Imaginemos que estamos en 2045 y que alguien intenta explicar a los estudiantes cómo fueron los años veinte de este siglo. Quizá los describa como una época de una capacidad tecnológica extraordinaria, pero también como una época en la que nos costó bastante decidir qué hacer con ella.
Teníamos más información que ninguna generación anterior. Disponíamos de modelos capaces de procesar cantidades enormes de datos, sistemas de inteligencia artificial que empezaban a resolver problemas que hasta entonces considerábamos exclusivamente humanos y una capacidad científica cada vez mayor para anticipar escenarios. Sabíamos bastante bien qué estaba ocurriendo con el clima. Sabíamos cuáles eran los riesgos de la concentración tecnológica. Sabíamos que determinadas transformaciones económicas podían dejar atrás a una parte importante de la población.
Y, sin embargo, saber no resultó suficiente.
Quizá esa sea una de las paradojas más interesantes de nuestro tiempo. Hemos aprendido a construir sistemas cada vez más inteligentes, pero seguimos teniendo dificultades para decidir qué merece la pena hacer con ellos.
La inteligencia artificial es un buen ejemplo. En muy pocos años pasó de ser una tecnología prometedora a convertirse en una infraestructura transversal de la economía. Escribía código, resumía documentos, generaba imágenes, ayudaba a diagnosticar enfermedades, optimizaba rutas y empezaba a participar en decisiones que antes tomaban exclusivamente las personas.
La pregunta importante, sin embargo, nunca fue únicamente hasta dónde podía llegar la tecnología. Era otra: ¿qué problemas estamos intentando resolver con ella y quién decide cuáles son esos problemas?
En muchas organizaciones hemos visto algo parecido. La capacidad tecnológica crece más deprisa que la capacidad de gobierno. Podemos desplegar un nuevo modelo en semanas, pero tardamos meses en decidir quién debe asumir la responsabilidad de sus decisiones. Podemos automatizar un proceso completo, pero no siempre hemos pensado qué ocurre con las personas que dejan de intervenir en él. Podemos construir sistemas extraordinariamente sofisticados para optimizar una operación que quizá ni siquiera deberíamos estar optimizando de esa manera.
Esta diferencia entre capacidad y criterio no es nueva. Lo que sí es nuevo es la escala.
La crisis climática plantea una versión mucho más grande del mismo problema. Durante décadas hemos acumulado modelos, mediciones y evidencia suficiente para entender hacia dónde nos dirigíamos. No nos faltaba información. Tampoco tecnología. Lo que faltó, en muchos casos, fue convertir ese conocimiento en decisiones capaces de competir con los incentivos económicos y políticos del corto plazo.
Y aquí aparece una cuestión que probablemente veremos con más claridad dentro de veinte años: la tecnología nunca existe separada del mundo físico.
La inteligencia artificial puede parecer una cuestión de software, pero detrás de cada modelo hay centros de datos, electricidad, agua, semiconductores, minerales, redes eléctricas y cadenas de suministro. La economía digital depende de una infraestructura física extraordinariamente compleja. Cuanto más inteligentes hacemos nuestros sistemas, más evidente resulta esa dependencia.
Durante años hemos hablado de la nube como si estuviera en algún lugar abstracto. En realidad, la nube ocupa edificios, consume energía y necesita agua. Los chips no aparecen cuando los necesitamos. Las cadenas logísticas que permiten fabricarlos tampoco son infinitas ni inmunes a las tensiones geopolíticas.
Esto debería cambiar también la manera en que los CIO pensamos sobre tecnología.
La resiliencia tecnológica ya no puede limitarse a tener un segundo proveedor cloud o un plan de recuperación ante desastres. Hay que empezar a pensar en energía, agua, proveedores críticos, semiconductores, regulación, geopolítica y disponibilidad de talento como partes del mismo sistema. La arquitectura empresarial empieza a parecerse cada vez menos a un diagrama de aplicaciones y cada vez más a una arquitectura de dependencias.
Quizá por eso resulta tan interesante observar el entusiasmo que ha despertado la idea de convertirnos en una especie multiplanetaria. La exploración espacial es, sin duda, una de las grandes expresiones de nuestra capacidad tecnológica. Pero existe una contradicción difícil de ignorar cuando dedicamos enormes recursos a imaginar cómo vivir en Marte mientras todavía no sabemos cómo hacer sostenible nuestra vida en la Tierra.
No se trata de estar en contra de la exploración espacial. Al contrario. El problema aparece cuando la utilizamos como sustituto de una conversación mucho más incómoda sobre nuestro propio planeta.
La Luna y Marte no ofrecen una salida sencilla a los problemas que tenemos aquí. No resolverán la escasez de agua, las migraciones, la desigualdad o la pérdida de biodiversidad. Tampoco parece razonable imaginar, al menos con la tecnología que conocemos hoy, que una parte significativa de la población pueda simplemente trasladarse a otro planeta.
La cuestión, por tanto, no es si debemos mirar hacia otros mundos. Es si somos capaces de hacerlo sin dejar de cuidar el nuestro.
Harari popularizó hace años una de las ideas más inquietantes de esta transformación: la posibilidad de que la combinación de inteligencia artificial y biotecnología produzca una sociedad profundamente desigual, en la que una minoría controle capacidades que el resto ya no pueda igualar.
Puede que el problema sea incluso más sencillo. Quizá no necesitemos llegar a una sociedad de «dioses» y «superfluos». Basta con que la tecnología avance más deprisa que nuestra capacidad para repartir sus beneficios, gestionar sus efectos secundarios y establecer límites.
Eso también es una cuestión de liderazgo.
Durante mucho tiempo, el liderazgo tecnológico consistió principalmente en conseguir que las organizaciones adoptaran nuevas tecnologías antes que sus competidores. Hoy empieza a exigir algo diferente: saber cuándo adoptar, cuándo esperar y, sobre todo, cuándo no hacer algo simplemente porque técnicamente es posible.
Es una distinción importante. La inteligencia busca posibilidades. La sabiduría introduce prioridades.
Para un CIO, esto puede parecer una reflexión demasiado filosófica. No lo es tanto. Cada decisión tecnológica contiene una pequeña decisión sobre el futuro de la organización. Elegir qué automatizar, qué datos utilizar, qué decisiones delegar en un algoritmo, dónde invertir y qué riesgos aceptar no son únicamente decisiones técnicas. Son decisiones sobre qué tipo de empresa queremos construir.
Quizá dentro de veinte años no recordemos la década de 2020 por un modelo concreto de inteligencia artificial, por una versión determinada de un procesador o por qué compañía consiguió liderar durante unos años la carrera tecnológica.
Tal vez la recordemos por algo bastante más sencillo: fue el momento en que tuvimos, por primera vez, herramientas capaces de amplificar enormemente nuestra inteligencia y tuvimos que aprender, todavía sin demasiada experiencia, a convivir con ellas.
La gran cuestión no será entonces si fuimos suficientemente inteligentes.
Probablemente lo fuimos.
La pregunta será si supimos utilizar esa inteligencia para distinguir entre lo que podíamos hacer y lo que realmente merecía la pena hacer.
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