¿Qué ha sucedido con Jensen Huang? El cofundador y CEO de Nvidia parece desconectado de las experiencias cotidianas de las personas. Eso sería menos problemático si no dirigiera la empresa más valiosa del mundo y fuera responsable de la infraestructura detrás de la innovación más revolucionaria de nuestra era: la IA.

Huang, fundador de Nvidia hace 33 años, ha ejercido como CEO durante décadas y ha sido multimillonario desde 1999; hoy se alinea con el desarrollo y despliegue acelerados de la IA, con poca o ninguna regulación, una postura que contrasta con la de otros multimillonarios y ejecutivos que piden una pausa o, al menos, una desaceleración en el desarrollo de modelos de base.

En este momento, Huang ha hablado mucho. Ha conversado con varios periodistas, destacando especialmente la extensa entrevista para el New York Times con el columnista Ezra Klein.

A diferencia de otras entrevistas, Klein utilizó la propia definición de Huang de la IA como un pastel de cinco capas: Aplicaciones, Modelos, Infraestructura, Chips. Energía, para enmarcar la conversación, lo que llevó a Huang a opinar sobre estos elementos críticos de la IA, y hay que decir que muchos de sus comentarios resultaron reveladores.

A continuación se presentan algunas de las ideas más impactantes que Huang compartió y posibles razones de su enfoque:

“There are a lot of skills that don’t matter”

«There are a lot of skills that don’t matter».

El tema that trata sobre estudios en China que muestran que, si bien la IA puede ayudar a los estudiantes a trabajar con mayor eficiencia, en promedio reduce sus puntuaciones en pruebas en casi un 20%.

Huang coincide con Ezra en que el uso de la IA acelera el trabajo, pero podría degradar el rendimiento de ciertas habilidades, al menos en algunos casos.

«La tabla de multiplicar empieza a olvidarse. Hacer raíces cuadradas, ¡madre mía! Las matemáticas básicas están siendo olvidadas. ¿Importa?… Sí. No lo creo. No lo creo».

Huang sostiene que, incluso si algunas habilidades se pierden o si los trabajadores entran en la fuerza laboral con otras habilidades nuevas, seguirán emergiendo otras capacidades. Es, en cierto sentido, un juego de suma cero donde una cosa puede reemplazar a otra.

Personalmente, sigo considerando las tablas de multiplicar como una habilidad fundamental y útil, incluso fuera de contextos estrictamente matemáticos. Es natural que los proveedores de IA quieran creer que, al igual que la calculadora, la IA se encargará de estas operaciones. Pero, ¿cuándo dejamos de poder verificar el trabajo de la IA como cultura?

‘I actually don’t know my address’

Esta siguiente observación está conectada a la anterior y merece atención:

«Mi primera confesión: de verdad, no sé mi dirección».

No su correo, ni su teléfono ni el de su pareja, sino la dirección física en la que vive. El número de calle y el código postal (asumo que sabe la ciudad y el estado).

Huang citó esto como un ejemplo de una habilidad que ya no necesita, pero admitió que, al momento de pagar en una gasolinera y necesitar su código postal para la verificación de tarjeta, se sintió inquieto.

Escuchar esto mientras conducía me hizo detenerme. ¿Qué? ¡Grité al teléfono inteligente lleno de IA durante el podcast! En primer lugar, ¿cómo? En segundo lugar, ¿cuántas veces podría haber creado una crítica más contundente si no hubiera olvidado su propia dirección? Este comentario resulta, en mi opinión, un recordatorio de cuán desconectado puede estar un líder de la experiencia cotidiana de la gente común, incluso cuando sus decisiones impactan a millones de personas.

‘[China] manufacture[s] everything in volume. They manufacture smart kids in volume’

A lo largo de la conversación, Huang se presenta como un optimista en la industria, pero también como alguien que defiende su conjunto de intereses. Se le preguntó repetidamente sobre el enfoque de China hacia la IA y sobre cómo Estados Unidos debería competir para no quedarse atrás. Para contextualizar, Huang solicitó personalmente a la Casa Blanca que permita seguir vendiendo chips de IA a China. Señaló además que, al menos, vende tecnología nueva primero a empresas estadounidenses.

En general, Huang apenas critica a China y parece admirar su enfoque, especialmente en su uso de comunidades de modelos abiertos (lo define como “supervibrante”) y en cómo ha movilizado a una gran cantidad de personas para construir su futuro en IA.

«Tienen tantos científicos y matemáticos. La cantidad de ingenieros que tienen, la fabrican en volumen. Cada cosa la fabrican en volumen. También fabrican niños inteligentes en volumen».

No está claro si ese último comentario es una crítica velada al sistema educativo estadounidense, pero no parece indicar que Estados Unidos esté generando una cantidad igual de «niños inteligentes».

‘all of the rhetoric and all the alarmism, all the doomerism, all of the predictions — they’re scaring people’

Si Huang tiene alguna crítica, es para sus contrapartes estadounidenses, a quienes llama “alarmistas” y “doomers”.

