OPINIÓN
FRANK BRUNI
Donald Trump debería tener miedo, mucho miedo, de debatir con Kamala Harris
Credit...Ben Hickey
Frank Bruni
Bruni es un colaborador de Opinión que formó parte del equipo del Times durante más de 25 años.
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Es fácil encontrar ejemplos de respuestas vacuas y engañosamente reflexivas que rozan lo caricaturesco de la vicepresidenta Kamala Harris, y es sencillo concluir que esa mezcolanza retórica es lo que ha postergado encuentros con periodistas serios, porque no es ágil en situaciones sin un guion o desenvuelta con los datos necesarios. En todo caso, esos son los argumentos de los republicanos.
Pero esa valoración ignora su actuación en un debate en 2020 con el vicepresidente de entonces, Mike Pence. ¿Lo recuerdan? Fue un encuentro con mucho en juego y tan arriesgado como cualquier entrevista con cualquier peso pesado de los medios, y ella lo hizo bien. Mejor que bien, de hecho. Varias encuestas posteriores al debate, entre ellas una publicada por 538 y otra por CNN, concluyeron que Harris había ganado. Es cierto que Pence se enfrentaba a la decisión de una mosca de posarse sobre su cabeza, pero aun así. Él llevaba más tiempo en la escena política nacional que ella, y ella no vaciló.
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Por eso, las recientes quejas y amenazas de Donald Trump de retirarse del debate previsto en ABC News el 10 de septiembre tienen todo el sentido. Debería tener dudas. De hecho, debería tener miedo.
A pesar de todas sus fanfarronadas absurdas sobre sus anteriores actuaciones en debates, muchas de ellas han sido risibles: una combinación de burlas pueriles, mentiras sin paralelo, quejas, explosiones, desprecio y regodeo. ¿Se acuerdan de esos bailes caricaturescos que hacen los jugadores de fútbol cuando han llegado a la zona de anotación en el último cuarto de un partido reñido? Ese es Trump en el atril del debate, solo que no ha marcado ni un touchdown. Ni siquiera ha movido el balón ni un milímetro.
Me refiero a sus trucos con sus rivales por la nominación presidencial republicana en 2016, en tres encuentros con Hillary Clinton en las elecciones generales de ese año y en dos con Joe Biden en las elecciones generales de 2020. (Se saltó los debates de las primarias republicanas de 2024, sabiamente, dada su ventaja sobre los demás aspirantes).
Ahora imagina a Trump contra Harris. Imagínalo ofendido y enfadado por no tener un atril más grande, una tribuna más alta y una invitación más reluciente que la de una mujer negra.
En realidad, no hace falta imaginarlo. Su insistencia en que Harris está inventando la cantidad de gente que acude a sus eventos, que no es realmente negra, que él es más guapo que ella y que ella depuso a Biden en una especie de golpe de Estado —¿se está proyectando, quizás?— te dice todo lo que necesitas saber. También lo dice el hecho de que pronuncie mal su nombre, el equivalente fonético de hacer pataletas. Todo ello confirma que Harris lo pone nervioso de una manera particular y poderosa.
Lo que le da una ventaja en el debate, suponiendo que Harris pueda mantener la disciplina y el aplomo que ha demostrado hasta ahora durante su campaña presidencial vertiginosa. Cuanto más mantenga la calma Harris, más la perderá él. Tanto Trump como sus asesores lo saben: por eso el equipo de Harris ha presionado para que el micrófono de cada candidato no se silencie cuando el otro está hablando y el de Trump ha presionado para lo contrario. Todos los implicados (excepto quizá Trump) reconocen lo explosivo que es; solo que una parte quiere encender una cerilla mientras la otra busca un extintor.
