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Desde hace años, los ejecutivos de las empresas que invierten cientos de miles de millones de dólares anuales en el desarrollo de diversas herramientas de inteligencia artificial han insistido en que, en última instancia, esta tecnología permitirá que la gente dedique menos tiempo al trabajo.

Hace cuatro años, un director de ingeniería de Google anticipó que la IA permitiría una semana laboral de cuatro días para 2025.

A principios de este año, un año después de lo que predijo aquel director de ingeniería, OpenAI aceptó el reto, por así decirlo.

Instó formalmente a las empresas a comenzar a probar una semana laboral de cuatro días (sin cambios en el salario), alegando que pronto la IA podrá acelerar tanto el trabajo humano que el mundo empresarial tiene que prepararse.

Sin embargo, un antiguo empleado técnico de OpenAI que dejó la empresa el año pasado le dijo a la BBC que, mientras trabajó allí, la compañía nunca llegó a probar la semana laboral de cuatro días que sugirió que otros debían probar.

En cambio, la persona describió lo que a menudo era una cultura laboral agotadora, marcada por frecuentes “reuniones de crisis”, trabajo los fines de semana y evaluaciones de desempeño “superdespiadadas” que podían resultar en el despido repentino de compañeros.

“Uno va el sábado o el domingo solo para ponerse al día o asegurarse de que nada esté mal”, dijo la persona.

Otras empresas también han promovido la idea de que la IA reducirá efectivamente la cantidad de horas que las personas necesitan trabajar, para bien o para mal.

Anthropic ha presumido de que su popular herramienta de codificación y chatbot Claude es capaz de trabajar de forma autónoma durante siete horas sin descanso, lo que equivale prácticamente a una jornada laboral completa.

Mark Zuckerberg, de Meta, dice que su empresa se encuentra en un momento en el que “la IA empieza a cambiar drásticamente nuestra forma de trabajar”, y que estas herramientas permiten que un número mucho menor de empleados haga mucho más de lo que jamás hubieran podido.

Si bien Meta ha despedido desde entonces a 1 de cada 10 empleados, el director ejecutivo de Anthropic, Dario Amodei, ha advertido que, a medida que las herramientas de IA se vuelvan inevitablemente más productivas, esto podría significar una pérdida de empleos aún mayor.

Los empleados de esas mismas empresas tecnológicas, que no solo desarrollan sino que también utilizan las herramientas de IA que supuestamente realizarán al menos parte del trabajo de las personas, dicen que trabajan mucho más que la típica semana laboral de cinco días y 40 horas.

Trabajo intensivo

Los trabajadores del sector tecnológico en Estados Unidos suelen estar bien remunerados, y si bien en otros sectores como la banca de inversión, el derecho y la medicina también es común ver largas jornadas laborales, una jornada de 14 horas no siempre fue la norma en el sector tecnológico.

Durante años, lo habitual era un trabajo de oficina con horario fijo de 9 am a 5 pm.

Pero el exempleado de OpenAI afirmó que trabajaba al menos 70 horas semanales, mucho más que en sus anteriores empleos en el sector tecnológico.

Actualmente trabaja en una startup también centrada en la IA y asegura que su equilibrio entre la vida laboral y personal ha mejorado, trabajando entre 50 y 60 horas semanales, “fuera de los sprints (periodos de desarrollo intensivo)”.

Un sprint es un término que se utiliza para referirse a un período común en las empresas tecnológicas en el que las personas trabajan largas jornadas durante las semanas previas al lanzamiento de una nueva función o producto.

Sin embargo, dentro de las empresas de IA y las grandes compañías tecnológicas que trabajan frenéticamente en proyectos de IA, estos ciclos de desarrollo intensivo pueden ser extremos.

En OpenAI y Anthropic, por ejemplo, los ciclos de desarrollo intensivo pueden prolongarse durante muchas semanas y superar las 90 horas de trabajo en un período de siete días, según comentaron trabajadores del sector tecnológico con los que habló la BBC para este reportaje.

