No es tan Complicado
No es tan Complicado
"Apréndete tus líneas y no te choques con los muebles" (Spencer Tracy)
En el año 2016, Russell Crowe y Ryan Gosling protagonizaban la comedia The Nice Guys y salían de gira de medios y festivales. Parece que se habían divertido mucho haciendo la película, porque en casi todas las entrevistas se los notaba distendidos y haciendo bromas entre ellos y con el director.
Tocó el turno de Cannes, y a un sesudo periodista se le ocurrió preguntarle a Crowe si él usaba el Método Stanislavski de actuación (pueden saltar al minuto 2:30, si Youtube no lo hace por ustedes):
En ese mismo tono jocoso de toda la conferencia de prensa, el actor respondió que él usaba “el método Russell Crowe”. Explicaba que había comenzado a actuar desde niño y que prefería no enredar tanto la cuestión. Y terminaba, de alguna manera, criticando “El Método” (del que se declaraba ignorante), haciendo referencia a una frase memorable que él atribuyó a Laurence Olivier, pero parece ser que quien la dijo fue Spencer Tracy (o Noël Coward, vaya uno a saber):
En serio, NO ES TAN COMPLICADO: si quieres ser actor, resuélvelo tú mismo… En realidad me gusta la vieja cita de Olivier: "aprende tu diálogo y no te choques con los muebles"
Es probable que la confusión de nombres de actores se deba a otra famosa cita, esta sí aparentemente de Laurence Olivier, que en su discusión con Dustin Hoffman -un fundamentalista de “El Método”- le habría dicho algo parecido a lo descripto por Crowe. En este caso, tal como lo recuerda The Guardian, la cosa fue un poco más irónica, al viejo y querido estilo inglés:
“Dustin Hoffman has long been known as one of method acting’s most earnest exponents. A showbiz story involves his collaboration with Laurence Olivier on the 1976 film Marathon Man. Upon being asked by his co-star how a previous scene had gone, one in which Hoffmann’s character had supposedly stayed up for three days, Hoffmann admitted that he too had not slept for 72 hours to achieve emotional verisimilitude. ‘My dear boy,’ replied Olivier smoothly, ‘why don’t you just try acting?’”
Me recordaba esto a aquella frase que atribuyen al Profesor Feynman, ganador del Nobel de Física, que justo leía en estos días: “La comprensión es un arte. Y no todo el mundo es artista”. Tómalo o déjalo.
No es tan complicado, pero… comprender es un arte en sí mismo. Lo bueno del caso es que hay escuelas de arte y yo sí creo que es algo que se puede aprender. Ahí vamos…
¿…hacia dónde vamos?
Antes de entrar de lleno en el tema que hoy intentaré “descomplicar”, y en relación al Premio Nobel, permítaseme un breve homenaje a Katalin Karikó, reciente ganadora del de Medicina por su participación protagónica en la investigación que llevó al desarrollo de la vacuna ARN mensajero contra el COVID.
Habiendo tenido la bendición de dar mi charla TED sobre un tema en la misma línea, me impactó muchísimo la entrevista que le hicieron desde la organización Nobel, cuando, casi al pasar, ella mencionaba: “Hace diez años me echaron y me obligaron a jubilarme”.
En tremendo problema se metió la Universidad de Pensilvania al querer llevarse parte de los laureles. Un dulce retorno triunfal para ella, como escribía la semana pasada en este mismo espacio. Una demostración clara que “las personas que están lo suficientemente locas para pensar que pueden cambiar el mundo, son las que lo hacen”. Gracias Katalin por darle más sentido a mi ensayo anterior.
Ahora sí: ¿hacia dónde vamos? La semana pasada decidí -entre tanta catarata de información, novedades y lanzamientos- concentrarme en aquello que tenía algún punto de contacto con la interactividad y el consumo inmersivo digital. Casi colateralmente recorría el punto de encuentro entre “los metaversos”, los dispositivos de Realidad Aumentada y Virtual, y los algoritmos de Inteligencia Artificial.
Bueno, hoy toca meterse de lleno, nuevamente, en la IA que tantas veces he mencionado en estos meses. Porque no se puede obviar, porque es mejor hacer un alto en el camino y analizar, poner las cosas en perspectiva.
Fueron un par de semanas de muchas novedades, todas muy relevantes para el futuro. Y digo futuro en un sentido bien amplio, no solamente del negocio digital y de ciertas industrias, sino que hablo del futuro de la sociedad, una forma nueva que se está gestando y dando a luz mientras recorremos nuestra vida diaria.
Hace 7 meses entraba de lleno en estas lides por primera vez, luego de una aproximación inicial con poca profundidad, tratando de agregar opinión con una mirada reflexiva, desde mi experiencia hacia un futuro posible. Y recordaba una presentación ejecutiva que había hecho hace mucho, donde trataba de poner sobre la mesa un panorama general de la industria digital. En esa misma presentación también incluía esto:
Y hoy, 20 años después, estamos cada vez más cerca de esa imagen. Como decía Matthew Ball, las grandes transformaciones tecnológicas demandan tiempo y billete. Los grandes inversores de riesgo ponen el billete, aquellos que estén lo suficientemente locos agregan el resto.
