Los investigadores de inteligencia artificial (IA) parecen estar en una posición privilegiada. Son muy solicitados por grandes empresas tecnológicas, reciben salarios impresionantes y están en una de las industrias más populares del momento. Sin embargo, esta situación viene acompañada de una presión intensa. Más de siete investigadores con los que habló TechCrunch, algunos de los cuales pidieron permanecer en el anonimato por miedo a represalias, mencionaron que el ritmo acelerado de la industria de la IA ha afectado su salud mental. La feroz competencia entre los laboratorios de IA ha creado un ambiente aislante, y las crecientes expectativas han aumentado los niveles de estrés.
Un investigador comentó que “todo ha cambiado prácticamente de la noche a la mañana”, ya que su trabajo, tanto con resultados positivos como negativos, tiene un gran impacto en la exposición de productos y en las consecuencias financieras. En diciembre pasado, OpenAI organizó 12 transmisiones en vivo donde anunció más de una docena de nuevas herramientas y servicios. Google respondió con sus propias herramientas y modelos en una serie de comunicados de prensa y publicaciones en redes sociales. Este intercambio entre los dos gigantes tecnológicos fue notable por su velocidad, una rapidez que los investigadores dicen que tiene un alto costo.
La cultura del trabajo arduo no es nueva en Silicon Valley, pero con el auge de la IA, la aprobación pública del exceso de trabajo ha alcanzado niveles preocupantes. En OpenAI, no es raro que los investigadores trabajen seis días a la semana y más allá de su horario habitual. Se dice que el CEO Sam Altman impulsa a los equipos de la empresa a convertir descubrimientos en productos públicos en plazos muy ajustados. Bob McGrew, exdirector de investigación de OpenAI, citó el agotamiento como una de las razones por las que dejó la empresa el pasado septiembre.
La presión no se alivia en los laboratorios competidores. El equipo de Google DeepMind, que desarrolla Gemini, tuvo que aumentar su carga de trabajo de 100 a 120 horas semanales para solucionar un error en un sistema. Los ingenieros de xAI, la empresa de IA de Elon Musk, a menudo comparten que trabajan hasta altas horas de la madrugada. ¿Por qué esta presión constante? La investigación en IA puede tener un gran impacto en las ganancias de una empresa. Por ejemplo, Alphabet, la empresa matriz de Google, perdió alrededor de 90 mil millones de dólares en valor de mercado debido a un error que hizo que el chatbot Gemini generara representaciones controvertidas de figuras históricas.
Kai Arulkumaran, líder de investigación en el proveedor de servicios de IA Araya, mencionó que “una de las mayores presiones es la competitividad, combinada con plazos rápidos”. Parte de esta competencia se manifiesta de manera muy pública. Mensualmente, e incluso semanalmente, las empresas de IA compiten por desplazar a otras en clasificaciones como Chatbot Arena, que evalúan modelos de IA en categorías como matemáticas y programación. Logan Kilpatrick, quien lidera el desarrollo de herramientas para Google Gemini, comentó que Chatbot Arena “ha tenido un impacto no trivial en la velocidad del desarrollo de IA”.
No todos los investigadores creen que esto sea algo positivo. La velocidad de la industria es tal que sienten que su trabajo corre el riesgo de quedar obsoleto antes de ser lanzado. Zihan Wang, ingeniero en robótica en una startup de IA, expresó que “esto hace que muchos cuestionen el valor de su trabajo”. Otros investigadores lamentan que el enfoque en la comercialización ha afectado la camaradería académica. Arulkumaran señaló que “la industria ha creado una expectativa de que los investigadores de IA pueden seguir sus propias agendas de investigación, pero esto ya no es así”.
Un investigador mencionó que, para su consternación, la colaboración abierta y las discusiones sobre investigación ya no son la norma en la industria, excepto en algunos laboratorios que han adoptado la apertura como estrategia. “Ahora hay un enfoque creciente en la comercialización, la escalabilidad de código cerrado y la ejecución”, dijo el investigador, “sin contribuir de vuelta a la comunidad científica”.
Algunos investigadores atribuyen su ansiedad a sus programas de posgrado en IA. Gowthami Somepalli, estudiante de doctorado en la Universidad de Maryland, comentó que la investigación se publica tan rápidamente que se ha vuelto difícil para los estudiantes distinguir entre modas y desarrollos significativos. Esto es importante, ya que ha visto que las empresas de IA priorizan cada vez más a candidatos con “experiencia extremadamente relevante”. “Un doctorado es generalmente una experiencia bastante aislante y estresante, y un doctorado en aprendizaje automático es particularmente desafiante debido a la rápida progresión del campo y la mentalidad de ‘publicar o perecer'”, dijo Somepalli.
Al finalizar sus dos primeros años en el programa de posgrado, dejó de tomar vacaciones porque se sentía culpable por alejarse antes de haber publicado estudios. “Sufrí constantemente del síndrome del impostor durante mi doctorado y casi abandono al final de mi primer año”, compartió Somepalli.
Entonces, ¿qué cambios podrían fomentar un ambiente laboral en IA menos agotador? Es difícil imaginar que el ritmo de desarrollo disminuya, dado el dinero en juego. Somepalli enfatizó la importancia de reformas pequeñas pero significativas, como normalizar la expresión de los propios desafíos. “Uno de los mayores problemas es que nadie habla abiertamente sobre sus luchas; todos muestran una cara valiente”, dijo. “Creo que la gente podría sentirse mejor si pudiera ver que otros también están luchando”.
Bhaskar Bhatt, consultor de IA en la empresa de servicios profesionales EY, sugiere que la industria debería trabajar en construir “redes de apoyo sólidas” para combatir los sentimientos de aislamiento. “Promover una cultura que valore el equilibrio entre el trabajo y la vida personal, donde las personas puedan desconectarse genuinamente de su trabajo, es esencial”, afirmó Bhatt. “Las organizaciones deberían fomentar una cultura que valore el bienestar mental tanto como la innovación, con políticas tangibles como horarios de trabajo razonables, días de salud mental y acceso a servicios de consejería”.
Ofir Press, estudiante postdoctoral en Princeton, propuso reducir la cantidad de conferencias de IA y establecer “pausas” de una semana en las presentaciones de trabajos para que los investigadores puedan tomarse un descanso de seguir nuevos trabajos. Raj Dabre, investigador de IA en el Instituto Nacional de Tecnología de la Información y las Comunicaciones en Japón, sugirió que se debe recordar a los investigadores de manera amable lo que realmente importa. “Necesitamos educar a las personas desde el principio que la IA es solo trabajo”, dijo Dabre, “y debemos enfocarnos en la familia, los amigos y las cosas más sublimes de la vida”.
