizaciones dominen la Gen-IA-lidad: detectar con más dominio las lógicas y direcciones de las IAs generativas
Este estudio y proyecto quiere ser un contrapunto y complemento a los cientos de artículos, informes y listas de tendencias que encuadran el análisis de estas IAs desde métricas monetarias y económicas simples de su evolución en el mercado: volumen de inversión, o, por ejemplo, equiparar el valor de cantidad de usuarios inscritos con los de una red social o medio de comunicación (cuando tienen lógicas muy distintas de usos y aplicaciones), sin más.
Y no un simple contrapunto. Queremos entender la extensión e implicaciones de las IAs generativas desde ángulos inspirados en desarrollos en ciencias sociales. Entender las IAs con una visión panorámica: a medida que una nueva tecnología, la cual tiene la capacidad de afectar y cambiar procesos de trabajo o del día a día, y se liga con otros aspectos de mayor escala macro (económicos, operativos, sociales…), tiene posibilidades de condicionar nuevos contextos de mercado y humanos más profundos.
Si un estudio como éste se hubiera hecho hace 30 o 40 años sobre Internet
Esto implica, por ejemplo, que cuando estudiamos las transformaciones de Internet de hace 20, 30 y 40 años atrás, debemos entender qué es lo que posibilitó las economías de la atención y de los anuncios.
Para ello deberíamos estudiar algo poco sexy como las infraestructuras de telecomunicaciones a escala macro (cables, servidores…) pero también a escala micro (los primeros protocolos y formatos de cablear las empresas y organizaciones, ¿recordáis aquello de las LAN?), los primeros usos y protocolos sociales y culturales (las páginas web, los tablones de anuncios y los primeros foros antes de las redes sociales), y aquel paradigma cultural del “En la Vida Real vs la Vida online”.
Objetivos
Todo ello para dar con un framework o marco de trabajo y escenarios para entender mejor las IAs.
El objetivo no es adivinar con precisión el futuro a medio plazo (4-5 años), sino dar herramientas y detectar información no obvia pero relevante, para dar sentido y coherencia al sinfín de noticias, para managers y directivos, de unas pocas direcciones que pueden tomar estas IAs, yendo más allá de los informes de tendencias tradicionales.
- Entender qué son los LLMs (Modelos Colosales de Lenguaje), sus posibilidades, pero también sus limitaciones, fuera de promesas y discursos de marketing, explicado para no-techies
- Entender qué elementos, tendencias y procesos nos hablan de qué formas tendrán su adopción
- Escuchar a expertos y personas al mando que están experimentando su introducción
- Detectar los paradigmas e ideas fuerza para entender las direcciones que está tomando un mundo de IAs generativas
- Entender la arquitectura técnica y económica que está emergiendo, incluyendo el anuncio reciente de OpenAI para developers, y qué ideas-clave necesitaremos tener en cuenta
- Tener en el punto de mira otro aspecto relevante para esta década y las venideras: la sostenibilidad y la mirada sistémica. ¿Qué implicaciones ambientales, sociales y económicas necesitamos tener en cuenta? ¿Qué aspectos éticos pueden ser importantes?
- Detectar qué roadmaps puede haber para comenzar a navegar y moldear una transición para su aplicación
- También querremos incluir espacios y experiencias presenciales para la reflexión estratégica (más adelante, más info)
- Posiblemente herramientas simplificadas para diseñar roadmaps o planteamientos estratégicos de adopción e innovación
- Talleres de diseño “de futuros”, de creación de sentido e innovación a medida para empresas más allá de clichés de conos y 2×2
Este proyecto se desarrollará poco a poco a partir de finales de 2023 hasta bien entrado 2024, e incluirá un descargable en formato informe. Si quieres conocer qué hemos hecho anteriormente, puedes ver una muestra de nuestro portfolio en nuestra portada
No hay tecnología sin humanos
La tecnología no puede entenderse sin personas.
Ciertamente, las máquinas pueden comunicarse entre ellas, y esto es un aspecto fundamental y básico para entender Internet, por ejemplo. Pero al inicio y al final de cada extremo de pantallas y cables, y de cada historia, hay personas bajo distintos roles: usuarias, productores, desarrolladoras, proveedores…
Para comprender en profundidad los impactos tecnológicos necesitamos entender muchos más factores que rodean estas tecnologías emergentes: la economía que ya depende de anteriores estructuras tecnológicas, que a su vez dependen esas IAs; los agentes que las diseñan, producen, lanzan, promocionan; los usos que aparecen y el valor que le adjudicamos; los discursos que enrielan o descarrilan su evolución…
Y para entender qué implicaciones tiene en los procesos, en la estructura, en el balance económico, o en la comodidad del día a día, en la escala que quizás interesa a más gente, además de entender esas escalas macro, también cómo realmente pueden llegar a usarse, que efectos produce dentro de la operativa y de la cultura, de los flujos de trabajo…
También, aunque existen unos pocos actores ahora mismo al mando, controlando el desarrollo estructural de las IAs (los grandes modelos de lenguaje), que son muy caros y necesitan hardware para procesar especializado, el mundo Open Source ha mostrado señales de tener una voz cantante, o al menos interesante. Y eso abre algunas pequeñas ventanas de otras posibilidades.
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