Últimamente todos hablamos, escribimos, pensamos o le preguntamos a ChatGPT sobre la aplicación de Gen AI a prácticamente todo lo que se nos ocurre.
Su contribución al desarrollo sostenible está dentro de los análisis que llegan a mis manos con frecuencia. Incluso, me atrevo a realizar alguna “prueba de concepto” fantaseando con un futuro cercano en el que contamos con mayor cantidad y calidad de datos ESG (“Enviromental”, “Social” y “Gonvernance”), elaboramos memorias de sostenibilidad, informes integrados y “benchmarks” a golpe de “prompt”, disfrutamos de alertas regulatorias y de “greenwashing” fiables y hasta de modelos de optimización energética que podemos aplicar instantáneamente. Dependiendo de mi humor, hasta confío en la promesa sobre que las capacidades predictivas y de modelización ESG van a ser más fiables, robustas y con una latencia increíblemente más atractiva. ¡WOW!
Detengámonos un instante. ¿Sabemos qué necesidades de modelización ESG y qué capacidades predictivas necesitamos cuando pensamos sobre competitividad y desarrollo sostenible? Puede que estemos trabajando en definir la solución sin terminar de comprender el problema, y más aún, haciéndolo bajo unas reglas del juego “mutantes”.
Actualmente, la modelización de escenarios más frecuente está relacionada con la variabilidad de escenarios climáticos o, en los casos más avanzados, con la evolución de los compromisos ESG de una compañía de acuerdo con diferentes escenarios financieros o macroeconómicos. Sin embargo, ¿son estos escenarios suficientes? ¿son inspiradores? ¿nos mueven?
La gran mayoría de las corporaciones y organizaciones coinciden en la necesidad de redefinir los “modelos de negocio” esto es, qué valor queremos crear y cómo queremos crearlo, pero ¿cómo redefinir el fututo con las mismas reglas con las que hemos definido el presente?
Necesitamos salir de nuestra caja mental; “Think Different” decía Apple en 1997. Después de 26 años aún no contamos con una sistemática para materializar reflexiones tangibles y clarificadoras sobre escenarios alternativos que no podemos ni siquiera imaginar. Muchos ingenieros dirían que todo pasa por preguntar de forma correcta en un “prompt”, que el mismo chat GPT ya tiene modalidad “distópica” y que ya hay aplicaciones que crean recursos visuales disruptivos e impensables. Sigue sin convencerme y pongo en duda si usamos Gen AI para confirmar lo que ya pensamos. Detrás del “prompt” sigo viendo a meros humanos racionales, con sus sesgos y creencias limitantes. Polarizados, politizados, carentes de ambición, y muchos de ellos en los tiempos que corren, incluso de esperanza.
¡Espera Open AI! Veo un rayo de luz. Durante toda la historia, los artistas (pintores, cineastas, poetas, músicos, etc.), han visualizado, pintado y creado realidades paralelas, mágicas, surrealistas, perturbadoras, inquietantes, que jamás podría haber imaginado ningún algoritmo. Recursos que se agotaban, pandemias, crisis de existencialidad masivas. Sería incluso discutible si su capacidad de predecir el futuro ha sido mayor que la de los mejores economistas, científicos y tecnólogos. La razón es simple: el coraje, la emoción y la ambición nos hacen traspasar cualquier límite imaginable, si la motivación y el talento es suficiente.
Para el desarrollo sostenible, necesitamos ciencia (SBTs*) y tecnología, pero también necesitamos emoción y creatividad. De lo contrario, volveremos a predecir (con o sin Gen AI) escenarios de acuerdo con una ambición confortable, pobre, vacía, sin alma, insuficiente.
La gran mayoría de las empresas están trabajando en planes de sostenibilidad alineados en mayor medida con la agenda 2030 y con lo que hacen sus mayores competidores, pero ¿es suficiente su ambición para un futuro plausible (que no esperado)? ¿tiene sentido fijar metas bajo un escenario “ceteris paribus” cuando las reglas del juego cambian tan rápido y radicalmente? ¿cómo estar preparado, ser competitivos y aportar valor en futuros inimaginables?
