Esta doctora está entrenando a una IA para que haga su trabajo. Y parece que será un negocio exitoso
La Dra. Alice Chiao enseñaba Medicina de Urgencias a estudiantes de la Facultad de Medicina de la Universidad de Stanford. Ahora, enseña a chatbots con inteligencia artificial (IA) a pensar, diagnosticar y recetar como ella.
Chiao forma parte de una nueva economía en auge de expertos profesionales en sus campos que entrenan IA mediante un proceso llamado aprendizaje por refuerzo, que consiste básicamente en calificar las respuestas de la IA y enseñar modelos para mejorar mediante ensayo y error. Se trata de una industria de servicios en rápido crecimiento para laboratorios de vanguardia de IA, con un valor estimado de al menos US$ 17.000 millones, según Dimitri Zabelin, analista sénior de IA de Pitchbook.
Chiao es una de los miles de expertos que trabajan con Mercor, una de las empresas que ayuda a gestionar el aprendizaje por refuerzo para importantes compañías de IA. Mercor tiene contratos con expertos en disciplinas que abarcan desde medicina, derecho y finanzas hasta comedia, deportes e incluso la industria del vino. Los expertos pueden ganar hasta cientos de dólares por hora enseñando a la IA a realizar su trabajo.
“La IA será el nuevo Doctor Google, el nuevo WebMD al que acudirán las personas para buscar información médica. Sabía que necesitaba formar parte de eso para asegurarme de que la información fuera precisa, segura y comprensible para quien la usara”, declaró Chiao a CNN.
Los modelos de IA se entrenan con grandes cantidades de datos. Pero ese entrenamiento no sirve de mucho sin ese aprendizaje por refuerzo. Empresas como OpenAI, Google y Anthropic utilizan lo que el CEO de Mercor, Brendan Foody, describió como “grandes ejércitos de personas” para lograr precisamente eso.
La incertidumbre sobre cómo la IA transformará diversas industrias alcanzó su punto álgido en las últimas dos semanas. Las acciones de software se desplomaron a principios de febrero tras el lanzamiento de una nueva herramienta de Anthropic que adapta su modelo de trabajo a sectores específicos como el legal y el financiero. Posteriormente, un ensayo viral de un CEO tecnológico arrasó internet con duras declaraciones sobre cómo la IA podría revolucionar el mundo laboral. Algunos afirman que la aparición de Mercor está causando desplazamientos laborales, al sustituir carreras estables a tiempo completo por trabajos temporales que contribuirán a que la IA ocupe puestos de trabajo humanos.
Pero Chiao no considera que su trabajo a través de Mercor le enseñe a la IA cómo hacer su trabajo. En cambio, lo ve como una forma de garantizar que los modelos de IA sean seguros y lo suficientemente capaces como para ayudar a los médicos a dedicar más tiempo a los pacientes y menos a rellenar formularios. Considera que la IA, con el tiempo, podrá ayudar a los médicos a leer exploraciones, rellenar historias clínicas y tomar notas.
“Seleccionamos a los médicos porque realmente queremos ayudar a la gente. Queremos sanar. Queremos dedicar tiempo a hablar con la gente, escuchar, conectar”, dijo Chiao. “No quiero que la IA se apodere de nuestro trabajo. Quiero que la IA se apodere de los aspectos de nuestro trabajo que nos impiden ser buenos médicos, buenos sanadores y buenos oyentes”.
Cuando Chiao entrena modelos de IA, utiliza situaciones reales que ha vivido durante sus décadas como médica, tanto en medicina primaria como en urgencias. Esto incluye hacer preguntas tanto desde la perspectiva del paciente como del médico. Un paciente, por ejemplo, podría preguntar si su hijo debe ir al médico si tiene tos o fiebre. Pero el sistema también necesita saber cómo responder ante la jerga médica, como la que un médico podría ver en un formulario de admisión.
El modelo de IA a veces proporciona respuestas que Chiao no hubiera imaginado, dijo. Pero otras veces, ve la necesidad de que profesionales como ella intervengan.
“A veces hay cosas que no tienen mucho sentido, y pienso: ‘Esto podría ser engañoso’, ‘esto podría ser alarmista’ o ‘esto no es del todo seguro para incluir en una respuesta’”, dijo Chiao. “Y ahí es donde intervengo y digo: ‘Bueno, aquí es donde necesito crear algo que haga que esto sea seguro, preciso y aplicable para el usuario en cuestión’”.
Los expertos de Mercor califican la respuesta de un modelo utilizando una rúbrica creada tras consultar con un equipo de expertos en su campo. Estas respuestas se incorporan al modelo, que está entrenado para obtener buenas calificaciones.
