Hace justo trece años, un hito en apariencia anecdótico encendió la mecha de la revolución de la inteligencia artificial moderna. El 30 de septiembre de 2012, un modelo llamado AlexNet arrasó en la competición ImageNet, dejando atrás a todos sus rivales por una diferencia histórica. Lo curioso no fue solo su rendimiento, sino que fue entrenado por tres jóvenes investigadores, en un dormitorio, usando dos tarjetas gráficas. Hoy, esa fecha se recuerda como el nacimiento oficial del deep learning, y AlexNet como el modelo que cambió para siempre el rumbo de la IA.

La multinacional estadounidense Johnson & Johnson está valorando la creación de un centro de inteligencia artificial en España, con Madrid y Barcelona como principales candidatas. La iniciativa, aún en fase de estudio, contempla una inversión aproximada de 100 millones de euros y busca impulsar la innovación en el sector farmacéutico y sanitario a través de nuevas tecnologías.

Un equipo del MIT CSAIL, junto con el Hospital Infantil de Boston y la Facultad de Medicina de Harvard, ha creado Fetal SMPL, un modelo de inteligencia artificial que permite reconstruir en 3D la forma y los movimientos de los fetos a partir de resonancias magnéticas, mejorando la detección de anomalías durante la gestación.

El grupo sanitario Ribera ha encontrado una aliada poderosa contra la saturación del sistema de salud: la inteligencia artificial. Con el portal Cynara Citizen, desarrollado con tecnología de Microsoft, el grupo ha logrado reducir en un 23% las visitas a Urgencias y en un 18% los reingresos hospitalarios de pacientes con enfermedades crónicas. Gracias a un seguimiento proactivo y personalizado, esta herramienta digital optimiza los recursos sanitarios y mejora la calidad de la atención. La apuesta por la IA permite aligerar la carga de trabajo de los médicos y garantizar la privacidad de los pacientes.

Un equipo de la Universidad CUNEF de Madrid y la Universidad de Zaragoza ha desarrollado un sistema de inteligencia artificial capaz de recuperar textos borrados en palimpsestos, los antiguos manuscritos reutilizados en la Edad Media. Su propuesta combina un generador de datos sintéticos basado en modelos físicos y una arquitectura de redes generativas adversarias (GAN) con diseño U-Net, logrando mejores resultados que los métodos previos. Con este avance, se abren nuevas posibilidades para rescatar documentos históricos sin necesidad de costosas técnicas de imagen multispectral.

En 2016, un estudio reveló cómo un modelo de inteligencia artificial confundía huskies con lobos al fijarse en la nieve del fondo en lugar del animal. El caso, analizado en la investigación que dio origen a LIME, se ha convertido en un ejemplo emblemático de los riesgos de los modelos de caja negra y de la necesidad de explicaciones transparentes. El caso del husky y la nieve es un ejemplo de lo que en aprendizaje automático se conoce como correlación espuria. En este caso, el clasificador no entendía qué era un lobo, sino que había detectado una señal engañosa: el contexto de la imagen.

Un equipo de científicos de la Universidad de Stanford ha desarrollado un interfaz cerebro-ordenador capaz de interpretar el habla interior en personas con graves dificultades de comunicación. El estudio, publicado en la revista Cell, muestra cómo esta tecnología, aún en fase experimental, podría convertirse en una herramienta clave para devolver la fluidez verbal a pacientes con parálisis.

Hornetsecurity ha incorporado inteligencia artificial a su suite 365 Total Protection Plan 4 con el objetivo de automatizar tareas de análisis de amenazas y reforzar la protección de los usuarios en Microsoft 365. El nuevo módulo AI Cyber Assistant incluye funciones para analizar correos electrónicos sospechosos y detectar mensajes maliciosos en Teams.