Pienso en Walt Disney, en Gabriel García Márquez, en Dalí y en Lynch, y en su capacidad para crear realidades paralelas. Sueño con una nueva tecnología que reúna esas capacidades, que se me antoja similar a una máquina del tiempo, o de realidad virtual 2.0, o todo junto, que me ayude a teletransportar a las corporaciones al futuro y hacer que reaccionen mientras les agito el alma y las entrañas. Un futuro que no se las lleve por delante.
No me entendáis mal. No estoy pensando sólo en escenarios catastrofistas, donde el acceso a agua potable sea un lujo. Estoy pensando también en nuevas oportunidades nunca antes imaginadas. ¿Cómo podríamos haber esperado que grandes marcas de ropa impulsasen la circularidad en su web? ¿cómo no se nos ocurrió antes que un compromiso retroactivo de eliminar carbono era posible y necesario o que las tecnologías de absorción del mismo serían una realidad? ¿quién estaba preparado para el fin definitivo de los combustibles fósiles que empezamos a atisbar tras la COP 28?
La primera película de ciencia ficción de la historia (según chat GPT) fue “Viaje a la Luna” (Le Voyage dans la Lune), de Georges Méliès, estrenada 67 años antes que pusiésemos un pie allí. En 1973, “Soylent Green” dirigida por Richard Fleischer, desarrollaba un futuro distópico donde los recursos naturales estaban agotados, y la población enfrentaba graves problemas de sobrepoblación y escasez de alimentos. Por su parte Thomas Malthus en 1978 publicaba “Essay on the Principle of Population”, examinando la relación entre el crecimiento de la población y la disponibilidad de recursos, argumentando que la población tiende a crecer más rápido que la capacidad de la Tierra para proporcionar recursos. ¿Por qué hemos tardado tanto en entender que las empresas sin un plan de competitividad ligado al desarrollo sostenible no sobrevivirán cuando todos sabíamos que los recursos eran finitos y tantas y tantas películas y novelas hablaban de eso?
Quizá por las mismas razones por las que la mayoría de entidades financieras declinan financiar proyectos generadores de hidrógeno por la poca madurez de la tecnología, o por lo que seguimos cuestionando la viabilidad de vehículos eléctricos alegando problemas de autonomía o la circularidad de las baterías. Nos cuesta pensar en grande. Nos da miedo soñar. Nos aferramos al “sentido común” y a lo “realista” en un mundo surrealista.
En resumen, la actual Gen AI podría percibirse como la famosa herramienta de reconocimiento de canciones “Shazam”. Ambos son como amigos que saben mucho sobre el pasado pero que, quizá debido a sus sesgos y vivencias, son víctimas de sus límites morales y de sus creencias sobre lo posible. La IA, al depender principalmente de datos pasados, enfrenta dificultades para lidiar con lo desconocido, con el arte de lo posible. Aunque puede aprender patrones y extrapolar lo que ha visto antes (incluso frente a escenarios teóricamente disruptivos), a menudo se queda corta de ambición cuando se trata de predecir el devenir de los acontecimientos, especialmente aquellos que no tienen una base sólida en el pasado. La incertidumbre del mañana plantea un desafío considerable para estas tecnologías, que se sienten más cómodas manejando información ya conocida.
Tener una ambición acorde a lo que necesitaremos en el futuro, es un desafío para la tecnología y la inteligencia artificial, y es fundamental para ser competitivos como compañías de impacto positivo.
“Si tus metas de sostenibilidad no parecen ridículamente inalcanzables, no son lo suficientemente agresivas” decía Vinod Khosla. A ver cómo programamos esto y lo metemos en la próxima ley. Quizá pase por empezar a alimentar las maquinas con sueños, inspiración y esperanza.
Imaginemos que el año que viene por estas fechas esté escribiendo sobre cómo aplicar una máquina del tiempo al desarrollo sostenible. Mientras, empezaré a preguntar a Chat GPT como lo haría Márquez o Dalí, y a volcar mis ilusiones y mi alma cada “prompt”. Imaginemos…