La irrupción de la inteligencia artificial está redefiniendo por completo la forma en que los ciudadanos interactúan con los profesionales. En el ámbito legal, este cambio ya es una realidad palpable. Ricardo Devis, fundador de Bilbao AI, señala que muchos abogados se encuentran ahora con un perfil de cliente totalmente diferente, que acude a las consultas con contratos ya redactados por herramientas como ChatGPT: «Ahora les vienen clientes que les dicen: «mira, no quiero que me hagas un contrato. Lo que quiero es que me revises este»».
Este fenómeno abre un debate profundo sobre el modelo de negocio tradicional de los bufetes, ya que la IA supone una amenaza directa a la hora facturable en los despachos. La paradoja radica en que, aunque el documento base esté generado por una máquina, sigue siendo indispensable la intervención humana: «Hace falta alguien que sepa. La IA sabe hacerlo, pero hace falta alguien que lo certifique». Esta situación ha dejado a muchos profesionales en un estado de pasmo, debatiéndose sobre cómo reestructurar sus tarifas ante este nuevo escenario.
Del «efecto cuñado» al «diagnóstico ChatGPT» en las consultas médicas
El sector sanitario no se queda al margen de esta transformación. Si tradicionalmente los médicos han tenido que lidiar con las preguntas basadas en el «efecto cuñado» o en búsquedas genéricas de internet, hoy en día se enfrentan al paciente «informado por IA». Según detalla, ya es habitual que las personas analicen sus analíticas de sangre a través de ChatGPT antes de pisar la consulta: «Vamos con una batería de preguntas al médico (…) El tipo de preguntas que hacen no son las mismas que se hacían hace cinco años».
A pesar de que pueda parecer una intromisión en la labor médica, Devis destaca que la mayoría de los médicos ya han empezado a utilizar la inteligencia artificial en muchas de sus áreas profesionales. El verdadero reto es de carácter cultural: encontrar el punto medio en el que los profesionales acepten de buen grado estas consultas, siempre y cuando las preguntas planteadas por los pacientes sean razonables.
El sesgo de datos: un desafío pendiente para la IA médica
A pesar de los rápidos avances y del desarrollo de herramientas súper específicas para diagnósticos y tratamientos, la IA médica todavía se enfrenta a un problema de base: los datos de entrenamiento. «La mayoría de los datos con los que cuentan las IA son de personas mayores», explica Devis, lo que provoca que en el diagnóstico a niños los errores sean mayores simplemente porque hay menos datos. Aun así, la incorporación de nuevos datos al acervo de conocimiento de las IA será progresiva, mejorando la precisión y consolidando un cambio irreversible en nuestra relación con profesiones tan fundamentales como la medicina, la abogacía, la arquitectura o la ingeniería.
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