Escrito por: Ivan Zhao, CEO de Notion
Compilado por: AididiaoJP, Foresight News
Cada época está moldeada por su materia prima tecnológica única. El acero forjó la Edad Dorada, los semiconductores abrieron la era digital. Hoy, la inteligencia artificial llega en forma de inteligencia ilimitada. La historia nos enseña: quien controla la materia prima, define la época.
Izquierda: El joven Andrew Carnegie y su hermano. Derecha: Una acería en Pittsburgh durante la Edad Dorada.
En la década de 1850, Andrew Carnegie era un mensajero telegráfico corriendo por las calles embarradas de Pittsburgh, cuando seis de cada diez estadounidenses eran agricultores. Solo dos generaciones después, Carnegie y sus contemporáneos forjaron el mundo moderno: los caballos dieron paso a los ferrocarriles, la luz de las velas a la luz eléctrica, el hierro al acero.
Desde entonces, el trabajo pasó de la fábrica a la oficina. Hoy dirijo una empresa de software en San Francisco, creando herramientas para miles de trabajadores del conocimiento. En este pequeño pueblo tecnológico, todos hablan de la inteligencia artificial general (IAG), pero la mayoría de los dos mil millones de trabajadores de oficina aún no la han experimentado. ¿Cómo será el trabajo del conocimiento en el futuro cercano? ¿Qué sucederá cuando las organizaciones incorporen una inteligencia que nunca descansa?
Las primeras películas a menudo parecían obras de teatro, con una cámara filmando el escenario.
El futuro a menudo es difícil de predecir porque se disfraza de pasado. Las primeras llamadas telefónicas eran breves como telegramas, las primeras películas como obras de teatro grabadas. Como dijo Marshall McLuhan: "Siempre conducimos hacia el futuro mirando por el espejo retrovisor".
Hoy, la inteligencia artificial más común aún se parece al antiguo buscador de Google. Citando a McLuhan: "Siempre miramos el futuro a través de un espejo retrovisor". Hoy vemos chatbots de IA que imitan la caja de búsqueda de Google. Estamos inmersos en ese incómodo período de transición que ocurre en cada cambio tecnológico.
No tengo todas las respuestas sobre cómo será el futuro. Pero me gusta usar algunas metáforas históricas para pensar en cómo la IA puede operar a diferentes niveles: individual, organizacional y en toda la economía.
Individual: De la bicicleta al automóvil
Los primeros indicios pueden verse en los "practicantes avanzados" del trabajo del conocimiento: los programadores.
Mi cofundador Simon solía ser un "programador 10x", pero últimamente rara vez escribe código. Al pasar por su puesto de trabajo, lo verías coordinando tres o cuatro asistentes de programación con IA simultáneamente. Estos asistentes no solo escriben más rápido, sino que también piensan, convirtiéndolo en un ingeniero 30 a 40 veces más eficiente. A menudo programa colas de tareas antes del almuerzo o de dormir, permitiendo que la IA trabaje mientras él está ausente. Se ha convertido en un gestor de inteligencia ilimitada.
Un estudio de 1970 en Scientific American sobre la eficiencia del movimiento inspiró a Steve Jobs para su famosa metáfora de la "bicicleta para la mente". Solo que durante las décadas posteriores, hemos estado "pedaleando" en la autopista de la información.
En la década de 1980, Steve Jobs llamó a la computadora personal la "bicicleta para la mente". Una década después, pavimentamos la "autopista de la información" llamada internet. Pero hoy, la mayoría del trabajo del conocimiento aún depende del esfuerzo humano. Es como si hubiéramos estado pedaleando bicicletas en la autopista.
Con asistentes de IA, personas como Simon han pasado de andar en bicicleta a conducir un automóvil.
¿Cuándo podrán otros tipos de trabajadores del conocimiento "conducir automóviles"? Dos problemas deben resolverse.
¿Por qué es más difícil la asistencia de IA para el trabajo de conocimiento general en comparación con la programación? Porque el trabajo de conocimiento está más fragmentado y es más difícil de verificar.
Primero está la fragmentación contextual. En la programación, las herramientas y el contexto suelen estar centralizados: el entorno de desarrollo integrado, el repositorio de código, la terminal. Pero el trabajo de conocimiento general está disperso en docenas de herramientas. Imagina un asistente de IA intentando redactar un resumen de producto: necesitaría extraer información de hilos de discusión en Slack, documentos de estrategia, datos del último trimestre en un panel, y recuerdos organizacionales que solo existen en la mente de alguien. Actualmente, los humanos son el pegamento, uniendo todo mediante copiar y pegar y cambiando entre pestañas del navegador. Mientras el contexto no esté integrado, los asistentes de IA estarán limitados a usos estrechos.
