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La IA aterriza en el mítico caza Eurofighter Typhoon

Un nuevo aliado digital para el Eurofighter Typhoon

El legendario caza Eurofighter Typhoon se suma a la creciente ola de integración de inteligencia artificial en la aviación militar, tras el reciente hito de Saab al hacer volar un Gripen E controlado por IA en el marco del Project Beyond. Mientras la compañía sueca demostraba cómo su agente Centaur podía tomar decisiones tácticas en vuelo real, BAE Systems y la también sueca Avioniq han iniciado pruebas en simulador con Rattlesnaq, una IA diseñada para optimizar maniobras de combate en el Typhoon. Esta tecnología, actualmente en evaluación en las instalaciones de BAE en Warton, Lancashire (Reino Unido), promete proporcionar a los pilotos información táctica crítica en tiempo real y mejorar su capacidad de supervivencia en entornos hostiles.

¿Qué es Rattlesnaq y qué la hace especial?

Desarrollada por Avioniq, Rattlesnaq utiliza modelos avanzados de misiles combinados con IA verificable para generar un perímetro dinámico de amenazas en el campo de batalla aéreo. Este sistema es capaz de determinar las áreas seguras en las que un avión puede operar sin estar dentro del rango de misiles enemigos, algo esencial en combates de largo alcance (beyond visual range o BVR).

El sistema no solo proporciona datos, sino que los presenta visualmente al piloto para que pueda ejecutar maniobras óptimas de evasión o encontrar las mejores oportunidades de ataque. De esta manera, se mejora significativamente la letalidad del aparato, su supervivencia y las probabilidades de éxito en la misión.

Poder tomar decisiones rápidas y precisas es crucial cuando se pilota un avión como el Typhoon, y eso implica que la conciencia situacional es fundamental.

Paul Smith, jefe de estrategia del programa Typhoon en BAE Systems y antiguo piloto de la Royal Air Force.

Colaboración e integración tecnológica

Los ingenieros de ambas empresas trabajan juntos en la integración de esta capacidad en el Typhoon, con múltiples demostraciones técnicas en el simulador del caza. Este proyecto forma parte de una serie de innovaciones que BAE Systems está desarrollando para el avión, incluyendo una nueva computadora de misión capaz de procesar datos 200 veces más rápido y una pantalla de gran formato para la cabina, diseñada para representar la densidad del entorno de amenazas de forma más comprensible.

La combinación de modelado avanzado e IA verificable proporciona evaluaciones de amenazas en tiempo real, directamente en el avión.

Mikael Grev, CEO de Avioniq y ex piloto de la Fuerza Aérea Sueca.

Consecuencias para el futuro del combate aéreo

La incorporación de tecnologías como Rattlesnaq representa un avance hacia una aviación de combate más conectada, autónoma y segura. Permitir que los cazas tripulados operen con mayor eficiencia y en coordinación con sistemas no tripulados será clave en los próximos años.

Este enfoque no solo busca reforzar el poder disuasorio de fuerzas aéreas como la británica, sino también impulsar la interoperabilidad con aliados europeos que utilizan el Eurofighter Typhoon. Además, la apuesta por la IA verificable pretende establecer nuevos estándares de fiabilidad y control en sistemas críticos para la seguridad nacional.

La guerra del futuro será cognitiva

En un contexto de amenazas cambiantes y zonas aéreas cada vez más disputadas, disponer de sistemas que proporcionen una conciencia situacional “al límite” puede marcar la diferencia. Herramientas como Rattlesnaq podrían convertirse en piezas esenciales del nuevo paradigma de guerra aérea, donde la capacidad de decisión rápida y precisa será tan decisiva como la potencia de fuego.

Sobre el Eurofighter Typhoon

El Eurofighter Typhoon es uno de los cazas de combate más avanzados del mundo. Fue desarrollado por el consorcio de empresas europeas Eurofighter GmbH en 1983, en una colaboración entre Reino Unido, Alemania, Italia y España. Realizó su primer vuelo vuelo el 27 de marzo de 1994.

Concebido como un avión polivalente de superioridad aérea y ataque a tierra, combina una excepcional maniobrabilidad con tecnología punta en aviónica y sistemas de armas. Su diseño aerodinámico, junto a una estructura ligera y propulsión de alto rendimiento, le permite alcanzar velocidades superiores a Mach 2. Está equipado con sistemas de radar de última generación, sensores integrados y capacidad para operar en red, lo que lo convierte en una pieza clave para las fuerzas aéreas europeas en misiones tanto defensivas como ofensivas en entornos altamente disputados.

Pueden ampliar información en la nota de prensa oficial de AvionIQ.

Elemental, querida IA: la policía noruega se digitaliza

La policía noruega ha puesto en marcha una iniciativa que podría cambiar la forma en que documenta sus entrevistas y trabajos de campo. Se llama AI4Interviews, y consiste en aplicar inteligencia artificial para automatizar la transcripción de audios y la redacción de informes. La idea es sencilla: ahorrar tiempo y ganar precisión.

Adiós al tecleo interminable

Cada año se realizan más de 150.000 entrevistas policiales en Noruega, de las cuales unas 45.000 se hacen sobre el terreno. Hasta ahora, los agentes grababan el audio y luego tenían que escribir sus notas manualmente al volver a la comisaría. Con este nuevo sistema, el proceso se automatiza: el audio se convierte en texto en cuestión de minutos gracias a un motor de IA entrenado en noruego y terminología jurídica.

Hablamos entre ocho y doce veces más rápido de lo que escribimos”, explica Bente Skattør, responsable del proyecto, para justificar la ventaja de automatizar esta parte del trabajo.

Menos burocracia, más calle

Según cifras del propio cuerpo policial, los técnicos forenses elaboran entre 30.000 y 40.000 informes al año, y más de la mitad de su jornada se va en eso. La promesa de AI4Interviews es reducir esa carga en más de un 80 %.

Además de la transcripción automática, el proyecto incorpora un dispositivo curioso: JodaPro, una cámara montada en la cabeza capaz de retransmitir en directo desde la escena del crimen. Esto permite a los técnicos recibir apoyo remoto de especialistas sin necesidad de desplazamientos, algo muy útil en zonas rurales.

Tecnología casera, pero con ambición

El desarrollo no viene de una gran multinacional, sino del propio departamento de IT de la policía, en colaboración con universidades y empresas locales. El responsable del sistema de transcripción, Thomas Beka, lo deja claro: “Es tecnología desarrollada por y para la policía. Está adaptada a nuestra realidad”.

El sistema, llamado Skriber, ya se ha utilizado en casos complejos como Baneheia o el atentado de 2024. Actualmente, robots procesan miles de archivos de audio a través de esta herramienta y del banco nacional de medios.

Cumplir la ley sin descuidar la privacidad

El proyecto ha cuidado especialmente los aspectos legales. Todo funciona en la red interna de la policía, cumpliendo con el RGPD, y los algoritmos se revisan periódicamente para asegurar que entienden bien el idioma.

De hecho, han sido los primeros en Europa en publicar un estudio científico evaluando este tipo de tecnologías según el reglamento de IA de la UE. Que no falte la burocracia, ni siquiera cuando hablamos de inteligencia artificial.

Piloto en marcha… y el mundo mirando

Este año se lanzó una prueba piloto en los distritos de Oslo y el oeste de Noruega, usándose en entrevistas, trabajo forense, operaciones de campo y el sistema de procesos policiales. ¿Los resultados preliminares? Reducción de tiempo, más calidad en la documentación, herramientas más inclusivas para el personal y menos papel.

Y aunque de momento es solo un piloto, Australia, Ucrania y hasta la ONU ya han mostrado interés. El sistema es modular y podría adaptarse a otras administraciones públicas.

Premios y reconocimientos… con pinzas

AI4Interviews ha llegado a la final del Premio Noruego de Digitalización 2025 y también compite por un galardón internacional en los GIMI Innovation Awards. La propia Skattør resume así el espíritu del proyecto: “Cuando pasamos menos tiempo con el papeleo y más con las personas, construimos confianza y seguridad en nuestra sociedad”.

Veremos si esta confianza también se construye fuera del país. De momento, Noruega prueba, mejora y observa.

Puedes ampliar información en la nota de prensa oficial de la Policía de Noruega.

Romper la jornada laboral infinita: el nuevo reto de la inteligencia artificial

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Una jornada laboral sin límites claros

El Índice de Tendencias Laborales 2025 de Microsoft pone de manifiesto un obstáculo crucial en la transformación digital: la jornada laboral infinita. Aunque la inteligencia artificial ha demostrado ser una herramienta poderosa para aumentar la productividad, si no repensamos el ritmo y la estructura del trabajo, solo servirá para acelerar un sistema ya agotado.

Según los datos de Microsoft 365, la jornada comienza antes de que suene el despertador. A las 6:00 h, el 40% de los usuarios ya revisa correos, enfrentándose a una media de 117 mensajes diarios. Además, los mensajes masivos han crecido un 7%, saturando aún más la bandeja de entrada.

Reuniones, interrupciones y multitarea: la tormenta perfecta

A las 8:00 h, para los usuarios de Microsoft, Teams reemplaza al correo electrónico como canal principal, y los mensajes no cesan: 153 al día de media. La situación se intensifica entre las 9:00 y las 15:00 h, justo cuando el cuerpo humano alcanza sus picos naturales de productividad. Pero lejos de aprovechar ese tiempo para la concentración, lo llenamos de reuniones —el 23% de ellas en martes—, llamadas y notificaciones constantes.

El caos se refleja en los datos: los empleados son interrumpidos cada dos minutos durante su jornada. Aunque el uso de herramientas como Word, Excel y PowerPoint aumenta por la tarde, ese momento de aparente concentración está plagado de distracciones invisibles en los calendarios.

Fragmentación, dispersión y estrés

La coordinación se ha vuelto más compleja. El 57% de las reuniones son ad hoc, y muchas implican a más de 65 personas o se organizan a último minuto. La colaboración entre zonas horarias ha crecido un 35% desde 2021. En los 10 minutos previos a las reuniones, las ediciones de PowerPoint registradas por Microsoft se disparan un 122%, evidenciando la presión de un ritmo de trabajo desenfrenado.

Microsoft advierte que la carga mental y el caos están erosionando la capacidad de las empresas para avanzar. De hecho, el 48% de los empleados y el 52% de los directivos consideran que su trabajo es demasiado fragmentado para ser eficaz.