Harris se estará enfrentando a Trump en el momento perfecto —para ella— porque a veces él parece estar en llamas. Desde luego, está cometiendo desaciertos y tomando decisiones extrañas. No se gana el ciclo de noticias inventando paseos en helicóptero y conversaciones secretas que nunca ocurrieron, y no te libras de la etiqueta de “raro” haciendo alianzas con el fetichista de los cadáveres de animales Robert F. Kennedy Jr., quien aparentemente formaría parte de cualquier equipo de transición de Trump junto con… Tulsi Gabbard, la excongresista amante de los autócratas. Trump, Kennedy, Gabbard: es una cena en el infierno. Y, dadas las frecuentes menciones de Trump a Hannibal Lecter, podría ser un invitado más.
Trump pudo respirar tras su debate de junio contra Biden, cuya sorprendente inestabilidad eclipsó la descarada deshonestidad de Trump. Pero es poco probable que vuelva a tener esa suerte. Es muy posible que Harris ofrezca explicaciones inadecuadas o poco convincentes de sus muchos cambios de postura, y que se refugie en la comodidad de los temas difusos. Durante los debates de las primarias demócratas de 2019, tuvo momentos fuertes y otros débiles, y a principios de 2020, antes del Caucus de Iowa, estaba fuera de la contienda.
Pero ninguna de sus recientes apariciones augura un espectáculo tan confuso como el de Biden hace dos meses. Y pronostican un porte más presidencial que el de Trump.
Son expectativas muy limitadas, hay que reconocerlo. Pero ese es mi punto. Trump no se benefició contra Clinton en 2016 ni contra Biden en 2020. ¿Por qué le iría mejor contra Harris? Ella tiene vulnerabilidades y defectos que un polemista centrado y feroz podría aprovechar, pero Trump nunca ha sido tal polemista, y es imposible creer que se transformará en uno ahora. Es más viejo. Es más cruel, en la medida en que eso es posible. Está más enfadado (ídem).
Y está gruñendo su camino hacia una humillación. Será un momento fascinante en un año electoral en el que no faltarán esos momentos.
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Los grandes modelos de lenguaje pueden ayudar en tareas complejas
Por Alejandro Melamed y Juan G. Corvalán
Melamed es doctor en Ciencias Económicas, autor de ocho libros, entre ellos Diseña tu cambio (2019) y El futuro del trabajo y el trabajo del futuro (2017). Su nuevo libro, de próxima edición, será Liderazgo + humano
Corvalán es doctor en Ciencias Jurídicas y Máster en IA. Speaker en ONU, OEA, MIT y Google Talks. Director del Laboratorio de IA de la UBA (Derecho).
Corvalán es doctor en Ciencias Jurídicas y Máster en IA. Speaker en ONU, OEA, MIT y Google Talks. Director del Laboratorio de IA de la UBA (Derecho).
ChatGPT es una especie de IA, denominada IA Generativa (GEN AI), basada en grandes modelos de lenguaje (LLM). Se presenta como un auténtico cambio de paradigma, que nos obliga a entender cómo este nuevo modelo de colaboración entre humanos e IA redefine el entorno laboral.
¿Por qué es disruptiva la GEN AI? Porque ya no solo está preparada para tareas en particular, sino que también trata de entender el conocimiento humano y actuar en función de eso. Para darnos una idea de su magnitud, se entrenan con el equivalente a 4000 Wikipedias. ¿Para que se utiliza? Tanto para crear contenido nuevo y original como para modificar o mejorar el contenido existente; texto, imágenes, música y videos. Algunos de los ejemplos son crear clones digitales, modificar tonos de voz o fotografías y mucho más.
Este tipo de IA se basa en modelos de aprendizaje profundo basados en redes neuronales que simulan comprender a partir de una representación de miles de millones de datos. A veces puede “refritar” información, reproducirla con criterios probabilísticos, y en otros casos basarse en datos originales para crear otros. En síntesis, a diferencia de la IA tradicional, que trata de etiquetar o categorizar datos, la GEN AI busca sintetizar el conocimiento humano y, desde ahí, recrearlo, combinarlo y recombinarlo. No es una licuadora tradicional. Puede hacer nuevos licuados, aunque tenga los mismos ingredientes.
