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Transcripción

*La siguiente transcripción se ha generado con ayuda de inteligencia artificial para facilitar el acceso al contenido. Aunque trabajamos para que sea lo más precisa posible, puede contener errores de interpretación.

[Bárbara Villuendas] Pep Martorell. ¿Qué tal? Bienvenido a nuestro control macro.  

[Pep Martorell] Muchas gracias.  

[Bárbara Villuendas] Gracias, además, porque hoy nuestro control macro está físicamente ubicado en la sede central del Grupo Cuatroochenta, quien produce y realiza este podcast. Pep, referente en investigación estratégica con experiencia durante 15 años en política científica, en innovación, inteligencia artificial, supercomputación con 15, casi una década dirigiendo el Barcelona Supercomputing Center. Y ahora un salto hacia el sector privado, lo diga bien este fondo InnovaAI. Hoy el único fondo en España dedicado íntegramente a la innovación en esa intersección entre inteligencia artificial y ciencia avanzada. ¿Cómo está siendo ese salto entre una institución pública dedicada a la investigación avanzada hacia ese fondo?  

[Pep Martorell] Pues está siendo un salto que es menos salto de lo que parece, porque en el fondo el BSC, lo que hacemos, lo que hacen es investigación de frontera, pero una investigación de frontera que viene súper influenciada por la inteligencia artificial. De hecho, un poco este siguiente paso mido así también por lo que he visto en el BSC, tú ves como la biología, la medicina, la física, la ingeniería están acelerando su investigación y el vector que más los acelera hoy en día es la inteligencia artificial.  

El hecho de coger muchos datos y a partir de esos datos sacar tendencias, patrones, ideas, hipótesis y con eso acelerar la investigación. Entonces, lo que hacemos ahora en InvivoAI es buscar empresas que nazcan de esa intersección, de cómo la AI y la IA acelera la ciencia de frontera. Intentar invertir en esas compañías para empujarlas muy arriba. Por lo tanto, tampoco es tanto salto, porque en el fondo es intentar coger toda esa investigación que ya realizamos en el BSC y en muchos otros sitios y empujarla un poquito más para que esta investigación llegue al mercado   

[Bárbara Villuendas] Por lo que dices ya intuyo un poco por el tema que dices de la inteligencia artificial, pero ¿qué es lo que has aprendido de la investigación puntera en supercomputación BSC para ahora aplicarlo en el mundo privado?  

[Pep Martorell] Yo te diría que el elemento más fascinante es que estamos entrando en un nuevo paradigma del método científico. Intento, sin enrollarme mucho, intentar explicar esto. Hace tres o cuatro siglos que la ciencia avanza por el método científico tradicional. Yo tengo una teoría que dice que las cosas caen o que las fuerzas no sé qué o que los imanes se repelen cuando no sé tengo una teoría. Luego tengo un laboratorio que puede ser la naturaleza o puede ser mi laboratorio, donde miro si esa teoría es correcta o no, si es correcta, bien, si no es correcta, la he falseado y tengo que desarrollar la teoría. Y con ese diálogo la ciencia lleva décadas avanzando y hemos llegado como humanidad donde hemos llegado.  

El problema es que este método estaba empezando a encontrar límites. Un límite es que esas matemáticas teóricas que definen cómo es el mundo son matemáticas, a veces no resolubles de manera analítica. Y yo conozco las ecuaciones del clima, pero no las puedo resolver en un papel porque son demasiado complicadas.  

Bueno, empiezo a tener ordenadores que me ayuden a resolver estas ecuaciones y ahora estamos rizando el rizo. ¿Qué pasa si mi modelo del mundo no tiene una fuente matemática sólida, sino que básicamente lo que tienes son observaciones experimentales? ¿Qué pasa en biología? ¿Qué pasa en sociología? ¿Qué pasa en medicina? ¿Qué pasa en campos a veces como la astrofísica, donde tengo muchos datos de observación y no acabo de tener una teoría que pueda refrendar esos datos?  

Cuando puedo coger la inteligencia artificial y pedirle que sobre esos datos me monte nuevas hipótesis científicas. Testear estas hipótesis y, por tanto ,es como si el método científico tuviera un invitado extra, que es un algoritmo que es capaz de hacer grandes patrones de datos que yo no veo, grandes tendencias que un humano no puede identificar, cosas que en el laboratorio experimental no veo, pero en los datos sí.  Y es como si de repente todos los científicos top del mundo, aparte de su equipo, de su laboratorio, tuvieran un nuevo invitado. Y este nuevo invitado es la inteligencia artificial en muchas áreas. Para mí, la palabra clave es aceleración. Está permitiendo llegar mucho más rápido donde ya llegábamos y está permitiendo resolver problemas que nunca habíamos resuelto.  

Y eso me pongo como ejemplo paradigmático. El Premio Nobel de Química del año pasado de 2024, ese premio Nobel de Química y se lo dan a tres personas que no son químicos, porque lo que han hecho es desarrollar un algoritmo de IA que resuelve un problema histórico de la IA. Pero histórico quiere decir que hacía décadas que los biólogos y químicos estaban intentando desarrollar un método para predecir el plegado de proteínas y no había manera. Y ahora llega la IA y con un nuevo algoritmo entrenado, con todo lo que ya sabíamos, nos resuelve problema. Es un ejemplo perfecto de la aceleración brutal que está teniendo la ciencia gracias a la inteligencia artificial.  