La triple jornada y los fines de semana “laborables”

Desde la pandemia, se ha consolidado la llamada “triple jornada”. Las reuniones nocturnas han aumentado un 16%, y muchos empleados continúan activos a las 22:00 h. A esa hora, el 29% sigue respondiendo correos. Los fines de semana tampoco ofrecen respiro: un 20% revisa el correo antes del mediodía del sábado o domingo, y más del 5% lo hace el domingo por la tarde.

Este patrón no solo genera agotamiento, sino que dificulta la recuperación y la concentración. La jornada laboral se ha vuelto tan caótica que, para muchos, es como tener que montar una bicicleta cada vez que se va a usar.

Soluciones para el futuro: rediseñar el trabajo, no solo automatizarlo

Microsoft propone un cambio profundo: adoptar una mentalidad de Empresa Frontera. No basta con implementar IA, hay que cuestionar el uso del tiempo, el valor del trabajo y lo que realmente genera impacto. Para ello, sugiere tres acciones clave:

  • Aplicar la regla 80/20: centrarse en el 20% de tareas que generan el 80% del impacto, automatizando con IA tareas repetitivas y de bajo valor.
  • Rediseñar el Gráfico de Trabajo: sustituir el organigrama tradicional por equipos ágiles y objetivos comunes, que integren IA para avanzar rápidamente.
  • Incorporar la figura del responsable de agentes: profesionales como Alex Farach, de Microsoft, que trabajan con agentes de IA para recopilar datos, analizarlos y redactar informes, liberando tiempo para tareas de alto valor.

Conclusión

El informe concluye con una advertencia clara: no es suficiente automatizar el trabajo existente. La clave está en rediseñarlo. Solo así las empresas podrán romper con el ciclo de jornadas infinitas y sacar todo el potencial de la inteligencia artificial. El reto ya no es si el trabajo cambiará, sino si nosotros seremos capaces de cambiar con él.

A la IA meteorológica se le escapan los ciclones

Una de las promesas más ambiciosas de la inteligencia artificial en meteorología es su capacidad para anticipar fenómenos extremos incluso cuando no han ocurrido antes. Pero, ¿puede realmente predecir un huracán devastador si jamás ha “visto” uno durante su entrenamiento? Según un nuevo estudio liderado por científicos de la Universidad de Chicago y la Universidad Rice, la respuesta es no… al menos, por ahora.

El trabajo, publicado el 20 de mayo de 2025 en la revista Proceedings of the National Academy of Sciences, analiza el rendimiento de FourCastNet, uno de los modelos más avanzados de IA meteorológica, al enfrentarse a tormentas fuera de distribución: ciclones de categoría 5 que no estaban presentes en su conjunto de entrenamiento. Estos eventos, denominados “gray swans” o “cisnes grises”, son extremadamente raros pero posibles, y representan una amenaza creciente en el contexto del cambio climático.

La gran prueba: predecir lo nunca visto

Para realizar el experimento, los investigadores entrenaron distintas versiones del modelo FourCastNet con datos meteorológicos globales del periodo 1979–2015, utilizando el conjunto ERA5. En una versión completa, el modelo fue entrenado con todos los datos disponibles, incluyendo ciclones tropicales de alta intensidad. En otras versiones, se eliminaron completamente del entrenamiento los ciclones de categoría 3 a 5, ya sea a nivel global o únicamente en ciertas regiones como el Atlántico Norte o el Pacífico Occidental.

A continuación, pusieron a prueba estos modelos con 20 ciclones reales de categoría 5 ocurridos entre 2018 y 2023, seleccionados del conjunto ERA5 y el registro IBTrACS.

Resultados: sin ejemplos, no hay predicción fiable

El hallazgo central es contundente: la versión del modelo que no había visto ciclones categoría 3–5 durante su entrenamiento fue incapaz de prever correctamente los ciclones categoría 5 durante las pruebas. Esto indica que FourCastNet no puede extrapolar desde tormentas más débiles a las más fuertes.

Este resultado es crucial porque pone límites a una de las esperanzas en el uso de IA en meteorología: la posibilidad de que los modelos aprendan principios generales del clima y puedan aplicarlos a situaciones extremas inéditas. El estudio demuestra que, al menos con las estrategias de aprendizaje actuales, esto no ocurre.

Un rayo de esperanza: aprendizaje entre regiones

Sin embargo, no todo son malas noticias. Cuando los investigadores entrenaron el modelo sin ciclones intensos en una región (por ejemplo, el Atlántico Norte), pero sí con ellos en otras zonas (como el Pacífico), descubrieron que el modelo podía transferir ciertos aprendizajes entre regiones. Es decir, aunque no hubiera visto tormentas intensas en el Atlántico, podía predecir algunas allí si las conocía en otros lugares.

Esto sugiere que FourCastNet es capaz de captar ciertas regularidades físicas compartidas entre las distintas cuencas tropicales, lo cual resulta sorprendente dado que el modelo no recibe ninguna indicación explícita sobre la ubicación geográfica en su entrada.

Consecuencias para el futuro de la predicción climática

Este trabajo supone una llamada de atención sobre las limitaciones actuales de los modelos de IA para tareas críticas como la predicción temprana de catástrofes naturales. Si bien modelos como FourCastNet han demostrado un rendimiento notable en condiciones normales o moderadamente extremas, no están preparados para anticipar los fenómenos más raros y destructivos si estos no han estado presentes en sus datos de entrenamiento.

Además, el estudio plantea un reto fundamental: si queremos que la IA ayude a anticipar huracanes sin precedentes —cada vez más probables por el cambio climático—, será necesario desarrollar nuevas estrategias de entrenamiento capaces de extrapolar más allá de los datos conocidos.

En resumen, aunque la IA meteorológica ha avanzado a pasos agigantados, aún queda mucho camino por recorrer antes de confiarle la predicción de los eventos más extremos. Como concluyen los autores, se requieren innovaciones profundas para que estos sistemas sean fiables ante los desafíos del clima del futuro.

La fotografía de portada de esta noticia pertenece a Greg Johnson y ha sido publicada en Unsplash

Amazon admite que la IA reemplazará empleos: “Habrá menos gente haciendo algunas tareas”

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Amazon ha oficializado lo que muchos temían: la inteligencia artificial generativa no solo está transformando los productos y servicios que ofrece, sino también el futuro laboral de sus empleados. En un memorando interno distribuido este martes, el CEO Andy Jassy dejó claro que la compañía reducirá su plantilla en los próximos años como parte de un proceso de eficiencia impulsado por esta tecnología.

La IA ya está en todos los rincones de Amazon

“Hoy, en prácticamente todos los rincones de la empresa, utilizamos la IA generativa para mejorar y facilitar la vida de los clientes”, afirma Jassy en su comunicado. Añade que lo que empezó como una visión se está materializando rápidamente: “La IA reinventará todas las experiencias de los clientes y hará posibles experiencias totalmente nuevas”.

Siente curiosidad por la IA, infórmate, asiste a talleres y cursos de formación, utiliza y experimenta con la IA siempre que puedas.

El ejecutivo explica que Amazon está aplicando la IA no solo de cara al consumidor, sino también en sus procesos internos. Entre los ejemplos destacados menciona su red de distribución, donde se utiliza para optimizar la colocación de inventario, prever la demanda y mejorar la eficiencia de los robots. También en el servicio de atención al cliente, con un nuevo chatbot basado en IA que, según él, mejora la experiencia anterior. Incluso las páginas de productos están siendo rediseñadas para ser más inteligentes y atractivas gracias a esta tecnología.

Un futuro dominado por agentes inteligentes

Jassy va más allá y anticipa que los agentes de IA transformarán la forma en la que trabajamos y vivimos. “Habrá miles de millones de estos agentes en todas las empresas y campos imaginables”, asegura. “Desde hacer la compra a organizar viajes o realizar tareas cotidianas, muchos de estos agentes aún no se han creado, pero llegarán y lo harán rápido”.

Ante este escenario, reconoce abiertamente las consecuencias: “Necesitaremos menos gente haciendo algunas de las tareas que se hacen hoy en día, y más gente haciendo otro tipo de tareas”. Es decir, la automatización reducirá la necesidad de personal humano en muchos ámbitos.

Despidos a la vista

El memorándum no deja lugar a dudas: “En los próximos años esperamos que se reduzca nuestra plantilla corporativa total a medida que aumentemos la eficiencia gracias al uso generalizado de la IA”. Aunque no se han dado cifras concretas, Amazon ya ha recortado más de 27.000 empleos desde 2022 en distintas áreas como dispositivos, servicios y libros.

La tendencia en Amazon no es aislada. Shopify y Duolingo han anunciado recientemente políticas similares basadas en la filosofía “IA primero”, en las que priorizan el uso de inteligencia artificial sobre nuevas contrataciones humanas.

Recomendación a los empleados: “Curiosidad por la IA”

Lejos de limitarse a comunicar los recortes, Jassy también anima a sus trabajadores a adaptarse al cambio: “Siente curiosidad por la IA, infórmate, asiste a talleres y cursos de formación, utiliza y experimenta con la IA siempre que puedas”. Una invitación a reconvertirse antes de quedarse atrás.

Este movimiento es una muestra más de cómo la inteligencia artificial está reconfigurando el mundo laboral. Amazon se une a una ola cada vez mayor de grandes tecnológicas que ya no solo utilizan la IA como herramienta de innovación, sino que la colocan en el centro de sus estrategias empresariales.

En un contexto donde la automatización es sinónimo de eficiencia, la presión sobre los empleos humanos irá en aumento. La gran incógnita es cómo se gestionará esta transición y qué papel jugarán los trabajadores en la nueva era de los agentes inteligentes.

La imagen de representación de esta noticia muestra a Andy Jassy, director ejecutivo de Amazon, en 2010 según la fotografía que publica Wikipedia en el perfil del empresario.

Pensar como humanos también es cosa de la IA

¿Pueden los modelos de lenguaje desarrollar una comprensión del mundo parecida a la humana? Un estudio liderado por el Instituto de Automatización de la Academia China de Ciencias apunta a que sí. Utilizando herramientas conductuales y de neuroimagen, el equipo examinó cómo modelos como ChatGPT-3.5 y Gemini Pro Vision organizan mentalmente 1.854 objetos naturales. ¿El hallazgo más relevante? Las representaciones que emergen en estos sistemas se alinean notablemente con la forma en que los humanos perciben y conceptualizan los objetos.