Según un reciente informe de Microsoft y LinkedIn, el uso de herramientas de GEN AI se ha sido casi duplicando en los últimos seis meses. Nuevos desafíos para nuevas realidades. Un estudio realizado por el Laboratorio de IA (Ialab) de la Universidad de Buenos Aires (UBA), en el que se analizaron 83 tareas en diferentes entornos laborales, demostró que la GEN AI optimizó los tiempos en un 77% en promedio, y alcanzó hasta un 99% en la traducción de un texto de 15.000 palabras. Las tareas varían en complejidad (alta, media, baja) y grado de automatización (automatizable, semiautomatizable, no automatizable). El estudio brinda evidencia de que la IA ayuda –y mejora significativamente, también– en tareas complejas y semicomplejas que requieren un alto juicio humano, y no solo es un complemento de las tareas rutinarias y repetitivas, lo que marca un cambio fundamental con respecto a la perspectiva que teníamos hasta el momento. GEN AI aplicada a la gestión del talento. Ahora bien, si ponemos el foco en la combinación de GEN AI con otras soluciones, ya se están visualizando muchos ejemplos en la gestión del talento en todas las etapas del ciclo de vida del colaborador. Desde la atracción, donde la IA puede filtrar rápidamente los CV y programar entrevistas, hasta el proceso de incorporación, personalizando la experiencia de onboarding con módulos adaptados a las necesidades de cada integrante.
La GEN AI también puede ayudar a detectar áreas de mejora en cada colaborador y recomendar programas de aprendizaje individualizados, ofreciendo formación adaptada al ritmo y estilo de de cada persona (en forma similar a lo que sucede en plataformas como Netflix).
Por otro lado, en cuanto a sistemas de performance management (evaluaciones de desempeño), la IA puede proporcionar feedback preciso y continuo, mejorando la objetividad y ayudando a identificar oportunidades de desarrollo en tiempo real. Cabe destacar que los estudios señalan que los usuarios tienden a estar menos dispuestos a aceptar retroalimentación para mejorar de una IA en comparación con un humano, debido a la falta de calidez y presencia emocional en las interacciones con la misma.
¿Podrá la IA analizar nuestros sentimientos y emociones? Ya hay algunos análisis de diferentes avances en ese terreno.
Respecto al desarrollo profesional ¿podríamos imaginar un “Tinder” para este desafío? La IA una vez más nos puede ayudar a identificar a colaboradores con alto potencial para roles de liderazgo, analizando habilidades, capacidades, competencias, desempeño y aspiraciones de trayectoria y matchear o sugerir planes personalizados que preparen a estos colaboradores para futuros roles clave.
La obsolescencia se refiere a la pérdida de relevancia de ciertas habilidades, roles y tecnologías a medida que las innovaciones avanzan. Una investigación de la OCDE revela que más del 30% de los colaboradores globales corren el riesgo de volverse obsoletos en los próximos veinte años debido a la automatización y digitalización. También se afirma que el 27% de los empleos están en ocupaciones con alto riesgo de ser automatizadas. Esto exige medidas para la actualización de habilidades y la reconversión laboral/reciclaje profesional .
Para mitigar o gestionar este fenómeno, es esencial promover una cultura de aprendizaje continuo y resiliencia en las organizaciones.
Al alcance del usuario. Antes era indispensable contar con presupuesto y expertos en programación para poder aplicar y escalar soluciones de IA. La GEN AI modifica gran parte de este paradigma. Ahora, también el usuario sin programar puede usar estas tecnologías de manera intuitiva, a bajo costo o freemium (versiones básicas de servicio de forma gratuita, pero con funciones limitadas).
Las personas que participaron en los experimentos con ChatGPT o Gemini en diversas organizaciones y en entornos de aplicación concretos –sin ser expertos en IA– tuvieron la oportunidad de demostrarlo, aplicándola de manera transversal. Esto marca un horizonte de democratización de acceso y escalabilidad en múltiples industrias y tareas, más allá de cuán complejo sea lo que hay que resolver.
