En 1969, se puso a la venta el primer ordenador pensado para el hogar. Se llamaba Honeywell y era un robot de cocina que ni siquiera cocinaba. Abultaba tanto como un piano y su procesador tenía una memoria de 4k (más o menos, como un emoticono).

Prometía a las amas de casa que aprendieran a programarlo tener las recetas organizadas “simplemente apretando algunos botones”. El invento costaba el equivalente a unos 60.000 euros de ahora. No se vendió ninguno.

¿Por qué iba nadie a tener un ordenador en el hogar? Ésa fue la interpretación de los expertos de la época para explicar el fracaso de aquel invento frustrado.

La promesa de que la Inteligencia Artificial (IA) nos va a cambiar la vida lleva más de medio siglo dando vueltas. Ahora sí que sí, dicen los expertos, vamos a vivir rodeados de robots inteligentes.

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El primer ordenador para el hogar era un robot de cocina: Honeywell en una publicidad de 1969.

“Somos la última generación que será más inteligente que sus máquinas”, afirma George Siemens, director ejecutivo de Link Research Lab de la Universidad de Texas, en unas jornadas de Inteligencia Artificial organizadas por Intel en San Francisco en noviembre.

La firma de inteligencia de mercado Tractica pronostica que los ingresos anuales de AI en todo el mundo crecerán de 643,7 millones de dólares en 2016 a 36.800 millones en 2025 (unos 34.600 millones de euros).

“De manera similar a como las máquinas de vapor y las fábricas inauguraron la Revolución Industrial, cambiando cada aspecto de la vida cotidiana, la Revolución de la Inteligencia estará impulsada por los datos, las redes neuronales y la potencia de la computación”, dice Brian Krzanich, consejero delegado de Intel. “Eso va a liberarnos de una amplia gama de tareas, como conducir, combatir incendios y minería, y muchas más”.

La IA podría duplicar las tasas de crecimiento de las economías desarrolladas

Son buenas y malas noticias. La buena es que, según Accenture, la IA podría duplicar las tasas de crecimiento de las economías desarrolladas (el 50% del PIB mundial) para el año 2035 y aumentar la productividad laboral en un 40%. La mala, que hay que reciclarse rápido para no perder la ola. O, mejor dicho, ahogarse en ella.

Ya no tiene sentido preguntarle a los niños qué quieren ser de mayores porque aproximadamente el 65% de los oficios y las profesiones a las que aspirarán aún no existen, según estimaciones del Gobierno estadounidense. La mayoría estarán relacionadas con la robótica básica, la gestión de datos y su seguridad.

Según el Foro Económico Mundial, desaparecerán unos siete millones de empleos “de oficina” en los próximos cinco años.

“Tendremos que centrarnos en qué somos capaces de hacer mejor que las máquinas y dejarles a ellas que hagan el resto”, resume Siemens, que no descarta que pronto haga falta una especie de renta básica universal que permita obtener ingresos de subsistencia si los robots ocupan la mayoría de los trabajos. “Al menos hasta que nos vayamos adaptando al nuevo mundo”.

Si el Estado de Bienestar, tal y como lo conocemos, se desarrolló a raíz del nacimiento de la nueva clase obrera a la que dieron lugar los cambios tecnológicos de hace más de un siglo, su teoría es que con esta nueva revolución habrá que reinventar de nuevo el sistema social.

Del fútbol a las lechugas

“El mercado de Inteligencia Artificial está aún en su infancia”, explica Brian Krzanich, consejero delegado de Intel. El mayor fabricante de circuitos integrados del mundo está volcándose en el deep learning o aprendizaje profundo, es decir, la capacidad que permite a las máquinas descubrir patrones y adaptar su comportamiento en función de la experiencia. Lo que los humanos llamamos aprender.