Ninguna de las dos compañías respondió a las solicitudes de comentarios de la BBC.

Ser “reclutado”

Empleados de Meta relatan que este año los han asignado abruptamente a equipos que realizan trabajos de IA considerados urgentes.

Según un trabajador actual y un exempleado, lo denominaron “reclutamiento forzoso”, ya que no se les dio opción.

“Simplemente te cambian de puesto”, dijo el exempleado. “No puedes negarte, o si lo haces, tienes que renunciar”.

Según comentaron, aunque Meta había empezado recientemente a suavizar su postura inflexible de “lo tomas o lo dejas”, para entonces muchos empleados ya se habían visto obligados a aceptar ese tipo de trabajo.

Según las descripciones del trabajo realizadas por empleados actuales y antiguos de Meta, las jornadas laborales en estos equipos suelen ser largas, con personal que trabaja hasta altas horas de la noche, los fines de semana y que siente que está “de guardia” durante las horas en que no trabaja.

En Estados Unidos no existen límites en cuanto a la cantidad de horas que puede trabajar una persona mayor de 16 años.

En Reino Unido y Europa, por ejemplo, las leyes limitan la semana laboral a 48 horas, incluyendo las horas extras.

Los proyectos actuales de IA de Meta incluyen la creación de una herramienta que se puede utilizar para la ingeniería de software y otros tipos de trabajo, y la construcción de una infraestructura de modelos de IA que pueda medir el éxito de dichos modelos al replicar diversas tareas, agregaron los empleados.

“Literalmente trabajas en equipos de personas que intentan replicar a seres humanos realizando trabajos”, señaló el exempleado.

Esa labor, añadió la persona, parece “interminable”.

Un portavoz de Meta declinó hacer comentarios.

Incluso los trabajadores del sector tecnológico que no participan directamente en el desarrollo de herramientas de IA se enfrentan a jornadas laborales más largas debido a la tecnología.

Amin Shali, exempleado de Google, dejó la compañía en mayo debido a que, según él, la IA estaba afectando negativamente su trabajo, como tener que trabajar a menudo hasta altas horas de la noche por fallos en las funciones internas de ingeniería.

Esto ocurría con mayor frecuencia a medida que Google destinaba recursos cruciales, como unidades de procesamiento y almacenamiento de memoria, a proyectos de IA.

Un portavoz de Google declinó hacer comentarios.

Desde que dejó Google, Shali le dijo a la BBC que su sueño y su salud en general mejoraron.

Afirmó haberse dado cuenta de que la excesiva dependencia de las herramientas de IA en las grandes empresas tecnológicas “crea una mala cultura que ejerce una presión excesiva sobre los ingenieros”.

El ahorro de tiempo se ha esfumado

Algunas investigaciones recientes sugieren que las herramientas de IA están haciendo que la carga de trabajo de las personas sea aún más pesada.

Un estudio de la Universidad de California en Berkeley siguió durante ocho meses a cientos de trabajadores de una empresa tecnológica estadounidense mientras utilizaban inteligencia artificial.

El estudio reveló que los empleados “trabajaban a un ritmo más rápido, asumían un abanico más amplio de tareas y extendían su jornada laboral a más horas”.

Neil Thompson, investigador de innovación en el MIT, afirmó que incluso en las empresas tecnológicas líderes en el desarrollo de la IA es improbable que se les diga a los trabajadores que simplemente implementen las herramientas que se supone que deben hacer parte de su trabajo y sigan adelante.

“Esto lleva a una situación en la que, incluso si se lograra un ahorro de tiempo real, este se vería absorbido por los cambios, su implementación y la necesidad de asegurarse de que funcionan”, dijo Thompson.

La investigación de la UC Berkeley descubrió que la carga de trabajo de los empleados del sector tecnológico aumentó en parte debido a la necesidad de comprobar constantemente los resultados de las herramientas de IA.

En situaciones en las que un empleado ha optimizado los procesos para las herramientas de IA, la gente también tiende a aprovechar el tiempo ahorrado para trabajar más, añadió Thompson, ya sea porque quieren hacerlo o porque sienten que deben hacerlo para demostrar su valía a un empleador.