[Bárbara Villuendas] Eso en el campo de la ciencia. Pero en las empresas tú vienes ahora justo de un encuentro con empresarios aquí en Castellón, en la Cámara de Comercio. Como científico, como físico, ¿cómo ves que lo están haciendo? ¿Cómo se están enfrentando a esa transformación acelerada que dices que viene gracias a la inteligencia artificial? ¿Bien, mal, como pueden?  

[Pep Martorell] Bueno, todo el mundo lo hace un poco como puede, pero eso no pasa en la ciencia. Si tú hablas de implementación de la IA en el mundo de la empresa, cojo una frase que me gusta mucho, que siempre utilizo de Genís Roca que dice “todo va muy deprisa, pero no será rápido”. Es decir, es como un juego de palabras. El desarrollo tecnológico va muy deprisa. Parece que cada semana está saliendo un modelo nuevo de inteligencia artificial, una cosa nueva que tú no sabías y que ya está otra vez fuera. Pero la adopción de esa tecnología en la realidad tiene varios cuellos de botella que hacen que sea muy lenta. Motivos varios.  

Primero, las empresas tienen los datos como los tienen. La mayoría, los tienen como buenamente pueden, sin unos datos bien gobernados y bien ordenados. No hay inteligencia artificial de valor que valga. Por lo tanto, este es un cuello de botella que muchos están intentando arreglar.  

El segundo cuello de botella en un cuello de botella muy humano, se llama cultura corporativa. El problema no es la inteligencia artificial porque es la cultura corporativa. Eso quiere decir cambiar procesos y quiere decir formar a gente y quiere decir cambiar la lógica de cómo atendemos al cliente, generamos el producto, generamos el servicio, etcétera. Es mucho más fácil implementar una tecnología que cambiar la cultura corporativa de una compañía.  

Y el tercer elemento, que no es menor es que esto al final yo siempre digo que el software baja hacia el hardware. Todo esto está muy bien, pero tienes que implementarlo y tienes que tener unos servidores y un programario y unos técnicos que lo sepan hacer y una formación de las personas. Y si trabajas dando servicios es más fácil, pero si trabajas construyendo producto, esto quiere decir que al final lo tienes que bajar una fábrica a un almacén, a una logística. Entonces es entre comillas, muy fácil acelerar la IA cuando va de un algoritmo que te responde preguntas y que va vía web y que todo está en el cloud y que todo software es mucho más lento y mucho más difícil cuando bajas al mundo real.  

Pero creo que esto pasa aquí y pasa en cualquier parte. Y la lógica yo les decía esta mañana es preocuparse limitadamente, esto es una gran oportunidad y para implementarla bien ahí tienes que tener claro que no es un tema técnico, es un tema de cultura corporativa y que como cualquier nueva tecnología, los resultados no están en seis meses. Los resultados a medio y largo plazo. De hecho, yo diría que mucha aplicación de la IA en las empresas la está matando la falsa expectativa.  

[Bárbara Viluendas] Eso te iba a decir, porque hay mucho entusiasmo en las promesas que hace la inteligencia artificial. Pero a la hora de los resultados hay como una decepción.   

[Pep Martorell] Bueno en parte s normal porque hemos confundido utilizar ChatGPT para contarle cualquier cosa o que nos haga lo que sea con implementar de verdad la IA a la empresa. Entonces yo les comentaba a los empresarios de cámara el último informe de la MIT que habla sobre esto, que dice la mayoría de proyectos acaban mal, pero acaba mal porque uno no se dan cuenta que el problema es la cultura corporativa, no la tecnología. Dos, porque hay una expectativa temporal que es imposible de cumplir. La gente espera que en seis meses empezará a crecer un 20% del beneficio corporativo. Oye, esto es software, no es un milagro. Tres, si no tienes los datos preparados, ¿cuál va a ser el impacto de adoptar una plataforma de IA implementarla sobre tus datos? Cuatro hay que cambiar procesos. La cosa no vale. Metería en un proceso que ya existe, que igual no es súper eficiente. Si tu metes IA sobre un proceso no eficiente, te saldrá un pastiche. Hay que cambiar de arriba abajo todos los procesos gracias a que la IA con un nuevo proceso de ir a mucho rápido. Entonces todo esto es una cosa, comprar licencias de CoPilot es otra. Mucha gente que se piensa que va de lo segundo, lo segundo está bien y se puede hacer y es muy interesante, pero lo importante es lo primero y lo primero requiere tiempo, paciencia, capacidades humanas, una cierta inversión. Yo creo que ahora la gente se está dando cuenta que la potencialidad es absolutamente brutal, pero que la realidad de adaptación requerirá más tiempo y más paciencia de lo que en principio parecía. Bueno, no pasa nada. Sigo subrayando que la potencialidad es brutal.  

[Bárbara Viluendas] ¿Y esos que empiezan a hablar de ese inicio del fin de la burbuja de la inteligencia artificial, cuando oyes eso, qué piensas tú?  

[Pep Martorell] Pues mira, pienso en la gráfica de Gartner de la evolución de expectativas de cualquier tecnología, que es algo que les explicaba también a los empresarios hoy. Que es una gráfica que siempre se dispara por un trigger de innovación que en el caso de la IA ha sido la aparición de ChatGPT en noviembre del 22, que sube, sube, sube, sube, sube hasta un máximo de expectativas y de hype y de todo. Esto la inteligencia artificial creativa lo consiguió a mediados del año pasado. Ahora Gartner ya te la sitúa de cabeza abajo, a punto de llegar, lo que llaman el pozo de la desilusión.  Pero todas las tecnologías que funcionan suben de ese pozo de desilusión, de ese pozo de la desilusión hasta el plató de la productividad.  

