Antes de empezar

Casi todo el mundo cree que la inteligencia artificial nació con ChatGPT.

No es cierto.

En el sector de la inteligencia artificial industrial llevamos más de treinta años haciendo IA en las fábricas. No como promesa, ni como experimento de laboratorio: resolviendo problemas reales, con dinero de verdad encima de la mesa. Y es importante que el mundo lo sepa, porque si cree que ese conocimiento no existe, no lo va a buscar. Y ese conocimiento tiene respuestas para varias de las preguntas que hoy angustian a todo el mundo.

Para demostrártelo, te voy a contar una historia corta. Sucedió en 1998.

Yo llevaba entonces seis años trabajando como ingeniero de software e inteligencia artificial en Keraben, uno de los grandes grupos cerámicos de Castellón. Habíamos hecho sistemas para casi todas las secciones de las distintas fábricas del grupo. Y aquel año la empresa había puesto toda su ilusión en un producto nuevo: el Marmaris. Piezas de gran formato que simulaban el mármol, con sus vetas, con su brillo, con esa profundidad que engaña al ojo. En Cevisama, la gran feria del azulejo, el Marmaris fue la estrella. Los comerciales volvieron con pedidos de medio mundo.

Y a las pocas semanas de volver de la feria, el sueño se convirtió en pesadilla.

Una tarde, el director de operaciones de la planta entró en mi despacho con la cara desencajada. Venía como quien va al tribunal de última instancia, y me dijo: “He pensado que si alguien puede arreglar esto, tiene que ser Sebas. Con una de esas magias que hace.” Magia: así llamaban mis compañeros de Keraben a aquello de la inteligencia artificial, porque en aquella época sonaba absolutamente a chino. Comíamos juntos a diario, aquel hombre y yo; había confianza para hablarse así. Y había un problema de los que quitan el sueño.

Y me lo explicó. Las piezas del Marmaris, después de cocidas y con su capa de cristalina encima, pasaban por un proceso final de pulido y rectificado. En las líneas piloto todo había ido bien. Pero al llevar el producto a las líneas masivas de producción, apareció el monstruo. Curvaturas mínimas, de las que en un azulejo normal son perfectamente invisibles al ojo humano, en estas piezas eran letales: la pulidora, que trabaja a altura fija, sacaba calvas. En el centro de la pieza, si había salido cóncava. En las puntas, si había hecho lo que en la fábrica llamábamos bigote. Y una pieza con calva era tiesto: basura. Piezas de metro veinte, con toda la producción ya encima, directas al contenedor. En porcentajes insoportables. Justo del producto del que teníamos la mesa llena de pedidos.

Aquella misma tarde, cuando llegué a casa, cogí el teléfono y llamé al que había sido mi profesor de inteligencia artificial en la Universidad Jaume I: Ángel Pascual del Pobil (catedrático de IA de la UJI). Le expliqué el problema y le pedí vernos para pensar juntos cómo atacarlo.

Con su apoyo, en unas semanas teníamos el sistema en marcha. Compramos un láser de Keyence que hacía una imagen orográfica perfecta de cada pieza a la salida del horno, uno de esos hornos Sacmi de los grandes: un relieve exacto de su planaridad. Y montamos una inteligencia artificial que aprendía. ¿De quién? De los operarios del horno. Porque aquellos técnicos ya sabían enderezar piezas actuando sobre la curva de cocción: subiendo o bajando la temperatura de ciertos termopares, conseguían corregir la curvatura. La IA los miró trabajar, aprendió la relación entre la curva de cocción y el movimiento de cada pieza, y al cabo de unas semanas hacía algo que todavía hoy, cuando lo cuento, la gente abre los ojos: detectaba con treinta minutos de anticipación cuándo la tendencia que estaba experimentando la producción iba a derivar en una curvatura de bigote o de concavidad que acabaría en calva en la pulidora. Y actuaba directamente sobre los termopares para reequilibrar la curvatura antes de que el defecto llegara a existir.

El problema desapareció. Aquel proyecto, desarrollado con la ayuda de del Pobil y de un gran grupo de profesionales de Keraben, salvó a la empresa millones de euros. Y le salvó algo que no se puede calcular: el prestigio de marca de haber prometido la estrella de la feria a medio mundo y poder servirla.

Todo eso sucedió en 1998. Programábamos en LISP, el lenguaje que creó John McCarthy, el mismo hombre que décadas antes había acuñado el propio término “inteligencia artificial”. Y aquella IA era lo que hoy llamamos una IA estrecha, específica, vertical: no sabía escribir una poesía de Bécquer, pero de cómo se curvaban las piezas de Marmaris dentro de un horno no había que explicarle nada. Lo intuía perfectamente. Sabía cómo se iban a mover, y cuándo.

Y ahora déjame adivinarte un pensamiento. Si has estado atento, hay una pregunta que se te ha tenido que cruzar por la cabeza: ¿y qué pasó con aquellos operarios del horno? Si la IA aprendió de ellos a mover los termopares, y luego actuaba sobre los termopares directamente... ¿qué fue de los técnicos de los que aprendió?

Esa pregunta, exactamente esa, es la que hoy se está haciendo el planeta entero.

Y esa es la razón de que te haya contado esta historia. Porque esto ya nos ha pasado antes. En los mismos escenarios donde se aplicó la IA —y la robotización antes que ella—, todos los problemas que ahora el mundo está intuyendo ya los tuvimos. Y se resolvieron. Unos bien y otros mal. Y existe una memoria, acumulada durante décadas de planta, de qué enfoques dieron buenos resultados y cuáles dejaron destrozos. No vamos ciegos por el desierto: hay mapa. Lo que pasa es que casi nadie sabe que existe, y el que no sabe que un conocimiento existe, no lo busca.

Este libro compila la experiencia de un hombre, pero detrás hay una industria entera que podría contarte lo mismo. Y te hago una promesa. Estos días se repite una frase por todas partes: que la inteligencia artificial nos va a quitar el trabajo a todos. Cuando acabes este libro sabrás algo que esa frase esconde: que no hay una inteligencia artificial, hay dos. Una que efectivamente destruye empleo y trae de vuelta todos los problemas que el mundo está empezando a temer. Y otra que hace lo contrario: potencia a las personas, las hace más capaces, y construye algo que dura. Sabrás distinguirlas. Y sabrás cuál de las dos quieres en tu fábrica y en tu país.

Así que déjame empezar por el día en que todo esto se me clavó del todo y decidí escribir este libro. No fue en 1998. Fue mucho después, y a doce mil metros de altura.