La experta en redes Radia Perlman, conocida por haber creado el protocolo que evitó que internet colapsara en bucles, advierte que la inteligencia artificial no generará empleos suficientes para compensar los puestos que podría eliminar.
Su diagnóstico cuestiona una de las promesas más repetidas por las empresas tecnológicas: que la automatización abrirá oportunidades laborales equivalentes o superiores a las que desaparecerán.
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La IA avanza, pero no asegura reemplazos laborales
En una entrevista con Bloomberg Línea antes de participar en Febraban Tech, Perlman afirmó que la inteligencia artificial realizará muchas tareas mejor que las personas y que, por eso, algunos empleos desaparecerán.
Su inquietud se concentra especialmente en quienes terminan sus estudios y encuentran un mercado laboral con menos puestos de entrada, mientras las compañías introducen asistentes capaces de producir código, redactar textos o procesar información a mayor velocidad y con menos intervención humana directa cotidiana en oficinas.
Frente a quienes sostienen que cada puesto perdido dará origen a nuevas profesiones, como especialistas en instrucciones para modelos, la ingeniera rechaza esa equivalencia.
“No creo que el número de nuevos empleos se acerque ni remotamente a ser suficiente”, señaló. La advertencia no niega la aparición de ocupaciones nuevas, sino que cuestiona que su volumen y sus requisitos puedan absorber a todos los trabajadores desplazados por la automatización en los próximos años de cambios empresariales acelerados ya previstos.
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La experiencia de Perlman parte de los orígenes de internet
Perlman adquirió reconocimiento por crear el Spanning Tree Protocol, conocido como STP, un sistema que permite a las redes de computadoras evitar bucles y transmitir datos de forma robusta. Su trabajo ayudó a establecer parte de la arquitectura que sostiene las comunicaciones digitales actuales.
También participó al inicio de su carrera en el Instituto Tecnológico de Massachusetts, donde trabajó con el lenguaje LOGO y siguió de cerca las primeras investigaciones sobre inteligencia artificial durante décadas de desarrollo científico posterior.
A diferencia de otras tecnologías que criticó, como bitcoin o ciertas promesas sobre computación cuántica, Perlman considera que la IA produce avances verificables. Mencionó aplicaciones relacionadas con el descubrimiento de medicamentos y recordó que los mejores jugadores humanos ya no pueden competir con sistemas avanzados de ajedrez o Go.
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Su reparo se dirige a los efectos secundarios de una adopción rápida, extensa y poco supervisada en escuelas, empresas y servicios públicos esenciales globales.
La advertencia cobra importancia en un momento en que compañías de software financiero y servicios digitales reorganizan plantillas mientras incorporan sistemas capaces de asumir tareas de programación, análisis, atención y gestión.
La científica reconoce que la IA resuelve problemas reales, pero sostiene que sus beneficios económicos no garantizan una transición laboral equilibrada para los recién graduados y otros trabajadores expuestos a cambios laborales.
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Los sistemas probabilísticos plantean límites en infraestructuras críticas
Uno de los puntos que preocupa a Perlman es el uso de modelos probabilísticos para administrar redes. La experta prefiere que funcionen como monitores que alerten a operadores humanos, en vez de tomar decisiones autónomas. Imaginó una venta masiva de entradas para Taylor Swift: un cambio de tráfico sin precedentes podría hacer que una IA interpretara erróneamente una emergencia dentro de la infraestructura afectada local.
También cuestiona los asistentes que escriben código sin comprender el problema. A su juicio, la IA puede acelerar sistemas gigantescos que nadie entiende por completo y que acumulan correcciones inestables. Perlman relató que sufrió fraudes mediante dominios que imitaban organismos públicos y comercios legítimos, diseñados para captar datos bancarios y credenciales de usuarios desprevenidos.
Las advertencias de Geoffrey Hinton añaden dimensión al debate. El científico ha alertado sobre la opacidad de sistemas cada vez más complejos y ha planteado riesgos si superan la capacidad humana de control. Sus estimaciones sobre una posible amenaza existencial responden a su intuición, pero refuerzan la discusión sobre controles necesarios en empresas y gobiernos que adopten estas tecnologías.
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Las posiciones de Perlman y Hinton coinciden en un punto: el desarrollo de la inteligencia artificial no puede evaluarse solo por su capacidad para aumentar la productividad. El impacto sobre el empleo, la seguridad de las infraestructuras y la comprensión de sistemas cada vez más complejos plantea decisiones que empresas y gobiernos deberán abordar antes de delegar más funciones en modelos automatizados.
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