Imagina que contratas a alguien para que te ayude a gestionar tu correo. Como es lógico, la primera semana tienes que explicarle cómo te gusta que filtre los mensajes y te comunique lo más urgente. La segunda semana, corriges los errores que va cometiendo y, para la tercera semana, le tienes que volver a explicar lo que ya le enseñaste la primera semana porque olvidó las instrucciones. A final de mes, tienes un ayudante, pero tardas más que antes porque no solo tienes que estar pendiente de lo que hace, sino que además tienes que gestionarte tú el correo.

Eso es, en esencia, lo que está pasando ahora mismo con la IA en el trabajo, según se recoge en el informe Work AI Index del instituto de Glean, realizado por investigadores de las universidades de Stanford, Berkeley y Notre Dame. Según sus conclusiones, los empleados dedican una media de 6,4 horas a la semana a hacer que la IA funcione. Casi una día de trabajo perdido cada semana.

El tiempo no se ahorra, se transforma. El 87% de los trabajadores que participaron en el estudio reconocen que utilizan IA en el trabajo. De estos, el 75% afirma que la IA les hace más productivos, ahorrándoles aproximadamente 11 horas semanales solo con la automatización. Sin embargo, solo el 13% de las empresas aseguran obtener un incremento real de la productividad. La brecha entre lo que percibe el individuo y lo que recogen los resultados de las empresas es enorme, y el informe tiene una explicación: esas horas no desaparecen, solo se redirigen hacia una nueva capa de trabajo que nadie estaba teniendo en cuenta.

Los autores han llamado a esta nueva tarea botsitting (un juego de palabras que viene a traducirse como “cuidado de bots”) que consiste en poco menos de hacer de “canguro de la IA” para darle contexto a la herramienta, revisar los errores en los resultados que genera, relanzar los prompts que no van bien y limpiar los resultados que parecen correctos, pero en realidad están llenos de datos inventados o alucinaciones. Tal y como describe Rebecca Hinds, directora del Work AI Institute, esta tutela es “a menudo un trabajo tedioso y agotador”, que nadie mide ni recompensa, por lo que el tiempo que la IA ahorra, termina siendo un préstamo que hay que devolver unas horas más tarde.

Demasiadas herramientas y cambios de contexto. Los investigadores destacan que parte de ese exceso de tiempo que se emplea en el uso de la IA no solo viene de la revisión de sus resultados sino de cómo se usa cada herramienta. El 77% de los encuestados usa varias herramientas de IA cada semana, y un tercio de los participantes combina cuatro o más. Cada salto de una app a otra tiene un coste de tiempo que rara vez se contabiliza, pero que implica, repetir las mismas instrucciones o reescribir el prompt en otro sistema porque el modelo anterior no entregó el resultado que se esperaba.

Casi la mitad de los trabajadores (46,5%) tiene que saltar entre dos o más herramientas de IA para completar una sola tarea. Los investigadores lo llaman “toggle tax”, el impuesto cognitivo de cambiar constantemente de contexto. Harvard Business Review ya calculó el coste cognitivo que supone el cambio de aplicaciones y la consultora McKinsey calculaba que los trabajadores pierden un promedio de casi dos horas al día buscando información entre herramientas, bandejas de entrada y chats. La IA, que se vende como la panacea de la productividad, no ha hecho más que sumar una nueva capa a ese caos en lugar de reducirlo.

Del botsitting al botshitting. El estudio descubrió que, cuando el trabajador lleva demasiado tiempo corrigiendo errores de la IA y mantiene sus plazos de entrega, comienza a saltarse la revisión de los resultados, generando algo que el informe ha dado en llamar botshitting o “porquería de bot” que sería entregar trabajo generado por IA sin haberlo verificado previamente. El 69% de los participantes admitió haber hecho esto al menos en alguna ocasión.

Las consecuencias van más allá de la calidad del trabajo en sí misma, cuando ese contenido llega al siguiente eslabón de la cadena de producción sin que nadie lo haya revisado, alguien que no lo produjo tiene que limpiarlo. Es decir, tanto el coste como el tiempo se traslada a otra persona, pero no se ahorra tanto como parece.

Para sorpresa de nadie, más IA no resuelve el problema. Bob Sutton, profesor emérito de Stanford y miembro fundador del Work AI Institute que ha elaborado este informe, ha señalado en otras ocasiones que una de las soluciones que acostumbran a tomarse desde los puestos directivos cuando algún proceso genera fricción es añadir más de ese elemento. En este caso, intentar solucionar un problema de mal uso de la IA…con más IA.

Los datos del informe apuntan a que las organizaciones que van por delante no son las que usan más IA. Son aquellas que han construido lo que los autores llaman “infraestructura humana”. El 53%de los trabajadores dice que la información que necesita no llega a través de sus sistemas de IA. En las empresas donde sí llega, los empleados se agotan un 64% menos y son un 52% menos propensos a entregar trabajos que no han sido revisados.