“La gente da por sentado que un 20% menos de trabajo significa semanas laborales de cuatro días”, dijo Thompson. “Pero surgen nuevas tareas”.

Como señaló Shali: “Se supone que la IA está haciendo mucho por nosotros ahora, por lo que mucha más gente debería tener al menos mejor salud y dormir mejor”.

En cambio, parece ser todo lo contrario.

Este artículo fue escrito originalmente en inglés y usamos una herramienta de inteligencia artificial para traducirlo. Un periodista de la BBC revisó el texto antes de su publicación. Más información sobre cómo usamos IA.

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No me molesta que me tomen una foto, que se revise tres veces y le pongan filtros para Instagram, pero tener 70 cámaras apuntadas a mi cuerpo cuando estoy solo en ropa interior es un poco intimidante.

Una voz robótica me ordena que me quede quieta y cierre los ojos mientras estoy parada dentro de un escáner curvo y en el fondo suena música clásica.

Con un destello de luz, se toman 2.000 fotografías de mi cuerpo, con la esperanza de captar cada mancha, peca y lunar para analizarlos contra diferentes tipos de cáncer de la piel.

Este escáner total de cuerpo está teniendo lugar en una clínica de estilo futurista en el centro de la ciudad de Mánchester, donde estoy arropada en una bata y calzando pantuflas de caucho en forma de hexágonos. Los millones de puntos en datos recopilados crearán un avatar de mi cuerpo en 3D usando la IA.

En los últimos dos años, el mercado de lo que se podría llamar una inspección completa de la salud (aludiendo a la llamada Inspección Técnica de Vehículos, ITV) ha experimentado un boom en Reino Unido, con clientes dispuestos a pagar cientos o hasta miles por ellos, y las compañías como Prenuvo, Ezra y Neko Health están atrayendo millones en capital de inversión.

Mientras empresas como Prenuvo y Ezra ofrecen escáneres de IRM de cuerpo completo, yo opté por Neko Health, que no hurga tan profundamente, y tiene un precio más modesto, de unos US$400. Actualmente hay 100.000 personas en su lista de espera.

Me harán un control para una gama de condiciones distintas, incluyendo cáncer de la piel, enfermedad cardiovascular, diabetes tipo 2, problemas oculares como glaucoma, así como desórdenes de los riñones y de la sangre.

No tengo ningún síntoma, pero ¿qué pasa si encuentran algo? Eso lo discuto más adelante.

La industria de los escáneres corporales se ve a sí misma como la nueva frontera en el cuidado de la salud, previniendo enfermedades antes de que tengan la oportunidad de manifestarse completamente. Pero hay escepticismo sobre qué tan beneficiosos son realmente estos escáneres para pacientes que, por lo demás, son saludables.

Mis redes sociales están inundadas con videos de clientes entusiasmados que se filman mientras están dentro de las máquinas de escáner, cuando les sacan sangre y les miden la fuerza de su agarre.

Hjalmar Nilsonne, uno de los fundadores de Neko Health, quiere que este tratamiento preventivo esté disponible para cada individuo, no solo para los que puedan pagar.

“Aunque la medicina ha progresado mucho en el último siglo, el cuidado primario sigue siendo muy básico. ¿Por qué esperar a que veamos síntomas?”, expresa Nilsonne. “Los datos son súper claros; la prevención es preferible a la cura”.

Sin embargo, los médicos generales y los doctores dentro del NHS (el sistema de salud pública de Reino Unido) son más escépticos, con el NHS de Inglaterra advirtiendo que la popularidad de estos escáneres está generando un “exceso de diagnósticos, investigaciones innecesarias y ansiedad que se pueden evitar”.

Además de someterme a un escáner, he conversado con dos mujeres que tuvieron experiencias muy diferentes.

“Mis manchas cancerosas no se detectaron”

Annabel Mason-Thompson tuvo un escáner con Neko Health en septiembre del año pasado, sabiendo que tenía una mancha sospechosa en la espalda, pero que no fue advertida por la tecnología.

