Hace unas semanas fui a un workshop sobre inteligencia artificial y salí con la cabeza explotada. Durante unas horas sentí que todo lo que había aprendido, practicado e invertido para trabajar como fotógrafa quizás ya no servía para tanto.
Después mi algoritmo se llenó, obviamente, de personas usando y hablando sobre IA. Empecé a prestar más atención a cómo la incorporábamos a nuestros trabajos y noté una contradicción bastante curiosa.
Los diseñadores la usan para generar fotografías o mockups para sus proyectos. Escuché a una ceramista contar cómo la usaba para editar sus videos. Yo la uso, sobre todo, para resolver tareas administrativas que me llevan tiempo y no tienen demasiado que ver con mi trabajo como fotógrafa. También para cosas muy concretas, como adaptar mi plantilla de presupuesto base con toda la información necesaria para un nuevo cliente.
Hasta ahí, cuando la IA nos resuelve cosas que nosotros no sabemos hacer, o que simplemente no forman parte de nuestro oficio, va todo perfecto.
El problema aparece cuando entra en nuestro propio terreno.
El diseñador que genera imágenes con IA empieza a encontrar problemas cuando ve una identidad visual resuelta de la misma manera. El ceramista que la usa para editar un reel se queja cuando alguien llega con una pieza diseñada por inteligencia artificial y le pide que la produzca. Yo puedo considerar perfectamente válido usarla para ayudarme a ordenar un texto, mientras que alguien que lleva años escribiendo probablemente lea ese mismo texto y encuentre problemas que yo ni siquiera había visto.
Y pensé que había dos posibilidades: o somos bastante egocéntricos con nuestros propios oficios, o cuanto más sabemos de algo, más fácil nos resulta detectar cuándo algo está mal hecho.
Probablemente haya un poco de las dos.
La IA parece funcionar mejor cuando no sabemos hacer el trabajo
Hay algo engañoso en recibir un resultado terminado.
Si no sé editar video y una herramienta me devuelve un reel armado, con cortes, música y subtítulos, mi primera reacción probablemente sea pensar que funciona. Puedo decidir si me gusta o no, pero no necesariamente tengo las herramientas para evaluar todas las decisiones que se tomaron para llegar hasta ahí.
Con la fotografía me pasa lo contrario.
Una persona puede mirar una imagen generada con inteligencia artificial y pensar que es espectacular. Yo puedo mirar exactamente la misma imagen y sentir rápidamente que algo no me cierra.
A veces ni siquiera es un gran error. Es una suma de pequeñas cosas.
Después de trabajar durante cierto tiempo con alimentos, empezás a entender cómo se comportan. Cómo cae una salsa, cómo se rompe una torta, cómo responde una textura a determinada luz. Una cuchara entrando en una preparación tiene un peso, una resistencia y una forma de moverse. Cuando algo de eso no sucede como debería, lo noto.
Y, por encima de todo, muchas veces hay algo que simplemente no siento genuino.
Seguramente un escritor encuentre en un texto generado por IA cosas que para mí pasan completamente desapercibidas. Un ceramista verá problemas en una pieza que yo consideraría perfectamente posible. Un diseñador detectará decisiones que yo nunca habría cuestionado.
Quizás la inteligencia artificial no sea necesariamente mejor en las disciplinas que están fuera de la nuestra.
Quizás, simplemente, somos peores evaluándola.
Saber hacer algo también es saber mirar
Cuando pensamos en especializarnos en un oficio solemos pensar en la capacidad de producir: un fotógrafo aprende a hacer fotografías, un diseñador a diseñar, un ceramista a trabajar con un material.
Pero hay otra parte del aprendizaje que me parece igual de importante.
Con los años también aprendemos a mirar.
Empezamos a detectar pequeñas decisiones que antes no veíamos. Entendemos por qué algo funciona, por qué otra cosa parece correcta pero no termina de estar bien y por qué dos resultados aparentemente similares pueden tener detrás procesos completamente distintos.
