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¿En qué somos y seguiremos siendo mejores que las máquinas?


M.J. Petroni, «antropólogo cyborg», es un perito mundial en las relaciones humanos – máquinas. Estudia cómo las máquinas, al cambiar, nos cambian igualmente a nosotros.

Es cofundador y CEO de Causeit, una empresa de consultoría de innovación que trabaja con organizaciones de todo el mundo para ayudarles a adaptarse y prosperar en un mundo cada vez más digital.

Platicamos con él en una conferencia de prensa privada en el entorno de Jalisco Talent Land 2023.

En tus trabajos hablas sobre la importancia de la Fluidez Digital ¿Crees que es poco que los jóvenes deben cultivarse por su cuenta o debe ser responsabilidad de gobiernos y empresas educarlos para que tengan esa sagacidad?

Es importante para nosotros educarnos, y igualmente para empresas, gobiernos, sistemas educativos, todos.

Lo que decimos es que fluidez es diferente a alfabetismo. Alfabetismo es poco que aprendimos en la escuela, como ojear. Pero fluidez es sobre estilo. Es una ejercicio. Fluidez digital es poco que tenemos que practicar todo el tiempo.

Cuando decimos fluidez digital, decimos que es una combinación de pensamiento digital, herramientas, datos, modelos de negocios y habilidades.

Cuando hay dos verdades, cuando hay dos cosas diferentes que pueden ser verdad, los humanos pueden resolver conflictos que una máquina no puede.

M.J. Petroni

Usualmente la conversación sobre lo digital es sobre herramientas, las tecnologías específicas, pero tenemos que pensar en todo el contexto. No es lo mismo opinar frases en castellano que tener una conversación nativa en castellano. Es lo mismo con la tecnología.

De todas las nuevas tecnologías que están de moda, como el metaverso, la ingenuidad aumentada y la inteligencia sintético, ¿cuál es la que personalmente más te interesa y por qué?

Me interesan muchas cosas, pero creo que lo más relevante ahora mismo es la IA generativa, porque no necesita mucha inversión de una empresa para estar de moda inmediatamente.

En el metaverso tienes que usar headsets de ingenuidad posible, blockchain tiene que cambiar todo el sistema de pasta, pero la IA generativa se puede usar inmediatamente.

Microsoft empezará con Copilot en Office 365, que es un producto que hará los PowerPoints, Excel y Word. Ayudará a personas a hacer código. Hay sistemas de Adobe Firefly que van a cambiar cómo editamos fotos o hacemos distorsiones. Eso es instantáneo, no en el futuro.

Por eso ese arquetipo es diferente a las otras tecnologías que necesitan más tiempo para crecer su propósito de red exponencial. El propósito de red exponencial de la IA ya está.

¿De qué forma los humanos aún son muy diferentes a las máquinas? ¿De qué forma los humanos seguirán siendo mejores que las máquinas?

En asuntos de emoción, tenemos más complejidad y matices de emoción que una máquina. Y igualmente sobre cosas de valencia y ética. Todavía somos mejores en pensar críticamente.

Cuando hay dos verdades, cuando hay dos cosas diferentes que pueden ser verdad, los humanos pueden resolver conflictos que una máquina no puede.

Las máquinas son buenas en matemática, son buenas en cosas donde debes ser muy específico o hacer muchos productos grandes con velocidad. Y por eso, yo creo que tenemos que estar en nuestra zona de ingenio.

Las máquinas pueden imitar la creatividad, de muchas partes que han ingestado. Pueden averiguar muchas fotos, hacer una combinación, pero no es creatividad en la forma que pensamos la creatividad.

Lo más relevante ahora mismo es la IA generativa, porque no necesita mucha inversión de una empresa para estar de moda inmediatamente.

M.J. Petroni

Nosotros tenemos que conducir a las máquinas y con las máquinas nos podemos amplificar. Por eso nuestras éticas son más importantes que cualquier otra parte de esta historia, porque van a amplificar nuestras cosas éticas.

Nuestras divisiones se van a amplificar. Nuestras cosas de violencia se pueden amplificar, pero igualmente nuestras tendencias a estar en relación con otras personas, tener empatía, pueden ser igualmente amplificadas por máquinas.



Creditos a Daniel Cuevas

Fuente

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