“Me sentí un poco defraudada para ser honesta”, expresó la paciente de 50 años. “Su escáner de IA no detectó mis cuatro lesiones cancerosas”.

“Fue solo cuando fui a la sala del doctor después del escáner y les señalé mi mancha roja que la examinaron”.

Un examen posterior confirmó que la mancha era sospechosa, así que Neko Health contactó a Annabel para informarle que necesitaría tratamiento y le escribió una carta a su dermatólogo privado para indicar que “la lesión requiere evaluación con miras a una posible extirpación”.

Su dermatólogo encontró tres manchas cancerosas más que requerían tratamiento urgente.

“Afortunadamente”, cuenta, “todos eran carcinomas de células basales de crecimiento lento. Tuve dos extirpados con corte y dos removidos con crioterapia”.

Neko Health afirma que “la seguridad de los miembros y la excelencia clínica está en el centro de todo” lo que hace. La compañía asegura que su equipo clínico identificó una “lesión preocupante” y fue revisada por dos de sus dermatólogos antes de referirla para un posible tratamiento.

“Sabemos que no hay un sistema único que esté a prueba de fallas”, manifiesta Nilsonne, “razón por la cual tenemos lentes múltiples, es crucial que la tecnología y la experiencia humana trabajen juntas”.

Los más recientes datos de su empresa muestran que de 4.362 escáneres realizados a clientes que visitaron la clínica central de Neko Health en Estocolmo el año pasado, 1,2% descubrieron condiciones de riesgo mortal como melanoma y leucemia. Otro 4% detectaron condiciones de salud significativas que requirieron tratamiento adicional, y 1,2% advirtieron sobre condiciones que podían ser revertidas como niveles de azúcar prediabéticos.

Aunque las cifras no son representativas de la población y solo tienen en cuenta aquellos que pueden pagar por este tipo de salud preventiva, Nilsonne dice que esto es un indicador de cómo debería verse la medicina en el futuro.

Pero los médicos generales no están de acuerdo. La profesora Victoria Tzortziou Brown, presidente del Real Colegio de Médicos Generales en Reino Unido (RCGP), señala que no han visto “pruebas convincentes” de que los exámenes de detección amplia del sistema privado “mejoran los resultados de la salud”.

Afirma que los resultados de estos escáneres privados también pueden generar una carga adicional al NHS con clientes que regresan para hacerse más pruebas y posibles tratamientos, aun “cuando los resultados prueban ser clínicamente insignificantes”.

“Me salvó la vida”

Mehvish cuenta que nada pudo haberla preparado para lo que escuchó después de su escáner corporal total. Salió de la clínica Neko Health en la ciudad de Birmingham, con un diagnóstico que le cambió la vida.

“Esperaba sentir alivio”, dice la mujer de 33 años. “En cambio, me informaron que sufría de una forma rara de diabetes”.

Después de que sus niveles de azúcar en la sangre a largo plazo registraron estar excesivamente altos, se sometió a otra prueba de sangre que confirmó las sospechas de diabetes.

Fue referida de vuelta a su médico general, que la envió a una cita urgente en el hospital ese mismo día, y fue diagnosticada con diabetes autoinmune latente del adulto (LADA, por sus siglas en inglés), un tipo de diabetes que abarca los tipos 1 y tipo 2 de la enfermedad.

Al igual que el tipo 1, es una condición autoinmune que ataca las células pancreáticas del cuerpo, pero también comparte características con el tipo 2 porque puede progresar lentamente y, dependiendo del estadio de la condición, se puede controlar inicialmente con dieta y ejercicio.

“No tenía ninguno de los síntomas”, afirma Mehvish, “me resultó difícil entenderlo, ¿cómo podía tener esta condición sin darme cuenta?”.

Pero asegura que la intervención temprana e inesperada “me salvó la vida”.

Ahora se inyecta con insulina dos veces al día, controla lo que come y, a pesar de echar de menos la espontaneidad de su vida pasada, está aprendiendo a adaptarse a la nueva.