El segundo elemento faltante es la verificabilidad. El código tiene una propiedad mágica: puedes verificarlo mediante pruebas y errores. Los desarrolladores de modelos aprovechan esto, entrenando a la IA para programar mejor mediante métodos como el aprendizaje por refuerzo. Pero, ¿cómo verificas si un proyecto está bien gestionado o si un memorándum estratégico es excelente? Aún no hemos encontrado la forma de mejorar los modelos generales de trabajo del conocimiento. Por lo tanto, los humanos aún deben permanecer en el circuito para supervisar, guiar y demostrar qué es "bueno".
La Ley de la Bandera Roja de 1865 requería que los automóviles en la calle estuvieran precedidos por una persona a pie ondeando una bandera (la ley fue derogada en 1896).
La práctica con asistentes de programación este año nos muestra que "el humano en el circuito" no siempre es ideal. Es como tener a una persona revisando tuercas en una línea de ensamblaje una por una, o caminando frente al automóvil para despejar el camino (ver la Ley de la Bandera Roja de 1865). Deberíamos colocar a los humanos supervisando el ciclo desde arriba, no dentro de él. Una vez que el contexto se integre y el trabajo sea verificable, miles de millones de trabajadores pasarán de "pedalear" a "conducir", y de "conducir" a la "conducción autónoma".
Organización: Acero y Vapor
Las empresas son un invento moderno, y su eficiencia disminuye a medida que crecen, llegando finalmente a un límite.
Diagrama organizativo de la New York and Erie Railroad Company, 1855. La empresa moderna y su estructura organizativa evolucionaron con las compañías ferroviarias, las primeras empresas que necesitaron coordinar a miles de personas a larga distancia.
Hace unos cientos de años, la mayoría de las empresas eran talleres de una docena de personas. Hoy tenemos corporaciones multinacionales con cientos de miles de empleados. La infraestructura de comunicación, dependiente de reuniones y cerebros humanos conectados por mensajes, se ve abrumada por cargas que crecen exponencialmente. Intentamos solucionarlo con jerarquías, procesos y documentación, pero esto es como construir rascacielos con madera: usar herramientas a escala humana para resolver problemas a escala industrial.
Dos metáforas históricas muestran cómo podría ser un futuro diferente cuando las organizaciones posean nueva materia prima tecnológica.
El milagro del acero: El edificio Woolworth en Nueva York, completado en 1913, fue en su momento el edificio más alto del mundo.
La primera es el acero. Antes del acero, la altura de los edificios en el siglo XIX estaba limitada a seis o siete pisos. El hierro era fuerte pero quebradizo y pesado; al añadir pisos, la estructura colapsaba bajo su propio peso. El acero lo cambió todo. Es fuerte y flexible, el marco puede ser más ligero, las paredes más delgadas, los edificios se elevaron abruptamente a docenas de pisos, haciendo posibles nuevos tipos de construcciones.
La IA es el "acero" de las organizaciones. Promete mantener la coherencia contextual en todos los flujos de trabajo, presentando decisiones cuando se necesitan sin ruido. La comunicación humana ya no tendrá que actuar como muro de carga. Las reuniones de alineación semanales de dos horas podrían convertirse en revisiones asíncronas de cinco minutos; las decisiones ejecutivas que requerían tres niveles de aprobación quizás se completen en minutos. Las empresas podrán escalar verdaderamente, evitando la disminución de eficiencia que alguna vez consideramos inevitable.
Un molino impulsado por una rueda hidráulica. La energía hidráulica era potente pero inestable, y estaba limitada por la ubicación y la estación.
La segunda historia trata sobre la máquina de vapor. Al inicio de la Revolución Industrial, las primeras fábricas textiles se construían junto a los ríos, impulsadas por ruedas hidráulicas. Cuando apareció la máquina de vapor, los propietarios inicialmente solo reemplazaron la rueda hidráulica por la máquina de vapor, todo lo demás permaneció igual, y la productividad mejoró modestamente.
