Igor Tulchinsky y Christopher Mason señalan el umbral de una era transformadora para la humanidad, denominada “La Era de la Predicción”. Gracias al avance de la inteligencia artificial y la proliferación del Big Data, científicos de diversos sectores pueden ahora acceder a herramientas para realizar predicciones con una precisión sin precedentes. Este progreso tiene el potencial de disminuir la incertidumbre y mitigar numerosos riesgos. Sin embargo, emergen nuevas amenazas, incluidas las posibles consecuencias de los sistemas de armamento autónomos basados en IA y los retos a la estructura democrática. Apoyándose en su profundo conocimiento sobre análisis cuantitativos en los campos de las finanzas y la genómica, Tulchinsky y Mason ofrecen una perspectiva que combina elementos de preocupación y optimismo. Analizan cómo el aprendizaje automático y los algoritmos predictivos tienen el poder de alterar de manera significativa el porvenir de nuestra especie. GetAbstract y soy50plus recomiendan la importancia de su análisis frente a uno de los desafíos más importantes que nuestra sociedad enfrentará en el futuro próximo.

Ideas clave

• • En “La Era de la Predicción”, los científicos están reduciendo la incertidumbre en todas las industrias.
  • Aprovechar diversas perspectivas al crear modelos para obtener mejores alternativas a partir del Big Data.
  • El crecimiento exponencial de los datos no eliminará el riesgo, ya que los sistemas complejos están en un estado de cambio constante.
  • Las nuevas herramientas predictivas crean posibilidades distópicas y soluciones que salvan vidas.
  • Los futuros empleadores podrían recurrir a nuevas formas de datos, como marcadores genéticos, para predecir el desempeño.
  • La humanidad podría destruirse a sí misma con armas predictivas basadas en IA.
  • Unas encuestas predictivas más precisas pueden conducir a la manipulación de los votantes, amenazando la democracia.
  • A medida que aumenta el poder de la humanidad para hacer predicciones precisas, surgen nuevos riesgos complejos.

Los futuros empleadores podrían recurrir a nuevas formas de datos, como marcadores genéticos, para predecir el desempeño.

En un panorama donde el reclutamiento enfrenta desafíos sin precedentes, los empleadores buscan incansablemente métodos innovadores para predecir el desempeño laboral. Peter Cappelli, distinguido profesor de gestión en la Universidad de Pensilvania destaca en la Harvard Business Review una paradoja moderna: a pesar de un incremento en la inversión y esfuerzos de contratación, las empresas rara vez aciertan en sus predicciones sobre quién tendrá éxito en sus roles.

El uso de algoritmos avanzados y herramientas de reclutamiento “inteligentes” por parte de agencias externas promete mejorar la selección de candidatos, pero frecuentemente falla en identificar a los más aptos. En este contexto, las métricas tradicionalmente “objetivas”, como el promedio de calificaciones (GPA), son cada vez más cuestionadas en su fiabilidad para predecir el éxito, tanto en el ámbito laboral como académico. Curiosamente, elementos más “subjetivos”, como las cartas de recomendación, podrían ofrecer mejores perspectivas sobre el potencial de una persona.

Mirando hacia el futuro, la idea de utilizar información genética para prever la trayectoria profesional de un individuo está ganando terreno. Imaginemos, por ejemplo, la selección de candidatos para roles de alta presión basada en la expresión genética de PDE4B, un gen asociado con una mejor capacidad de resolución de problemas y menores niveles de ansiedad. Este enfoque no solo abre nuevas puertas para el reclutamiento, sino que también plantea la posibilidad de que los individuos ajusten sus genomas para adaptarse mejor a ciertas carreras, alterando la expresión genética al “encender” o “apagar” genes específicos.

Este escenario futurista, lejos de ser pura especulación, se ve reflejado en proyectos como PREPARE de la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa (DARPA) y el Departamento de Defensa de EE. UU., que explora la edición epigenética para potenciar las capacidades de astronautas y soldados. Mientras avanzamos hacia estos nuevos horizontes en la predicción del desempeño laboral, es imperativo mantener una vigilancia constante sobre los potenciales sesgos y errores, asegurando que la innovación no sobrepase los límites éticos y prácticos del reclutamiento y la selección de personal.

A medida que aumenta el poder de la humanidad para hacer predicciones precisas, surgen nuevos riesgos complejos.

La transición de la humanidad hacia la Era de la Predicción trae consigo no solo avances tecnológicos, sino también significativas disrupciones económicas y sociales. La implementación de vehículos autónomos, que prometen una conducción más eficiente y segura gracias a la inteligencia artificial, destaca entre estas transformaciones. Aunque capaces de optimizar rutas con una precisión sin precedentes, estos vehículos amenazan con desplazar a aproximadamente 4.5 millones de trabajadores del sector del transporte, incluyendo conductores de camiones, taxis y servicios como Uber o Cabify.

Además, el avance tecnológico plantea serias preocupaciones sobre la privacidad y el aumento de la vigilancia masiva, ya que las máquinas adquieren la capacidad de monitorear los detalles más íntimos de la vida cotidiana. Otros desafíos emergentes incluyen el crecimiento de sentimientos anticientíficos, la confusión sobre qué conocimiento es fiable y el auge del autoritarismo. La posibilidad de que las máquinas superinteligentes realicen predicciones en tiempo real y constantemente ajustadas añade una capa adicional de complejidad, volviendo sus procesos tan difíciles de entender para los humanos como los pensamientos de otro ser humano.

Este panorama invita a una profunda reflexión sobre el futuro papel de la humanidad en un mundo dominado por máquinas capaces de predecir y actuar sobre casi todos los aspectos de la vida. Se plantean interrogantes fundamentales sobre si los humanos se concentrarán en áreas de incertidumbre, como la política y la guerra, y si esto llevará a una paradójica imprevisibilidad humana. La pregunta sobre si es posible o deseable programar en las máquinas una forma de “determinismo blando” para evitar una rigidez excesiva, manteniendo cierta capacidad de sorpresa o flexibilidad, es crucial.

En este futuro posible, el mundo puede parecer más predecible, pero a costa de reducir la diversidad de caminos vitales disponibles para los humanos. Sin embargo, el potencial de los algoritmos predictivos de IA para transformar positivamente la sociedad es enorme, con la promesa de lograr desde la colonización de Marte hasta la extensión de la vida humana. La clave estará en equilibrar los beneficios potenciales con los riesgos inherentes, asegurando que la tecnología sirva para ampliar, y no restringir, el potencial humano.

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Sobre los Autores:

Igor Tulchinsky es el fundador, director ejecutivo y presidente de una empresa global de gestión de activos cuantitativos, WorldQuant, además de inversor, capitalista de riesgo, filántropo, empresario y autor. Christopher E. Mason es profesor de genómica, fisiología y biofísica en Weill Cornell Medicine y director fundador de la WorldQuant Initiative for Quantitative Prediction.