¿Quién más no puede ser reducido a una habilidad?

Documento: Dormilón.md

Desafortunadamente, en esta época, cuanto más seriamente trabajes sin reservas, más probabilidades tendrás de convertirte en una habilidad que pueda ser reemplazada por la IA.

En los últimos días, las listas de búsqueda más populares y los canales de medios de comunicación se han visto inundados de "colleague.skill". A medida que este asunto sigue generando debate en las principales plataformas sociales, la atención del público se ha centrado, casi previsiblemente, en grandes preocupaciones como los "despidos por IA", la "explotación del capital" y la "inmortalidad digital de los trabajadores".

Esto sí que genera ansiedad, pero lo que más me preocupa es una línea de consejos de uso que aparece en el documento README del proyecto:

"La calidad de la materia prima determina la calidad de la habilidad: se recomienda priorizar la recopilación de artículos largos que él escribe activamente > respuestas que toman decisiones > mensajes diarios."

Los que el sistema destila con mayor facilidad y perfección, y que se restauran a nivel de píxel, son precisamente los que más trabajan.

Son aquellos que, una vez finalizado cada proyecto, se sientan a redactar informes retrospectivos; aquellos que, ante desacuerdos, están dispuestos a dedicar media hora a escribir largos mensajes en el chat, analizando con franqueza la lógica de sus decisiones; aquellos que son extremadamente responsables y confían meticulosamente todos los detalles del trabajo al sistema.

La seriedad, que en su día fue la virtud más venerada en el lugar de trabajo, se ha convertido ahora en un catalizador que acelera la transformación de los trabajadores en combustible para la IA.

Trabajadores exhaustos

Necesitamos volver a comprender un término: contexto.

En el lenguaje cotidiano, el contexto es el trasfondo de la comunicación. Pero en la IA, especialmente en el mundo de los agentes de IA en rápido crecimiento, el contexto es el combustible que impulsa el motor, la sangre que mantiene el pulso y el único punto de anclaje que permite a los modelos emitir juicios precisos en medio del caos.

Una IA desprovista de contexto, por muy impresionantes que sean sus parámetros, no es más que un motor de búsqueda amnésico. No puede reconocer quién eres, no puede comprender las corrientes subterráneas que se esconden tras la lógica empresarial, y no puede saber qué largas negociaciones y concesiones has experimentado en esta red tejida a partir de limitaciones de recursos y juegos interpersonales al tomar una decisión.

La razón por la que "colleague.skill" ha causado tanto revuelo es precisamente porque se centra de forma fría y precisa en la mina que atesora enormes cantidades de contexto de alta calidad: el software moderno de colaboración empresarial.

En los últimos cinco años, el entorno laboral chino ha experimentado una transformación digital silenciosa pero sumamente difícil. Herramientas como Feishu, DingTalk y Notion se han convertido en enormes bases de conocimiento corporativas.

Por ejemplo, Feishu, ByteDance ha declarado públicamente que la cantidad de documentos que se generan internamente cada día es enorme, y estos caracteres densamente empaquetados encapsulan fielmente cada sesión de lluvia de ideas, cada confrontación acalorada en reuniones y cada compromiso estratégico aceptado por más de cien mil empleados.

Esta penetración digital supera con creces la de cualquier época anterior. Érase una vez, el conocimiento era cálido; yacía latente en las mentes de los empleados veteranos, disperso en charlas informales en la sala de té. Ahora, toda la sabiduría y experiencia humanas han sido drenadas a la fuerza, quedando despiadadamente depositadas en los fríos e insensibles conjuntos de servidores en la nube.

En este sistema, si no redactas documentos, tu trabajo no podrá ser visto y los nuevos compañeros no podrán colaborar contigo. El funcionamiento eficiente de las empresas modernas se basa en el ciclo diario en el que cada empleado "aporta" contexto al sistema.

Los trabajadores serios, con diligencia y buena voluntad, exponen sin reservas sus procesos de pensamiento en estas frías plataformas. Lo hacen para asegurar que los engranajes del equipo encajen mejor, para esforzarse por demostrar su valía al sistema y para encontrar desesperadamente un lugar para sí mismos dentro de esta intrincada bestia comercial. No se están entregando activamente; simplemente se están adaptando, de forma torpe y diligente, a las reglas de supervivencia del entorno laboral moderno.

Pero es precisamente este contexto propicio para la colaboración interpersonal el que se ha convertido en el combustible perfecto para la IA.

El sistema de gestión de Feishu cuenta con una función que permite a los superadministradores exportar por lotes los documentos y registros de comunicación de los miembros. Esto significa que las retrospectivas del proyecto y la lógica de toma de decisiones que te llevó tres años escribir, soportando innumerables noches en vela, se pueden empaquetar fácilmente en un archivo comprimido, frío e impersonal, en tan solo unos minutos con una única interfaz API.

Cuando los humanos se reducen dimensionalmente a API

Debido a la enorme popularidad de "colleague.skill", han comenzado a aparecer algunas variantes extremadamente incómodas en la sección de Problemas de GitHub y en varias plataformas sociales.

