El Comité Internacional de la Cruz Roja (ICRC) ha desarrollado POMELO, un modelo de inteligencia artificial diseñado para estimar con gran precisión la densidad y distribución de poblaciones vulnerables en contextos de crisis. Con el apoyo de las universidades suizas EPFL y ETHZ, esta herramienta permite suplir la falta de datos censales actualizados mediante el análisis de imágenes satelitales y datos geoespaciales. POMELO ya se usa en terreno a través de una plataforma propia del ICRC, aunque enfrenta desafíos técnicos y éticos relacionados con la soberanía de los datos, el sesgo algorítmico y la participación comunitaria. El modelo está disponible en GitHub para ser utilizado por otras organizaciones humanitarias.

La Xunta de Galicia y Microsoft han reafirmado su compromiso con el desarrollo de soluciones de Inteligencia Artificial centradas en el bien común. En una reunión en Santiago de Compostela, Alfonso Rueda y Paco Salcedo exploraron nuevas iniciativas tecnológicas para mejorar la eficiencia de la administración y la calidad de vida de los gallegos, especialmente en sectores como la salud y el empleo juvenil.

En una exposición magistral ante la Comisión de Asuntos Económicos del Senado francés, Luc Julia, cocreador de Siri y director científico de Renault, abordó con claridad los mitos y realidades de la inteligencia artificial. Julia insistió en que las IA son herramientas matemáticas sin creatividad ni comprensión del mundo, criticó el consumo desmedido de recursos que generan los modelos generativos y denunció los riesgos de legislar sin comprender estas tecnologías. Su mensaje central fue claro: la IA puede ser útil, pero no sustituye la inteligencia humana ni debe ser vista como una amenaza autónoma.

Latinoamérica se prepara para lanzar en septiembre Latam-GPT, su primer modelo de inteligencia artificial entrenado con datos locales para preservar su riqueza cultural y lingüística. El proyecto, liderado por el Centro Nacional de Inteligencia Artificial de Chile (CENIA), reúne a más de 30 instituciones de una docena de países de la región. Concebido como un motor abierto de IA y basado en el modelo Llama 3 de Meta, Latam-GPT busca democratizar la tecnología y adaptarse a los contextos específicos del continente. Su entrenamiento incluye lenguas indígenas como el mapudungun y el rapanui, y promete convertirse en una herramienta clave para la soberanía digital.

BAE Systems y la firma sueca Avioniq están colaborando para probar Rattlesnaq, una tecnología de inteligencia artificial diseñada para optimizar las maniobras del Eurofighter Typhoon en combate. La herramienta, que se está evaluando en un simulador en Reino Unido, ofrece a los pilotos un análisis dinámico de amenazas en tiempo real y define zonas seguras de operación para evitar misiles enemigos. El objetivo es mejorar tanto el entrenamiento como la capacidad táctica de los pilotos en entornos aéreos altamente hostiles.

Con AI4Interviews, la policía noruega ha empezado a automatizar entrevistas e informes usando inteligencia artificial. La tecnología permite transcribir audios en minutos y ya se prueba en operaciones reales en Oslo y el oeste del país. Aunque aún en fase piloto, el sistema ha demostrado reducir el tiempo de documentación en un 80 %, liberar a los agentes para tareas más relevantes y mejorar la accesibilidad. El experimento ya ha atraído miradas desde Australia, Ucrania y la ONU.

El Índice de Tendencias Laborales 2025 de Microsoft desvela un problema creciente: la jornada laboral se ha extendido más allá de los límites razonables, empezando antes del amanecer y terminando bien entrada la noche. A pesar del auge de la IA, sin una transformación real del ritmo y estructura del trabajo, corremos el riesgo de automatizar un sistema roto. Microsoft propone adoptar una “mentalidad de Empresa Frontera” que priorice el trabajo de alto impacto, rediseñe la organización de los equipos y promueva la figura del responsable de agentes. La clave no es solo usar IA, sino reimaginar cómo y por qué trabajamos.

Investigadores de las universidades de Chicago y Rice han demostrado que los modelos de inteligencia artificial como FourCastNet aún no pueden predecir con precisión ciclones tropicales extremos, conocidos como “cisnes grises”, si no han sido entrenados con datos de tormentas similares. Aunque el modelo sí logra trasladar conocimientos entre diferentes regiones del planeta, los resultados evidencian que aún hacen falta nuevas estrategias de aprendizaje para anticipar los eventos meteorológicos más raros y devastadores.