Según Nidhi Chappell, directora de Machine Learning de Intel, la IA ya está más integrada en nuestra vida cotidiana de lo que pensamos. “Por ejemplo, cuando Amazon me recomienda un libro, porque sabe por mis búsquedas anteriores que tengo hijos pequeños, o cuando a un vendedor de seguros el sistema le avisa de qué producto tiene más posibilidad de colocar al usuario”, explica.

“No tardando, los fabricantes podrán saber cuándo está a punto de estropearse un producto y podrán preparar el mantenimiento o las piezas para tenerlas listas cuando el cliente las pida”, explica Chappell. “Con el internet de las cosas los objetos estarán continuamente transmitiendo información, y todavía hay que aprender a gestionarla”.

La Liga de Fútbol Americano (NFL) ya está utilizando un sistema parecido para anticipar cuándo los jugadores corren riesgo de lesión y es preferible que no jueguen. “Los equipos ya están trabajando en monitorizar los datos que recogen los cascos de los deportistas”, explica la experta en IA.

Los cascos de los jugadores de fútbol americano ya recogen datos para prevenir lesiones

“El mayor reto en estos momentos es procesar la ingente cantidad de datos que generamos más rápidamente y para ello las máquinas tienen todavía mucho que aprender de los humanos”, explica Naveen Rao. Cuando este ingeniero se dio cuenta de que la Inteligencia Artificial iba a cambiar el mundo, dejó su trabajo en Silicon Valley para doctorarse en Neurociencias.

“Quería entender mejor cómo funciona el cerebro humano para trasladarlo a las máquinas”, explica. Nervana, la empresa que fundó tras doctorarse y que este verano vendió a Intel por un precio estimado en 400 millones de dólares (375 millones de euros), promete reducir hasta 100 veces el tiempo necesario para desarrollar un modelo de lo que llama “entrenamiento de redes neuronales”.

En su opinión, los robots acabarán haciendo cualquier cosa en la que los humanos somos mejores cuanto más entrenamos, ya sea un radiólogo que busca tumores en una radiografía o un traductor simultáneo. “Sobre todo, en los trabajos basados en el aprendizaje por repetición y la gestión de información”, explica.

Utilizando la Inteligencia Artificial para cultivar lechugas mejoran un 10% las cosechas

No sólo están cambiando profesiones aparentemente tecnológicas. “También los robots pueden ser mejores granjeros que los humanos”, dice Nao. “En California ya se están automatizando cultivos con sistemas que predicen, basándose en el análisis de datos de cosechas anteriores, qué lechugas van a crecer mejor, reducen el uso de fertilizante y aumentan un 10% en las cosechas”.

La medicina del futuro

Otra de las áreas donde se prometen avances más inminentes es en la medicina. No será tanto la visita a la consulta lo que cambie, sino lo que pasa entre bambalinas. Con algoritmos capaces de analizar millones de historiales de pacientes (anónimos) en la nube, los doctores van a tener cada vez más recomendaciones de cuáles son los tratamientos que mejor funcionan en cada caso.

En menos de cinco años, la manera en la que se realizan los diagnósticos podría cambiar drásticamente. “Serán tratamientos más baratos, más personalizados y efectivos”, afirma el doctor David R. Holmes, científico del Laboratorio de Ingeniería Computacional y Análisis Biomédico de la Clínica Mayo. “Médicos y enfermeras tendrán acceso a información relevante que les ayudará a tomar mejores decisiones. Esta robotización no va a hacer una medicina menos humana, sino más”, apunta.

También va a sustituir el trabajo de algunos profesionales de la medicina. “En una década habrán desaparecido muchos de los trabajos que se hacen en un hospital, pero habrá nuevas oportunidades relacionadas con el análisis de datos y el trato con los pacientes”, afirma John E. Mattison, director de la Oficina de Información Médica de la organización sanitaria Kaiser.

Los médicos sabrán anticipar cuándo vas a tener problemas de tensión

El siguiente paso será la medicina preventiva. “Sabrán cuándo recomendarte que te des un masaje, comas fruta y anticiparán los síntomas antes que tú porque llevaremos brazaletes conectados que te avisen si vas a tener un problema con la presión sanguínea o la tensión”, explica Chappell.

