La maratónica sesión de la comisión de Hacienda en que se aprobó el proyecto de reconstrucción, dejó algunas cifras importantes, debido al "tsunami" de indicaciones impulsado por la oposición y que alteraron el trabajo de la instancia.
En total fueron 1.603 las indicaciones que presentó la oposición en contra de la iniciativa. Según consignó hoy El Mercurio, éstas corresponden a más del doble de las presentadas habitualmente con motivo de la Ley de Presupuestos. Aunque su impacto sobre el proyecto fue poco, tocando solo un 11% de los 34 artículos permanentes y 19 transitorios.
No obstante, esto se tradujo en 21 horas de debate en la comisión, con tres turnos de secretarios para dirigir el trámite. Además de muchos otros profesionales que ayudaron con los comparados para ser usados en las votaciones.
También llamó la atención las 10 mil páginas que obligó a imprimir el "tsunami" de indicaciones para elaborar los informes comparados en que éstas debían aparecer. Algo que no fue posible de aplicar en los "pupitres electrónicos" de la Cámara, debido al volumen.
Uso de la IA
Bajo el título de ¿Legislando con IA?, el economista Sergio Urzúa señala hoy en su columna publica en El Mercurio que dada la complejidad del proyecto de La Moneda con 166 páginas, incluido el informe financiero, le extrañó el anuncio de un "tsunami" de indicaciones hecho por la oposición.
"De acuerdo con mi plataforma de inteligencia artificial preferida (IA), estamos hablando de un texto con un total de más de 52 mil palabras. Considerando que un humano promedio lee cerca de 200 palabras por minuto, leerlo de corrido debe tomar un poco más de cuatro horas. Ahora, dado que se trata de un documento árido y complejo, digerirlo y comprenderlo a cabalidad toma mucho más tiempo", consideró,.
Por ello, le sorprendió la estrategia de la oposición, pues significaría "una capacidad de procesamiento de información desconocida en la política, un salto inesperado de la productividad en el sector".
En el texto, el investigador de Clapes-UC y profesor de la Universidad de Maryland, da cuenta de todas las horas de trabajo que aquello implicaría.
"Saquemos la cuenta. Imagine que una persona experta se propusiera 'producir' 1.500 indicaciones. Luego de estudiar el texto en detalle -lo que sabemos toma tiempo-, debería identificar los temas que merecen atención. Supongamos que, en promedio, entre reflexionar y verificar, dar con una idea digna de indicación toma 20 minutos al profesional. Por lo tanto, 1.500 tomaría cerca de 30.000 minutos (1.500 x 20), equivalente a 500 horas de procesamiento mental", apuntó.
Y agregó que "no basta con conjeturar las indicaciones, hay que escribirlas. Si asumimos que cada indicación tiene en promedio 90 palabras (cerca del dato real) y que un buen profesional puede digitar más o menos 80 palabras por minuto, estamos hablando que pasar las ideas a la computadora tomaría 1.687 minutos (1.500x90/80) o más de 28 horas de trabajo sin parar".
Además, plantreó que "no basta con conjeturar las indicaciones, hay que escribirlas. Si asumimos que cada indicación tiene en promedio 90 palabras (cerca del dato real) y que un buen profesional puede digitar más o menos 80 palabras por minuto, estamos hablando que pasar las ideas a la computadora tomaría 1.687 minutos (1.500x90/80) o más de 28 horas de trabajo sin parar".
"Sería necesario leer todo para corregir cualquier error. Dado que se trata de un texto de 135.000 palabras (1.500x90), esto significaría otras 11,25 horas de exclusiva dedicación (supuesto: igual velocidad de lectura)", recalcó.
"Al sumar todas las cifras, el trabajo tras 1.500 indicaciones tomaría cerca de 550 horas hombre. Con una jornada la laboral de 8.4 horas diarias (consistentes con 42 horas a la semana), esto sería equivalente a 65 días hombre. Dado que no ha pasado ni un mes desde la presentación del proyecto de ley, estaríamos frente a una productividad sobrenatural", sostuvo.
Con ello, planteó que el "tsunami" de indicaciones "no fue obra de una sola persona. Sabemos que hubo equipos, pero no le bajemos la espectacularidad al logro". A la vez que cree que se requiere "al menos una decena de expertos dedicados exclusivamente a esto por varios días". De lo contrario, cree que alguien podría asumir que en esto se ocupó la tecnología.
Tras ello, describió un pequeño experimento usando inteligencia artificial, a la cual le tomó solo 15 minutos preparar 400 indicaciones al proyecto. Esto usando el proyecto del Gobierno y entrevistas de líderes de la oposición.
"¿La calidad del resultado? Juzgue usted. Así parte el texto de la IA: 'Las 400 indicaciones que siguen no son una negociación. Son la línea de defensa frente a un proyecto que, bajo el rótulo neutro de 'reconstrucción' contiene la mayor regresión tributaria, ambiental y de derechos sociales tramitada en Chile en los últimos veinte años. La oposición no co-gobierna con este proyecto: lo confronta"", ejemplificó.
Posteriormente, analizó las indicaciones usadas por los diputados y si éstas fueron escritas con IA: "para ello, construí una muestra aleatoria de artículos del texto original que recibieron cerca de 200 indicaciones parlamentarias en total. Luego, le pedí a la máquina calcular, para cada artículo, la probabilidad de que 'al menos una de las indicaciones fuese escrita por IA'. Aquellos con menor probabilidad arrojaron 55-70% (confianza media de tener un 'perfil AI'), mientras los artículos con mayor probabilidad alcanzaron 80-90% (confianza alta). También se identificó el/la diputado/a con mayor sospecha de haber prompteado indicaciones. ¿Adivina quién?".
"Es obvio que los parlamentarios utilizan IA y esto puede catapultar su productividad", concluyó Urzúa.
No obstante, se preguntó: ¿"se mejora o empobrece el debate en el Congreso cuando una idea viene de un algoritmo?, ¿debe un gobierno responder con armas similares a un 'tsunami como el de esta semana? Y la fundamental (sin respuesta obvia): ¿fortalece o debilita la calidad de la democracia el uso de tecnología en estas instancias?"
