El estallido popular de la llamada inteligencia artificial (IA) generativa, convertida de forma vertiginosa en el mayor fenómeno de adscripción masiva desde el nacimiento de internet, vino acompañado de fuertes llamadas de advertencia acerca de su potencial transformador.
Nunca antes la capacidad de computación y las posibilidades de captación, almacenamiento y análisis de datos habían sido tan poderosas y habían estado en condiciones de proyectar los modelos de IA basados en redes neuronales a toda la sociedad.
Desde 2018 se ha registrado un 94,4% de mejora en la velocidad de entrenamiento para modelos y el número relativo de patentes presentadas en 2021 multiplica por 30 el de 2015, lo que arroja una tasa de crecimiento anual compuesta del 76,9%. La IA ha adoptado el rol de habilitador de todas las nuevas tecnologías que se están implantando en el mercado.
Algunos flecos por cubrir
Sin embargo, aún quedan algunos flecos pendientes que la innovación debe cubrir. El potencial de gestión de datos es enorme, pero la calidad y disponibilidad de la información no está a la altura. La economía tiene que encontrar modelos de negocio y casos de uso que justifiquen la incorporación de la IA generativa más allá de áreas en las que el lenguaje visual o escrito es una pieza crítica.
Las vulnerabilidades en materia de ciberseguridad, el acceso a información privada de las personas y las empresas, y hasta la dimensión ética de los nuevos modelos creadores de discurso, representan un verdadero desafío si queremos que se convierta en la palanca de un cambio de paradigma en la relación persona-máquina.
