“Estamos delegando en las máquinas capacidades cognitivas que quizás no recuperemos”

Senén Barro, director del Centro Singular de Investigación en Tecnologías Inteligentes de la Universidad de Santiago de Compostela, advierte de que la demanda de computación para entrenar IA se dobla cada seis meses y nadie sabe si eso es sostenible

Senén Barro, catedrático de Ciencias de la Computación y director del CiTIUS en la Universidad de Santiago de Compostela, arrancó su ponencia con una frase que sintetizaba todo lo que iba a decir: "¿Qué podría salir mal? Todo. ¿Qué tiene necesariamente que salir mal? Nada". Con esa tensión entre el riesgo y la responsabilidad, Barro construyó una intervención que se distinguió del resto de la jornada por su mirada: no la del directivo que ejecuta ni la del inversor que apuesta, sino la del investigador que lleva cuatro décadas en el campo y que ha visto de cerca tanto las promesas incumplidas como los avances reales.

Cifras de vértigo que nadie puede sostener

Barro presentó una batería de proyecciones que, tomadas en conjunto, plantean una pregunta compleja sobre la sostenibilidad del modelo actual. La demanda de computación para entrenar modelos de IA se dobla cada cinco o seis meses. El consumo de electricidad y agua de los centros de datos se espera que se duplique como mínimo de aquí a 2030. La inversión en capital en IA ha crecido por cinco en los últimos cinco años. Y si se mantiene el ritmo actual, los datos necesarios para entrenar modelos se multiplicarían por 180 en los próximos cinco años.

El dato que más impacto causó en la sala fue el relativo al índice que mide cuánto tiempo le llevaría a un programador desarrollar una tarea que la máquina ya puede hacer de forma autónoma. Ese índice, explicó Barro, está ahora en torno a seis o siete meses: "Eso nos llevaría ya a la capacidad de desarrollar de forma autónoma tareas que una persona necesitaría meses de trabajo intenso continuado para resolver".

Frente a esas cifras, Barro señaló una contradicción que el sector prefiere ignorar. Sólo cuatro grandes empresas tecnológicas invertirán en IA 650.000 millones de dólares en 2026, "unas ocho veces lo que invertirá España en educación pública en todas sus etapas", cifras que calificó de "obscenas". Y sin embargo, ese dinero aún no se traduce en productividad. Lo llamó "la segunda paradoja de Solow": "Estamos viendo la IA ya en todas partes, pero no con el retorno de inversión ni el incremento de productividad que se viene anunciando desde hace varios años".

El empleo que más resistía, el que más cae

Barro fue directo al abordar el impacto en el empleo, y eligió para ello un ejemplo que hace apenas cinco años habría parecido imposible: los trabajadores de industrias creativas. "Hace sólo cinco años yo mismo hacía el discurso de cuáles son las profesiones más a salvo de la automatización y decía: las que tienen que ver con la creatividad, las artes, la publicidad, el marketing. Pues esto está cambiando, y está cambiando muy rápido".

Citó datos de dos sectores especialmente afectados (programación y atención al cliente) que muestran un patrón común tras la irrupción de ChatGPT: aumento de la contratación de perfiles con experiencia y caída significativa de la de los recién titulados. "Uno de los colectivos más vulnerables, los jóvenes recién titulados, pueden tener serias dificultades para encontrar empleo. Y además se rompe la cadena de formación donde los senior van adiestrando a los que van entrando en el conocimiento íntimo del sector".

Cinco formas de adoptar la IA, sólo una da ventaja competitiva

Barro propuso una clasificación de las cinco formas principales de adopción de la IA en las organizaciones, ordenadas de menor a mayor impacto. En el nivel más bajo, el uso en la sombra: empleados que utilizan herramientas de IA sin que la organización lo sepa ni saque partido de ello. A continuación, la automatización pura (sustituir personas por máquinas en tareas repetitivas), que calificó de "poco interesante a medio plazo porque cualquiera lo puede hacer más barato dentro de un año". Luego, la ampliación de capacidades humanas con IA, como el caso de la radióloga que dispone de herramientas para analizar imágenes con mayor precisión. Después, el rediseño integral de procesos, "muy difícil, pero por aquí vamos a ir y aquí vendrá el verdadero retorno de la inversión". Y finalmente, la innovación en modelos de negocio: "Quien innove en modelos de negocio, en producto, en servicios, es el que se va a comer la tostada más grande".

El riesgo que nadie menciona: la delegación cognitiva

El pasaje más original de la ponencia llegó al final, cuando Barro introdujo el concepto que más le preocupa y que él mismo ha acuñado: la delegación cognitiva. Su tesis es que vivimos en una especie de "conservación global de la inteligencia" entre la humana y la artificial, y que a medida que delegamos tareas cognitivas en las máquinas, vamos perdiendo esas capacidades nosotros. "No pasa nada en los que somos mayores, pero sí pasa y puede ser extraordinariamente grave en la gente joven que se está todavía formando". Y puso un ejemplo concreto: "¿Qué ocurriría si de forma generalizada no se adquirieran las competencias en el uso del lenguaje, en la comprensión lectora, en la capacidad de redacción? Eso puede ocurrir, pero está en nuestras manos que no ocurra".