El estudio se publicó el pasado 9 de junio en Nature Machine Intelligence.

Embeddings con significado

Los investigadores aplicaron Sparse Positive Similarity Embedding (SPoSE) para analizar más de 4,7 millones de juicios de similitud en tareas del tipo odd-one-out, utilizadas en psicología cognitiva. Esta técnica permitió reducir la complejidad de los datos a 66 dimensiones interpretables, que capturan relaciones semánticas como “relación con animales”, “comida”, “tecnología” o “movimiento”.

Estas dimensiones no solo fueron estables y reproducibles, sino que además resultaron altamente predictivas: modelos como Gemini Pro Vision lograron una precisión del 63,4% en predicciones de elecciones humanas, acercándose al 64,1% obtenido por los propios humanos.

Categorías emergentes y cerebros alineados

Sin necesidad de instrucciones explícitas, los modelos clasificaron con precisión del 83,4% (LLM) y 78,3% (MLLM) los objetos en 18 categorías amplias como “vehículos”, “animales” o “herramientas”, demostrando que internalizan estructuras conceptuales similares a las humanas.

Además, comparaciones con datos de resonancia magnética funcional del Natural Scenes Dataset mostraron correlaciones significativas entre las representaciones de los modelos y la actividad en regiones cerebrales especializadas, como la área fusiforme de la cara (FFA), la corteza parahipocampal (PPA) y la área del cuerpo extrastriado (EBA).

¿Imaginan como nosotros?

Las dimensiones extraídas no son arbitrarias: reflejan rasgos visuales, semánticos y combinaciones de ambos. Mientras que los humanos usan más dimensiones visuales (color, forma), los modelos se apoyan en aspectos semánticos. No obstante, modelos multimodales como Gemini son capaces de captar propiedades espaciales o físicas de los objetos, mostrando una integración parcial de información visual.

Por ejemplo, objetos como «almendra» se representan a través de dimensiones relacionadas con la comida, mientras que «satélite» se asocia a tecnología y vuelo. En general, bastan entre 3 y 10 dimensiones para explicar la mayoría de decisiones, lo que demuestra la eficiencia de estos modelos al abstraer conceptos.

Más allá de las palabras: una IA más humana

Este estudio no solo tiene implicaciones teóricas en neurociencia cognitiva y psicología, sino también aplicaciones prácticas. Las representaciones descubiertas podrían mejorar la interacción humano-máquina, hacer más comprensibles los sistemas de IA y servir de base para modelos educativos o diagnósticos más precisos.

Además, al comparar estos modelos con redes neuronales tradicionales como VGG16 o SimCLR, los autores destacan que los LLMs y MLLMs presentan una organización semántica mucho más rica y alineada con el comportamiento humano.

Limitaciones y próximos pasos

El estudio se centró en ChatGPT-3.5 y Gemini Pro Vision 1.0, pero los autores señalan que la metodología es aplicable a modelos más recientes como GPT-4V. Futuras investigaciones podrían mejorar la alineación con humanos ajustando las instrucciones o utilizando anotaciones más específicas en los estímulos.

En definitiva, este trabajo demuestra que los modelos de lenguaje multimodal no solo procesan palabras o imágenes: están desarrollando una forma de “pensamiento” conceptual que, aunque diferente, se acerca cada vez más a la manera en que los humanos entienden el mundo.

Puedes consultar el paper completo en arXiv.

Ariel saca a relucir las manchas en su nuevo spot hecho con IA

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Ariel, la marca de productos de limpieza perteneciente a Dreamco, ha lanzado en Argentina la campaña “Evolución de las Manchas”, que se presenta como la primera en el sector del cuidado del hogar generada íntegramente con inteligencia artificial. La propuesta refleja cómo las manchas han evolucionado con el tiempo y cómo Ariel ha respondido a esos cambios mediante su fórmula líder en remoción.

La producción visual fue llevada a cabo por Lost Dog, una productora especializada en IA, bajo la idea creativa de la agencia Anita&Vega y con estrategia de medios de Super (@meetsuper). En la campaña, ni los ocho personajes ni las nueve locaciones son reales: todo el contenido fue creado con inteligencia artificial.

Innovadora pero técnicamente mejorable

La campaña supone un hito en el uso de inteligencia artificial en publicidad argentina. Sin embargo, la calidad técnica del spot no resulta especialmente destacada desde una óptica más exigente.

La resolución técnica de esta campaña implicaba una complejidad notable, ya que la representación del movimiento de fluidos y otras sustancias exigía un alto nivel de precisión visual. Incluso se atreven ha realizar un plano con espaguetis, todo un icono de la evolución tecnológica de la IA aplicada al audiovisual desde que se viralizó un deepfake de Will Smith ingiriendo este manjar.

Todas estas dificultades se reflejan claramente en el desarrollo del spot, donde se aprecian errores característicos de la inteligencia artificial, como inconsistencias en los rostros y tejidos, así como en fluidos que no respetan las leyes físicas ni mantienen una coherencia visual. A ello se suma un ligero desenfoque generalizado en buena parte de los planos, lo que contribuye a una sensación de irrealidad que aleja el resultado final de los estándares técnicos habituales en campañas audiovisuales de esta categoría.

Pese a ello, desde el equipo creativo se destaca el potencial de esta tecnología para ahorrar recursos y acelerar los tiempos de producción. «Trabajar con inteligencia artificial para el armado de esta campaña nos permitió poder jugar en tiempo récord con la cantidad de actores, locaciones y tipos de manchas que necesitábamos», señaló Anita Ríos, de Anita&Vega.

Dreamco apuesta por la IA para conectar con el consumidor

Según un estudio de la MMA, solo el 25% de la publicidad actual se produce con inteligencia artificial. En ese contexto, Dreamco se posiciona como pionera en Argentina al explorar las posibilidades de esta tecnología en campañas de gran escala.

Hasta ahora veníamos usando la inteligencia artificial para el armado de los storyboards; hoy dimos un paso hacia adelante en el equipo de marketing de Dreamco. Se abre un mundo súper motivante y desafiante que nos permite iterar durante la filmación y nos desafía a crear más.

Carola Garibaldi, Gerente de Marketing de la compañía.

¿Tendencia o experimento?

Con marcas como Plusbelle, Zorro o Magistral en su portfolio, y presencia en nueve de cada diez hogares argentinos, Dreamco busca liderar la innovación en el sector. El uso integral de inteligencia artificial en “Evolución de las Manchas” pone en marcha una nueva etapa en el vínculo entre creatividad, tecnología y consumo.

Queda por ver si este modelo de producción se consolidará en el mercado argentino o si se trata de un experimento puntual. Por ahora, Ariel ha dado el primer paso, apostando fuerte por una tecnología que promete transformar la industria, aunque todavía muestre ciertas limitaciones en su ejecución final.

Andalucía lanza su propio chatbot público: JuntaGPT

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Una administración más ágil gracias a la IA

La Junta de Andalucía ha presentado JuntaGPT, su nuevo asistente conversacional basado en inteligencia artificial generativa, diseñado específicamente para los empleados públicos. Esta iniciativa convierte a Andalucía en la primera comunidad autónoma en España que implementa una herramienta similar al popular ChatGPT con fines administrativos.

El anuncio fue realizado en Cádiz por el consejero de la Presidencia, Interior, Diálogo Social y Simplificación Administrativa, Antonio Sanz, junto al alcalde Bruno García. JuntaGPT ha sido concebido para mejorar la eficiencia y productividad de los trabajadores de la Administración, permitiéndoles procesar documentos, analizar información y redactar textos con agilidad y seguridad.

Un sistema centrado en la privacidad y soberanía digital

JuntaGPT destaca por ser una solución interna, segura y alineada con los principios de soberanía digital. Antonio Sanz subrayó que esta herramienta marca “un salto tecnológico sin precedentes en la Junta”, y aseguró que el asistente “ofrece más seguridad, privacidad y transparencia, y además, es andaluz”.

La gestión de la seguridad y la eficiencia energética se ha logrado gracias a su despliegue en el Supercomputador Hércules, propiedad del Centro Informático Científico de Andalucía (CICA). Allí se ha implementado el modelo de código abierto Gemma3 de la familia Gemini, con 27.000 millones de parámetros, que ha sido cuantizado para optimizar su rendimiento sin pérdida de eficacia. Esto permite respuestas casi instantáneas —menos de 300 milisegundos— incluso con múltiples usuarios simultáneos.

Características diseñadas para el trabajo público

Desarrollado por la Agencia Digital de Andalucía (ADA), JuntaGPT puede:

  • Responder de forma rápida y natural a preguntas generales.
  • Permitir la carga “en caliente” de documentos en distintos formatos.
  • Entender el contexto de las conversaciones y mantener el hilo de consultas encadenadas.
  • Ofrecer asistencia personalizada a múltiples usuarios simultáneamente.
  • Respetar las directrices éticas y de uso responsable de la inteligencia artificial.

Además, su uso facilita tareas del día a día como resumir textos, redactar correos, realizar consultas temáticas sin necesidad de subir archivos adicionales, y todo ello dentro del entorno seguro y privado de la Junta de Andalucía. Es decir, la herramienta asistirá a los 240 mil funcionarios ayudando a recortar plazos administrativos. Esta herramienta no estará disponible al público. Se trata de una inteligencia artificial de uso interno de la Junta de Andalucía que, según Antonio Sanz, reducirá la resolución de expedientes que podían tardar hasta dos años a tan sólo 15 días de procesamiento.

Innovación con sello andaluz

El desarrollo de JuntaGPT se ha llevado a cabo siguiendo un estricto flujo de trabajo para la gobernanza de sistemas de IA en la Administración. Cumple con el Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial y las máximas directrices éticas, lo que lo convierte en un modelo a seguir para otras administraciones.

Según el consejero, este proyecto demuestra el papel innovador de la ADA y su compromiso con la integración tecnológica en el sector público. La aspiración es clara: una administración más sencilla, moderna y centrada en el ciudadano. Como concluyó Antonio Sanz, “queremos una Administración que funcione de manera óptima, simplificando servicios y evitando trámites y duplicidades”.

¿Qué consecuencias tendrá JuntaGPT?