Algunos han creado "ex.ex.skill", intentando alimentar a la IA con historiales de chat de WeChat, permitiéndole seguir discutiendo o siendo cariñosa con ese tono familiar; otros han creado "white moonlight.skill", reduciendo los sentimientos intocables a un frío campo de juego interpersonal, simulando repetidamente frases inquisitivas, buscando con cautela la solución emocional óptima; y algunos han creado "dad-like boss.skill", masticando de forma preventiva frases opresivas de seducción en el espacio digital, construyendo una triste defensa psicológica para sí mismos.

Los escenarios de uso de estas habilidades se han alejado por completo del ámbito de la eficiencia laboral. Sin darnos cuenta, nos hemos vuelto expertos en utilizar la fría lógica de las herramientas de tratamiento para diseccionar y objetivar a esos seres vivos y carnosos.

El filósofo alemán Martin Buber propuso en una ocasión que los colores subyacentes de las relaciones humanas se reducen a dos modos completamente diferentes: "Yo y tú" y "Yo y ello".

En el encuentro entre "yo y tú", trascendemos los prejuicios y consideramos al otro como una forma de vida completa y digna. Este vínculo es abierto sin reservas, lleno de una vibrante imprevisibilidad y, debido a su sinceridad, parece particularmente frágil; sin embargo, una vez que cae en la sombra del "yo y el ello", los seres humanos vivos se reducen a objetos que pueden ser desmantelados, analizados y categorizados. Bajo esta mirada extremadamente utilitaria, lo único que nos importa es: "¿De qué me sirve esto?".

La aparición de productos como "ex.ex.skill" marca la invasión total de la racionalidad instrumental del "yo y el ello" en los ámbitos emocionales más íntimos.

En una relación real, una persona es tridimensional, llena de arrugas, con contradicciones y asperezas; sus reacciones cambian constantemente en función de situaciones específicas e interacciones emocionales. La reacción de tu ex ante la misma frase puede ser completamente diferente al despertarse por la mañana en comparación con después de haber trabajado hasta tarde por la noche.

Pero cuando reduces a una persona a una habilidad, lo que eliminas es simplemente la parte de ella que resulta "útil" o "eficaz" para ti en esa relación específica. La persona, originalmente cálida y consciente de sí misma, queda completamente despojada de su alma en esta cruel purificación, convirtiéndose en una "interfaz funcional" que se puede conectar y desconectar a voluntad.

Hay que reconocer que la IA no creó esta frialdad escalofriante de la nada. Antes de la aparición de la IA, ya estábamos acostumbrados a etiquetar a los demás, midiendo con precisión el "valor emocional" y el "peso en la red" de cada relación. Por ejemplo, en el mercado de las citas, cuantificamos las condiciones de las personas en tablas; en el lugar de trabajo, clasificamos a los compañeros como "los que pueden trabajar" y "los que holgazanean". La IA simplemente hace completamente explícita esta extracción implícita y funcional entre personas.

Los seres humanos han sido aplanados, dejando solo la cuestión de "¿de qué me sirve?".

Pátina electrónica

En 1958, el filósofo húngaro-británico Michael Polanyi publicó "Conocimiento personal". En este libro, propuso un concepto revelador: el conocimiento tácito.

Polanyi afirmó célebremente: "Sabemos más de lo que podemos expresar".

Dio un ejemplo de cómo aprender a montar en bicicleta. Un jinete experto que se desliza a través del viento puede mantener el equilibrio a la perfección en cada inclinación gravitacional, pero no puede describir con precisión la sutil intuición del cuerpo en ese momento utilizando fórmulas físicas áridas o palabras vacías para un principiante. Saben montar a caballo, pero no pueden decirlo. Este conocimiento que no puede ser codificado ni articulado es conocimiento tácito.

El entorno laboral está repleto de ese tipo de conocimiento tácito. Un ingeniero sénior puede identificar un problema con solo echar un vistazo a los registros, pero le resulta difícil documentar esta "intuición" basada en miles de intentos y errores; un excelente vendedor puede quedarse repentinamente en silencio en la mesa de negociación, y la presión y el momento de ese silencio son aspectos que ningún manual de ventas puede capturar; un profesional de recursos humanos con experiencia puede detectar la información superflua en un currículum con solo observar que un candidato evita la mirada durante medio segundo en una entrevista.

Lo que "colleague.skill" puede extraer es simplemente el conocimiento explícito que ya ha sido escrito o hablado. Puede registrar tus documentos retrospectivos, pero no puede capturar las dificultades que enfrentaste al escribirlos; puede replicar tus respuestas a las decisiones, pero no puede replicar la intuición que tuviste al tomar esas decisiones.

Lo que el sistema extrae es siempre solo una sombra de una persona.

Si la historia termina aquí, no será más que otra torpe imitación de la humanidad por parte de la tecnología.