Entonces yo lo que les diría es que no hay ninguna tecnología que no haya pasado por ese ciclo. Es normal que ahora estemos de bajada y que hay un cierto escepticismo porque hemos intentado aplicarla en seguida y corriendo a cosas que no tienen nada que ver con la inteligencia artificial, pero que llegaremos ahí abajo. Igual habrá algún crash. Con internet nos comimos las puntocom en el 2000, pero luego Internet nos ha cambiado enteramente la vida, pues se trata de esperar a llegar a ese plató de productividad y ahí veremos lo que realmente funciona y lo que realmente era una expectativa que no tiene sentido que se cumpla. Yo lo que les diría a muchos empresarios y empresarias es no vale la pena esperar a llegar al plató de productividad, porque quizá cuando lleguemos ahí los más espabilados ya lo tienen implementado 

[Bárbara Viluendas] Sea demasiado tarde.  

[Pep Martorell] Y la ganancia de competitividad no la vas a capturar. Arriésgate un poco aun sabiendo que no todo es tan fácil como parece, pero vale la pena, yo creo, arriesgarse un poco, porque además estamos hablando de la tecnología de software, que es una tecnología que con muchas comillas diríamos que es barata de implementar. No es muy caro. Esto no es blockchain, esto no es una tecnología como la impresión 3D, que requiere máquinas, infraestructura, logística. Esto sencillamente requiere personas que sean capaces de implementar un software, de rehacer un proceso, de comprar cloud. Entonces es relativamente commodity en muchos de los casos y vale la pena y hasta equivocarse para probar y ver cuál es el impacto real en tu negocio. Hasta que no lleguemos a ese plató de productividad, que ahí sí que llegaremos con, yo diría productos mucho más commodity.  

[Bárbara Viluendas] Hace un casi ya dos años, pasó por estos micrófonos Ramón López de Manhattan, a quien creo que quizá conozcas.    

[Pep Martorell] Mito en la disciplina   

[Bárbara Viluendas] En la disciplina de la inteligencia artificial y aparte de aterrizar un poquito en ese hype que estábamos justo hace dos años que ya colea, pero nos decía que él para él, uno de los campos paradigmáticos en el que iba a tener un gran impacto la inteligencia artificial era la sanidad. Pero seguimos hablando de productividad, creatividad, de automatización. ¿No sé si eso es porque no estamos entendiendo bien el impacto que tiene la inteligencia artificial?   

[Pep Martorell] Yo sí creo que habrá como dos niveles de impacto. El impacto de backoffice, entre muchas comillas, es lo que tú has dicho, Oye, esto permitirá mayores productividades. A menos gasto, más eficiencia, automatización de procesos. Todo esto va a pasar. Pasará a un ritmo quizás más lento de lo que nos imaginamos, pero todo esto va a pasar con el impacto. Por cierto, que tendrá en términos de puestos de trabajo ese tipo de cosas.  

Pero luego hay otra capa donde el impacto de la IA no es que sea mayor eficiencia, es que es disrupción absoluta. Y es ahí donde el uso de los datos de los datos masivos puede provocar un cambio de paradigma. El caso perfecto es la medicina. El otro día escuchaba un podcast norteamericano con un doctor, no me acuerdo si era de Harvard, donde era que decía un poco en broma decía miren, ustedes lo que tienen que hacer es vivir diez años más. Y no se preocupen porque en diez años lo habremos resuelto todo. Bueno, yo creo que esto es una exageración, obviamente, pero explica un poco la percepción que hay en el mundo de la salud, de los cambios brutales que nos permitirá la IA.  

¿Por qué? Porque nos está acelerando una barbaridad encontrar soluciones que hasta hace tiempo eran imposibles de pensar. Esta idea de que vamos a cronificar buena parte de las enfermedades que hoy están matando masivamente a mucha gente, empieza a coger forma esta idea de que gracias al estudio de los datos, por ejemplo, de tu genoma, podremos cada vez más no intentar curar la enfermedad, sino intentar curar el paciente. Es una idea que cada vez se hace más presente. Como siempre, es mucho más fácil decirlo que hacerlo. Y todo esto tardará en llegar y vamos poco a poco. Pero estoy muy de acuerdo de que, si hay algún campo que en los próximos diez años veremos un impacto brutal, sin duda será el campo de la salud humana. Sin duda.  

[Bárbara Villuendas] Antes de empezar a grabar esta entrevista te lo hemos reconocido en una de las entrevistas que hemos escuchado en el equipo de Cuidado con las macros ocultas Es en Kapital, con gente a quien también conocemos. Esa entrevista, que además creo que es como una apología de del papel protagonista que ha tenido la ciencia en la evolución de la de la humanidad. Tú eres físico, además por Carl Sagan, que también tiene relación con el cosmos. Con cuidado con las macros ocultas. La voz que pone nombre a nuestro podcast es José María del Río, que ponía voz además a Carl Sagan, a Carl Sagan en la mítica serie ‘Cosmos’ y tú explicabas un poco en ese en esa entrevista, cómo está cambiando y cómo ha cambiado la ciencia. Pero yo te preguntaría ¿cómo puede innovarse, cómo se puede hacer una transferencia práctica y real en las empresas gracias a la ciencia?  