“Me siento mucho mejor, mayor claridad, menos confusión mental y me siento mucho más equilibrada”.

Yo, después de mi escáner, me siento un poco desequilibrada. Me han dicho que tengo 3.311 manchas en la piel, comparadas al promedio de los clientes de Neko Health de 845. Tres necesitan una mayor inspección por el dermatólogo de la compañía en Suecia.

“Pero yo no tengo lunares grandes ni marcas”, respondo durante una consulta con un doctor después del escáner. Son mis pecas, me indican, y tener pecas me pone en un riesgo más alto de desarrollar cáncer de la piel.

Después de sentirme confiada en que recibiría un certificado de buena salud, especialmente cuando se trata de mi piel, me sentí un poco perturbada al descubrir que necesitaría hacerme exámenes adicionales.

Además de los tres lunares sospechosos que demandaban atención extra, también descubrí que tengo un ritmo cardíaco irregular. El registro del electrocardiograma (ECG) resaltó una onda adicional, conocida como una onda P bífida, que fue referida internamente al cardiólogo de Neko Health para su análisis. Por suerte, devolvió un visto bueno.

Unos días después, recibí un texto de seguimiento que señaló que no tenía cambios anormales en la piel que requirieran tratamiento.

Soy una de miles de clientes que han sido alertadas sobre algún problema potencial, para luego descubrir que no se necesita tratamiento adicional. Algunos doctores consideran que esto causa ansiedad innecesaria y que los pacientes solo deberían confiar en los programas de control nacionales a través del NHS.

El doctor Stephen Harden, presidente del Real Colegio de Radiólogos, resalta la tecnología usada por el NHS, que se enfoca en “áreas específicas” como los senos, intestinos o cuello uterino, y que señala que podría ser más confiable que un escáner corporal completo.

Pero el exministro de Salud británico Steve Brine, que funge como asesor de una empresa de salud preventiva, opina que los escáneres precautorios como el que tuve “encajan con la dirección que la gente está tomando respecto a su salud”.

“El cambio se avecina por todo el NHS; la prevención es un ámbito de políticas de gran envergadura”, asegura Brine. “Queremos identificar los problemas de las personas antes de que se vuelvan pacientes, así que estos escáneres bien podrían convertirse en parte de nuestro cuidado de la salud futuro y el cuidado primario tiene que adaptarse”.

En cuanto a mí, me dijeron que la edad de mi corazón era cuatro años menor que mi edad actual y, en términos generales, estaba en excelente salud. Pero también aprendí una lección valiosa; que podría tener mayor riesgo de cáncer de la piel debido a mis pecas.

Así que, gracias al tiempo que pasé en el escáner, tengo mucho más interés en echarme mucho protector solar por todo el cuerpo, en lugar de solo en la cara.

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El 30 de abril pasado Marçal Font recibió un pedido que llamó su atención en la Librería Fénix, un lugar de referencia para el comercio de libros antiguos de la ciudad catalana de Badalona.

“Hace 20 años que me dedico a ser librero de viejo, o sea, que de compras extrañas he tenido millones, con lo cual ya no me alarmo”, le cuenta a BBC Mundo quien es además poeta y profesor de Literatura Comparada de la Universidad de Barcelona.

El pedido provenía de una empresa ubicada en Canadá, pero esta no era la primera vez que la librería enviaba libros en catalán al exterior. “Mandamos libros hasta Japón, no es algo raro; pero el patrón (de compra) era extraño”.

Cuando a comienzos de mayo llegó una nueva serie de pedidos, Font decidió investigar por temor a que se tratara de un fraude.

“No es frecuente buscar a quiénes nos compran, pero en ese caso empezamos a mirar, más que nada, porque eran pedidos en una ventana de una hora o 40 minutos. Teníamos tres o cuatro correos pidiendo un número dispar de libros. Y los gastos de envío asociados eran disparatados”.

Entonces consultó con su amigo Xavier Vinaixa, a quien además de su amor por los libros y el humanismo, lo une la pasión por la inteligencia artificial.

