Ciberabundancia: cuando la inteligencia artificial comienza a producir saber
Nos hemos acostumbrado rápidamente a ver a la inteligencia artificial producir textos, imágenes, videos, código informático y música. Una transformación potencialmente mucho más importante comienza ahora a perfilarse: la IA participa progresivamente en la producción misma del saber.
Algunos investigadores ya la utilizan para explorar la literatura científica, analizar datos, formular hipótesis, programar experimentos, mejorar artículos y acelerar distintas etapas de sus trabajos. La investigación sobre la automatización científica va todavía más lejos al explorar sistemas capaces de hacerse cargo de una parte creciente del propio proceso de investigación.
Las posibilidades son considerables. Problemas que antes requerían meses de trabajo podrían explorarse mucho más rápidamente. Se pueden analizar y relacionar millones de publicaciones. Se pueden examinar hipótesis que nadie habría tenido tiempo de poner a prueba, mientras que pueden surgir acercamientos entre disciplinas a una escala difícilmente accesible para un investigador o incluso para un equipo humano.
Sin embargo, esta aceleración podría crear una situación nueva. Nuestra capacidad de producir análisis, hipótesis y eventualmente nuevos conocimientos podría aumentar mucho más rápido que nuestra capacidad humana de comprenderlos, verificarlos e integrarlos.
Podríamos entrar así en una era de ciberabundancia, en la que la información se vuelve abundante, la producción intelectual se vuelve extremadamente accesible y el conocimiento potencial se multiplica a una velocidad sin precedentes. En ese entorno, la verdadera escasez podría desplazarse progresivamente hacia otra cosa: la confianza.
La ciencia se apoya en una mecánica mucho más exigente que la producción de una idea. Una hipótesis debe poder examinarse, un método comprenderse, unos resultados verificarse, cuestionarse y, cuando es posible, reproducirse. Una conclusión científica adquiere precisamente su valor porque atraviesa un proceso que permite aumentar progresivamente el nivel de confianza que podemos otorgarle.
La inteligencia artificial podría modificar profundamente el equilibrio entre la producción y la verificación. Imaginemos sistemas capaces de recorrer miles de artículos, proponer cientos de hipótesis, construir modelos, generar código, analizar datos y redactar sus conclusiones en unas pocas horas. Aunque una proporción importante de esa producción sea pertinente, todavía habrá que determinar qué conclusiones merecen realmente nuestra confianza.
La dificultad proviene de una asimetría fundamental: la capacidad humana de verificación no progresa a la misma velocidad que la capacidad informática de generación. Una máquina puede producir mil análisis adicionales sin que podamos crear instantáneamente mil expertos capaces de examinarlos con el mismo rigor.
Esta tensión ya aparece en el mundo científico, donde algunos observadores comienzan a reflexionar sobre las consecuencias de una producción científica ampliamente aumentada por la automatización. Los mecanismos tradicionales de evaluación fueron concebidos en un entorno en el que producir una investigación exigía enormes cantidades de tiempo y de recursos. Si el costo marginal de generar una hipótesis, un análisis o un artículo disminuye fuertemente, los mecanismos de validación también deberán evolucionar.
Podríamos entonces asistir a una inversión histórica. Buena parte del desarrollo científico estuvo marcada por la dificultad de producir y difundir suficientes conocimientos. En un entorno de ciberabundancia, el desafío podría convertirse progresivamente en determinar qué conocimientos merecen nuestra atención, cuáles han sido suficientemente verificados y cuáles pueden servir realmente de fundamento para una decisión.
Esta inflación de la producción intelectual superará ampliamente el ámbito de las universidades. Una empresa podría pedir a varios agentes que analicen simultáneamente un mercado y recibir cientos de escenarios estratégicos. Un área jurídica podría generar numerosas interpretaciones de una evolución regulatoria. Un equipo de ciberseguridad podría recibir miles de recomendaciones, mientras que un fabricante podría producir continuamente nuevas vías de optimización.
El volumen de contenido disponible aumentaría considerablemente sin garantizar un aumento equivalente del conocimiento útil. Cuando producir se vuelve fácil, el valor se desplaza hacia la selección, la contextualización, la procedencia, la validación y la capacidad de determinar el nivel de confianza que puede otorgarse a cada resultado.