[Pep Martorell] Bueno, eso es algo tremendamente complicado.  En Europa hablamos de lo que se conoce como la paradoja europea, que es una paradoja que dice simplificándolo mucho. Si cuando vas a un congreso científico de casi cualquier disciplina, las key notes y los papers más premiados y las principales investigaciones que se cuentan, ahí hay tantos científicos europeos como asiáticos o norteamericanos. Es decir, si nuestra ciencia es igual de buena que la que se hace en los mejores países del mundo, ¿por qué nuestra industria no lo es? ¿Por qué en Estados Unidos, en China aparecen grandes compañías innovadoras, grandes, gigantes tecnológicos? La innovación llega a las empresas porque en Europa esto no pasa.   

Entonces, este es un problema muy estudiado. Es un problema que es muy multifactorial. Hay muchas razones que esto no implica que justifican esto. Yo diría como mínimo estamos todos de acuerdo en tres o cuatro razones, que son las siguientes. Primero, hay un tema obvio de cultura emprendedora. Es obvio, el mundo asiático es distinto, pero si nos comparamos con Estados Unidos es evidente que la aprensión al riesgo y la cultura emprendedora de nuestra sociedad sea más en el norte o más en el sur de Europa no es la misma que en Estados Unidos. Eso es elemento cultural que está ahí, que es inherente y que puede costar mucho de cambiar.  

Es cierto también que los que tienen que ser grandes tractores de la innovación, que son las grandes compañías en Europa, son mucho menos grandes que en Estados Unidos. Tienes grandes compañías, tienes telcos, tienes industriales, etcétera pero no tienen el tamaño de Estados Unidos y tampoco de China. Y esto es un problema porque la innovación quien la empuja son las instituciones académicas, pero quien la estira son las grandes empresas.  

¿Qué más razones hay? Ahí no podemos hacer mucha cosa. ¿Qué razones hay? Que son cosas que sí se podrían cambiar. Una idea muy interesante es que Europa el problema que tiene es que no es Europa, son 27, 27 Estados, con lo cual no es un mercado único, no es un mercado único ni digital, con lo cual es mucho más difícil que las compañías escalen. Cuando una startup nueva en California, en Florida o en Massachusetts o donde sea, quiere escalar, tiene un mercado de 300 y pico millones de consumidores con los que puede escalar con prácticamente la misma legislación. En Europa, que somos más que en Estados Unidos, Da igual si miras Unión Europea o Europa en el sentido más grande, no hay una legislación, hay 27 como mínimo, con lo cual la falta de un mercado único, sobre todo para tecnologías estratégicas, es un drama para Europa.  

Yo creo que esto pronto cambiará porque se está dando cuenta todo el mundo. Esto son las cosas que proponen Draghi y Letta en sus informes y es como mínimo en tecnologías estratégicas para el futuro de la Unión, es decir, digital, cuántica, microelectrónica, etcétera. Crear una especie de capa donde la gente pueda operar en un único mercado sin necesidad de bajar las 27 regulaciones que hay. Este es un tema. Otro tema no menor es la falta de la existencia de un mercado de inversión más maduro. Y esto va desde el poco apetito a la inversión que tenemos los europeos.   

El otro día me contaban que el porcentaje de depósitos de patrimonio nuestro, de retailers, de ciudadanos que está invertido en bolsa en Europa es la mitad de lo que está invertido en Estados Unidos.  Por tanto, los europeos por defecto tenemos más tendencia a dejar el dinero en el banco quieto, a que este dinero pueda generar puestos de trabajo, ocupación, empresas, startups, etcétera Pero además, eso también pasa en los fondos de inversión y en parte por eso yo ahora he hecho este salto a poner en marcha un fondo de inversión que invierta en esas tecnologías.  

 Cuando tú eres un startupero, pero un emprendedor que viene del mundo de la tecnología profunda, hay muy pocos instrumentos todavía en Europa para hacer este salto, porque pocos instrumentos públicos que han permitido promover estos instrumentos privados. Y por último, y ahí sí es un tema muy multifactorial, que está muy estudiado, hay un elemento que destaco mucho, que es muy importante, que es muy fácil de entender.  

En Europa hay una ley de la competencia que impide a las administraciones comprar tecnología europea por el hecho de ser europea. Es decir, ¿quiénes son los grandes tractores de la innovación en el mundo? Las empresas privadas que compran tecnología innovadora y las suben al mercado, pero también las administraciones públicas que no solo compran mucho: salud, etcétera, sino que además son grandes tractores tecnológicos en temas como la tecnología de frontera, la seguridad, la defensa, etcétera, etcétera.  

Cuando iba a Estados Unidos y visito a mis colegas de los centros de supercomputación de ahí, yo no he visto nunca un servidor que no sea norteamericano de arriba a abajo. Y lo mismo te podría contar en Japón y lo mismo te podría contar en China. En cambio en Europa hay un montón de tecnología que no es europea.  

De hecho, diría que es la mayoría. Por ahí el elemento fundamental. Y yo no puedo comprar un supercomputador diciendo que lo quiero de tecnología solo europea. Las leyes me lo impiden. Las administraciones, el sector público europeo no puede hacer por ley el gran trabajo de tractor de tecnología propia que se hace el sector público en el resto del mundo. Y esto es un problema muy gordo.  