“Me llamó y me dijo, ‘oye, me están entrando aquí pedidos con patrones raros, el mismo cliente, con envío al exterior y pagando tres veces gastos de envío’. Y él lo primero que pensó es que no fuera una estafa”, recuerda Vinaixa en diálogo con BBC Mundo.

“Y ahí fue cuando empezamos a tirar del hilo y encontramos otra gente, con las mismas inquietudes que Marçal, en Alemania, en Nueva Zelanda… Y entonces lo vimos súper claro”, añade este investigador de inteligencia artificial y director técnico de la empresa tecnológica Sorensen.ai.

Si uno realiza una búsqueda en internet con los términos “libros antiguos” e “inteligencia artificial” encuentra rápidamente esas “inquietudes” a las que hace referencia Vinaixa.

En un artículo del periódico británico The Telegraph titulado “Barbarie cultural: cómo las empresas de IA están destruyendo los libros del mundo”, un librero de Haarlem, Países Bajos, cuenta la sorpresa que sintió al recibir un pedido masivo de libros:

“En el comercio de libros antiguos es muy poco frecuente que la gente quiera comprar más de un libro. Así que, si alguien viene y dice ‘quiero un par de cientos de sus libros’ resulta muy extraño”, contó el anticuario Pieter de Vries.

El diario The Guardian, citó a una librera en la ciudad australiana de Victoria que recibió un pedido de la misma compañía que le compró a Marçal Font: “Hicieron el pedido, pagaron por adelantado y no pusieron reparos a los gastos de envío”, explicó Delfina Manor.

Ambos artículos, así como los que contaron la historia del librero catalán, hacen referencia a la investigación periodística que destapó lo que se conoce como el “Proyecto Panamá”.

Destrucción y entrenamiento

En septiembre de 2025, la empresa de inteligencia artificial (IA) Anthropic acordó pagar US$1.500 millones para resolver una demanda colectiva presentada por autores que alegaban que la compañía había utilizado sus obras sin permiso para entrenar sus modelos de IA.

Cuatro meses después, el diario Washington Post publicó en exclusiva un documento que fue parte del proceso judicial, en el que se mencionaba la existencia de un plan para digitalizar todas las obras escritas por la humanidad.

“El Proyecto Panamá es nuestro esfuerzo para escanear de forma destructiva todos los libros del mundo”, indicaba el texto filtrado, que más adelante especificaba: “No queremos que se sepa que estamos trabajando en esto”.

Maximiliano Firtman, profesor argentino y autor de libros sobre programación e inteligencia artificial, fue uno de los autores que demandó a Anthropic en esa demanda colectiva.

Según le cuenta a BBC Mundo, el juez dictaminó que si la empresa compraba el ejemplar del libro, podía usarlo para entrenar a la IA.

“Y ahí empezaron a surgir los testimonios de libreros alrededor del mundo que reciben órdenes de libros que nadie tocaba, y de algunas empresas que se dedican a escanear estos libros y darles el texto ya escaneado a las empresas de inteligencia artificial. Así aparece el tema de la destrucción de los libros”.

Rodrigo Álvarez, periodista especializado en tecnología en el medio Todo Noticias (TN) de Argentina, explica que hay dos métodos para digitalizar libros, uno de los cuales no implica la destrucción del ejemplar, ya que usa escáneres planos o dispositivos con forma de V que escanean las páginas sin desarmar la encuadernación.

“El procedimiento ‘destructivo’ es basicamente un proceso que comienza con el corte del lomo para que las hojas queden sueltas; las páginas ya separadas se introducen en escáneres industriales de alta velocidad que las escanean mucho más rápido, de manera automática”, le dice a BBC Mundo.

Una vez digitalizadas las páginas, el libro ya no puede armarse de nuevo y sus restos suelen enviarse a reciclaje.

“Las empresas eligen esta segunda alternativa por una cuestión de escala: permite digitalizar millones de ejemplares con mayor rapidez y a un costo menor. En el caso documentado de Anthropic, para el Proyecto Panama se usó este procedimiento”, concluye Álvarez.

