Hace varios años fui por primera vez a casa de un amigo. Junto con unos amigos tomé un taxi, y al entrar al fraccionamiento, el policía preguntó a dónde nos dirigíamos. “Vengo a ver a Miguel en el tercero A”, dije. El policía me vio sospechosamente y dijo:

—“El tercero A no existe en este fraccionamiento jóven”.
—“Pero Miguel A. sí vive aquí? Vengo a verlo”.
—“No puedo proporcionarle esa información”.
—“Entiendo, déjeme llamar… Miguel, cual es tu dirección? Tres A? Pero eso le dije…”.
—“Ah ese sí, el Tres A sí existe”, dijo mientras levantaba la pluma.

Nos quedamos con la boca abierta mientras el taxista decía en voz alta “Pero como hay gente tan pendeja!”. A mi me recordó un robot humano, como un formulario web en el que si no introduces los datos exactamente como lo espera el sistema, te devuelve un error indefinido.

Cada vez que hay un avance en la inteligencia artificial hago una comparación con este ejemplo. En aquel momento no existían los agentes inteligentes, de haber sido un guarda automatizado es probable que cometiera el mismo error, pero luego que salió Siri pensé “ese policía tiene los días contados porque no está usando sus facultades humanas”.

La mayor parte de los empleos en la base de fuerza laboral las deberían hacer robots. La creatividad y el sentido común se disuaden proactivamente en favor de procesos estandarizados y mecánicos. Un empleado de MacDonalds tiene que limpiar los pisos cada tres horas, sin importar si el suelo está sucio. Sería mejor que lo hiciera un roomba. Mucho se habla de que nos van a venir a quitar el empleo, pero a menos que uno encuentre significado en la comunidad (como en una prisión) este tipo de empleo destruye el alma.

Con los avances impresionantes detrás de GPT-3, a los creativos nos pone nerviosos que la inteligencia artificial parece estar sobre nuestros talones. Si GPT-3 genera cosas tan aparentemente creativas sobre el lenguaje textual, sólo está a un paso de entrar en el lenguaje visual.

Este tipo de inteligencia artificial infiere patrones a partir de un cuerpo de entrenamiento. Me ha llevado a pensar en los sistemas de diseño, uno podría diseñar unos pocos elementos y el equivalente visual de GPT-3 inferiría el sistema a partir de los ejemplos. Es parecido al la mecánica de trabajo que tiene un diseñador senior con otro junior. El diseñador senior puede diseñar una pantalla y a partir de ahí el junior infiere el resto de pantallas.

Otra cosa que algo como GPT-3 haría fácilmente es cambiar entre estilos. Si le doy el logo de Figma y le muestro todos iconos nuevos de Big Sur, quizás podría inferir cómo hacer la conversión de estilo.

figma.png

Es aquí donde muchos diseñadores nos ponemos nerviosos: ya no basta con encontrar inspiración, nosotros tenemos que crear la inspiración para que la inteligencia artificial haga el trabajo mecánico. En esencia, todos seremos diseñadores senior, y la parte que aún no entiendo es: ¿cómo llegaremos a ser senior sin pasar por el junior? ¿Cómo entrenamos nuestra inteligencia visual sin interiorizar el proceso de un maestro diseñador?

Esto sólo es un esbozo de las implicaciones que voy viendo con GPT-3 y de los avances en inteligencia artificial. La gran mayoría del trabajo que se hace en el diseño actual es talacha agrupar y disponer de elementos bajo un sistema interiorizado, que luego se hace explícito en código.

Voy a formular el problema de manera que lo pueda meditar:

Actualmente el trabajo manual es la forma en la que el aspirante a diseñador entrena su inteligencia visual. Si ya no hay trabajo manual, ¿cómo se entrena la inteligencia visual?