Mustafa Suleyman, el actual director de Microsoft AI, ha lanzado una predicción que está sacudiendo los cimientos del mundo corporativo: la gran mayoría de las tareas profesionales de oficina serán automatizadas por la inteligencia artificial en un plazo de apenas 12 a 18 meses. Durante una reciente entrevista con el Financial Times, el directivo explicó que estamos ante una ola tecnológica sin precedentes que permitirá a las máquinas alcanzar un rendimiento de nivel humano en funciones críticas como la abogacía, la contabilidad, el marketing y la gestión de proyectos. Esta transformación no es una promesa a largo plazo, sino una realidad inminente impulsada por un incremento exponencial en la capacidad de cómputo.

Investigadores europeos han desarrollado Delphi-2M, un modelo de inteligencia artificial basado en transformadores generativos que puede predecir la aparición de más de 1.000 enfermedades diferentes a lo largo de la vida de una persona, a partir de su historial médico. Entrenado con datos de medio millón de personas en Reino Unido y Dinamarca, este modelo logra una precisión comparable —o incluso superior— a la de los sistemas actuales centrados en enfermedades individuales. Además, puede generar trayectorias de salud sintéticas, lo que abre nuevas posibilidades para la planificación sanitaria y la medicina personalizada.

La Charité – Universitätsmedizin Berlin ha desarrollado un modelo de inteligencia artificial llamado crossNN capaz de detectar más de 170 tipos de cáncer sin necesidad de realizar una biopsia. Gracias al análisis del “fingerprint” epigenético de los tumores, esta herramienta diagnóstica alcanza una precisión del 97,8 % y permite identificar incluso tumores cerebrales difíciles de operar a partir de muestras de líquido cefalorraquídeo. Esta innovación promete transformar el diagnóstico oncológico en todo el mundo.

Un grupo de investigadores ha desarrollado un modelo de inteligencia artificial capaz de predecir con un 80% de precisión si una persona es fumadora, utilizando datos clínicos y biométricos. A diferencia de otros modelos, este sistema incorpora técnicas de IA explicable que permiten entender cómo llega a sus conclusiones, destacando parámetros clave como la hemoglobina, el GTP y la altura. El objetivo es ayudar al personal sanitario a identificar posibles fumadores sin depender exclusivamente de cuestionarios, y facilitar intervenciones médicas tempranas.