No se trata de si usas IA. Se trata de a quién respaldas para construirla.

El ensayo de Vu Le sobre los daños de la IA en el sector social se publicó ayer. Nombró daños reales. Pasé el día indagando en la investigación de fondo. Las afirmaciones más sólidas se sostienen.

Nuestro sector no ha estado corriendo hacia las herramientas de IA. Todo lo contrario. La mayoría hemos estado dudando en la biblioteca mientras la música retumba en la sala de al lado. La pieza de Vu llegó justo cuando algunos de nosotros por fin caminábamos hacia la puerta. Va a convencer a muchas de esas personas de volver a sentarse.

Debajo de la publicación hay otra conversación. En los comentarios. En los mensajes privados.

Los daños son reales. Negarse no los va a arreglar. Usar la IA con cuidado no los va a arreglar. El gobierno no va a llegar a tiempo. Entonces, ¿qué se supone que debo hacer?

Dirigí $700 millones en filantropía en Google.org. En septiembre pasado estaba del otro lado, sacando dinero de mi jubilación para mantener vivo lo que estoy construyendo con IA. Ambos asientos me enseñaron lo mismo sobre dónde reside realmente nuestro poder.

No está en la respuesta a la que seguimos aferrándonos.

Estamos haciendo la pregunta equivocada

El sector se ha quedado atascado en si usamos IA.

Planteado así, somos consumidores. Aceptar. Rechazar. Usarla con cuidado. Las empresas que construyen estos modelos van a lanzar el siguiente, participemos o no.

Nuestro poder es más grande que eso. Qué se construye, quién lo construye, para quién, con responsabilidad ante qué misión: todo eso todavía se está decidiendo. Ayudamos a decidirlo. Con lo que financiamos. Con a quién nombramos. Con a quién respaldamos.

Si usarla o no es la pregunta equivocada. La pregunta correcta es a quién respaldamos para construir lo que viene después.

En qué acertó Vu

Su afirmación más sólida es una que deberíamos leer y recordar.

El año pasado, investigadores de Stanford y de la University of Chicago alimentaron a los principales modelos de IA con las mismas preguntas escritas de dos maneras. Una vez en inglés estándar. Una vez en inglés afroamericano. Nada más cambió.

Los modelos recomendaron más condenas penales cuando se les pidió juzgar a quienes hablaban inglés afroamericano. Más sentencias de muerte. Empleos de menor estatus. Luego los investigadores entrenaron a los modelos para ser más corteses. Los modelos dejaron de decir cosas racistas en voz alta. Siguieron tomando las mismas decisiones.

Ese es un resultado revisado por pares. Si construyes, financias o despliegas IA en este sector, tienes que prestar atención. «El tono cortés que se les ha enseñado a estos modelos no es prueba de que el sesgo haya desaparecido.»

Las otras afirmaciones más sólidas de Vu se apoyan en evidencia similar. Registros judiciales. Encuestas revisadas por pares. Declaraciones ante la FEC.

Los trabajadores en Nairobi a quienes pagaban centavos por ver el peor contenido que los humanos han creado jamás.

La vigilancia. Las alineaciones políticas de ciertos directores ejecutivos.

Esto no es pánico moral. Es el rastro documental.

Qué deja fuera Vu

También deja cosas fuera. Importan. Son el argumento de lo que es posible.

Un chatbot terapéutico construido a medida, diseñado junto con clínicos, redujo a la mitad los síntomas de depresión en un ensayo aleatorizado.

La IA reduce el tiempo de escritura profesional en un cuarenta por ciento. Hace más por los trabajadores con menos capacitación, no por los expertos.

Personas ciegas, sordas, con dislexia y con discapacidades motrices han construido flujos de trabajo sobre estas herramientas que no existían hace tres años.

Nada de esto refuta a Vu. Muestra otra cosa. La IA construida para el trabajo, por personas responsables ante el trabajo, puede hacer lo que la IA de propósito general no puede. Rechazarla por completo cede ese terreno.

Ese es el argumento para respaldar a quienes construyen.

Las tres respuestas a las que recurrimos

La mayoría recurrimos a una de tres respuestas. Cada una se siente como agencia, pero ninguna cambia lo que se construye.

Rechazarla. Una postura personal tiene su propia integridad. Dar testimonio sin complicidad importa. Pero el testimonio por sí solo no construye algo distinto. Las empresas no necesitan que tú la uses para lanzar el siguiente modelo.

Usarla con cuidado. Necesario. No suficiente. El uso cuidadoso mejora un poco un solo flujo de trabajo. No cambia quién decide qué se construye después.

Esperar al gobierno. Sigue presionando, sobre todo a nivel estatal y municipal. El Congreso está bloqueado. La industria ha invertido más de cien millones de dólares en esfuerzos políticos diseñados para debilitar o anular las leyes estatales de seguridad de la IA. La acción federal que necesitamos no va a llegar a tiempo. La política importa. Esperar no es una estrategia.

Así que la pregunta es real. ¿Qué queda?

Dónde reside realmente nuestro poder

Lo que queda son las personas cercanas al trabajo.

La arquitectura de la IA la están construyendo los laboratorios de frontera. La aplicación —qué herramientas sirven a qué misión— todavía es nuestra.

Hay una capa de IA que se está construyendo ahora mismo por personas que se formaron dentro de este sector. Algunos están realizando pilotos dentro de organizaciones sin fines de lucro. Algunos se autofinancian con sus ahorros personales. Algunos llevan adelante experimentos de código abierto desde laboratorios universitarios. La mayoría son invisibles.

Esa es la capa que podemos cambiar.

Rechazarla no la construye. Usarla con cuidado no la construye. Esperar no la construye.

Las personas a las que respaldamos la construyen.