[Bárbara Villuendas] Entonces ¿es utópico hablar de ese concepto que ahora está muy extendido de soberanía tecnológica?  

[Pep Martorell] No, no es utópico. Si cambiamos todo esto estoy contando. Tenemos que cambiar las reglas que impiden al sector público europeo hacer el efecto de innovación que se está hablando. Tenemos que potenciar mucho más el sector inversor en tecnología profunda en Europa que en parte se está haciendo. Tenemos que conseguir que haya una regulación única con un mercado único digital más allá de los 27 Estados miembros que Draghi lo ha propuesto.  

Y ahí está Von der Leyen discutiendo con los países. Es decir, la buena noticia, si lo miras, la parte positiva es que la receta la sabemos. No nos falta el talento. Nuestra gente es tan buena o mejor que en las otras partes del mundo. Nuestros ingenieros nos están robando en todo el mundo. No nos falta el talento, no nos falta el dinero.  

Europa no es un continente pobre, es un continente que tiene capacidad de inversión. Nos falta un mercado único, nos falta una regulación, nos falta más mercado financiero, pero conocemos la receta y yo creo, no quiero ser más optimista de la cuenta, pero yo creo que, por primera vez en la historia, en parte por la geopolítica mundial, tenemos a buena parte de los dirigentes europeos totalmente convencidos de que hay que ir por ese camino.  

Por tanto, no es utópico. Será muy difícil y no será rápido, pero no es utópico. Es el momento que sabemos qué es lo que hay que hacer y que la mayoría de gente creo que está convencida de que hay que hacerlo.  

[Bárbara Villuendas] Nos topamos con la maquinaria institucional, nos falta esa musculatura financiera. A lo mejor lo que decía es que las empresas se estiren, pero sí que hay empresas activas y que hay innovación y hay talento. Lo comentabas ahora y pensando en cómo está transformando también la formación y las habilidades que deben tener las personas que entren en el mundo laboral ahora, en la actualidad. ¿Qué habilidades deben pasar más a partir de ahora con esta inteligencia artificial que como dices, es transformadora en muchas áreas?  

[Pep Martorell] Me refiero al último informe del Fondo del Foro Europeo de Davos, del Fondo Económica de Davos, de World Economic Forum, que ha sacado un informe sobre el futuro del mercado laboral. Vale, este informe habla un poco de profesiones, cuáles van a seguir, cuáles no, pero a mí este tipo de informes soy un poco escéptico porque es muy fácil decir lo que va a pasar y luego ya veremos. Pero sí que me gusta mucho la parte que habla de competencias, de habilidades y muestra un cuadro fruto de la entrevista a miles y miles de directivos de compañías donde destaca esas competencias que hoy ya son muy importantes y que la gente que contrata en el mundo creen que seguirán siéndolo en cinco o diez años vista. Y no es tan interesante, porque aparte que hay una competencia que obviamente es técnica, que es inteligencia artificial y datos, eso es obvio.  

Y una que es muy interesante, que en inglés llaman science literacy. Es decir, conocer de ciencia, saber de ciencia de cualquier disciplina, es una competencia que empieza a ser interesante. Todas las otras competencias son totalmente soft y hablan de comprensión analítica, de pensamiento crítico, de liderazgo social, de empatía, es decir, cada vez más el impulso brutal de la tecnología, en este caso de la IA, en todas las capas de la compañía, hace que las capacidades humanas más interesantes tengan que ver con aquellas cosas que la IA no hará nunca y que tiene que ver con comprender analíticamente las cosas complejas. Una visión crítica de una opinión que te ha dado un cierto liderazgo de grupo, etcétera  

Entonces, a veces cuando la gente pregunta bueno, y qué tienen que estudiar mis hijos o la gente joven que es lo que yo tengo que estudiar. Al final siempre les digo la primera no lo sé. Es decir, no es como antes que tú ya veías a diez, 20 años vista. Oye, la medicina nunca te hará falta trabajo. Oye estudia no sé qué, que seguro que habrá trabajo. Ahora. ¿No es obvio cuáles son las profesiones donde habrá trabajo? No, Ni qué significará una profesión en el futuro, pero sí que hay algunas ideas que parecen bastante buenas ideas. Una es todo lo que tiene que ver con lo que llamamos los STEM ciencia, tecnología, ingeniería, matemáticas. No tiene mala pinta. Obviamente no vas a estudiar esto si no te gusta porque es una tontería absoluta, pero sí que toda aquella gente que sienta una cierta vocación sobre esos temas parece buena idea estudiar lo que sea porque te van a dar esas competencias, no tanto el conocimiento técnico, esas competencias que te permitirán lidiar con las futuras tecnologías que dirían no, pero yo al final, sobre todo si se la pregunta la tienen que tener niños más pequeños y al final les digo algo muy simple mira todas estas competencias, todas tienen en común dos habilidades básicas que toda la vida hemos considerado importantes. Una es la comprensión matemática y otra es la comprensión lectora. Siempre será necesario comprender matemáticamente una realidad. Si te doy un conjunto de datos, dame tres ideas básicas de esos datos. Si te doy un dato de una fuente, tienes que tener la habilidad matemática para entender que en ese dato hay algún problema que no tiene sentido con los que te he dado antes.  