Hace poco, uno de esos VCs (Sequoia) detallaba el recorrido de la Inteligencia Artificial moderna, le ponía orden, recalibraba su posicionamiento, y anticipaba el próximo acto:
“En resumen, el mayor problema de la IA generativa no es encontrar casos de uso, demanda o distribución, sino demostrar valor. Como escribe nuestro colega David Cahn, “la pregunta de los 200.000 millones de dólares es: ¿para qué se va a utilizar toda esta infraestructura? ¿Cómo va a cambiar la vida de las personas?” El camino hacia la construcción de negocios duraderos requerirá solucionar el problema de retención y generar un valor lo suficientemente profundo para los clientes como para que se queden y se conviertan en usuarios activos diarios.
No nos desesperemos. La IA generativa todavía se encuentra en sus “incómodos años de adolescencia”. Hay destellos de brillantez y, cuando los productos no cumplen con las expectativas, las fallas suelen ser confiables, repetibles y reparables…”
“… la Ley de Amara (el fenómeno de que tendemos a sobreestimar el efecto de una tecnología en el corto plazo y subestimarlo en el largo plazo) está siguiendo su curso…”
Justo ayer, usando casi la misma argumentación, Benedict Evans decía:
“… utilizar un LLM para hacer algo específico es una serie de preguntas y respuestas, y prueba y error, no un proceso. No trabajas en algo que evoluciona bajo tus manos. Creas una entrada, que puede ser de cinco palabras o 50, o puedes adjuntar un CSV o una imagen, presionas GO, el mensaje entra en un cuadro negro y algo regresa . Si eso no era lo que quería, regrese al mensaje e intente nuevamente, o dígale al cuadro negro que haga algo en el tercer párrafo o cambie el árbol en la imagen, presione GO y vea qué sucede ahora… hoy ChatGPT a veces se parece más a las PC originales que a Excel (o VisiCalc). Es una tecnología de propósito general, hay una línea de comando y algunas cosas que son teóricamente mágicas, y algunas cosas que son extremadamente útiles para algunas personas, pero todavía no tenemos la riqueza de todo el software que vino encima, todo de los casos de uso incorporados.”
Ante ese panorama, en un modo continuo de experimentación, error, corrección y aprendizaje, la evolución es permanente. Hoy se anuncian y se ponen a disposición del consumo los primeros resultados de las mejoras que ya se venían planeando desde hace varios meses (¿años, tal vez?), buscando convertir herramientas y casos preliminares de uso en VALOR. Como bien lo resumía el equipo de Andreessen Horowitz, otro de los VCs que invierte masivamente en el tema, el juego presente se centra en los conceptos de Steering, Memory, “Arms and Legs” y Mutimodality.
Y es quizás este último punto, la multimodalidad, el que más “ruido” generó entre todos los anuncios de estas semanas. Permitir que los LLMs puedan “ver, escuchar y hablar” provoca inmediatamente otra sensación de proximidad, habilita nuevos usos, permite sentir más de cerca un posible valor diferente.
Y fue Meta (a pesar de los anuncios de OpenAI) quien intentó darle un uso inmediato en sus plataformas, aunque más no sea para un juego preliminar que se torne aburrido en el corto plazo.
No es tan complicado… darse cuenta de que estamos al borde de la nueva disrupción que genere un consumo masivo real y sostenido (valor).
No es tan complicado… imaginarse el próximo paso, que también ya se está anunciando, aún en modo un tanto misterioso. Lo decía Mark Zuckerberg en la entrevista que le hacía Nilay Patel: la diferencia entre un dispositivo inmersivo de realidad virtual y unas gafas de realidad aumentada es la misma que la de una PC en el hogar y un teléfono inteligente en el bolsillo.
No es tan complicado… coincidir con la mirada de Ben Thompson y creer muy probable que un nuevo dispositivo de hardware, específico para un uso permanente de interacción con la multimodalidad de estas nuevas herramientas, sea algo que enganche al consumidor y se torne imprescindible. “Ambient Computing” decidió llamarlo él.
Si Jony Ive (y ojalá que también Tony Fadell u otros gurúes de la usabilidad) está elucubrando con OpenAI y consiguen el apoyo de otro VC ambicioso, es muy probable que en el corto/mediano plazo logren lo que Google no consiguió en la primera evolución del producto. ¿O será Zuck con Ray-Ban? ¿O la (r)evolución de los parlantes inteligentes y los asistentes de voz, tal vez?
No es tan complicado… imaginar un espacio para todos, si la interoperabilidad estuviese asegurada. Pero, las ambiciones se convierten en codicia y el paradigma digital del “winner-takes-all” está a la vuelta de la esquina.
Solo el tiempo dirá. Con información no es tan complicado comprender, solo que a veces estamos mal acostumbrados. Cierro de nuevo con el Profesor Feynman, que dicen que decía:
“No puedes educarte con este sistema que se propaga a sí mismo, en el que la gente estudia para aprobar exámenes y enseña a otros a aprobar exámenes, pero nadie sabe nada.
Se aprende algo haciéndolo uno mismo, haciendo preguntas, pensando y experimentando.”