Tres cosas que hacer ahora mismo

Tres movimientos concretos. Los montos no son equivalentes, pero la importancia sí lo es.

1) Si ocupas un asiento de financiamiento. Escribe al menos un cheque este año para una organización que esté construyendo algo de impacto social con IA. De cien mil a un cuarto de millón de dólares, estructurado de modo que el éxito recicle el capital y el fracaso siga contando como una subvención alineada con la misión. Los instrumentos existen. El asesor legal de tu fundación los conoce.

Las fundaciones mueven ciento diez mil millones de dólares al año. Cerca de un centavo por cada dólar regresa como capital recuperable. Casi nada de ese centavo llega al tipo de IA que están construyendo las startups. Lo que falta es la práctica.

Antes de escribir el cheque, entrégales el ensayo de Vu. Pregúntales qué daños empeora su trabajo, cuáles no, y cómo lo saben. Quien construye y se inmuta ante esa pregunta no está listo para construir para nuestro sector.

(La versión más extensa de este argumento está en I Gave Away $700 Million. Then I Tried to Raise $350,000. Esta es la petición estructural que hay debajo.)

2) Si lideras dentro de una organización sin fines de lucro. Elige un flujo de trabajo que tu equipo construiría de otra manera si fuera dueño de la herramienta. Ponle nombre. Dile a un financiador cuál es. La próxima vez que alguien pregunte cómo está usando IA tu equipo, dale la vuelta a la pregunta. «Sabemos qué herramienta necesita nuestro trabajo. ¿Nos ayudarás a construirla, a probarla o a comprársela a alguien cuya misión se alinee con la nuestra?»

3) Si ninguno de esos casos te describe. Haz visible a quien construye. La mayoría de las organizaciones que trabajan en esto mueren por una sola razón. Nadie puede encontrarlas.

Nombra públicamente a una de estas organizaciones en los próximos treinta días. Contrátala para un encargo pequeño. Suscríbete a lo que lanza. Envía su nombre a un financiador que conozcas. Comparte lo que escribe. La visibilidad es un capital en sí mismo. También es el movimiento que no requiere chequera.

Suficientes de estos gestos, hechos por suficientes personas, cambian lo que llega a ser normal.

Lo que esto no hará

Respaldar a quienes construyen no impide que los laboratorios de frontera lancen lo que están lanzando.

No reemplaza la política. Seguimos necesitando fiscales generales estatales. Legislaturas estatales. Acción federal cuando por fin llegue. Mantén la presión.

No hace que los daños desaparezcan.

Y no pone a la ciudadanía al mando de la IA.

Esa es la crítica más profunda a este argumento. Las personas que deciden qué se construye siguen siendo un grupo pequeño que elige por todos los demás. Financiadores. Fundadores. Gente del sector con redes. La petición ocurre en las salas en las que ya estamos sentados, no en las salas donde se paga el costo.

Una pregunta que le pertenece a la ciudadanía no tiene una respuesta privada honorable. La lucha por una IA gobernada democráticamente, propiedad de las personas cuyas vidas está reconfigurando y dirigida por ellas, es la más grande. También es la correcta.

Las participaciones de propiedad pública en la infraestructura de IA están sobre la mesa para cualquiera que tenga el valor de ponerlas ahí. Ese trabajo importa. Deberíamos alzar la voz al respecto.

También es un proyecto de varias décadas, salvo que ocurra una catástrofe que cambie la opinión pública con rapidez. Mientras tanto, la pregunta es qué hacemos con la agencia que ya tenemos.

La filantropía mueve más que suficiente capital para inclinar la balanza de forma medible sobre lo que se construye en los próximos cuatro trimestres. Y los cuatro siguientes. Y los cuatro después de esos.

No como sustituto de la gobernanza democrática. Como el trabajo del mientras tanto.

Lo que hace es sembrar un ecosistema distinto. Herramientas construidas por personas que entienden el trabajo. Responsables ante misiones que no se centran únicamente en los retornos para los accionistas. Mueve el terreno bajo nuestros pies, aunque sea un poco, hacia el tipo de IA en la que este sector realmente confiaría.

Eso no es poca cosa.

Lo que queda por hacer

La próxima vez que un colega reenvíe el ensayo de Vu y pregunte qué hacer, la respuesta honesta es más corta que la conversación que hemos venido teniendo aquí.

La música no se va a detener. La arquitectura se está construyendo. El siguiente modelo se va a lanzar, participemos o no.

Rechazarla no cambiará eso. Usarla con cuidado no cambiará eso. Esperar no cambiará eso.

Las personas que lo cambiarán ya están en tu red. La mayoría todavía no son lo bastante visibles.

Encuentra a una. Respáldala. Dinos al resto quiénes son.

¿Quién está construyendo la IA en la que este sector realmente confiaría?

Yo empiezo. El mes pasado construimos el Kindora Claude Connector. Permite buscar más de cien mil subvenciones abiertas desde dentro de cualquier asistente de IA. Lo regalamos gratis.

La gente sigue preguntando por qué no lo cobramos. La respuesta honesta es que eso es lo que la IA construida para nuestro trabajo debería hacer. Ahorrarle a la gente tiempo que pueda reinvertir en relaciones. Hacer su trabajo más fuerte. Encantarlos. Creemos que la generosidad regresará de una manera u otra.

Un ejemplo. No el único. Ni siquiera el mejor. El que mejor conozco.

Comparte el tuyo.

Justin Steele es cofundador y director ejecutivo de Kindora, una Public Benefit Corporation que usa IA para ayudar a las organizaciones del sector social a encontrar y ganar financiamiento. Anteriormente dirigió cerca de $700 millones en filantropía en Google.org durante una década y se desempeña como fideicomisario en The San Francisco Foundation. Esta pieza se publicó originalmente en LinkedIn.