En otras palabras, así como la electricidad se usó como una tecnología de base que atravesó y potenció el resto de las tecnologías, la GEN AI hace algo similar pero más profundo y disruptivo: la automatización cognitiva potencia el conocimiento y se erige como una nueva capa transversal para complementar, asistir –y también sustituir– a las personas en cada vez tareas.
El mercado laboral comienza a demandar una nueva habilidad: aprender a hablar con la GEN AI. Nace así el trabajo de “Prompt engineer”, que consiste en redactar o elaborar buenas instrucciones (prompts). Esto es clave para mejorar el rendimiento de los grandes modelos de lenguaje, que son el epicentro de la GEN AI. A modo de ejemplo, un súper prompt (una instrucción optimizada), permite optimizar una tarea hasta un 70% más que una instrucción básica.
En síntesis, aparecen dos nuevas oportunidades de corto plazo: implementar programas para aprender a hacer prompts y promover una cultura de colaboración con IA. Ambos se basan en fomentar ecosistemas de alta adaptabilidad y flexibilidad.
Por cierto, integrar la GEN AI como herramienta complementaria es también esencial para que el talento humano se concentre en detectar el valor agregado que está en constante evolución. Ya no se trata solo de dedicarse a las tareas más complejas y dejar a la IA las simples. Acompañar la mutación del valor agregado humano es un eje fundamental en la hoja de ruta. Not by IA. Cuando la contribución humana es clave. Ante la emergencia de tanta tecnología, aparecen otras dos nuevas habilidades: a) entender dónde no aplicar IA y b) aprender a garantizar cuándo y dónde asegurar la intervención humana en los procesos automatizados por IA. Estas nuevas capacidades se basan en los conceptos de Not by IA y Human in the loop.
Por un lado, planificar estratégicamente cómo diseñar ecosistemas laborales basados en tareas no automatizables, en donde es relevante el “toque humano” será más valorado en ciertos escenarios. Emociones no simuladas, tareas que demandan mucha contextualización cultural y otras que se basan en experiencias físicas y biológicas. Incluso, algunas en las que sea necesario destacar la importancia de los procesos analógicos (cara a cara). Por ejemplo, comunicar un diagnóstico a un paciente. En este caso y en muchos otros, se aplica el concepto Not by IA.
Como complemento, Human in the loop es una categoría que será exigida en procesos complejos, y también en escenarios de definiciones importantes o decisiones críticas en las organizaciones. Un ejemplo: asegurar una evaluación humana de sesgos cognitivos antes de aplicar sistemas de IA en tareas de atracción y selección de talento.
Es importante cambiar el enfoque tradicional de “automatizar todo lo que se pueda”, por otro que busque una transición más armónica. En otras palabras, diseñar estrategias para que la IA complemente y asista por default. El reemplazo total tendría que ser la última opción hasta no descubrir cómo reconvertir talento. En última instancia, tenemos que repensar el rol del trabajo en la vida de las personas.
La pregunta, por lo tanto, es cómo potenciamos la actividad humana a partir de la GEN AI. No podemos cerrar los ojos ante este tsunami tecnológico. La clave, por el contrario, viene dada por capitalizar la oportunidad y agregar cada vez más valor desde los rasgos que nos unen como especie: somos seres emocionales, vivimos experiencias sensoriales, podemos ponernos en lugar de otros, y nuestra aproximación al mundo del trabajo se basa en la búsqueda de un propósito compartido. Y, por sobre todo, tenemos conciencia, ética, criterio y sentido común.
Melamed es doctor en Ciencias Económicas, autor de ocho libros, entre ellos Diseña tu cambio (2019) y El futuro del trabajo y el trabajo del futuro (2017). Su nuevo libro, de próxima edición, será Liderazgo + humano
Corvalán es doctor en Ciencias Jurídicas y Máster en IA. Speaker en ONU, OEA, MIT y Google Talks. Director del Laboratorio de IA de la UBA (Derecho).
http://indecquetrabajaiii.blogspot.com.ar/. INDECQUETRABAJA
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