Entrenamiento

Digitalizar los libros permite preservar los textos escritos a lo largo de la historia humana, pero el objetivo principal parece obedecer más a entrenar a la inteligencia artificial que a un espíritu de conservación.

“Cuando hablamos de IA normalmente se sobreentiende que hablamos de un LLM (siglas en inglés de Large Language Model), un gran modelo de lenguaje”, aclara Xavier Vinaixa.

Los LLM, como -por ejemplo- ChatGPT-, son programas de inteligencia artificial que aprenden a entender, resumir, traducir y generar texto u otro contenido prediciendo la palabra o el fragmento siguiente.

“Todos usamos el teclado predictivo en nuestros teléfonos. Vos decís ‘hola, estoy llegando…’ y capaz que te sugiere la palabra ‘tarde’. ¿Cómo funciona ese teclado predictivo? En base a estadísticas de textos previos que vos escribiste. Eso mismo, pero elevado a la millonésima potencia, es un LLM”, ejemplifica Maximiliano Firtman.

Entonces, para entrenar a estos modelos grandes de lenguaje en el intrincado arte de encontrar las conexiones entre las palabras, primero se los “alimentó” con toda la información que había en la red -Wikipedia, blogs, foros-, y cuando esto comenzó a acabarse, se los entrenó con notas de periódicos y hasta con subtítulos de los videos de YouTube.

“Todo lo que tenían a mano se lo daban a esa máquina que se traga textos, y cuando esto se terminó empezaron a buscar en los libros impresos que ya estaban digitalizados, luego en las bibliotecas y ahora empezaron a buscar libros extraños que no son comerciales. ¿Y que están dónde? En librerías de libros usados y anticuarios”, añade Firtman.

“En el caso de Marçal -dice Xavier Vinaixa- me comentaba de pedidos que le llegaban, por ejemplo, de la historia de los embutidos catalanes, cosas que seguro que no se han usado todavía para entrenar”.

Datos sin contexto no son datos

La destrucción de los libros escaneados para entrenar a la IA ha generado cuestionamientos y dudas desde diversos foros.

Miguel Ángel Ortega, presidente de la Asociación Profesional del Libro y Coleccionismo Antiguos de España, le dice a BBC Mundo que se debería distinguir si se trata de ejemplares de tiradas masivas o de tiradas limitadas.

“Como comerciantes que preservamos el patrimonio y que realizamos una labor de conservación, creemos que el uso final de una obra, de una edición muy limitada, escasa o única, lógicamente, no debería ser la destrucción”.

En esto coincide Rodrigo Álvarez, el periodista de Tecnología de TN, para quien el mayor riesgo “es que las compras indiscriminadas destruyan ejemplares raros o agotados sin comprobar antes cuántos de esos ejemplares quedan en stock de distribuidoras y librerías, o incluso en poder de las personas”.

A Marçal Font, en cambio, la destrucción de libros no le preocupa tanto: “No soy nada romántico en ese sentido”.

“Igual que los veterinarios que estudian para salvar a los animales acaban siendo los que más animales sacrifican; mi punto de vista es que no hay nadie que destruya más libros que un librero de viejo, porque compramos bibliotecas enteras, salvamos todo lo salvable, pero hay mucho que no se salva”.

Font explica que si un libro tiene depósito legal, lo que asegura una conservación de 5 o 10 ejemplares como mínimo, “que se destruya un ejemplar para que toda esa información vaya a un formato nuevo de conocimiento me parece hasta bien”.

Su preocupación radica en que la digitalización de todo el material producido por la humanidad deje de lado aquello que no cuenta con un ISBN (siglas en inglés de International Standard Book Number), el número que identifica cada libro publicado.

“Toda la disidencia política del mundo, la lucha LGTBI, todos los fanzines de rebeldía, la contracultura, todo lo underground se ha hecho sin ISBN”, señala, y advierte que este material podría perderse para futuras generaciones si no se lo digitaliza también.