Este avance no solo promete agilizar los procesos internos y mejorar el rendimiento del personal público, sino que también puede convertirse en un modelo replicable a nivel nacional. La digitalización de la administración pública con herramientas basadas en inteligencia artificial marca un cambio profundo en la forma de entender y ejecutar los servicios públicos en el siglo XXI.

La puesta en marcha de JuntaGPT es una declaración de intenciones: Andalucía quiere liderar el uso ético y responsable de la IA en el sector público, garantizando siempre la seguridad de los datos y la soberanía digital de sus instituciones.

Pueden ampliar información en la nota oficial de la Junta de Andalucía.

Redes móviles con cobertura inteligente de la mano de Ericsson y AWS

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Una alianza para redes más inteligentes

Ericsson y AWS han unido fuerzas para revolucionar la gestión de redes móviles. Su objetivo común es desarrollar redes con cobertura inteligente utilizando Agentic AI, un tipo de inteligencia artificial generativa que actúa como agente inteligente capaz de interpretar objetivos, tomar decisiones y adaptar dinámicamente la red a condiciones cambiantes. Esta colaboración marca un paso clave hacia la creación de redes capaces de autosanarse, es decir, de detectar y resolver fallos antes de que los usuarios los perciban.

Esta colaboración marca un hito decisivo en la tecnología de optimización de redes. La infraestructura global de AWS y su inteligencia artificial, combinadas con la experiencia telecom de Ericsson, ayudarán a los proveedores de servicios de comunicaciones a adaptarse a condiciones cambiantes con costes predecibles y mayor eficiencia operativa.

Jean-Christophe Laneri, vicepresidente de Cognitive Network Solutions en Ericsson

¿Qué son las rApps y las redes basadas en intenciones?

Uno de los pilares de esta colaboración son las denominadas rApps (RAN automation applications), aplicaciones de automatización para redes de acceso por radio que forman parte del ecosistema de soluciones de Ericsson. Estas herramientas permiten que múltiples sistemas automatizados trabajen juntos de forma eficiente, acercando a las redes móviles a los niveles 4 y 5 de autonomía según el modelo de la TM Forum.

Las redes basadas en intenciones (intent-based networks) son otro elemento clave. Este enfoque permite que los operadores definan qué quieren conseguir (por ejemplo, “garantizar buena calidad de vídeo en una zona”), sin necesidad de indicar cómo debe lograrse. La IA agentica se encarga de interpretar esas intenciones, tomar decisiones y ajustar la red en tiempo real para cumplir los objetivos.

IA agentica: la clave de la autonomía

La IA agentica actúa como coordinadora entre distintas rApps, interpretando las intenciones del operador, decidiendo cómo alcanzarlas y ajustando la red según datos en tiempo real. Su capacidad para adaptarse a condiciones cambiantes sin intervención humana es lo que convierte a esta tecnología en un pilar de las redes autónomas.

Trabajando juntos, AWS y Ericsson ayudarán a los operadores a automatizar operaciones complejas, reducir costes y ofrecer mejores experiencias a sus clientes.

Fabio Cerone, director general de la unidad de telecomunicaciones de AWS para EMEA.

Beneficios para usuarios y operadores

Aunque la tecnología sea compleja, sus beneficios son claros para los usuarios. Menos llamadas caídas, mejor cobertura en eventos multitudinarios y mayor estabilidad en la velocidad de datos son algunas de las mejoras que podrían implementarse con redes autónomas. Por ejemplo, en un estadio con 50.000 asistentes, una red basada en IA agentica podría anticipar la demanda y redirigir recursos automáticamente para mantener la calidad del servicio sin necesidad de intervención humana.

Para los operadores, esto significa una drástica reducción de costes operativos y mayor eficiencia. Además, la autonomía facilita la escalabilidad y robustez de las redes frente al crecimiento del tráfico móvil y la llegada de nuevas tecnologías como el 6G.

Un paso hacia el futuro de las telecomunicaciones

Esta colaboración no solo busca soluciones inmediatas, sino también sentar las bases para las redes del futuro, completamente autónomas y adaptables. A medida que las redes móviles se vuelven más complejas con la expansión del 5G y el desarrollo del 6G, la gestión manual de las mismas se vuelve insostenible.

En este contexto, la IA agentica se perfila como una herramienta imprescindible para que los operadores puedan seguir ofreciendo servicios de calidad con menos recursos humanos y en un entorno más competitivo.

Para más información puede consultar la nota de prensa oficial.

La sanidad pública española aparta el ordenador de la consulta

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Un nuevo modelo asistencial con IA en la sanidad pública

Este mes de junio ha comenzado en España una prueba piloto que transformará la forma en que se desarrollan las consultas médicas de atención primaria. El Ministerio de Sanidad, en colaboración con siete comunidades autónomas, ha lanzado un proyecto de inteligencia artificial (IA) que permite transcribir y resumir automáticamente las conversaciones entre pacientes y médicos. La información fue confirmada por Noemí Cívicos Villa, directora general de Salud Digital y Sistemas de Información, en una entrevista concedida a Cadena SER, donde explicó que esta herramienta permitirá que el profesional “escuche activamente y dirija toda su atención a la persona que tiene delante”, sin tener que escribir en el teclado durante la cita.

Cómo funciona esta inteligencia artificial

El sistema, tras recibir el consentimiento del paciente, graba la conversación y genera un resumen que incluye síntomas, antecedentes y estado emocional, entre otros. Reconoce vocabulario médico y estructura la información para su incorporación en la historia clínica. Tras la consulta, el profesional revisa y valida el resumen antes de eliminar la grabación y generar un informe final. Este documento se añade al historial médico y puede compartirse con el paciente a través de los portales de salud autonómicos, en un lenguaje claro y comprensible.

Se abre un nuevo concepto de relación médico-paciente más estrecha y personalizable.

Noemí Cívicos Villa,directora general de Salud Digital y Sistemas de Información.

Ventajas para pacientes y profesionales

La principal ventaja es que el profesional puede centrarse en su paciente, eliminando la necesidad de teclear o mirar la pantalla durante la consulta. Para el paciente, el diálogo se vuelve más cercano y natural, reforzando la relación asistencial y reduciendo el estrés asociado al entorno médico. La IA también agiliza tareas administrativas, como la gestión de agendas, citas, prescripciones y pruebas diagnósticas. En el futuro, estas herramientas podrían integrarse para ayudar también al propio paciente en el seguimiento de sus tratamientos o en la solicitud de atención médica.

Pruebas en clínicas privadas: el modelo Scribe

El sector privado ya ha empezado a implantar tecnologías similares. El grupo hospitalario Quirónsalud lanzó en junio de 2024 su herramienta Scribe, basada en IA generativa, en el Hospital Universitari General de Catalunya. Scribe registra la conversación con reconocimiento de voz, sugiere tratamientos y completa el historial clínico. Los informes se revisan para eliminar tecnicismos, y la experiencia ha sido calificada como “muy positiva” tanto por profesionales como por pacientes. Actualmente, este sistema ya está en uso en especialidades como Traumatología, Neumología, Otorrinolaringología, Urología y Cardiología en hospitales como el Fundación Jiménez Díaz, Villalba, Infanta Elena y Rey Juan Carlos. Según Quirónsalud, el 90% de los pacientes valora positivamente la experiencia.

El facultativo puede escuchar activamente y dirigir toda su atención a la persona que tiene delante, sin preocuparse de tener que tomar notas en el ordenador.

Noemí Cívicos Villa,directora general de Salud Digital y Sistemas de Información.

Objetivo: un despliegue nacional antes de 2027

La fase de prueba, que se desarrollará durante junio y julio, permitirá definir los requisitos técnicos antes de que las comunidades liciten su implantación. El objetivo, según el Plan de Acción de Atención Primaria y Comunitaria, es completar la implantación antes de finales de 2027. El proyecto cuenta con una inversión conjunta de 223 millones de euros, procedentes del Ministerio de Sanidad, el Ministerio de Transformación Digital y fondos FEDER.

Experiencia internacional y transformación digital

España no es pionera: el sistema ya se aplica en el Reino Unido y se encuentra en pruebas en Suiza y Suecia, donde los resultados han sido prometedores. La incorporación de IA a la consulta médica refleja una tendencia global hacia una sanidad más digital, eficiente y centrada en el paciente. Este avance representa un paso clave en la transformación digital del sistema sanitario español. No solo mejora la calidad de la atención, sino que también libera tiempo para que los médicos se concentren en lo que realmente importa: las personas.

La fotografía de representación de esta noticia pertenece a Elen Sher y ha sido publicada en Unsplash

Databricks presenta su IA para equipos de negocio

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La compañía estadounidense Databricks ha lanzado Databricks One, una nueva plataforma pensada para que cualquier persona dentro de una empresa pueda aprovechar los datos y la inteligencia artificial (IA), sin necesidad de saber programar o tener conocimientos técnicos avanzados.

Databricks One es una interfaz visual y muy fácil de usar que permite a empleados de áreas como marketing, finanzas o ventas:

  • Consultar paneles visuales con datos clave (los llamados dashboards)
  • Hacer preguntas directamente a la IA usando lenguaje natural, como si hablaran con un asistente
  • Usar aplicaciones personalizadas que combinan datos, IA y tareas del día a día

Todo está organizado por áreas temáticas, como “clientes” o “rendimiento de campañas”, para que encontrar la información sea muy sencillo.

El nuevo Databricks

Hasta ahora, las herramientas de Databricks estaban diseñadas para técnicos, como ingenieros o científicos de datos. Pero la empresa se dio cuenta de que mucha gente en las empresas no podía acceder fácilmente a estos recursos. Con Databricks One, quieren abrir el acceso a todos los empleados, sin importar su perfil.

La nueva versión es muy fácil de activar para las empresas. Solo hay que añadir a los empleados en la plataforma y darles acceso con un nuevo permiso llamado consumer access. Así, pueden empezar a usar las funciones sin complicaciones técnicas. Además, todo está protegido bajo el sistema de seguridad de Databricks, lo que garantiza que cada persona solo vea los datos que le corresponden.

Qué ventajas tiene

  • Simplicidad: todo está organizado y explicado para que cualquiera lo entienda.
  • Rapidez: no hay que crear informes ni depender de técnicos.
  • Seguridad: los datos están protegidos y controlados.

Queremos que todo el mundo pueda usar la inteligencia artificial, sin importar su formación.