No se trata de que hagas multiplicaciones de ocho cifras mentalmente. No, no es coger esa capacidad matemático analítica de comprender una realidad de números inmediatamente responder y siempre será necesaria la comprensión lectora, la capacidad de comprender ideas sofisticadas, ideas profundas, de leer un texto no trivial y no tener que pedirle a la IA que te lo interprete de hacer tú el ejercicio mental de comprender las ideas profundas que hay detrás, porque estarás en una negociación con otra persona, quizá de otro país, y deberás comprender el entorno de lo que está pasando y deberás tener un pensamiento crítico sobre lo que te está proponiendo, porque no todo va de coger un informe, meterlo a ChatGPT a ver lo qué te dice   

Entonces, para mí esas dos competencias son fundamentales y para eso son fundamentales las matemáticas en todas sus derivadas y sigue siendo fundamental el leer y el escribir sigue siendo fundamental. El otro día Genís Roca aquí ya lo he citado antes, presentaba su libro y decía mira, cada vez más en el mundo hay tres tipos de personas los que no leen, los que leen y los que leen y escriben, los que no están expuestos al mundo por el canal lógico, donde el conocimiento se transmite.  

Los que sí lo están y los que no solo lo están, sino que hacen el ejercicio de escribirlo para comprenderlo mejor. Entonces, esta comprensión lectora profunda y esta comprensión matemática, como no sabemos dónde va a ir al mundo, a mí me parece una buena idea tener buenas capacidades en estas dos disciplinas y eso te da la capacidad para venga de donde vengan más o menos puedo gestionarlo.  

[Bárbara Villuendas] Muy interesante lo que dices sobre la comprensión lectora y comprensión matemática, que además es como los dos pilares que se enseñan desde bien pequeñitos.  

[Pep Martorell] Pero hay mucha familia muy distraída, hay mucha familia que considera que es una buena idea apuntar al niño de seis años a estudiar chino o a estudiar alemán, o que quizás sí, pero la pregunta fundamental es vale, vale, pero tu hijo lee, tu hija lee, lee cada día, le gusta leer en casa, está rodeado de libros, comprende profundamente ideas complejas. Cuando tienes diez, 12, 13, 14 años o solo aguanta 30 segundos de un vídeo, esa diferencia es la que hace la diferencia. Eso es lo que marca cuando llegan a la universidad, cuando nos llegan a la universidad, cuando son más maduros. ¿Oye, alguien es capaz de aguantar una demostración matemática en la pizarra cada diez minutos o en diez minutos de razonamiento complejo? Te has perdido. Si no puedes prestar atención a esto en el futuro profesional, no vas a funcionar porque hay discusiones en el trabajo de una hora que son muy complejas y con muchos idiomas y con gente muy distinta. O gestionas la complejidad de esto o profesionalmente, no serás una persona valorable que luego puedes haber estudiado Filología Germánica o puedes haber estudiado matemática teórica. Me da igual, pero hay ciertas capacidades mínimas que vienen de algo tan simple como leer, leer textos a su edad, la que toca poco a poco, coger el gusto por la lectura, ser capaz de estar media hora haciendo una cosa sin cambiar inmediatamente de tarea.  

Les decía a los empresarios de la Cámara hoy, esta mañana no empiezan a aparecer estudios teóricos muy bien hechos, que cuentan que el uso masivo de herramientas de IA deterioran capacidades cognitivas básicas de los humanos. Esto es muy fuerte. Entonces el uso de la IA es fantástico. Yo soy el primero que lo hace para un montón de cosas. En la empresa, en muchas empresas están dando un incremento de productividad alucinante y a muchas las van a permitir hacer un salto espectacular, perfecto. Pero no te olvides del otro. Si hay un memorándum de cinco páginas haz el esfuerzo de leerlo.  

Yo también lo pongo al ChatGPT y le digo que me lo resuma. Pero una cosa es un resumen, otra cosa es comprenderlo. Está bien pasarse media hora haciendo scroll y divertirse viendo vídeos, pero cascarse una novela de 400 páginas y tener la madurez mental de haber comprendido lo que ahí ha pasado, te va a dar una competencia fundamental, sin la cual luego estudies lo que estudies profesionalmente no serás competente.  

 Y hay que empezar a decir esto porque hay mucha gente sobre todo la más joven donde se ha instalado un cierto discurso de para qué estudiar, para qué leer, para... No es el discurso antiguo de ¿para qué les enseñamos las tablas de multiplicar si ya tenemos la calculadora? Porque aprender las tablas de multiplicar te forma tu cerebro de una manera que luego te dará otras competencias, pues es exactamente lo mismo. ¿Para qué leemos si ChatGPT nos lo cuenta? Pues porque leer te forman las competencias en las cuales luego no podrás hacer otro salto.  

[Bárbara Villuendas] En esto que estás diciendo de la comprensión es también muy importante la divulgación científica que se hace. Tú en parte también estás haciendo divulgación científica a través de tu blog, por ejemplo, preparando esta entrevista, muchos de los post que haces y además constante para estar al día un poco de lo que está pasando en la inteligencia artificial. ¿Yo te preguntaría tú como científico, cómo ves que se está haciendo la divulgación científica con todos los referentes que hay en internet, en las redes? No sé si tienes algún referente. 