Pero cuando una persona se reduce a una habilidad, esta habilidad no permanece estática. Se utilizará para responder correos electrónicos, redactar nuevos documentos y tomar nuevas decisiones. En otras palabras, estas sombras generadas por IA comienzan a producir nuevos contextos.

Estos contextos generados por IA se depositarán en Feishu y DingTalk, convirtiéndose en material de entrenamiento para la siguiente ronda de destilación.

Ya en 2023, equipos de investigación de la Universidad de Oxford y la Universidad de Cambridge publicaron conjuntamente un artículo sobre el "colapso de modelos". La investigación indicó que cuando los modelos de IA se entrenan de forma iterativa utilizando datos generados por otras IA, la distribución de los datos se vuelve cada vez más estrecha. Los rasgos humanos raros, marginales, pero extremadamente reales, se borran rápidamente. Tras tan solo unas pocas generaciones de entrenamiento con datos sintéticos, los modelos olvidan por completo esos datos humanos reales, complejos y con una distribución de cola larga, y en su lugar generan contenido extremadamente mediocre y homogeneizado.

En 2024, la revista "Nature" también publicó un artículo de investigación que señalaba que entrenar a las futuras generaciones de modelos de aprendizaje automático con conjuntos de datos generados por IA contaminará gravemente sus resultados.

Es como esas imágenes de memes que circulan por internet, que originalmente son capturas de pantalla de alta definición, y que innumerables personas reenvían, comprimen y vuelven a reenviar. Cada transmisión pierde algunos píxeles y añade algo de ruido. Al final, la imagen se vuelve borrosa, cubierta de una pátina electrónica.

Cuando se agota el contexto humano real, el que se conoce tácitamente, y el sistema solo puede entrenarse con la pátina de las sombras, ¿qué quedará?

¿Quién está borrando nuestras huellas?

Lo que queda es solo el sinsentido correcto.

Cuando el río del conocimiento se seque y se convierta en una regurgitación interminable y una automasticación de la IA contra la IA, todo lo que el sistema inhale y exhale se volverá inevitablemente extremadamente estandarizado, extremadamente seguro, pero a la vez irremediablemente vacío. Verás innumerables informes semanales perfectamente estructurados, innumerables correos electrónicos impecables, pero no hay rastro de personas reales en su interior, ni ideas verdaderamente valiosas.

Este gran colapso del conocimiento no se debe a que los cerebros humanos se hayan vuelto torpes; la verdadera tragedia reside en el hecho de que hemos delegado el derecho a pensar y la responsabilidad de dejar el contexto en manos de nuestras propias sombras.

Pocos días después del éxito arrollador de "colleague.skill", apareció discretamente en GitHub un proyecto llamado "anti-distill".

El autor de este proyecto no intentó atacar modelos complejos, ni tampoco escribió grandes declaraciones. Simplemente proporcionó una pequeña herramienta para ayudar a los trabajadores a generar automáticamente textos largos, aparentemente razonables pero en realidad llenos de ruido lógico e ineficaces, en Feishu o DingTalk.

Su propósito es simple: ocultar su conocimiento esencial antes de que el sistema lo procese. Dado que al sistema le gusta capturar "textos largos escritos activamente", vamos a alimentarlo con un montón de galimatías sin valor nutritivo.

Este proyecto no tuvo el mismo éxito que "colleague.skill"; incluso parece un poco pequeño e impotente. Utilizar la magia para derrotar la magia sigue estando, en esencia, dentro de las reglas del juego establecidas por el capital y la tecnología. No puede cambiar la creciente tendencia del sistema a depender más de la IA e ignorar cada vez más a las personas reales.

Pero esto no impide que este proyecto se convierta en la escena más trágicamente poética y profundamente metafórica de todo el drama absurdo.

Nos esforzamos por dejar huella en el sistema, redactando documentos detallados, tomando decisiones meticulosas, tratando de demostrar que alguna vez existimos en esta enorme maquinaria corporativa moderna, demostrando que somos valiosos. Sin embargo, no nos damos cuenta de que estas huellas tan graves acabarán convirtiéndose en los borradores que nos borrarán.

Pero viéndolo desde otro ángulo, esto podría no ser un punto muerto total.

Porque lo que borra esa goma de borrar es siempre "tu yo del pasado". Una habilidad plasmada en un documento, por muy ingeniosa que sea su lógica de captura, es esencialmente solo una instantánea estática. Está anclado en el momento en que fue exportado, capaz únicamente de girar sin cesar dentro de procesos y lógica establecidos, dependiendo de nutrientes obsoletos. No se enfrenta al instinto del caos desconocido, ni posee la capacidad de autoevolucionar ante los reveses del mundo real.

Al delegar esas experiencias altamente estandarizadas y formuladas, también liberamos nuestras manos. Mientras sigamos extendiendo la mano, rompiendo y reconstruyendo constantemente nuestros límites cognitivos, esa sombra que se cierne en la nube solo podrá seguir nuestros pasos.

Los humanos son algoritmos que siguen instrucciones.

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