Ali Ghodsi, CEO de Databricks

Cuándo estará disponible

La versión completa de Databricks One llegará este verano en formato beta, pero algunas funciones ya están disponibles. Además, no tendrá un coste adicional para los clientes actuales de la plataforma.

Con este movimiento, Databricks da un paso importante para hacer la inteligencia artificial más accesible a todas las personas dentro de una empresa, impulsando decisiones más rápidas, informadas y sin barreras técnicas.

Sobre Databricks

Databricks es una empresa tecnológica con sede en San Francisco, especializada en herramientas de análisis de datos e inteligencia artificial. Fue fundada por los creadores de Apache Spark, uno de los motores de procesamiento de datos más utilizados del mundo. Su plataforma es empleada por miles de compañías para almacenar, analizar y sacar valor de grandes volúmenes de información, facilitando así decisiones empresariales más acertadas y rápidas.

Puedes ampliar información en la página web oficial de Databricks.

Según WSJ, ingenieros chinos viajan con discos duros para sortear las restricciones de Trump

Estados Unidos lleva años tratando de frenar el ascenso tecnológico de China mediante restricciones a la exportación de chips de alto rendimiento, considerados clave para el desarrollo de la inteligencia artificial (IA). Sin embargo, según ha revelado el Wall Street Journal (WSJ), las empresas chinas han encontrado una forma tan sencilla como efectiva de saltarse estas sanciones: viajar a otros países con sus discos duros bajo el brazo.

Viajes con IA en la maleta

El método consiste en alquilar centros de datos en países como Malasia, donde abundan los chips fabricados en EE.UU. y las restricciones no se aplican con la misma intensidad. Allí, los ingenieros chinos trasladan terabytes de datos en discos duros y los utilizan para entrenar modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM, por sus siglas en inglés). Una vez finalizado el entrenamiento, simplemente guardan el modelo en los mismos discos y regresan a China.

Este sistema, apodado por algunos como una versión moderna del sneakernet, requiere una logística meticulosa. El WSJ señala que las operaciones pueden tardar más de ocho semanas en estar listas, ya que una vez que los datos salen del país, no es fácil introducir cambios. Todo debe estar preparado antes de que el ingeniero tome su vuelo.

Una estrategia extendida en Asia y Oriente Medio

La técnica no se limita a Malasia. Otros países del Sudeste Asiático y del Oriente Medio están siendo utilizados como puntos estratégicos para esquivar las restricciones. La administración Biden había intentado limitar la exportación de chips también a estas regiones, pero el legado de la guerra comercial de Donald Trump, con sus aranceles eliminados en varios frentes, ha dejado espacios grises que las empresas chinas están aprovechando.

Washington preocupado, pero sin reacción clara

La situación ha generado inquietud en el gobierno estadounidense. Thea Kendler, responsable de exportaciones en la administración Biden, reconoció: “Esto era algo que nos preocupaba de forma constante”. Kendler ha defendido las restricciones como herramientas necesarias para frenar el avance militar de China, aunque sus argumentos han sido criticados por obviar el bloqueo militar estadounidense alrededor del gigante asiático.

En el fondo, más allá del discurso oficial sobre seguridad nacional, se teme que una China tecnológicamente independiente suponga una amenaza para el liderazgo económico de EE.UU. Como explica el periodista Garrison Lovely, “solo una superpotencia tiene una comisión gubernamental pidiendo una carrera militarizada por la IA superinteligente sin saber cómo controlarla, y no es China”.

La ironía del capitalismo

La estrategia de las empresas chinas pone de manifiesto una paradoja: el modelo capitalista estadounidense permite, en teoría, que cualquier país pueda alquilar servicios donde le convenga. Si Malasia decide monetizar su infraestructura tecnológica y ofrecerla a empresas chinas, resulta difícil justificar una intervención directa por parte de Washington sin caer en una contradicción con sus propios principios económicos.

Consecuencias a medio y largo plazo

La maniobra china no solo demuestra las limitaciones de las sanciones tecnológicas, sino que también podría influir en la reconfiguración del mapa global de la IA. Al establecer redes de colaboración en terceros países, China diversifica sus alianzas, reduce su dependencia de EE.UU. y fomenta nuevas rutas tecnológicas que escapan al control de Occidente.

Además, esta tendencia coincide con los problemas internos que enfrenta la comunidad científica estadounidense. Las políticas restrictivas y los recortes en investigación están provocando una fuga de cerebros hacia Europa y Asia. China, lejos de aislarse, está absorbiendo tanto talento como infraestructura externa para sostener su crecimiento tecnológico.

Así, mientras Washington refuerza sus barreras, las empresas chinas simplemente buscan puertas abiertas en otros lugares del mundo. El juego del gato y el ratón tecnológico está lejos de terminar, pero parece claro que las reglas no las impone una sola potencia.

Pueden leer la noticia completa en WSJ.

La fotografía de representación de esta noticia pertenece a – Kenny y ha sido publicada en Unsplash

Eric Schmidt: “La llegada de la inteligencia no humana es el mayor cambio en 500 años”

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“La llegada de la inteligencia no humana es un acontecimiento enorme”, afirmó el exCEO y presidente de Google, Eric Schmidt, durante su participación en TED2025. En una charla con el tecnólogo Bilawal Sidhu, Schmidt ofreció una visión tan ambiciosa como inquietante sobre el impacto de la inteligencia artificial (IA) en el presente y futuro de la humanidad.

Una revolución más allá de ChatGPT

Schmidt defendió que la IA sigue infraestimada. Para la mayoría, el punto de inflexión fue la llegada de ChatGPT, pero para él todo comenzó en 2016 con el movimiento inesperado de AlphaGo, que cambió para siempre el juego milenario del Go. “¿Cómo es posible que una máquina invente algo que nadie había imaginado en 2.500 años?”, se preguntó.

Hoy, gracias al aprendizaje por refuerzo y a sistemas como OpenAI o DeepSeek, “la IA ya planifica, razona y actúa con una capacidad estratégica que transformará todos los procesos empresariales”, afirmó. Schmidt va más allá: “He comprado una empresa aeroespacial y la IA ya escribe informes técnicos de alto nivel en 15 minutos”.

El reto de la escala: energía y computación

El crecimiento de estos sistemas requiere recursos colosales. “Solo EE. UU. necesita 90 gigavatios adicionales de energía, lo equivalente a 90 centrales nucleares”, alertó Schmidt. Con infraestructuras insuficientes, países como India o Emiratos Árabes apuestan por construir centros de datos masivos, pero la dependencia energética es ya una limitación estructural para el avance de la IA.

La frontera de la invención

Para Schmidt, el verdadero desafío está en superar los límites del conocimiento. Mientras que la IA actual se basa en datos existentes, el futuro depende de su capacidad para generar ideas completamente nuevas, como hacen los grandes científicos. “Hoy nuestros sistemas no saben detectar patrones entre dominios distintos. Si logramos romper esa barrera, necesitaremos aún más potencia computacional”, aseguró.

Autonomía y riesgos existenciales

Schmidt abordó los riesgos de los sistemas agentivos, es decir, IA con capacidad de actuar de forma autónoma. Aunque comparte las preocupaciones del investigador Yoshua Bengio, considera irreal detener el desarrollo global. “La respuesta no es parar, sino establecer controles y mecanismos de observación. Si un sistema crea su propio lenguaje y no podemos entenderlo, hay que ‘desenchufarlo’”, advirtió.

La batalla geopolítica: EE. UU. vs China

La conversación viró hacia la tensión entre EE. UU. y China, con la tecnología como terreno de conflicto. “China lidera en modelos de código abierto, lo que permite una proliferación rápida pero también peligrosa”, explicó Schmidt. Denunció que EE. UU. impone aranceles a chips y componentes, mientras China responde con avances como DeepSeek, que EE. UU. termina integrando. “Esto se parece cada vez más a una carrera armamentística”, alertó.

Schmidt se refirió incluso al riesgo de conflictos militares provocados por el desarrollo desigual de la superinteligencia. “Si un país está a punto de lograrla, otro podría verse tentado a atacar sus centros de datos para frenarle. Estas ideas ya se discuten en foros de seguridad nacional”, confesó.

Vigilancia, identidad y libertad

Respecto a la moderación y seguridad de estos sistemas, Schmidt defendió un equilibrio entre control y libertad. “La solución no es construir un estado de vigilancia, sino sistemas con pruebas criptográficas de identidad que respeten la privacidad, como las zero-knowledge proofs”.

Los sueños posibles: salud, ciencia y educación

En contraste con los riesgos, Schmidt compartió su visión optimista: erradicar enfermedades, descubrir la materia oscura, ofrecer educación personalizada en todos los idiomas y democratizar la salud con asistentes médicos inteligentes. “Podemos hacerlo ahora. Solo falta voluntad política y económica”, afirmó.

Una nueva economía, una nueva humanidad

En el futuro que imagina, los humanos seguirán siendo imprescindibles. “No vamos a eliminar abogados o políticos, solo serán más productivos”. Con IA agentiva, la productividad podría crecer un 30% anual, algo nunca visto en la historia. Sin embargo, advirtió: “Esta es una maratón, no una carrera. Quien no adopte esta tecnología quedará fuera de juego”.

En su cierre, Schmidt fue categórico: “La llegada de esta inteligencia será el mayor cambio en 500 o 1.000 años”. Y concluyó: “O la usamos bien, o lo estropearemos todo”.

Internet en quiebra por la llegada de la inteligencia artificial

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En los primeros tiempos de internet, acceder a una página web era una aventura. Había que conocer la dirección exacta, escribirla en el navegador y esperar a que cargara. No existían buscadores tal como los conocemos hoy. La navegación se basaba en directorios, como el de Yahoo!, donde las webs se organizaban temáticamente, como un índice bibliográfico.

La llegada de los primeros buscadores como AltaVista o Lycos marcó un antes y un después. Permitían encontrar información introduciendo palabras clave, pero eran fácilmente manipulables. Fue entonces cuando irrumpió Google en 1998, revolucionando todo con un algoritmo basado en enlaces: PageRank. Este sistema entendía que una web era más relevante cuantas más otras webs la enlazaran, y cuánta mayor autoridad tuviesen esas otras webs.

Este modelo trajo consigo una economía del enlace: a más visitas, más ingresos por publicidad. Aparecieron técnicas como el SEO (Search Engine Optimization), cuyo objetivo era posicionar webs lo más arriba posible en los resultados de búsqueda. Surgieron también agencias, expertos y consultores especializados en esta práctica. A su vez, Google fue afinando sus algoritmos para combatir abusos, pero con cada ajuste, el contenido se adaptaba: textos más largos, con palabras clave, enlaces internos, titulares optimizados. Todo en función del motor de búsqueda.