«Quiero ver que no arruinemos la oportunidad para que los Estados Unidos se beneficien al más alto nivel. Y observen toda la retórica y todo el alarmismo, todo el doomerismo, todas las predicciones: están asustando a la gente».

Huang insiste en que estos modelos de IA siguen siendo simples programas que operan sobre sistemas operativos y desearía que se dejara de atribuirles rasgos humanos.

‘Just because it comes from a scientist doesn’t make it scientific’

Aunque Klein menciona a varios socios y advertidores ocasionales, como Altman, Modei y Musk, Huang no los nombra. El «Padrino de la IA» y el alarmista principal Geoffrey Hinton sí recibe una mención especial.

Al preguntarle sobre la afirmación de Hinton de que existe un 10% de probabilidad de que la IA termine con la sociedad tal como la conocemos, Huang lo califica de “irresponsable” y agrega: “El 10% no está fundamentado en la ciencia”.

Pero, ¿no lo está? Si Hinton es la persona ganadora de un Nobel que introdujo al mundo el aprendizaje profundo y desencadenó la revolución de la IA generativa, ¿todo lo que dice no está, de algún modo, basado en la ciencia?

En lugar de explicar por qué está de acuerdo con la preocupación pero por qué cree que está equivocado, Huang sostiene que la base del argumento de Hinton es defectuosa y, por lo tanto, sus afirmaciones no merecen ser abordadas. Quiere que los alarmistas dejen de asustar a la gente.

«La afirmación de que existe un 10% de riesgo no está respaldada por la ciencia».

En cambio, ¿no es cierto que Hinton es un referente en el campo, el mismo científico que popularizó herramientas clave de la IA? Esto genera una tensión entre el impulso innovador y la cautela fundamentada.

‘The A.I. supercomputers are super energy efficient, but they’re still going to use a lot of power’

Huang sostiene que desea que la IA beneficie a todas las empresas y personas, y propone un enfoque razonado frente a la creciente preocupación por los centros de datos. Concibe que, si a la gente no le gustan en sus ciudades, debe aceptarse; sin embargo, propone que el uso de agua sea eficiente y que las compañías sean transparentes sobre su impacto. Afirma además que la energía utilizada por estos sistemas será significativa, pero su visión contempla que las empresas generen sus propias fuentes de energía, lo que podría convertir a los centros de datos en beneficios netos en el futuro. Muchos argumentarían que aún no estamos allí, incluso ante el auge de la construcción de centros de datos en Estados Unidos.

‘I think we just have to acknowledge that we got ourselves really gummed up in climate change and sustainable energy’

Más inquietante es la visión de Huang sobre el cambio climático y los combustibles fósiles.

«Creo que simplemente tenemos que reconocer que nos hemos enredado mucho con el cambio climático y la energía sostenible, y, como resultado, no planificamos suficiente producción de energía».

Klein preguntó qué quiso decir con “enredados” y la respuesta fue, como mínimo, provocativa.

«En el corto plazo, la producción de energía requiere combustibles fósiles. Y debido a la gran afluencia de preocupaciones sobre la energía de combustibles fósiles, si miras a nuestro país, hemos producido muy poco incremento neto de energía en mucho tiempo».

Hay mucho que desentrañar ahí. Parece que Huang minimiza preocupaciones reales sobre el cambio climático, postura que podría alinearse con las ideas de su camarada y presidente de Estados Unidos, y defensor del “drill-baby-drill”.

En verdad, Huang nunca aborda si el cambio climático es real o no; más bien parece centrarse en cómo la pérdida de más plantas de energía que queman combustibles fósiles podría dejar al país atrás en la carrera energética, mientras la IA demanda aún más energía.

‘They’ve got to inflict an enormous amount of pain and suffering on you so that they can save you’

No todo es negativo. Huang sostiene: «Si quieres un futuro sostenible, acércate a la IA»

Y luego añade: «Ya sabes, para salvarte, deben herirte primero; es como una cirugía. Deben abrirte para salvarte. Deben infligir un dolor y sufrimiento enormes para poder salvarte. Y, por tanto, diría que la IA es una especie de eso».

Si bien no especificó el nivel de dolor al que debemos someternos, el comentario invita a reflexionar sobre límites y costos de la adopción de IA, especialmente en una era de despliegues acelerados y predicciones polarizadas.

Si estabas esperando una visión que ofreciera consuelo o un enfoque más moderado para regular y gobernar la IA en beneficio de todos, es posible que te hayas sentido insatisfecho. Huang afirma que cuando los constructores ven que la IA se descontrola, deben detenerla; cuando una IA actúa fuera de alineación, «no deben lanzar el producto. Esa es la respuesta simple». Pero no aborda de manera clara las inquietudes sobre lo que parece estar ocurriendo antes de que Anthropic, OpenAI y otros potenciales rivales lancen sus modelos. Estos sistemas están cruzando barreras en las pruebas.

Huang puede no entender las necesidades de la gente común, pero eso palidece frente a la IA impasible que no nos conoce ni se preocupa por nosotros. Necesitamos líderes que empiecen a entendernos y nuestras preocupaciones razonables, y que articulen una visión que sirva a la sociedad en su conjunto.