[Pep Martorell] Sí, yo diría que cada vez mejor. Es decir, a los que ya tenemos una edad, digamos la ciencia hace 20 o 25 años consideraba que la divulgación era a lo sumo una molestia, porque los científicos, las científicas, trabajamos en lo que trabajamos. El tener que divulgar. Era una molestia, pero esta cultura ha cambiado mucho. Hoy hay muy pocos científicos de primer nivel que no consideren que la divulgación es una parte fundamental de su trabajo.  

Luego lo harán mejor, lo harán peor, Pero hay gente que explica muy bien lo que está haciendo y las redes y YouTube y demás nos ayuda muchísimo. A todo esto. En el campo de la IA hay mucha gente. Sois muchos los que continuamente lo trabajáis con gente razonable, con gente competente y está bien. Hoy yo diría, por ejemplo en español es bastante fácil llegar a Joan, tú que lo has mencionado, llegar a Jon Hernández y llegar a la gente de Itnig, ni llegar a vosotros llegar a mucha gente que hace una divulgación técnicamente muy sólida y a un nivel que puede comprender prácticamente cualquiera. También hay parlanchines que cuentan cosas que no tienen sentido y que no van a pasar. Sí, también los hay. Como en todo en la vida. Pero me gusta ver que en este campo hay una cierta correlación entre la seriedad y la audiencia, que es algo que no sé si pasa en otros campos. Hay muchos campos en que los que tienen más audiencia son los que explican payasadas y los pobres que lo cuentan bien tienen una audiencia pequeñita en este tema de inteligencia artificial, la tecnología de frontera, etcétera Los que tienen, los que tenéis audiencias grandes acostumbra a ser la gente que explica la cosa de manera bastante seria.  

En inglés tienes que ir un poco más con cuidado. No, porque hay gente con audiencias millonarias que explican las cosas de una manera, para mi gusto demasiado populista y demasiada bueno, quizá con poca solidez técnica, pero en español hay tres o cuatro o cinco canales como los que he mencionado son de referencia, que tienen docenas o centenares de miles de visualizaciones sistemáticamente, que es muchísima gente.  

Hay muchas cadenas de televisión que tienen programas con mucha menos audiencia de alguno de vuestros vídeos y eso es algo muy relevante, pues el mundo ha cambiado. Brutal. Está claro entonces que estos vídeos tengan estas audiencias tan grandes y la gran mayoría sean de gente que explica las cosas de manera razonable. Y yo en este campo y en nuestra lengua, cultura. Yo creo que el tema tiene buena pinta.  

[Bárbara Villuendas] Gracias por ponernos en ese listado de recomendaciones. También dice mucho. Yo para ir acabando te preguntaría ¿qué es lo que te preocupa a ti, Pep Martorell del futuro de las empresas, instituciones y personas que al final somos las personas? 

[Pep Martorell] A nivel de empresas me preocupan aquellas empresas que no serán capaces de coger este tren. Me preocupa que el impacto de la IA en el mundo empresarial sea un impacto binario. Aquellas que cojan el tren les irá muy bien y no solo sobrevivirán, sino que pueden crecer mucho. Pero me temo que aquellas que no cojan el tren difícilmente tendrán un terreno donde jugar.  

Y me preocupa cómo seremos capaces de conseguir que cuanta más gente posible coja el tren. A nivel institucional me preocupa mucho Europa, lo que hemos hablado antes. Me preocupa mucho perder la oportunidad que estas tecnologías nos dan de gracias a la acumulación de talento que tenemos. Poder seguir jugando un papel en el mundo. Y si no hay políticas sólidas y un poco ambiciosas, agresivas, perderemos a largo plazo este papel en el mundo. 

Y a nivel individual y de ciudadanos lo que más me preocupa es lo que hemos comentado hace un momento. El hecho de que las redes, que tienen cosas muy buenas y sin las redes no hubiéramos aprendido todos. Yo el primero, un montón de cosas que aprendemos y a mí me permiten seguir al día en un montón de cosas. Las redes también han provocado centenares de miles de personas, sobre todo jóvenes, con unos problemas de adicción, de salud mental brutales.  

 Y eso es porque lanzamos las redes sin ningún tipo de conocimiento de lo que podía llegar a pasar. Y nos hemos dado cuenta diez años después de lo que puede llegar a pasar y, aún así, es demasiado tarde para muchísima gente. No me preocupa que pase lo mismo con la inteligencia artificial, que es una herramienta de una potencialidad alucinante que puede hacer mucho bien en salud a nivel empresarial, en mejorar nuestra vida, el día a día, muchísimo bien, pero también puede provocar lo que decíamos antes, pérdida de capacidades cognitivas fundamentales como seres humanos.  

Yo a veces comento un artículo que leí hace no mucho de un de un educador norteamericano que me sorprendió mucho. La primera frase es a “My kids don’t think anymore, they don't have original thoughts”. “Mis niños ya no piensan, ya no tienen pensamientos originales”. Un educador que decía de repente se han acostumbrado tanto a no pensar sino inmediatamente preguntar cualquier duda a la máquina que ya ni tan siquiera han desarrollado.  

El mecanismo mental de preguntarte a ti mismo sobre algo bueno me parece algo un poco exagerado. Seguramente es una visión muy personal de esa persona, pero me preocupa que no tengamos la prudencia suficiente, sobre todo en la gente más joven, los más pequeños de proteger su crecimiento intelectual y que estas herramientas que son súper útiles para un montón de cosas, no les quiten el desarrollo de las competencias cognitivas básicas que como humanos tenemos que cultivar. Y yo creo que este debate está llegando, la educación está llegando muy rápido y creo que en los próximos meses es uno de los debates públicos que tendremos, no como limitar la tecnología, sino como limitar su uso en ciertos colectivos para no impedir su desarrollo cognitivo global y completo.  