Prácticamente en paralelo, llegaron las redes sociales, y con ellas, una nueva forma de llevar tráfico a las webs. Facebook, Twitter o Instagram se convirtieron en canales potentes para compartir enlaces. Al principio, estas plataformas premiaban el contenido compartido que llevaba a otras páginas. Pero con el tiempo, las propias redes decidieron que lo mejor era retener al usuario dentro de su propia plataforma. Penalizaron los enlaces externos, priorizaron el contenido nativo, e incluso impidieron que ciertos enlaces se mostraran de forma atractiva. En algunos casos, los enlaces externos dejaron de ser promocionados visualmente, camuflados detrás de elementos que reducen la probabilidad de clic.

Este cambio coincidía con el hecho de que los algoritmos de Google comenzaban a alejarse del interés real del usuario. Ya no se premiaba tanto la calidad del contenido como su capacidad para ajustarse a las reglas impuestas por Google. Las empresas dedicaron recursos a dominar esas reglas, y el contenido se llenó de relleno para posicionar. La experiencia de usuario pasó a segundo plano. El contenido pensaba primero en Google, y luego en el lector.

La Inteligencia Artificial cambia las reglas

Con la llegada de la Inteligencia Artificial generativa, la situación dio otro giro. Herramientas como ChatGPT empezaron a ofrecer respuestas completas sin necesidad de hacer clic en ningún enlace. El usuario preguntaba, y el bot respondía. Los enlaces pasaban a segundo plano. Esta funcionalidad, pensada para la eficiencia, cambió la dinámica del descubrimiento de información en internet.

Google, presionado por la competencia, ha respondido con su propio modo IA. El pasado 20 de mayo de 2025 lo presentó oficialmente en su evento I/O, incluyendo resúmenes generados por IA en sus resultados de búsqueda. El usuario ya no necesita explorar webs: el resumen se lo ofrece todo, como en una enciclopedia autogenerada. El contenido original sigue existiendo, pero ya no es el punto de llegada, sino un apéndice.

Eso ha supuesto un golpe para la economía de internet. Millones de webs dependían del tráfico procedente de Google. Ahora, ese tráfico está desapareciendo. Y si no hay tráfico, no hay ingresos. Se tambalea el modelo basado en publicidad y visitas. La situación recuerda a lo que ocurrió con las redes sociales: primero colaboran, luego compiten, y finalmente, se lo quedan todo. Como los «jardines vallados» que no permiten salir al usuario.

Millones de webs en riesgo

Este cambio está afectando de forma directa a millones de webs que vivían del tráfico procedente de Google. Especialmente perjudicadas están las páginas de noticias, blogs y webs creadas específicamente para SEO. Con la caída del tráfico, sus ingresos por publicidad están disminuyendo de forma drástica.

Los modelos de suscripción, que surgieron mucho antes de la llegada de la inteligencia artificial, nunca lograron consolidarse como una alternativa viable para la mayoría de medios digitales. Aunque algunas cabeceras de referencia han tenido cierto éxito, la mayoría de los usuarios continúa esperando acceso gratuito al contenido, lo que deja a estos modelos como opción minoritaria y limitada. Esta situación ya era compleja antes, pero se agrava con la pérdida de tráfico causada por los resúmenes automatizados, debilitando aún más la economía de la información online.

Para más inri, los resúmenes generados por IA utilizan el contenido de estas páginas para formar sus respuestas. Pero al no visibilizarlas ni redirigir a ellas, las vuelve prescindibles. Se nutren de las fuentes, pero las invisibilizan. Esta paradoja amenaza con hacer desaparecer el contenido original del que se alimentan.

En paralelo, ha surgido el concepto de AEO (Answer Engine Optimization). Esta nueva disciplina intenta posicionar marcas y expertos dentro de las respuestas de los motores de IA. Sin embargo, no está pensada para beneficiar a los creadores de contenido, ya que aunque puedan ser mencionados, no reciben tráfico ni ingresos por publicidad. AEO puede servir para destacar a empresas, pero no garantiza la sostenibilidad de quienes generan el contenido que nutre a la IA.

El enlace, cada vez más invisible

Ante las críticas por las llamadas «alucinaciones» de la IA, los sistemas de inteligencia artificial comenzaron a ofrecer enlaces como fuente. Pero no para que el usuario hiciera clic. Se presentan en pequeñas etiquetas, difíciles de ver, como una justificación, no como una invitación a explorar. La intención ya no es derivar tráfico, sino respaldar respuestas.

Internet comenzó siendo un sistema de enlaces. Una página te llevaba a otra, y esa a otra más. Era un ecosistema interconectado, una telaraña informativa. Hoy, todo indica que esa red está desapareciendo. Las plataformas han entendido que su negocio está en mantener al usuario dentro. Y los enlaces, en ese modelo, son una fuga. Lo que antes era puerta, hoy es salida de emergencia.

El cambio es profundo. El conocimiento ya no circula de forma orgánica. Se presenta empaquetado, sintetizado, descontextualizado en ocasiones. Esto tiene ventajas, pero también muchos riesgos: de desinformación, de monopolio de fuentes, de dependencia tecnológica. La información sigue ahí, pero se accede de otra forma.

Queda por ver qué alternativas surgirán, qué modelo podrá sostener una web independiente, y si la inteligencia artificial podrá coexistir con un internet abierto. Por ahora, la tendencia es clara: los caminos que antes llevaban a las webs, hoy se cortan antes de llegar. Y el mapa que guiaba al usuario está siendo redibujado por algoritmos que priorizan la permanencia sobre el descubrimiento.

La fotografía de representación de esta noticia pertenece a Nathan Aguirre y ha sido publicada en Unsplash

La empresa vasca que reduce la IA no para de crecer

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Una nueva era para la inteligencia artificial comprimida

La tecnológica donostiarra Multiverse Computing ha cerrado una ronda de financiación de 215 millones de dólares (189 millones de euros) para potenciar la adopción global de CompactifAI, su revolucionaria herramienta de compresión de modelos de inteligencia artificial. Esta solución permite reducir hasta en un 95 % el tamaño de los LLM (Large Language Models) sin comprometer su rendimiento, una ventaja competitiva clave en el sector.

CompactifAI, que ya ha sido aplicada a modelos como Llama, DeepSeek y Mistral, ofrece un rendimiento entre 4 y 12 veces superior al original y una reducción de costes de inferencia de entre el 50 % y el 80 %. Esta eficiencia permite que los modelos de IA se ejecuten no solo en la nube, sino también en dispositivos locales como teléfonos móviles, automóviles, drones e incluso microordenadores como Raspberry Pi.

La técnica detrás de comprimir la IA

El secreto de esta innovación reside en las Redes Tensoriales, una técnica de inspiración cuántica desarrollada por el físico Román Orús, cofundador y director científico de Multiverse Computing. Estas redes, utilizadas originalmente en física para describir sistemas cuánticos, permiten representar estructuras complejas de datos mediante formas matemáticas compactas y precisas.

El motor de esta innovación se encuentra en las Redes Tensoriales, un enfoque matemático inspirado en la física cuántica que Multiverse Computing ha sabido aplicar con éxito a la inteligencia artificial. Estas redes, empleadas originalmente para estudiar las interacciones de partículas, permiten representar sistemas complejos con una precisión asombrosa sin necesidad de almacenar todos sus datos.

A diferencia de las técnicas tradicionales de compresión —como la cuantización (reducir la precisión numérica) o la poda (eliminar neuronas consideradas poco relevantes)—, CompactifAI pliega literalmente las matrices de peso de los modelos, como si fueran una figura de origami. Este proceso se basa en Operadores de Producto Matricial, estructuras que permiten preservar solo las correlaciones significativas entre neuronas, eliminando patrones redundantes y relaciones que se repiten sin aportar valor.

Este enfoque no se aplica de forma uniforme: los ingenieros de Multiverse Computing descubrieron que las capas profundas de los modelos de IA pueden comprimirse mucho más que las capas iniciales, que resultan más sensibles. Esta estrategia selectiva permite alcanzar niveles de compresión de hasta el 95 % sin apenas pérdida de precisión (solo un 2–3 % según sus datos), algo muy superior a lo que logran los métodos actuales del sector.

Tras la compresión, los modelos se someten a una breve fase de «curación»: un reentrenamiento rápido que optimiza su funcionamiento final y que, gracias al menor número de parámetros, se completa en la mitad de tiempo respecto al entrenamiento de modelos originales. Así se obtiene una versión más ligera, más rápida y más barata, pero igualmente potente.

Tal y como explica Orús, “por primera vez en la historia podemos analizar el funcionamiento interno de una red neuronal para eliminar miles de millones de correlaciones falsas, optimizando al máximo todo tipo de modelos de IA”. Esta técnica convierte a CompactifAI en una solución única, capaz de comprimir la IA sin degradar la precisión de los modelos.

Apoyo internacional y estratégico

La ronda Serie B ha sido liderada por Bullhound Capital, y ha contado con la participación de HP Tech Ventures, SETT (Sociedad Española para la Transformación Tecnológica), Forgepoint Capital, Quantonation, Toshiba, Santander Climate VC y el fondo público vasco Capital Riesgo de Euskadi – Grupo SPRI. Este respaldo demuestra el interés global en soluciones que resuelvan los problemas energéticos y económicos de la IA.

Per Roman, de Bullhound Capital, asegura que “CompactifAI introduce cambios sustanciales en el procesamiento de IA que abordan la necesidad global de una mayor eficiencia”. También destaca el papel de Orús y del CEO Enrique Lizaso, a quien considera “el CEO ideal para expandir el negocio en la carrera global por el dominio de la IA”.

Democratizando la IA de alto rendimiento

Actualmente, la ejecución de modelos LLM requiere costosa infraestructura en la nube, como demuestran los elevados costes de los centros de datos. CompactifAI rompe esta barrera, democratizando el acceso a la IA de alto nivel al permitir su ejecución en infraestructuras mínimas o incluso sin conexión.

Tuan Tran, presidente de Tecnología de HP, explica que su inversión se debe al “potencial de CompactifAI para llevar la IA avanzada a empresas de cualquier tamaño, mejorando la privacidad, el rendimiento y la rentabilidad”.

