Se cuenta que, un sábado antes de Navidad, las prensas de un importante periódico en Chicago dejaron de funcionar. Los técnicos, luego de intentar de todo, llamaron desesperados a un impresor retirado con más de 40 años de experiencia. “Venga inmediatamente, pagaremos lo que sea necesario”, le suplicaron.
El hombre llegó, inspeccionó las máquinas unos minutos, abrió el panel de control y giró un tornillo un cuarto de vuelta. “Ahora funcionará”, exclamó. Aliviados, los dueños le pidieron que enviara su factura. Días después, llegó el cobro de USD $10.000. Al reclamarle por el monto, él desglosó: USD $1, por girar el tornillo; USD $9.999, por saber qué tornillo girar.
Es una anécdota que arranca sonrisas y nos invita a reflexionar sobre el verdadero valor de la experiencia. No es el acto mecánico lo que cuenta, sino el proceso previo: identificar el problema, entenderlo y solucionarlo. Esta capacidad, aunque invisible para muchos, sustenta grandes logros y justifica, por supuesto, altos salarios.
Hoy muchos celebran los avances de la inteligencia artificial (IA) y los modelos de lenguaje, como ChatGPT. Otros, en cambio, temen que estas tecnologías reemplacen millones de empleos. Sin embargo, estudios recientes, como el de Tian y colaboradores de la Universidad de Tsinghua, demuestran que estos sistemas son sorprendentemente deficientes para identificar y resolver errores. Al entregarles un código con un “bug”, las probabilidades de que proporcionen una solución acertada inmediatamente (lo que en inglés se denomina “zero-shot scenario”) son inferiores a las de un ser humano.
La razón es clara: identificar errores no se trata solo de conocimiento. Requiere contexto, intuición y, en última instancia, experiencia. Los modelos de lenguaje, por sofisticados que sean, no “piensan” ni “planifican” como los humanos y carecen de la capacidad para comprender situaciones complejas y relacionarlas con patrones previos. Esto se debe a que no interactúan con el mundo físico ni aprenden mediante experiencias reales y más bien predicen la siguiente palabra en un texto, como un “loro estocástico”. Los humanos, en contraste, somos capaces de generalizar de manera efectiva pocos ejemplos de fallas gracias a nuestra flexibilidad cognitiva y nuestra habilidad para abstraer patrones.
Antes de temer que la IA nos arrebate el trabajo, recordemos la lección del tornillo bien ajustado. No es solo lo que hacemos, sino nuestra capacidad de entender, analizar y decidir lo que nos hace insustituibles. En un mundo obsesionado con la eficiencia y la inmediatez, el arte de encontrar problemas y solucionarlos seguirá siendo un talento esencial. Tal vez, incluso, el verdadero tornillo de la humanidad.
Las opiniones aquí expresadas no comprometen a la UTB ni a sus directivos.