El académico e investigador del ITISB presentó una charla que cuestiona si la IA generativa representa un verdadero progreso o una “innovación regresiva” para el mundo del trabajo.
Pierre Collet, investigador del ITISB, académico de la Universidad Andrés Bello (Chile), la Université de Strasbourg y miembro del UNESCO Complex Systems Digital Campus UniTwin, presentó en la Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco, Perú, la charla “El futuro del empleo en la era de la IA”, una reflexión crítica y provocadora sobre el impacto de la inteligencia artificial generativa en el mercado laboral y en la sociedad.
¿Progreso o innovación regresiva?
Uno de los conceptos centrales que propone Collet es el de “innovación regresiva”: una innovación que se impone en el mercado no porque mejore la vida de las personas, sino porque beneficia desproporcionadamente a quien la impone, degrada la calidad de forma difusa o diferida, y deja al usuario sin capacidad real de rechazarla.
Con ejemplos como los códigos QR reemplazando los menús de papel, los alimentos ultraprocesados o el trágico incidente del vuelo LATAM LA8073 en el aeropuerto de Milán Malpensa (julio 2024), donde un error al ingresar datos de vuelo en tablets, en lugar de una hoja de papel visible para toda la tripulación, casi provocó un accidente, Collet ilustra cómo la tecnología no siempre representa una mejora real.
Su pregunta provocadora: ¿es la Inteligencia Artificial, aplicada al empleo, un ejemplo más de innovación regresiva?
El modelo schumpeteriano y la “destrucción creativa”
Collet retoma el concepto de destrucción creativa de Joseph Schumpeter como el paso del caballo al motor de combustión, para plantear una pregunta clave: así como la revolución industrial liberó a la humanidad del trabajo físico para dar paso al trabajo cognitivo, ¿qué capacidad humana de “nivel superior” podría liberar la IA?
El investigador advierte que, a diferencia de revoluciones tecnológicas anteriores, no existe todavía una respuesta clara. Cita cifras recientes de despidos masivos en empresas tecnológicas (ClickUp, Intuit, entre otras) vinculados a la adopción de IA, y se apoya en la Teoría de las Catástrofes de René Thom (matemático, Medalla Fields 1958) para modelar matemáticamente el riesgo de una “bifurcación schumpeteriana”: un punto de quiebre en el que el balance entre humanos e IA colapsa hacia un extremo sin posibilidad de retorno inmediato.
El problema de fondo: la IA no entiende lo que dice
Uno de los puntos más contundentes de la charla es la advertencia sobre las limitaciones actuales de la IA generativa: no cuenta con mecanismos para verificar automáticamente sus propios resultados. A través de ejemplos concretos como una búsqueda que mezcla erróneamente “lo digital reemplaza a lo argéntico” (fotografía analógica) con “lo digital destruye a Argentina”, Collet muestra cómo la IA puede generar afirmaciones absurdas con total “convicción”, comparándola con el personaje del príncipe Myshkin de El idiota de Dostoievski: alguien sincero y persuasivo, pero sin la inteligencia social correctiva necesaria para evitar el daño.
Esto abre un riesgo mayor: si el contenido generado por IA sin supervisión humana se publica masivamente en internet, contaminará las futuras bases de datos con las que se entrenan los propios modelos de IA, en un fenómeno que Collet compara con el síndrome de Kessler en la órbita terrestre (basura espacial que genera cada vez más colisiones y basura).
¿Qué pasa con la educación?
Collet cierra con una preocupación especialmente relevante para el ámbito universitario: si los estudiantes delegan sus tareas a la IA sin verificar ni comprender los resultados, pierden la capacidad de detectar los errores que la propia IA comete. Citando a Hegel (“no es la recepción, sino la actividad propia… lo que convierte al conocimiento en algo propio”), advierte sobre un riesgo de atrofia cognitiva que podría tardar hasta 15 años en revertirse si las empresas, tras notar el deterioro de la calidad, buscan volver a contratar personal capacitado.
Una mirada hacia el futuro del trabajo
A pesar del diagnóstico crítico, Collet no cierra la charla con pesimismo. Su conclusión apunta a una colaboración necesaria entre humanos e IA, en la que el rol humano no es solo usar la herramienta, sino verificar y comprender sus resultados. Para ello, plantea un llamado directo a las universidades:
“Las universidades deben esforzarse ahora por comprender cuáles son las debilidades de la IA y capacitar a los estudiantes para subsanarlas.”