Un mercado de 106.000 millones en juego

Según Polaris Market Research, el mercado de la inferencia de IA está valorado en 106.000 millones de dólares. Con esta inversión, Multiverse está preparada para liderar un sector que demanda modelos más ligeros, rápidos y sostenibles.

Reconocimiento y hoja de ruta

Multiverse ha sido reconocida por CB Insights como una de las 100 startups de IA más prometedoras del mundo en 2025 y por DigitalEurope como Future Unicorn. Cuenta con más de 160 patentes, oficinas en Europa, EE. UU. y Canadá, y una cartera de clientes que incluye a Iberdrola, Bosch y el Banco de Canadá.

Para más información: multiversecomputing.com

The AI Revolution Badajoz 2025: «la IA va a llegarnos a todos»

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Un espacio para repensar los museos

El 28 de mayo de 2025, el MEIAC (Museo Extremeño e Iberoamericano de Arte Contemporáneo) se convirtió en el epicentro del debate cultural y tecnológico gracias a la jornada The AI Revolution Badajoz 2025: Museos e Inteligencia Artificial. El evento, impulsado por la Junta de Extremadura en colaboración con La Mola Studio y ARTYC content, fue una plataforma para abordar cómo la inteligencia artificial puede transformar el presente y futuro de las instituciones museísticas.

Francisco Palomino, secretario general de Cultura de la Junta de Extremadura, minutos antes de inaugurar la jornada The AI Revolution Badajoz 2025.

En la apertura, Francisco José Palomino, secretario general de Cultura de la Junta de Extremadura, destacó: “queramos o no, la inteligencia artificial va a llegarnos a todos. Así que es mejor que empecemos a utilizarla ya, sin miedo”. Palomino enfatizó el papel de la IA como aliada para museos que lidian con escasez de recursos, accesibilidad o gestión de datos, y subrayó la necesidad de prepararse para un futuro que ya está aquí.

Visiones complementarias sobre la IA

La ponencia inaugural corrió a cargo de Alby Ojeda, guionista y diseñador de productos digitales. Con un enfoque provocador, definió la inteligencia artificial como “la cuarta revolución industrial” y advirtió: “El viejo mundo está muriendo”. Ojeda recorrió los dilemas éticos, geopolíticos y creativos que plantea esta tecnología, alertando sobre su uso militar, los sesgos culturales y la pérdida de empleos, pero también animó a usarla como herramienta de empoderamiento, creatividad e inclusión. Su propuesta para museos: avatares históricos interactivos, guías virtuales y experiencias personalizadas.

Casos prácticos: de lo artístico a lo técnico

El colectivo 3Dinteractivo, formado por Ana Marcos y Alfonso Villanueva, presentó La IA como herramienta creativa. A través de proyectos como Museo_IA o Bosque_IA, demostraron cómo la IA permite recuperar patrimonio desaparecido, interpretar señales de árboles o generar arte participativo. “Queremos que los espectadores vean a las plantas con otra óptica”, explicó Villanueva.

La diseñadora Selene García ofreció un taller práctico titulado Cómo empezar a usar la IA en mi museo. Miembro de Prodigioso Volcán, García compartió herramientas accesibles como Freepik, Runway o ElevenLabs, y propuso casos de uso como locuciones automáticas, GPTs personalizados, generación de imágenes y análisis de datos. Su mensaje: “La IA es una herramienta, no un fin”.

El consultor Ricardo Cano, fundador de EVE Museos e Innovación, defendió una visión equilibrada entre tecnología y emoción. “La tecnología no puede condicionar el discurso. Es una herramienta que debe estar justificada”, afirmó. Cano criticó la digitalización sin estrategia y alertó sobre la brecha tecnológica entre museos con recursos y aquellos que no pueden permitirse adoptar estas herramientas.

Finalmente, Pedro Ortega, historiador del arte y divulgador, ofreció una panorámica global de cómo la IA ya está presente en museos de Países Bajos, Brasil, EE.UU. o España. Desde audioguías personalizadas hasta reconstrucciones de obras perdidas, Ortega mostró que la IA amplía las capacidades humanas sin sustituirlas. “La IA no sustituye a las personas, pero multiplica su capacidad de impacto”, concluyó.

Un debate con visión crítica

La jornada cerró con una mesa redonda en la que participaron todos los ponentes. Se debatieron cuestiones como los sesgos culturales, el acceso libre a herramientas, la ética de los modelos generativos y la responsabilidad institucional. Ricardo Cano reclamó mantener el foco en el visitante y evitar una “experiencia deshumanizada”. Selene García subrayó que “la IA no actúa sola; la responsabilidad recae en quienes la diseñan y emplean”. Alby Ojeda remató: “Deberíamos obligar a que la IA sea patrimonio de la humanidad”.

Conclusiones

The AI Revolution Badajoz 2025 no solo cumplió su objetivo de ofrecer herramientas, formación y reflexión sobre el uso de la inteligencia artificial en museos. También puso sobre la mesa la necesidad de una implementación ética, crítica e inclusiva de estas tecnologías. En un mundo donde lo digital avanza a toda velocidad, este encuentro demostró que los museos pueden ser faros de innovación sin perder su esencia humana. Y que el futuro cultural se diseña mejor si se hace en comunidad.

Bailar con robots sí es bailar

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La inteligencia artificial suele asociarse a códigos, datos y cálculos, pero para el colectivo vienés H.A.U.S. (Humanoids in Architecture and Urban Spaces), la IA también puede ser una cuestión de cuerpos, movimientos y espacios. Fundado en 2014 por el filósofo Oliver Schürer, este grupo de investigación transdisciplinar reúne a arquitectos, coreógrafos, ingenieros, artistas y pensadores para abordar el vínculo entre humanos y robots desde una perspectiva radicalmente diferente.

H.A.U.S. no desarrolla inteligencia artificial para aumentar la productividad ni para sustituir humanos, sino para crear nuevas formas de relación. Su propuesta parte de una pregunta esencial: ¿qué significa convivir con máquinas que se nos parecen? Frente a una visión utilitaria de los humanoides, H.A.U.S. apuesta por la improvisación, la estética y el juego como formas de interacción. El colectivo trabaja con robots reales, como el modelo Pepper, a los que dota de capacidades de improvisación corporal a través de IA.

Uno de sus desarrollos más innovadores es el DANCR-tool, una inteligencia artificial diseñada para explorar la danza como técnica cultural contemporánea. DANCR no impone movimientos, sino que acompaña a los bailarines humanos en procesos de improvisación. Alimentado por parámetros del cuerpo, la espacialidad del movimiento y su dimensión híbrida, este sistema busca romper rutinas y generar nuevas posibilidades de expresión artística.

Bailar con robots

El proyecto recibió financiación del Ministerio Federal Austriaco de Arte y Cultura y se ha desarrollado junto a instituciones como la Universidad de Tecnología de Viena, el Instituto Austriaco de Investigación en IA (OFAI) y la Universidad de Música y Arte de Viena. Para H.A.U.S., DANCR no es solo una herramienta técnica, sino un medio para investigar cómo los humanos y las máquinas pueden crear juntos desde la incertidumbre y el cuerpo.

El enfoque de H.A.U.S. se detalla en el libro youAI; train, adapt, perform (LIT Verlag, 2024), una publicación que recoge ensayos teóricos y experimentaciones artísticas. En él, sus autores —Eva-Maria Kraft, Christoph Hubatschke y Oliver Schürer— explican cómo la IA no es algo que surge en abstracto, sino una tecnología encarnada, condicionada por cuerpos, sesgos y contextos sociales. Según los autores, entrenar una IA también es una forma de entrenar el cuerpo social.

La performance homónima youAI llevó esta investigación al escenario, donde se combinaron danza, palabra y tecnología para mostrar cómo la IA se construye en el cruce de cuerpos humanos y algoritmos. Lejos de buscar la eficiencia, la pieza propone una reflexión crítica sobre el entrenamiento como técnica de normalización tanto en humanos como en máquinas.

Además de estas producciones, H.A.U.S. ha impulsado otras investigaciones como Roussel-Machine (una IA para generación textual) y Space-Game AI (una IA para construir modelos espaciales de significado cultural), todas desarrolladas con el objetivo de cuestionar las formas tradicionales de diseñar IA y abrir paso a perspectivas minoritarias, críticas y experimentales.

El trabajo del colectivo también inspira nuevas generaciones de artistas. En 2025, Florian Decker recibió una beca de investigación del Ayuntamiento de Viena para explorar la línea entre inspiración e imitación en la creación artística con IA, utilizando DANCR en sesiones de improvisación documentadas a lo largo del año.

Para H.A.U.S., los robots son medios, no simples herramientas. Como los ordenadores pasaron de ser calculadoras a plataformas multimedia, los humanoides están llamados a ser interfaces de relación, interacción y expresión. Pero esta transformación solo será significativa si se integra la dimensión somática, social y espacial de la experiencia humana.

En un mundo cada vez más condicionado por algoritmos y automatismos, H.A.U.S. propone una alternativa poética y política: pensar y crear IA desde el cuerpo, desde el arte y desde el encuentro con lo otro. Quizás, en esa danza compartida entre humanos y máquinas, se esconda una nueva forma de entender la inteligencia, más encarnada, más abierta y más humana.

Todas las imágenes contenidas en este artículo pertenecen al colectivo H.A.U.S.

El reto de diseñar las ciudades europeas del futuro

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Las ciudades del futuro están cada vez más cerca gracias a la inteligencia artificial (IA) física. NVIDIA ha anunciado el lanzamiento del Omniverse Blueprint for Smart City AI, un plan de referencia que integra sus plataformas Omniverse, Cosmos, NeMo y Metropolis. Esta iniciativa ofrece a las urbes europeas una hoja de ruta para diseñar gemelos digitales y desplegar agentes de IA capaces de mejorar tanto la sostenibilidad como la calidad de vida de los ciudadanos.

El reto de planificar urbes sostenibles

La población urbana mundial podría duplicarse de aquí a 2050, lo que obligará a reinventar la planificación de las ciudades y los servicios públicos. En ese contexto, los gemelos digitales y los agentes de IA se perfilan como herramientas clave para analizar escenarios urbanos y tomar decisiones basadas en datos. Sin embargo, su implementación a gran escala presenta enormes desafíos técnicos y operativos. NVIDIA lanza una propuesta que combina varias de sus tecnologías punteras. El nuevo plan permite crear ciudades virtuales con un alto nivel de realismo —conocidas como SimReady— sobre las que probar agentes inteligentes que luego se implementan en entornos reales.