[Bárbara Villuendas] Hemos estado muy centrados en el uso de pantallas de teléfonos móviles y hay que poner el foco ahora.  

[Pep Martorell] En el fondo, la pantalla en sí mismo no es un problema. El problema es la aplicación que corre en la pantalla que te crea la adicción, pues ahora mismo la IA en sí mismo no es un problema. El problema es su uso masivo indiscriminado, que te deja fuera de adquirir algunas competencias cognitivas que son fundamentales como ser humano.  

[Bárbara Villuendas] Esa es el futuro, lo que te preocupa del futuro. ¿Y para acabar, es una tradición en este podcast preguntar por la macro oculta, así que te preguntaría por la tuya cuál sería tu macro oculta?  

[Pep Martorell] A mí a me preocupa que la gente no sea consciente de que la IA es la primera tecnología no determinista con la que nos enfrentamos, qué es una tecnología determinista todas las que tenemos. Tú tienes una tableta aquí y cuando picas la letra T en la pantalla sale una T. Si vuelves a hacerlo, vuelve a salir. Y si puedes hacerlo, vuelve a salir. Y si clicas la T y no aparece, llamas a alguien porque tienes un problema técnico. Nuestra costumbre son tecnologías deterministas. Pones un input, sale un output, el mismo input, el mismo output. La inteligencia artificial no es así, porque artificial es tecnología potente que está hecha para optimizar la siguiente palabra en un texto, por ejemplo. Y eso quiere decir que detrás lo que hay son mecanismos fundamentalmente estadísticos que buscan correlacionar muchos datos, no buscar relaciones de causa efecto. Esto quiere decir que la IA se equivoca, claro que se equivoca y que la IA alucina. Sí, claro que alucina, Pero es que no es que funcione bien, es que funciona así.   

Entonces, perder de vista este funcionamiento no determinista, sino estadístico de esta tecnología nos puede llevar a intentar utilizarla para cosas en las que no sirve y hacer un mal uso de la IA puede ser un problema muchos campos. Entonces pongo un ejemplo que es una tontería, pero va bien para que la gente lo entienda muy rápido. No emplee a la gente, Les invito yo el próximo día que tengas una comida en casa, con familiares, con amigos, con tus hijos, lo que sea, que saque todo el mundo al móvil, que vayan a ChatGPT o Gemini o Claude o al modelo que estén utilizando más en el móvil, que seguro que tienen uno y les das dos cifras, dos números de ocho cifras y que los multipliquen ocho cifras, nueve, cinco, diez cifras.  

No es necesario más y que los modifiquen todos, pero los utilicen pidiéndoles GPT y similar y que haga la multiplicación y luego todos digan en voz alta el resultado. Me juego un café. Aquí no solo ningún resultado va a coincidir entre ellos, sino que no es tampoco será el correcto. Es la paradoja de la IA que hace cosas que a nosotros nos son imposibles de manera trivial, pero que es incapaz de hacer cosas que para nosotros son triviales. Pero no es porque no funcione bien, es porque es así. Esta tecnología Chat GPT está preparado para que la siguiente palabra que saque tenga la probabilidad máxima de aparecer de acuerdo con su entrenamiento. Si le puedes, si le pides multiplicar dos cifras, dos números de dos cifras, no las reglas de multiplicación. Con todo su entrenamiento intentará extrapolar cuál es la respuesta más probable, que seguramente será un número que no será la respuesta correcta.  

Entonces, con este ejemplo, la gente tiene que entender que un poco la macro oculta de la IA es que es una tecnología no determinista y que por lo tanto cuando la uses siempre tienes que pensar: no está aplicando reglas deterministas, está haciendo un cálculo estadístico de correlación para maximizar la probabilidad que eso que me dices sea lo mejor posible de acuerdo con cómo ha sido entrenado. Y esto en ciertas circunstancias es magnífico. Me hace videos, textos, unas cosas espectaculares y en ciertas circunstancias la inhabilita para ser utilizada para ese uso. Y creo que todo el mundo tiene que tener muy claro esto, porque si no el mal uso de la IA es muy malo en términos de productividad, porque es que además es lo que en parte está provocando esta sensación de que la IA no funciona y no es verdad.  La IA para lo que tiene que funcionar, funciona de narices. Si tú utilizas un martillo para hacer una tortilla harás un desaguisado, porque el martillo es para clavar clavos en la tortilla tienes otra cosa para hacerla. Pues con la IA pasa exactamente lo mismo. Y para mí esta es su macro oculta y lo que más me preocupa.  

[Bárbara Villuendas] Pues nos quedamos con tu macro oculta para acabar esta entrevista. Pep Martorell muchísimas gracias por acercarte a nuestro control macro físicamente aquí en Castellón y has nombrado muchísimas referencias, algunos podcast, algunos informes, los pondremos en como siempre, en las notas del podcast en nuestra página web en Cuidado con las macros ocultas puntocom. Ya sabes, nosotros seguimos en la siguiente entrega, mientras ya sabes, cuidado con las macros ocultas. 

[Pep Martorell] Muchas gracias