En cuanto a la IA en medicina, Chiao afirmó que los pacientes deberían usar las herramientas de modelos de IA actuales como punto de partida antes de consultar con un médico. Esta tecnología no reemplaza a una doctora como ella, con 20 años de experiencia en el campo.
“Hay una corazonada que surge con la experiencia, que surge al sentarse con un paciente, mirarlo a los ojos y ver algo que va más allá de su historial, sus resultados de laboratorio y las palabras que salen de su boca”, dijo Chiao. “Por lo tanto, aquí es donde es realmente importante saber que la IA no es un médico, no es un ser humano”.
Los expertos más populares que Mercor contrata son los de ingeniería de software, seguidos de los de finanzas, medicina y derecho, según declaró Foody, CEO de Mercor, a CNN. Las ofertas de empleo en Mercor pueden ser muy variadas, y se buscan desde periodistas hasta mecánicos.
Pero Foody señaló que no todo se puede enseñar y, cuanto más subjetiva sea la tarea, más difícil será para la IA dominarla.
Un ejemplo es la comedia. Mercor intentó entrenar un modelo de IA para que fuera más gracioso contratando a comediantes de Harvard Lampoon, una icónica publicación de comedia de la Universidad de Harvard.
“Estaban contando todos estos chistes y escribiendo todas estas rúbricas para mejorar los modelos y lo divertidos que son”, dijo Foody.
El problema, sin embargo, es obvio para los humanos, pero no tanto para las máquinas: las personas tienen opiniones diferentes sobre lo que es gracioso.
“Lo que realmente necesitamos es una mayor localización de cómo varía el humor según la geografía y [responder] cómo podemos tener expertos que puedan entender cuáles son los chistes en todos estos dominios diferentes”, dijo Foody.
Antes de que Foody y sus cofundadores de Mercor se propusieran ayudar a los modelos de IA a mejorar en trabajos humanos, la empresa tenía un objetivo muy diferente: ayudar a la gente a conseguir empleo.
Mercor, empresa que Foody cofundó hace tres años, cuando tenía 19 años, con sus amigos Adarsh Hiremath y Surya Midha, comenzó como una plataforma de reclutamiento y recursos humanos. Cuando enfocaron la empresa hacia la IA, su lista de currículos fue el punto de partida perfecto para encontrar a los expertos que buscaban las empresas de IA.
Foody afirmó que Mercor ahora paga más de US$ 1 millón al día a miles de expertos, y en menos de dos años ha crecido de US$ 1 millón en ingresos proyectados a más de US$ 500 millones. Zabelin, de Pitchbook, afirmó que la compañía está valuada en más de US$ 10.000 millones, y añadió que los altos valores de Mercor y sus competidores demuestran que los inversores creen que servicios como la retroalimentación humana y las pruebas de modelos de IA por parte de expertos se están convirtiendo en una parte permanente y esencial del desarrollo y la mejora de los sistemas de IA.
Mercor no es la única empresa en este sector. El año pasado, Meta invirtió US$ 14.000 millones en Scale AI, que opera en un sector similar al de Mercor, incorporando a su fundador, Alexandr Wang, de 28 años, por aquel entonces, como director de IA. Otros competidores como Surge AI, Handshake y Micro1 han contribuido a la creación de una nueva generación de fundadores tecnológicos jóvenes y adinerados.
Si bien las valoraciones fluctúan, Foody, de 22 años, y sus cofundadores probablemente sean algunos de los fundadores de empresas tecnológicas más jóvenes en aparecer en la lista de multimillonarios de Forbes desde Mark Zuckerberg, quien apareció en la lista a los 23 años.
“Por supuesto, éramos ambiciosos con lo que queríamos hacer, pero nunca imaginamos algo así, sobre todo que ocurriera tan rápido. Así que se siente muy surrealista”, dijo Foody.
Foody ha disfrutado de algunas ventajas de ser un joven multimillonario (dijo que invitó a su familia a entradas para el Super Bowl). Pero su enfoque sigue siendo el crecimiento de un negocio que considera crucial para definir el futuro del trabajo, a pesar de la creciente preocupación por la posibilidad de que la IA desplace puestos de trabajo.
En su opinión, el trabajo de Mercor es un paso hacia la solución de problemas más grandes.
“Necesitamos curar el cáncer. Necesitamos solucionar el cambio climático”, dijo. “Y hacer que todos sean diez veces más productivos para que puedan trabajar mejor en esos problemas clave será un beneficio enorme para nuestro progreso como sociedad”.
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