Imagina que estás frente a un problema en la tubería de tu lavabo: hay una enorme fuga inundando tu casa y no tienes experiencia arreglando este tipo de averías. Afortunadamente, a tu lado hay un plomero que sabe exactamente qué hacer para solucionarlo. Mientras observas la fuga y el agua cae, el experto no se mueve. Tampoco te aconseja. Por supuesto, te molesta, pero para él todo está bien. La inacción está justificada, después de todo, nunca le pediste ayuda de forma directa y explícita.
Para Amazon Web Services (AWS), la división de computación en la nube de Amazon, ese es uno de los principales problemas de diseño de las actuales inteligencias artificiales (IA). A pesar de sus asombrosas capacidades, dependen de que un usuario inicie la conversación y explique detalladamente su situación para volverse verdaderamente útiles.
La siguiente generación de IA, sostiene la compañía, debe aprender a interpretar el contexto que rodea una interacción e intervenir oportunamente. Además, tiene que actuar no solo a partir de lo que el usuario escribe, sino también de la manera en que lo comunica y de aquello que deja implícito. Cuando esa transformación ocurra, la IA dejará de comportarse como un asistente a la espera de órdenes y comenzará a hacerlo como un colaborador capaz de participar activamente en una tarea. AWS llama a esa filosofía de diseño “humorfismo”.
“Ahora hay nuevos agentes que introducen nuevas maneras de entender a la gente. Así empezó la idea del humorfismo. Es una filosofía de diseño basada en el humano, en sus dinámicas y sus relaciones. En todas esas acciones del día a día que para nosotros son intuitivas, pero que para los agentes actuales no son evidentes”, explicó Héctor Ouilhet, VP de Diseño para AI Applied Solutions, en entrevista con WIRED en Español.
A medida que la IA entiende mejor el lenguaje humano, el verdadero cuello de botella somos nosotros. Ya no gana quien escribe el prompt perfecto, sino quien tiene más criterio, claridad, creatividad y sabe exactamente qué quiere lograr.
Aprender a interpretar personas
Para explicar el concepto de humorfismo, Ouilhet recurre a una escena cotidiana. Dos personas intentan tomar el mismo folder al mismo tiempo. Ninguna necesita decir una palabra para resolver la situación. Basta con verse e interpretar la intención. Una se detiene, la otra toma el documento y ambas continúan trabajando. Lo mismo ocurre durante una conversación: sabemos cuándo escuchar, cuándo intervenir o cuándo alguien necesita ayuda, incluso si nunca lo expresa de manera explícita.
Para Héctor, esas señales forman parte de la comunicación humana desde hace siglos, pero rara vez aparecen en las interfaces con las que hoy interactúan las inteligencias artificiales. Los modelos comprenden instrucciones, pero todavía tienen dificultades para interpretar contexto.
El humorfismo propone tratar esos momentos de duda como información contextual. El VP pone como ejemplo a un usuario que debe elegir entre dos opciones en una pantalla y se detiene unos segundos antes de hacer clic.
Para una interfaz tradicional, durante ese intervalo no ocurre nada. Para un agente capaz de interpretar el comportamiento del usuario, la vacilación puede ser una señal de que necesita más información antes de tomar una decisión. El sistema podría entonces intervenir y ofrecer ayuda, aunque nadie se la haya pedido explícitamente.
“Esas dinámicas son fáciles para nosotros porque pertenecemos a una sociedad que nos enseñó a lidiar con esos problemas. Para nosotros es nativo. El humorfismo se basa en cómo podemos convertir esa manera de estar con otros humanos para que los agentes la entiendan.”
Las grandes tecnológicas están contratando a personas que trabajan en ética y filosofía de la mente para meditar sobre el futuro de la IA. ¿Es una estrategia de marketing más?
De herramientas a colaboradores
Ese cambio modificará el papel que ocupa la IA dentro del trabajo cotidiano. Hasta ahora, la mayoría de los asistentes virtuales han funcionado como herramientas: esperan una instrucción, ejecutan una tarea y permanecen a la espera del siguiente prompt. Ouilhet cree que esa lógica comienza a quedarse corta conforme aparecen agentes capaces de recordar conversaciones, comprender proyectos completos y ejecutar tareas durante periodos prolongados.
En ese escenario, sostiene, ya no tiene sentido pensar en la IA únicamente como un sistema que responde preguntas. La siguiente etapa consiste en convertirla en un colaborador que entienda el objetivo de una tarea y participe para alcanzarlo. “Una herramienta la usas. Con un colaborador trabajas”, dice Ouilhet.