Y llega un momento en que muchas de esas decisiones se vuelven casi automáticas.
En fotografía gastronómica, por ejemplo, no pienso solamente en hacer que un plato se vea lindo. Pienso en cómo responde ese alimento a determinada luz, qué textura quiero conservar, qué parte necesita volumen, qué elemento está distrayendo, qué encuadre tiene sentido para esa marca o qué imagen después va a funcionar realmente en una web, una campaña o una pieza vertical.
Y, principalmente, pienso qué quiero transmitir con las imágenes que estoy creando.
Creo que ahí hay algo difícil de separar del oficio. No solamente aprendemos a producir imágenes: acumulamos referencias, errores, experiencias y decisiones que después modifican nuestra manera de mirar.
También hay un poco de ego
Pero sería demasiado cómodo explicar todo solamente desde la experiencia.
Porque también creo que protegemos especialmente aquello que sabemos hacer.
Es muy fácil decir que la inteligencia artificial es una herramienta increíble cuando me ahorra una tarea administrativa que no quiero hacer. Es bastante más difícil mantener exactamente el mismo entusiasmo cuando empieza a resolver una tarea por la que alguien podría contratarme.
Ahí aparecen palabras como criterio, sensibilidad, experiencia, proceso u oficio.
Y muchas veces son ciertas.
Pero también vale la pena preguntarnos cuánto de nuestra reacción tiene que ver con reconocer realmente las limitaciones de una herramienta y cuánto con que esa herramienta acaba de entrar en un territorio que considerábamos nuestro.
No creo que haya una respuesta demasiado cómoda.
Entonces, ¿para qué sirve realmente especializarse?
No creo que la conclusión sea que no deberíamos usar inteligencia artificial para aquello que no sabemos hacer.
Yo voy a seguir usándola. Me ayuda a ordenar ideas, resolver tareas administrativas, organizar información y hacer más rápido un montón de cosas que, de otra manera, me sacarían tiempo de mi trabajo.
De hecho, esta misma web está construida con ayuda de muchas herramientas de inteligencia artificial. Pero también tiene muchísimas horas de trabajo detrás. Hubo que tomar decisiones, descartar otras, entender qué quería comunicar y, sobre todo, tener un objetivo para poder decidir qué de todo lo que esas herramientas proponían tenía sentido para mí.
Y creo que ahí está la diferencia que antes no estaba viendo.
Salí de aquel workshop pensando que quizás todo lo que había aprendido podía dejar de servir. Unas semanas después, empiezo a pensar casi lo contrario. Todo lo que aprendemos es también lo que nos permite evaluar lo que tenemos delante.
Que una herramienta pueda darme una respuesta no significa que yo tenga los conocimientos suficientes para saber si esa respuesta es buena. Y quizás ahí esté cambiando también el valor de especializarse.
Durante mucho tiempo pensamos que aprender un oficio significaba, principalmente, aprender a producir algo. Ahora que una máquina puede producir una versión razonablemente convincente de muchas de esas cosas en segundos, quizás una parte cada vez más importante del oficio esté en otro lugar.
En saber mirar. En entender qué decisión tiene sentido y cuál no. En reconocer qué falta. En saber cuándo algo solamente parece correcto.
No sé hasta dónde va a llegar la inteligencia artificial ni qué partes de nuestros trabajos va a poder hacer dentro de algunos años.
Tampoco creo que la pregunta sea solamente qué puede hacer una máquina. Hay otras preguntas que me interesan cada vez más: qué elegimos seguir haciendo nosotros, con quiénes queremos hacerlo y qué pasa con los procesos humanos cuando producir algo deja de necesitarlos.
Pero eso da para otra conversación.
Por ahora, después del susto inicial, me quedo pensando en algo bastante más simple:
la IA parece más inteligente cuanto menos sabemos del tema. Y quizás una de las cosas más valiosas de conocer profundamente un oficio sea justamente esa: poder ver todo lo que, para los demás, todavía parece estar bien.