Esta transformación plantea también una pregunta profundamente humana: ¿quién responde por lo que se produce? En el modelo científico tradicional, los autores de una publicación no solo reciben crédito por sus trabajos. También asumen una responsabilidad. Deben poder explicar su metodología, defender su razonamiento, responder a las críticas y corregir sus errores.
La inteligencia artificial puede participar en el razonamiento sin poder asumir esa responsabilidad en el sentido humano, profesional o institucional. Por eso las políticas científicas que emergen en torno a su uso siguen situando la exactitud, la integridad y las conclusiones bajo la responsabilidad de los investigadores, al tiempo que exigen suficiente transparencia sobre la contribución de los sistemas de IA.
El debate sobre la posibilidad de que una inteligencia artificial sea considerada autora podría así ocultar una pregunta mucho más importante: ¿existe todavía una persona capaz de comprender, defender y asumir aquello que se presenta como un conocimiento?
Esta pregunta superará rápidamente el mundo científico. Un directivo que recibe una recomendación estratégica producida por varios agentes deberá determinar en qué medida debe comprender el razonamiento antes de aplicarlo. Un ingeniero deberá conservar suficiente comprensión para aprobar un diseño desarrollado en gran medida por una máquina. En varias profesiones, los sistemas podrán participar en una parte creciente del razonamiento, mientras que la responsabilidad de ciertas decisiones seguirá siendo humana.
Podremos, por lo tanto, delegar una parte creciente del trabajo intelectual. La responsabilidad que acompaña a ciertas decisiones seguirá siendo mucho más difícil de delegar. Esta evolución también podría llevarnos a hablar de conocimiento sintético. Ya utilizamos la expresión “contenido sintético” para describir textos, imágenes, voces o videos generados artificialmente. A medida que varios sistemas participen en la investigación y el razonamiento, ciertos conocimientos también podrán resultar de cadenas ampliamente automatizadas.
Una hipótesis podría ser propuesta por una IA, desarrollada por una segunda, puesta a prueba por una tercera, confrontada con la literatura científica por una cuarta y finalmente presentada a una persona para su validación. El resultado podría ser perfectamente válido. Su origen intelectual sería simplemente distinto del que conocemos tradicionalmente.
La contribución de una máquina no debería bastar para invalidar un conocimiento. Un descubrimiento sigue siendo válido cuando resiste los métodos de validación apropiados. Sin embargo, su procedencia se vuelve mucho más importante.
¿Qué sistemas participaron en el razonamiento? ¿Qué datos se utilizaron? ¿Qué etapas fueron realizadas por seres humanos? ¿Qué hipótesis se introdujeron? ¿Qué resultados se verificaron? ¿Qué versiones de los modelos participaron en el proceso? ¿Qué fuentes se consultaron y cuáles tenían realmente autoridad?
La trazabilidad podría convertirse así para el conocimiento en lo que la cadena de custodia representa para ciertas pruebas: un medio para comprender de dónde viene, por qué etapas ha pasado y qué transformaciones tuvieron lugar antes de que se nos presentara.
Esta cuestión se vuelve todavía más importante cuando las inteligencias artificiales comienzan a utilizar conocimientos a los que otras inteligencias artificiales han contribuido a su vez.
Las publicaciones científicas se convierten progresivamente en fuentes consultadas por los sistemas de IA. Si una proporción creciente de esas publicaciones se produce con su asistencia, pueden aparecer bucles en los que las máquinas trabajan a partir de conocimientos ya interpretados, reformulados o generados por otras máquinas.
Este fenómeno no conduce automáticamente a una degradación del saber. Sin embargo, aumenta considerablemente el valor de la procedencia y de la conservación de las fuentes originales. Las investigaciones sobre el entrenamiento recursivo de los modelos ya han demostrado la importancia de preservar el acceso a los datos originales y de distinguir los datos sintéticos cuando varias generaciones de sistemas reutilizan contenidos producidos artificialmente.