Por esa razón, tanto Álvarez como Font destacan que no se debe confundir digitalización con conservación.

“La digitalización de un libro no es lo mismo que conservar un libro; generalmente ese archivo digital suele quedar en una base de datos privada, fuera del alcance de lectores, bibliotecas e investigadores”, advierte Álvarez.

El periodista tecnológico añade que en esta digitalización extrema también pueden perderse características que exceden al texto, como su encuadernación, anotaciones, ilustraciones, calidad de impresión, procedencia y otras particularidades.

Para Font, la ausencia de estos “metadatos” deja en las sombras claves fundamentales para la buena interpretación de un texto, con lo cual los datos que se producen incluso para la propia industria de IA son, en su opinión, deficitarios.

“Que haya un trasvase de conocimiento del formato libro a los nuevos formatos me parece muy positivo; en los siglos XV y XVI ya hubo un proceso similar con esos libros de la recién inaugurada imprenta, y también se perdía la calidad de los datos de un formato a otro. ¿Eso cómo se resolvió? Con metadatos”.

Él pone el ejemplo de cuando se recopiló información inscrita en pierdas para pasarla al papel: “No bastaba con transcribir el texto que había en la piedra, había que incluso dibujar la piedra, hablar de sus materiales, de su localización, todo ese metadato es lo que nos permite ahora a nosotros reconstruir qué decía esa piedra en realidad”.

El presidente de la Asociación Profesional del Libro y Coleccionismo Antiguos de España explica que incluso dos libros con el mismo texto pueden tener un valor cultural muy diferente.

“Pueden tener la misma información, pero uno tiene un ex libris (una etiqueta decorativa pequeña que se pega en el interior de la cubierta delantera para indicar quién es su propietario), una encuadernación artesanal o anotaciones, que no se van a poder trasladar al formato digital, un poco lo que ocurre con el formato del libro electrónico”.

El resumen del resumen del resumen…

Para evitar la digitalización que destruye los libros y deja de lado información clave, tanto Font como Vinaixa proponen evitar los intermediarios

“La solución que proponemos es escanear nosotros nuestro patrimonio en nuestra lengua, lo guardamos y licenciamos los datos; si tú quieres los datos, yo te los doy de la mejor manera posible y el libro me lo guardo, porque para la gente que hace investigación es importante también cómo el libro tiene la portada, cómo ha sido cosido, no solo el contenido”, dice Vinaixa.

El director técnico de la empresa tecnológica Sorensen.ai. añade que la demanda de datos continuará, hasta que ya no haya con qué alimentar a la inteligencia artificial.

“Creíamos que la IA se iba a quedar pequeña cuando ya no haya más capacidad de proceso. Pues no, el tope son los datos, la IA se ha quedado pequeña porque ya no hay más datos”.

Para Firtman, aún no sabemos qué pasara cuando se acabe la información generada por humanos:

“Lo siguiente que hay son los datos sintéticos, los textos escritos por la propia IA. El mayor riesgo de acá a unas décadas es que cuando todo se lo preguntemos a una IA, sin ir a las fuentes, esa IA se empiece a degradar porque se está entrenando con la misma información que generó la propia IA”.

El periodista Rodrigo Álvarez grafica esta degradación con la imagen de una serpiente que se come su propia cola:

“Las empresas alimentarían a sus modelos con contenido generado por otras inteligencias artificiales y en ese caso podrían multiplicarse errores, hacer cada vez más básico el lenguaje, como un resumen de un resumen de un resumen, cada vez más sencillo, una síntesis de una síntesis que se aleja de la información original”.

Mientras, en la Librería Fénix de Marçal Font, la situación se fue modificando tras la compras “extrañas” de abril y mayo.

“Han ido cambiando de logística y de empresa. También nos empezaron a hacer mandar los libros no solo a Norteamérica sino a Alemania”.

Y después de un mes sin novedades, Font ha recibido un nuevo pedido, justo esta semana, lo cual, para él, solo podría implicar una cosa:

“El Proyecto Panamá sigue en marcha”.

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