Saber qué hacer con tanta información es uno de los retos principales. Y no sólo en el tratamiento de los pacientes, también en la investigación génica.

“Nuestro trabajo es un paso hacia la construcción de algo análogo a una superautopista para conectar bases de datos dispares de información genómica para el avance de la investigación y la medicina de precisión”, afirma Eric Banks, director de Data Sciences Broad Institute, el mayor banco de datos genómicos del mundo. “Estos datos se duplican aproximadamente cada ocho meses y, como lo hace, ahora el reto es adquirir, procesar, almacenar y analizar esta información”, asegura.

Niños perdidos

El deep learning también se está utilizando en temas de gran calado social, como ayudar a encontrar niños desaparecidos y luchar contra la explotación sexual infantil. Los algoritmos ayudan a dar con la aguja en el pajar y ganar un tiempo vital en las investigaciones policiales.

Para este fin, Intel se ha asociado al Centro Nacional para los Niños Desaparecidos y Explotados (NCMEC, por sus siglas en inglés), una organización sin fines de lucro. “El nuevo software está siendo crucial en las investigaciones”, afirma Michelle C. Delaune, directora del NMEC. En menos de un año de desarrollo de la tecnología, se ha reducido de un mes a 24 horas el tiempo que tardaba en procesar la información necesaria para identificar a los niños desaparecidos o víctimas de la pornografía.

Otras iniciativas como la organización Hack Harassment también utiliza esta tecnología para detectar y disuadir el acoso en línea: “La tecnología ha generado nuevos tipos de delitos que sólo pueden erradicarse tecnológicamente”.

Los coches fantásticos

“Hace dos años creíamos que los vehículos autónomos serían posibles, pero que aún estaban muy lejos”, afirma Reinhard Stolle, vicepresidente de Inteligencia Artificial de BMW, durante la conferencia IA Intel 2016. “Pero los avances en el reconocimiento de software lo han hecho posible en muy poco tiempo”.

Sólo hay que ver el último vídeo que ha colgado el fundador de Tesla, Elon Musk, para darse cuenta de que estos vehículos ya están aquí (de hecho, acaban de desembarcar en España).

Como la legislación aún no permite a los coches robotizados circular solos, el vídeo muestra una persona sentada detrás del volante que va de brazos cruzados mientras el coche se para en los pasos de cebra y adelanta en la autovía. Al llegar a su destino, claro, se aparca solo.

Estos coches autónomos, sin embargo, por espectaculares que resulten todavía utilizan un tipo de inteligencia artificial muy precaria. “Dentro de apenas cinco años tendremos coches capaces de aprender de sus errores”, dice Rao. “Ése será el verdadero cambio, cuando realmente nos superen en pericia a los humanos, porque nosotros sólo aprendemos de nuestros propios errores y los coches conectados podrán tomar decisiones incorporando la experiencia de millones de vehículos que suben sus datos a la nube”.

Que sea técnicamente posible no garantiza que vaya a a ser un éxito de ventas

Millones de personas que se dedican al transporte por carretera perderán sus empleos en la próxima década porque ya no hará falta que los conduzcan. “Pero eso no quiere decir que no haga falta que vayan humanos en los camiones que recorren cientos de kilómetros al día; simplemente tendrán que hacer otra cosa”, vaticina Rao. “Las compañías seguirán necesitando responsables de mantenimiento que sepan repararlos y reprogramarlos, pero hace falta reciclar capacidades”.

David Yoffie, profesor de Estrategia de Negocio en la Harvard Business School, se muestra escéptico: “A la gente le gusta conducir, no está claro que vayan a renunciar a ello”. Que algo sea técnicamente posible no garantiza que sea un éxito de ventas. La mejor prueba es el robot de cocina de 1969 que nadie compró.