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Imagen | Unsplash (Flipsnack)

EFE.- La cantante británica Bonnie Tyler (1951) “ya no está en coma”, pero sigue “muy mal” y permanece en cuidados intensivos en un hospital en Portugal, por lo que ha decidido cancelar los espectáculos que tenía previstos para los próximos meses, informó su equipo.

En un comunicado publicado en su web oficial en las últimas horas, precisaron que, “aunque su condición ha mejorado, el proceso es lento” y los médicos consideran que “llevará tiempo” su total recuperación.

Por este motivo, anunciaron que va a “cancelar o en la medida de lo posible posponer hasta el próximo año” todos los espectáculos que tenía previstos para este verano.

“Esto afectará a todos los espectáculos programados hasta finales de agosto. Por el momento, tenemos la esperanza de que nuestros espectáculos de otoño puedan celebrarse“, añadió su equipo.

En la nota pidieron disculpas a los fans de la cantante y a los socios promotores “por la decepción que esto pueda causar”, pero confiaron en que les puedan acompañar “en estas difíciles circunstancias”.

“Esperamos veros el próximo año. Queremos agradecer a todos las numerosas muestras de cariño y apoyo que hemos recibido de todo el mundo para Bonnie y queremos decirles que ella está al tanto de sus buenos deseos y los agradece enormemente”, indicaron.

Tyler, de 74 años, fue ingresada a comienzos de mayo en un hospital del sur de Portugal días después de haberse sometido a una cirugía intestinal.

Nacida como Gaynor Hopkins, saltó a la fama a finales de la década de los 70 con canciones como “It’s a Heartache”, pero alcanzó el estrellato internacional en los años 80 con el icónico “Total Eclipse of the Heart” (1983).

Durante años hemos hablado de la computación cuántica como una promesa de cálculo: máquinas capaces de abordar problemas que los ordenadores convencionales no pueden resolver, o no pueden resolver a una velocidad útil. Pero esa misma promesa también abre un frente de seguridad difícil de ignorar. Si algún día existen ordenadores cuánticos suficientemente potentes, parte del cifrado que sostiene nuestra vida digital podría quedar en una posición delicada. Por eso el caso de Origin Wukong resulta interesante: el relato que llega desde China no solo busca mostrar capacidad para calcular, también quiere presentarla como una pieza de defensa criptográfica.

Qué es Origin Wukong. El nombre puede llevar a imaginar una máquina concreta, pero el caso es algo más parecido a una plataforma de computación cuántica disponible en remoto. Según Global Times, Origin Wukong forma parte de una serie china de ordenadores cuánticos superconductores y está vinculada al entorno de Origin Quantum y de la investigación cuántica desarrollada en Anhui, en el este de China. El dato que le da dimensión no es solo técnico: la declaración recogida por el medio habla de más de 1 millón de tareas de computación cuántica completadas, más de 49 millones de visitas remotas procedentes de 192 países y regiones.

La nueva capa defensiva. Lo novedoso no está solo en el uso que ha acumulado Origin Wukong, sino en cómo se presenta ahora esa infraestructura. El medio afirma que la plataforma ha integrado un marco de criptografía poscuántica y que eso le permite ofrecer una doble capacidad, orientada tanto a computación como a seguridad. El propio texto habla de “medidas defensivas de seguridad”, de un modelo temprano de “lanza y escudo” y de un sistema de “ataque y defensa”.

Qué significa la criptografía poscuántica. No hablamos de una solución automática ni de una tecnología que convierta cualquier sistema en invulnerable. Según NIST, la criptografía poscuántica se basa en métodos de cifrado apoyados en problemas matemáticos difíciles de resolver tanto para ordenadores convencionales como para futuros ordenadores cuánticos. El matiz importa porque el riesgo no está en los equipos actuales de uso cotidiano, sino en una generación de procesadores cuánticos mucho más potentes que los disponibles hoy. Esa es la lógica que permite entender por qué Origin Wukong se presenta ahora también en clave defensiva.

Por qué importa ya. El problema no afecta solo a documentos militares o secretos de Estado. NIST recuerda que el cifrado protege desde correos electrónicos y historiales médicos hasta operaciones bancarias, comercio electrónico, fotos personales e información sensible de gobiernos y empresas. Además, hay una amenaza especialmente incómoda: la de capturar datos cifrados hoy para intentar descifrarlos en el futuro, cuando existan máquinas cuánticas más capaces. Por eso la transición no puede dejarse para el último momento: integrar nuevos algoritmos en productos y servicios puede llevar entre 10 y 20 años.

La cautela técnica. Todo esto no significa que la computación cuántica ya haya resuelto sus grandes obstáculos. NIST recuerda que el campo sigue en una fase temprana y que todavía hay retos importantes antes de construir ordenadores cuánticos suficientemente potentes como para romper el cifrado actual. IBM también subraya una de las barreras más conocidas: los cúbits son delicados, necesitan condiciones extremas de refrigeración y pueden perder estabilidad por decoherencia.

Imágenes | Centro de Investigación en Computación Cuántica de Anhui

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