El verdadero avance ocurrió cuando los propietarios se dieron cuenta de que podían liberarse por completo de la dependencia del agua. Construyeron fábricas más grandes cerca de los trabajadores, puertos y materias primas, y rediseñaron el diseño en torno a la máquina de vapor (más tarde, con la electrificación, los propietarios se liberaron aún más del eje de potencia central, distribuyendo pequeños motores por la fábrica para alimentar diferentes máquinas). La productividad se disparó y comenzó la verdadera Segunda Revolución Industrial.
Grabado de 1835 de Thomas Allom que representa una fábrica textil impulsada por una máquina de vapor en Lancashire, Inglaterra.
Todavía estamos en la fase de "reemplazar la rueda hidráulica". Al forzar chatbots de IA en flujos de trabajo diseñados para humanos, aún no hemos reinventado cómo serán las organizaciones cuando desaparezcan las viejas restricciones y las empresas puedan funcionar con una inteligencia ilimitada que trabaja mientras duermes.
En mi empresa, Notion, hemos estado experimentando. Además de 1000 empleados, ahora hay más de 700 asistentes de IA manejando trabajos repetitivos: tomando notas en reuniones, respondiendo preguntas para integrar el conocimiento del equipo, manejando solicitudes de TI, registrando comentarios de clientes, ayudando a nuevos empleados a familiarizarse con los beneficios, escribiendo informes de estado semanales para evitar copiar y pegar manualmente... Esto son solo primeros pasos. El verdadero potencial solo está limitado por nuestra imaginación e inercia.
Economía: De Florencia a la Megaciudad
El acero y el vapor cambiaron no solo edificios y fábricas, sino también ciudades.
Hasta hace unos cientos de años, las ciudades tenían una escala humana. Podías cruzar Florencia a pie en cuarenta minutos, el ritmo de la vida lo determinaba la distancia a pie y el alcance de la voz.
Luego, las estructuras de acero permitieron los rascacielos; los ferrocarriles impulsados por vapor conectaron centros urbanos con sus hinterlands; siguieron ascensores, metros, autopistas. La escala y densidad de las ciudades se expandieron drásticamente: Tokio, Chongqing, Dallas.
Estas no son solo Florencias agrandadas, son formas de vida completamente nuevas. Las megaciudades son desorientadoras, anónimas, difíciles de navegar. Esta "ilegibilidad" es el costo de la escala. Pero también ofrecen más oportunidades, más libertad, permiten que más personas realicen más actividades en combinaciones más diversas, algo que la ciudad renacentista a escala humana no podía igualar.
Creo que la economía del conocimiento está a punto de experimentar una transición similar.
Hoy, el trabajo del conocimiento representa casi la mitad del PIB de EE. UU., pero su funcionamiento sigue siendo a escala humana: equipos de docenas de personas, flujos de trabajo dependientes del ritmo de reuniones y correos electrónicos, organizaciones que luchan por funcionar más allá de cien personas... Hemos estado construyendo "Florencias" con piedra y madera.
Cuando los asistentes de IA se implementen a gran escala, construiremos "Tokios": organizaciones compuestas por miles de IA y humanos; flujos de trabajo que funcionan continuamente a través de zonas horarias sin esperar a que alguien se despierte para avanzar; decisiones sintetizadas con la participación humana justa en el momento preciso.
Será una experiencia diferente: más rápida, con mayor efecto palanca, pero al principio también más desorientadora. Es posible que los ritmos de reuniones semanales, planificación trimestral y revisiones anuales ya no sean aplicables, surgirán nuevos ritmos. Perderemos algo de claridad, pero ganaremos escala y velocidad.
Más allá de la rueda hidráulica
Cada material tecnológico exige que la gente deje de mirar el mundo por el espejo retrovisor y comience a imaginar el nuevo mundo. Carnegie miró el acero y vio el horizonte de la ciudad; los propietarios de Lancashire miraron la máquina de vapor y vieron talleres fabriles lejos de los ríos.
Todavía estamos en la fase de "rueda hidráulica" de la IA, forzando chatbots en flujos de trabajo diseñados para humanos. No deberíamos conformarnos con que la IA actúe como copiloto, sino que debemos imaginar: cómo se verá el trabajo del conocimiento cuando las organizaciones humanas estén reforzadas con acero, cuando el trabajo mundano se delegue a inteligencias que nunca descansan.
Acero, vapor e inteligencia ilimitada. El próximo horizonte está frente a nosotros, esperando que lo construyamos.