Trasladado al mundo del conocimiento, el principio merece una atención particular. Una afirmación generada por una IA puede retomarse en un documento, resumirse por otra, integrarse a una base de conocimientos y luego ser utilizada por varios agentes. Un error inicialmente menor podría entonces circular el tiempo suficiente para adquirir progresivamente la apariencia de un hecho establecido.
En un entorno de ciberabundancia, repetir una información nunca debería conferirle automáticamente más autoridad. Resulta esencial poder remontarse a su fuente, distinguir una fuente primaria de sus múltiples derivaciones y comprender la cadena de transformaciones que produjo la información finalmente utilizada.
Sin embargo, esta transformación no debe observarse únicamente desde el ángulo del riesgo. La inteligencia artificial podría liberar una cantidad considerable de capacidad científica e intelectual.
Los investigadores dedican enormes cantidades de tiempo a buscar publicaciones, depurar datos, programar, documentar, reformatear, preparar gráficos y realizar muchas otras actividades indispensables para su trabajo. Una parte de esas tareas puede acelerarse, lo que potencialmente daría a los seres humanos más tiempo para elegir los problemas que merecen estudiarse, plantear preguntas originales, vincular distintas disciplinas, comprender el contexto, diseñar experimentos pertinentes y ejercer su juicio.
El oficio de investigador podría así subir de nivel. Una parte del valor humano se desplazaría de la producción manual de cada elemento del trabajo hacia la capacidad de orientar, comprender, cuestionar y validar una producción intelectual mucho más abundante.
Esta transformación podría reproducirse en multitud de profesiones basadas en el conocimiento. Un analista ya no tendría que producir necesariamente por sí mismo cada uno de los análisis posibles, pero debería saber cuáles solicitar, cuáles comparar y cuáles profundizar. Un directivo podría disponer de decenas de escenarios sin poder delegar la responsabilidad de elegir el que corresponde realmente a los objetivos y a las restricciones de la organización.
La paradoja de la escala conduce finalmente a otra evolución: si las máquinas producen más conocimientos de los que los seres humanos pueden verificar, probablemente utilizaremos máquinas para ayudarnos a verificar a las máquinas.
Podemos imaginar arquitecturas en las que una IA formule una hipótesis, una segunda busque activamente los elementos susceptibles de contradecirla, una tercera verifique las referencias y una cuarta examine la metodología antes de que se presente una síntesis a un ser humano. Algunos sistemas también pueden asistir en la búsqueda de pruebas dentro de una literatura científica que se ha vuelto demasiado vasta para recorrerse manualmente.
El objetivo no sería eliminar el juicio humano. Sería concentrar ese juicio allí donde aporta más valor. Las máquinas podrían absorber una parte de la escala, mientras que los seres humanos conservarían la responsabilidad de determinar las reglas, evaluar los casos importantes, interpretar el contexto y asumir las decisiones.
Evidentemente, una arquitectura así introduce nuevas cuestiones de gobernanza. ¿Qué sistema verifica a qué otro sistema? ¿Son los modelos utilizados para la validación suficientemente independientes de aquellos que producen los resultados? ¿Qué fuentes tienen autoridad? ¿Cómo se trata un desacuerdo entre varios agentes? ¿En qué momento se vuelve obligatoria una validación humana? Y, sobre todo, ¿quién sigue siendo responsable del resultado final? Estas preguntas muestran por qué la AI Governance probablemente no bastará por sí sola. Una segunda disciplina se vuelve progresivamente igual de importante: la Knowledge Governance.
La gobernanza de la inteligencia artificial busca, en particular, determinar qué sistemas se utilizan, qué datos les son accesibles, qué acciones pueden realizar, qué riesgos introducen y bajo qué autoridad funcionan. La gobernanza del conocimiento se interesa por lo que circula entre los seres humanos y esos sistemas, y por lo que la organización considera suficientemente confiable para servir de fundamento a sus actividades.
Cuando una organización utiliza masivamente la inteligencia artificial, una parte creciente de sus conocimientos puede ser resumida, reformulada, interpretada, enriquecida o generada por sistemas artificiales. Entonces hay que determinar qué información constituye la referencia oficial, qué fuentes tienen autoridad, quién validó una conclusión, cuándo se verificó por última vez y si proviene de un ser humano, de una IA o de un proceso híbrido.
