En esta noticia

La inteligencia artificial (IA) se posiciona como uno de los motores principales de transformación en las empresas y la sociedad. Sin embargo, este avance disruptivo genera también interrogantes y desafíos complejos, que van desde la ética y la privacidad hasta la seguridad y la estrategia de los negocios.

Tomás Balmaceda, doctor en Filosofía, recordó: "Antes la llamábamos filosofía del machine learning. Hace siete u ocho años decir inteligencia artificial era casi una mala palabra. Era como una especie de proyecto vintage. El machine learning crecía mucho en los inicios de mi grupo de investigación. Es un escenario sorprendente por inesperado".


Con una mirada crítica, Balmaceda advirtió: "Estamos en una carrera que no sé si representa exactamente lo que la sociedad quiere. Y por sociedad no solamente digo la Argentina, sino la sociedad global en su conjunto. Esta nueva carrera que se está dando en los modelos no está buena".

Según el filósofo, hay muchas oportunidades y desafíos con respecto a la IA: "La característica que vemos es la revolución que se parece mucho a otras revoluciones. Ya hemos escuchado la comparación con la revolución industrial o la famosa metáfora del dato como el nuevo petróleo. Me interesa pensar qué es lo que tiene de distintivo esta revolución".

Tres características

En ese sentido, Balmaceda señaló que tiene tres características que la hacen diferente a otras. Por un lado, su ubicuidad. El proyecto de la IA, que tiene 70 años, y la IA generativa, que se popularizó hace tres años. Por otro, es que es multimodal y, por último, que está en pocas manos. "Estamos acostumbrados a pensar revoluciones que solo tocan un área. Esto es algo absolutamente transversal".

"El desafío es saber que esos modelos o incluso la arquitectura que está detrás de esos modelos no son tan variados", añadió: "Es la encrucijada en la que se encuentra un gigante como Apple hoy, que tiene que decidir con qué arquitectura se queda para Siri".

Balmaceda sostuvo que "siempre la revolución es funcional a quien se conoce mucho, a quien conoce su ADN. Las compañías que mejor lo aplican son aquellas que saben a lo que se dedican, cuál es su verdadero core, más allá de las modas y cómo eso se puede integrar".

A la vez, alertó que "todo lo automatizable puede ser automatizado. Hay muchas cosas que pueden ser automatizadas, pero tal vez no necesitan serlo o los humanos todavía le agregan cierto valor".

Finalmente, advirtió que "hay que pensar mucho en la privacidad del dato", ya que es un factor clave para la aceptación social y la sustentabilidad del desarrollo de la IA.