El deep learning, una técnica basada en redes neuronales inspiradas en el cerebro humano, ha transformado radicalmente el desarrollo de la inteligencia artificial. Gracias a él, hoy contamos con sistemas que reconocen imágenes, traducen idiomas, detectan enfermedades o conducen coches. Este avance ha permitido que las máquinas aprendan directamente de los datos, sin necesidad de reglas predefinidas, y ha abierto la puerta a una nueva era de innovación tecnológica.

La inteligencia artificial ha alcanzado en 2025 un nuevo nivel de sofisticación. Gracias a cinco enfoques principales —de lo simbólico a lo estadístico— las máquinas están más cerca de aprender como humanos. Aunque no existe aún un algoritmo maestro, la combinación de estos métodos impulsa avances como los modelos de lenguaje, los coches autónomos y los diagnósticos médicos. Un repaso a cómo funciona este aprendizaje en plena era de revoluciones tecnológicas y tensiones geopolíticas.

Alibaba anuncia las Quark AI Glasses, sus primeras gafas inteligentes con inteligencia artificial que llegarán al mercado chino a finales de 2025. Equipadas con su modelo de lenguaje Qwen y el asistente Quark, estas gafas competirán con productos similares de Meta y Xiaomi. Entre sus funciones destacan las llamadas manos libres, traducción en tiempo real, transcripción de reuniones y pagos. Una de las grandes bazas de las gafas será su capacidad de integrarse con el extenso ecosistema digital de Alibaba. Los usuarios podrán, por ejemplo, utilizar servicios de navegación, pagar con Alipay o comparar precios en Taobao.

Aunque la acumulación de datos es tan antigua como la civilización misma, su verdadero valor ha emergido con el desarrollo del análisis de datos. Esta disciplina, que transforma información en conocimiento útil, es fundamental para el desarrollo de la inteligencia artificial moderna. Sin limpiar, transformar, inspeccionar y modelar los datos, los algoritmos de machine learning no podrían aprender, predecir ni tomar decisiones. Desde mejorar traducciones hasta ayudar en la conducción autónoma, el análisis de datos es la herramienta clave que convierte simples cifras en sistemas inteligentes.

La inteligencia artificial está transformando la manera en que las personas se comunican. Desde la interpretación del lenguaje corporal hasta la creación de nuevos alfabetos digitales como los emoji, la IA se convierte en un puente para superar barreras culturales y sensoriales. Aplicaciones como Google Translate, sistemas de lectura de emociones o el uso de dispositivos como el e-nose no solo mejoran la comunicación, sino que amplían nuestras capacidades sensoriales y cognitivas. Este avance redefine la interacción humana en un mundo cada vez más digital.

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.

Transcripción automática de audio y vídeo

Una encuesta mundial realizada por Nature a más de 5.000 académicos muestra un profundo desacuerdo sobre el uso ético de herramientas de inteligencia artificial generativa como ChatGPT en la redacción de artículos científicos. Mientras una mayoría acepta que se usen para editar o traducir textos, hay división sobre su empleo para redactar borradores o reseñas por pares, y aún menos declaran haberlo utilizado.