¿Qué es Apple Intelligence, cuándo se lanza y cómo funciona?

Cuando la versión de inteligencia artificial de Apple, denominada Apple Intelligence, se lance en octubre para los usuarios del último hardware de la compañía, es probable que la respuesta sea una mezcla de alegría y decepción.

Las capacidades de inteligencia artificial que llegarán al jardín amurallado de Apple traerán nuevas funciones útiles, como resúmenes textuales en el correo electrónico, Mensajes y Safari, creación de imágenes y una versión de Siri más consciente del contexto.

Pero, como ya ha quedado claro en las pruebas beta de Apple Intelligence, la potencia de estas funciones está muy por debajo de la que ofrecen los principales actores, como OpenAI, Google y Meta. Apple AI no se acercará a la calidad de los resúmenes de documentos, la generación de imágenes o audio a los que se accede fácilmente desde cualquiera de los modelos de vanguardia.

Pero Apple Intelligence hará algo que ninguna de las ofertas más destacadas puede hacer: cambiar las percepciones de la IA y su papel en la vida cotidiana de una gran parte de los usuarios en todo el mundo.

El verdadero impacto de la IA de Apple no será práctico, sino moral. Normalizará la IA, la hará parecer menos extraña o compleja. Desvinculará a la IA de la idea de hacer trampas o tomar atajos. Ayudará a una masa crítica de usuarios a cruzar el umbral de la duda o la mistificación sobre la IA para forjar un nivel de comodidad y aceptación de la misma, incluso un grado de confianza.

La IA generativa se ha enfrentado a dos problemas desde que se presentó ChatGPT en 2022. Muchos se han preguntado para qué sirve realmente o si es realmente útil, dadas las alucinaciones y otros problemas que tienen su origen en los datos de entrenamiento. Otros han dudado de la ética del uso de la IA, viéndolo como una forma de hacer trampa o de infringir los derechos de autor.

Pero como hemos aprendido en los últimos meses, los modelos de lenguaje son más efectivos cuando funcionan en nuestros propios documentos y datos, como ocurre con plataformas como NotebookLM o GPT4o, que ahora pueden manejar entre 50 y 100 libros de material que cargamos.

El resultado de las indicaciones que ejecutamos (en forma de resúmenes de artículos o conferencias, informes, presentaciones en diapositivas e incluso podcasts) es mucho más preciso y útil que lo que surgía de los chatbots anteriores. Apple Intelligence aprovecha esta información al dirigir la mayor parte de su funcionalidad de inteligencia artificial a los datos de los usuarios, en lugar de a los datos de la web.

Dado que Apple Intelligence trabaja principalmente con nuestros propios datos, gran parte de sus resultados probablemente reflejarán la mayor calidad de los resultados que estamos viendo con herramientas como NotebookLM, en comparación con AI, que trabaja principalmente con grandes cantidades de datos de entrenamiento anónimos, como ChatGPT en sus inicios.

Si la IA trabaja principalmente con datos de los usuarios (y lo hace con frecuencia), se creará en la mente de las personas una nueva asociación entre la IA generativa y la información personal, en lugar de datos de entrenamiento diversos. Probablemente nos hará ver la IA como algo integral a nuestras rutinas personales, como leer el correo electrónico o las noticias de la mañana.

Esto, a su vez, hará que el uso de herramientas más potentes como GPT4o o Claude sea más aceptable desde el punto de vista social y ético. Una vez que adquiramos el hábito de utilizar la IA para resumir o editar nuestro correo electrónico, condensar artículos de la web en resúmenes concisos o editar imágenes en Photos, pensaremos menos en la conveniencia de utilizar NotebookLM para preparar un primer borrador de un memorando o informe, o de utilizar Dall-E para crear imágenes.

Apple tiene una larga trayectoria haciendo que las tecnologías complejas sean más accesibles para los usuarios cotidianos, y ese es su objetivo con la IA.

Cuando aparecieron los primeros procesadores de texto a finales de la década de 1970 y principios de la de 1980, había una incertidumbre similar sobre la conveniencia de utilizarlos para ayudarnos a escribir cosas: la creencia de que se perdería algo auténtico o humano en la escritura a mano.

Para muchos, las computadoras eran demasiado intimidantes para aceptarlas. Pero la computadora personal Macintosh de Apple ayudó a domesticar y normalizar el uso de las computadoras para escribir con su interfaz gráfica de usuario y la función WYSIWYG (“lo que ves es lo que obtienes”). Con el tiempo, la escritura se asociaría tan estrechamente con el procesamiento de textos que nos resulta difícil imaginar uno sin el otro.

Apple Intelligence podría hacer por la IA generativa lo que el Mac o la interfaz gráfica de usuario hicieron por las computadoras personales: ayudar a domarla y hacerla parecer común y aceptable. El equipo de marketing de Apple lo insinúa en su eslogan para Apple Intelligence: “IA para el resto de nosotros”.

Si la historia sirve de guía, Apple desempeñará un papel clave en el cambio de nuestra forma de pensar sobre la IA. Realizar muchas de nuestras tareas básicas sin ella pronto puede parecer impensable.

*Robert Diab, profesor de la Facultad de Derecho de la Universidad Thompson Rivers