Innovación a través del sueño. Sería bueno, podrías pensar. Pero eso es exactamente lo que es extremadamente importante para ser innovador, afirma el científico de la información Viktor Mayer-Schönberger. Y esa es exactamente la razón por la que la inteligencia artificial no puede compararse con los humanos.
“Los humanos podemos imaginar cosas que aún no existen”, afirma Mayer-Schönberger, investigador de la Universidad de Oxford. La IA se entrenó con enormes cantidades de datos, pero esos eran datos del pasado. Reflejarían lo que podemos aprender del pasado para el presente. “La IA puede hacer que los conocimientos resultantes de los datos recopilados sean más accesibles para nosotros, pero no aporta nada nuevo”, afirma el científico de la información en una entrevista con DW (la entrevista completa se encuentra al final del artículo). ).
Entonces, si el presente o el futuro son completamente diferentes al pasado, entonces la IA no nos ayudará a encontrar las soluciones adecuadas. Si a la gente de la época de Henry Ford se le hubiera preguntado qué les gustaría, la mayoría habría respondido: “un caballo más rápido”, es decir, una solución basada en experiencias pasadas. Sin embargo, desarrollar un coche con motor de combustión fue una innovación que no se derivaba lógicamente del pasado.
Por lo tanto, la IA es una herramienta para evaluar grandes cantidades de datos y aumentar la eficiencia, especialmente en tiempos de aguas económicas tranquilas. Sin embargo, no vivimos en tiempos estables. Los desafíos que plantea el cambio climático requieren innovaciones adicionales. Mayer-Schönberger se queja de que durante este tiempo la fuerza innovadora y la velocidad de la innovación se han ralentizado. A pesar del rápido progreso en el campo de la IA.
Ufuk Akcigit de la Universidad de Chicago y Sina T. Ates de la Junta de la Reserva Federal también han observado que el crecimiento de la productividad se ha desacelerado en Estados Unidos. En EE.UU., el ritmo de innovación en las empresas ha disminuido desde los años 80 y, lo que es aún más sorprendente, desde los años 2000, según los dos científicos.
Lo atribuyen a la falta de competencia entre las empresas líderes y sus competidores. Esto también se debe a que el conocimiento no se comparte lo suficiente. Esto significa que los recién llegados no pueden aprender del progreso de las empresas pioneras y crecer ellos mismos. Esto también ejercería muy poca presión competitiva sobre los grandes actores, quienes tendrían menos incentivos para innovar sin que la competencia les pisara el cuello.
El tema de “compartir conocimientos” tiene que ver con datos. Con la ayuda de la IA se pueden evaluar cada vez mejor grandes cantidades de datos. Según la Federación de Industrias Alemanas (BDI), cada vez se recopilan más datos. De 2012 a 2022, el volumen de datos generados en todo el mundo se multiplicó por diez. Se espera que se triplique nuevamente para 2025.
Y aquí es donde entran en juego las grandes empresas digitales como Google, Amazon o Facebook. Como empresas pioneras, recopilan toneladas de datos, los utilizan para ser más eficientes, pero al mismo tiempo los mantienen en secreto.
“Aunque las grandes empresas digitales tienen fama de ser pioneras digitales, en realidad ralentizan los procesos de innovación y el progreso porque guardan los datos para sí mismas”, afirma el científico de la información Mayer-Schönberger. Otras empresas, pero también instituciones, instituciones científicas o la sociedad civil tienen poco o ningún acceso a estos datos.
Y cuando otras empresas producen innovaciones, a menudo son absorbidas por las grandes empresas. Simplemente para mantener la competencia a distancia, como lo han demostrado Mark A. Lemley y Andrew McCreary de la Universidad de Stanford.
Hace 20 años, más de tres cuartas partes de las empresas emergentes exitosas de Silicon Valley salieron a bolsa, afirma Mayer-Schönberger. Hoy en día, tres cuartas partes de las startups son compradas por las grandes plataformas, Google, Facebook, etc.
Esta concentración no sólo afecta al ritmo de la innovación, sino que también representa un riesgo sistémico, afirma Mayer-Schönberger. Lo compara con conducir por la autopista. Si los frenos de un coche no funcionan allí, es malo. Pero si los frenos de todos los demás coches no funcionan al mismo tiempo porque sólo hay un tipo de coche, se produce una crisis.
El dilema puede resolverse si los políticos garantizan que los datos sean más accesibles. “No existe ningún derecho de propiedad sobre los datos”, afirma Mayer-Schönberger. El derecho a la propiedad intelectual, la autoría o el derecho de patentes son derechos de disposición que se aplican a obras concretas que han sido producidas, es decir, que son resultado del pensamiento humano. Sin embargo, no se puede establecer la propiedad de los datos, afirma Mayer Schönberger.
La UE ha dado un paso en la dirección correcta con la Ley de Servicios Digitales y la Ley de Mercados Digitales, afirmó Mayer-Schönberger. Pero se podría hacer más a nivel nacional.
Para promover la innovación, el sistema educativo también debe estructurarse de otra manera, afirmó Mayer-Schönberger. De esta manera, la próxima generación recibirá muchos incentivos para soñar de forma específica. “No se trata de memorizar un poema del siglo XIX, sino de ver el mundo con otros ojos”, afirma Mayer Schönberger. “Así que no necesitamos hormigas estilizadas y trabajadoras, necesitamos pensadores laterales incómodos”.
Autor: Insa Wrede
*El artículo “Menos innovación a pesar de la IA” ha sido publicado por Deutsche Welle. Contacta con el responsable aquí.