Una arquitectura unificada para ciudades inteligentes

El blueprint de NVIDIA proporciona todo el conjunto de herramientas necesario para desarrollar y probar agentes de IA en gemelos digitales fotorrealistas. Estas son sus piezas clave:

  • Omniverse: Para construir gemelos digitales físicamente precisos y ejecutar simulaciones a escala urbana.
  • Cosmos: Para generar datos sintéticos en masa y afinar modelos de IA.
  • NeMo: Para curar datos y entrenar modelos de lenguaje y visión.
  • Metropolis: Para implementar agentes que analicen vídeo en tiempo real, detecten eventos y ofrezcan insights operativos.

El flujo de trabajo incluye tres etapas: crear un gemelo digital con Omniverse y Cosmos; entrenar modelos personalizados con NeMo y TAO; y desplegar los agentes en la ciudad con Metropolis.

Europa lidera la adopción del plan

Varias ciudades europeas ya están aplicando esta estrategia. La red francesa de estaciones SNCF Gares&Connexions, que gestiona 3.000 estaciones en Francia y Mónaco, utiliza esta tecnología para supervisar operaciones en tiempo real, simular emergencias y planificar mejoras de infraestructuras. Con apoyo de Akila y XXII, la digitalización de estaciones como Mónaco-Monte-Carlo y Marsella ha logrado:

  • Un 100% de cumplimiento en mantenimiento preventivo.
  • Reducción del 50% en tiempos de respuesta a incidencias.
  • Disminución del 20% en el consumo energético.

Por su parte, Palermo, en Sicilia, emplea agentes de IA de la empresa K2K para procesar más de 1.000 flujos de vídeo públicos a una velocidad de 50.000 millones de píxeles por segundo. Mediante simulaciones con datos sintéticos y modelos NeMo, sus agentes pueden predecir más de 100.000 eventos por segundo, mejorando la gestión del tráfico y la seguridad ciudadana.

Ética, anonimización y escalabilidad

El proyecto Hafnia, impulsado por Milestone Systems junto a NVIDIA y ciudades europeas, crea una plataforma de datos de vídeo anonimizada y ética. Esta infraestructura, basada en Cosmos, NeMo y la nube europea de Nebius, permite entrenar modelos de IA respetando las normativas del continente. Su despliegue inicial en Génova, Italia, ya ha dado lugar a uno de los primeros modelos de transporte inteligente basados en VLM (Vision Language Models).

Aplicaciones en Asia y avances en gemelos 3D

Linker Vision ha colaborado con AVES Reality para llevar esta tecnología a la ciudad taiwanesa de Kaohsiung. Allí, sus agentes procesan 50.000 flujos de vídeo en tiempo real, detectando eventos urbanos como inundaciones o accidentes con una reducción del 80% en los tiempos de respuesta.Empresas como Bentley Systems, Cesium o Trimble también están incorporando componentes del plan de NVIDIA para mejorar desde el mantenimiento de carreteras hasta la cartografía digital de puertos e infraestructuras.

Un futuro más eficiente y resiliente

Con el respaldo de un ecosistema amplio de socios tecnológicos, el Omniverse Blueprint for Smart City AI se posiciona como una solución robusta y escalable para las ciudades que quieren abrazar la inteligencia artificial de forma ética, eficiente y sostenible. Este lanzamiento se presentó oficialmente en el evento GTC Paris celebrado en VivaTech, y está disponible bajo registro para los interesados en implementarlo.

Puedes ampliar información en la nota oficial.

La IA lleva años en el software que usamos cada día

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La inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser un concepto del futuro para convertirse en una herramienta fundamental en las aplicaciones informáticas actuales. Ya sea al hablar con el móvil, usar un GPS o escribir en un procesador de textos, muchos de los servicios que utilizamos incluyen algún tipo de IA. En 2025, es una herramienta omnipresente en nuestras actividades diarias. Desde asistentes personales que gestionan correos electrónicos hasta sistemas que generan contenido creativo, la IA ha transformado la forma en que interactuamos con la tecnología y el mundo que nos rodea.

Aplicaciones cotidianas de la IA

Las aplicaciones de hace apenas unos años utilizaban la IA para realizar correcciones y hacer sugerencias. No hablamos solo de corregir errores evidentes, como una palabra mal escrita, sino de intervenciones más sutiles y preventivas. Un coche con asistencia a la conducción, por ejemplo, puede hacer microcorrecciones de trayectoria para evitar salirse del carril, sin que el conductor perciba que algo iba mal.

Las sugerencias también han ido siendo cada vez más inteligentes. Desde los sistemas que completaban frases mientras escribimos hasta los algoritmos que nos recomendaban productos en función de nuestras compras pasadas o del comportamiento de usuarios similares, la IA se volvió una experta en anticiparse a nuestras necesidades.

Más allá de los correos electrónicos y los asistentes virtuales, la IA también lleva mucho tiempo implantada en dispositivos como los termostatos inteligentes. Estos aparatos pueden aprender de nuestras rutinas para ajustar automáticamente la temperatura del hogar según nuestras preferencias. También en áreas como el reconocimiento facial o de voz, la traducción automática, la visión por ordenador y procesamiento de imágenes, el diagnóstico médico asistido, la robótica, la escritura predictiva o incluso en los videojuegos, donde planifican estrategias complejas.

En la actualidad, la IA ya se ha integrado en múltiples aspectos de la vida diaria. Por ejemplo, asistentes personales como los desarrollados por Google DeepMind pueden gestionar bandejas de entrada, responder correos en el estilo del usuario y ayudar en la toma de decisiones rutinarias. En el ámbito de la salud, los radiólogos utilizan IA generativa para transcribir imágenes y redactar informes, mejorando la eficiencia sin reemplazar al profesional humano.

Errores y desafíos de la IA

Sin embargo, no todo es perfecto. Las sugerencias automáticas pueden resultar erróneas o fuera de contexto. Un sistema puede recomendar comprar un producto que ya hemos adquirido y que no necesitamos repetir, como una lavadora o un libro de nuestra propia autoría. Y a veces, la IA no logra interpretar correctamente datos nuevos o situaciones imprevistas, como un desvío no registrado por el GPS.

Los modelos de razonamiento más recientes, como el o4-mini de OpenAI, presentan tasas de alucinaciones de hasta el 48%, generando información incorrecta con aparente confianza. Estos errores pueden tener consecuencias significativas, especialmente cuando las decisiones automatizadas afectan a personas reales.

Las correcciones automáticas, como las que realiza un corrector ortográfico o un coche con asistencia de frenado, son útiles siempre que el contexto sea claro. Pero la IA no siempre interpreta correctamente lo que el usuario quiere decir o hacer. Un término mal entendido puede provocar una sugerencia absurda o una corrección incorrecta, como cambiar «cpu» por una palabra irrelevante.

Los humanos, con su capacidad de interpretación y sentido común, siguen siendo necesarios para validar las decisiones más delicadas. En este sentido, la IA es una asistente, no una sustituta.

El lado oscuro: deepfakes y ciberataques

El uso malicioso de la IA también está en auge. Los deepfakes, vídeos manipulados con IA para simular que una persona ha dicho o hecho algo que nunca ocurrió, representan una amenaza creciente para la justicia y la privacidad.

Asimismo, los sistemas de IA pueden ser manipulados o atacados. Hackers han logrado secuestrar objetos tan aparentemente triviales como los termostatos inteligentes mediante malware, abriendo la puerta a ataques domésticos y robos de información personal. La flexibilidad de la IA, que le permite adaptarse a muchos usos, también la hace vulnerable.

IA débil y la paradoja de la comprensión

Un concepto clave para entender la IA actual es la diferencia entre IA débil e IA fuerte. La IA débil, también conocida como IA estrecha, que es la que existe hoy en día, simula capacidades humanas como el lenguaje o la percepción, pero sin comprender realmente lo que hace. Es lo que expone el experimento mental de la «habitación china» del filósofo John Searle: seguir reglas no implica comprensión.

Aunque una IA pueda responder correctamente a preguntas complejas, lo hace mediante reglas y patrones, no por entendimiento. Esto limita su capacidad para resolver problemas nuevos o para actuar con creatividad.

Por otro lado, la IA fuerte es la que tiene la capacidad de aprender y adaptarse a nuevas situaciones.

Impacto en el empleo y la economía

La adopción de IA ha generado preocupaciones sobre el empleo. Empresas como IBM y Klarna han reducido personal gracias a la automatización de tareas. Aunque la IA puede aumentar la productividad, también plantea desafíos éticos y sociales relacionados con la reemplazo de empleos y la necesidad de reentrenamiento laboral.

Hacia una IA más amable… y más ética

A medida que la IA se vuelve más omnipresente, también crecen las preocupaciones sobre su impacto social y ético. Una idea optimista es la de la IA amistosa o FAI (Friendly Artificial Intelligence), diseñada para mantener sus objetivos alineados con los valores humanos. Se trataría de incorporar principios similares a las famosas Tres Leyes de la Robótica de Isaac Asimov, aunque adaptadas al mundo real.

Por ejemplo, una FAI debería proteger la privacidad del usuario de forma activa, reconociendo cuándo se está compartiendo información sensible y alertando de los riesgos. Este tipo de inteligencia anticipativa y ética podría ser clave en el desarrollo de aplicaciones futuras, aunque por ahora no parece que ninguna de las grandes tecnológicas vaya en esa dirección.

La creciente influencia de la IA ha llevado a debates sobre su regulación y uso ético. Se enfatiza la necesidad de desarrollar IA amigable que respete la privacidad, evite sesgos y actúe en beneficio de la humanidad. Iniciativas globales buscan establecer marcos legales y éticos para guiar el desarrollo y la implementación de estas tecnologías.

Una revolución silenciosa

La inteligencia artificial lleva años transformando nuestra forma de trabajar, comunicarnos y vivir, muchas veces sin que nos diésemos cuenta. Desde el correo basura que ya no veíamos hasta la temperatura perfecta al llegar a casa, su impacto era constante. Ahora su evolución es mucho más tangible e imparable.

La imagen de representación de esta noticia pertenece a Igor Omilaev y ha sido publicada en Unsplash