También hay que poder identificar los documentos que han quedado obsoletos, determinar qué afirmaciones pueden ser utilizadas automáticamente por los agentes y reconocer aquellas que exigen una validación antes de desencadenar una decisión o una acción.
Estas preguntas se relacionan directamente con la preparación de las organizaciones frente a la inteligencia artificial. Una empresa puede poseer treinta años de documentos, procedimientos, correos electrónicos, bases de datos y conocimientos tácitos. Conectar una IA a ese conjunto no vuelve automáticamente más inteligente a la organización. Si sus conocimientos son contradictorios, obsoletos, mal estructurados o carecen de fuentes de autoridad claramente definidas, la inteligencia artificial puede simplemente automatizar y acelerar esa confusión.
Ese es precisamente uno de los desafíos que aborda el Qb Knowledge Standard – AI Readiness & Knowledge Governance. Antes de permitir que las inteligencias artificiales y los agentes utilicen masivamente el conocimiento de una organización, este debe volverse suficientemente estructurado, trazable y gobernado para que los seres humanos y las máquinas puedan determinar en qué pueden apoyarse realmente.
En un entorno de ciberabundancia, esa capacidad podría convertirse en una ventaja organizacional decisiva. Cuando todo el mundo pueda producir más análisis, síntesis e hipótesis, la diferenciación se desplazará hacia la capacidad de mantener un conocimiento confiable, contextualizado, trazable y suficientemente gobernado para ser utilizado en las decisiones y por los sistemas autónomos.
La inteligencia artificial podría dar a la investigación científica y a las organizaciones una capacidad de producción intelectual sin precedentes. Podremos explorar más hipótesis, analizar más datos, acercar más conocimientos y acelerar ciertos descubrimientos. Una parte del trabajo que antes requería semanas o meses podrá realizarse mucho más rápidamente.
Sin embargo, esta abundancia cambiará la naturaleza del problema. Cuando producir un análisis se vuelve fácil, verificar su calidad adquiere más valor. Cuando generar una hipótesis se vuelve casi instantáneo, elegir la que merece explorarse se convierte en una competencia. Cuando millones de documentos pueden sintetizarse en unos segundos, conocer la procedencia y la fiabilidad de la información utilizada se vuelve esencial.
Y cuando las máquinas comienzan a participar en la creación misma del saber, mantener seres humanos capaces de comprender, cuestionar, validar y asumir ese saber se vuelve fundamental.
Podríamos entrar así en un período en el que una de nuestras principales dificultades ya no será acceder al conocimiento, sino gobernar su abundancia. La confianza deberá entonces construirse a partir de la procedencia, la trazabilidad, la calidad de las fuentes, los métodos de validación y la responsabilidad claramente atribuida a las personas y a las organizaciones que utilizan esos conocimientos.
Esta transformación ya concierne a la investigación científica. Alcanzará progresivamente a las empresas, los gobiernos y prácticamente todas las profesiones basadas en el conocimiento. Cuanto más capaces sean los sistemas de inteligencia artificial de leer, analizar, interpretar, generar y compartir el saber, más se convertirá la Knowledge Governance en un componente esencial de la arquitectura organizacional.
Para Quantum Beyond, esta evolución refuerza una convicción central: preparar a una organización para la inteligencia artificial exige más que proporcionarle herramientas de alto rendimiento. Hay que estructurar su saber, identificar sus fuentes de autoridad, preservar su procedencia, gobernar las transformaciones que sufre y mantener seres humanos capaces de comprender y juzgar lo que las máquinas producen.
La inteligencia artificial podría permitirnos producir y explorar una cantidad de conocimientos que las generaciones anteriores difícilmente podían imaginar. La ciberabundancia constituye en ese sentido una posibilidad formidable. Nuestro próximo desafío será desarrollar los mecanismos de confianza y de gobernanza capaces de transformar esa abundancia en comprensión real, en decisiones informadas y en progreso útil. Producir más saber será un avance notable. Volvernos realmente más sabios gracias a él será el verdadero logro.