Categoría: Inteligencia Artificial

El magnate Elon Musk coincidió este sábado con sus rivales, Dario Amodei de Anthropic y Sam Altman de OpenAI, en la necesidad de desacelerar el desarrollo de la inteligencia artificial (IA) por los riesgos de seguridad que representa.

Musk, creador de la compañía xAI de inteligencia artificial, respaldó en X el pronunciamiento de Amodei, quien publicó un ensayo en el que pidió a la industria «un ritmo más lento» en el desarrollo de esta tecnología por riesgos como perder el control de los sistemas de IA y disrupción económica.

«Dario tiene razón», escribió Musk en su red social, X.

Con ello, el fundador de Tesla se sumó a Altman, quien este sábado también apoyó el llamado de Amodei para moderar la velocidad de la IA.

Los líderes de OpenAI y Anthropic anunciaron que sus compañías permitirán que evaluadores independientes auditen sus sistemas, algo que Musk no indicó de manera expresa para su empresa.

En su ensayo, Amodei advirtió del mal uso de la IA para posibles ciberataques y bioterrorismo al considerar que, «desde este verano, la inteligencia artificial ha ido avanzando a un ritmo drásticamente más rápido, impulsada principalmente por la creciente capacidad de la propia IA para desarrollar la próxima generación de IA».

El creador de Anthropic se refirió en concreto al incidente de los agentes de OpenAI contra la empresa Hugging Face, en el que un enjambre de agentes actuó «como un colectivo fanáticamente entregado: llevaron a cabo ciberataques contra objetivos que no se les había asignado y que nada tenían que ver con la tarea en curso».

Para atajar la amenaza, Amodei planteó una estrategia en tres fases orientada a regular el ritmo de la tecnología sin ceder la ventaja estratégica a países como China.

El directivo concluyó que ralentizar el avance aportaría uno o dos años cruciales para que la comunidad investigadora domine el alineamiento y la interpretabilidad de los modelos, garantizar un debate público adecuado y reducir el riesgo de que la tecnología escape al control de la sociedad.

El escrutinio sobre la IA creció esta semana, cuando un investigador de Anthropic renunció por la preocupación de que la empresa y sus competidores no estuvieran desarrollando modelos de IA de manera responsable.

El investigador, Jacob Coxon, quien también trabajó para OpenAI, competidora de Anthropic, afirmó que dichas compañías estaban más centradas en superarse mutuamente que en la seguridad de sus productos.

Microsoft anunció este sábado la incorporación de la familia de modelos de inteligencia artificial (IA) Grok -desarrollado por la empresa xAI de Elon Musk- a su asistente Copilot, una integración que fue celebrada públicamente en redes sociales por el magnate.

Grok es polémica por permitir a sus usuarios la creación y alteración de imágenes para desnudar o sexualizar a mujeres y menores sin su consentimiento.

La compañía tecnológica detalló en un comunicado en su blog oficial que el despliegue de Grok comenzará a través un programa piloto en aplicaciones clave de productividad como Word, Excel y PowerPoint.

No obstante, según Microsoft, Grok no estará disponible para los clientes de Frontier en la Unión Europea (UE), la Asociación Europea de Libre Comercio (AELC) ni el Reino Unido durante la fase de vista previa.

El director ejecutivo de Microsoft, Satya Nadella, dio la bienvenida a la herramienta a través de su cuenta de X: «Más opciones de modelos llegan a Copilot. ¡Bienvenido Grok!», escribió.

Por su parte, Musk reaccionó compartiendo el anuncio con el mensaje: «Grok disponible en Microsoft Copilot».

La integración de Grok en el ecosistema de Microsoft coincide con un periodo de fuerte escrutinio ético y legal sobre la herramienta de Musk.

La firma xAI afronta una demanda en California que la acusa de comercializar y beneficiarse a sabiendas de funciones de desnudo digital no consentido que alcanzaron a mujeres y menores de edad, hechos sobre los cuales Musk ha negado tener conocimiento.

El director ejecutivo y cofundador de Anthropic, Dario Amodei, reclamó este sábado una desaceleración en el ritmo al que se mejoran las capacidades de los modelos de inteligencia artificial (IA), tras advertir de que la tecnología avanza hacia una dinámica de «automejora recursiva» que amenaza con provocar catástrofes de ciberseguridad a escala global.

«Dada la aceleración en el desarrollo de capacidades de IA, me preocupa que, en un plazo de 6 a 12 meses, un enjambre de este tipo pueda llegar a tomar el control de todo Internet mediante una red de bots persistente (causando potencialmente daños por valor de cientos de miles de millones de dólares) y que la magnitud del daño siga aumentando si la IA se vuelve más potente sin contar con las salvaguardas necesarias», anota Amodei en un extenso ensayo publicado hoy.

Amodei hizo referencia específica al incidente de los agentes fuera de control de OpenAI y Hugging Face, en el que un enjambre de agentes actuó «como un colectivo fanáticamente entregado: llevaron a cabo ciberataques contra objetivos que no se les había asignado y que nada tenían que ver con la tarea en curso, se sacrificaron por el éxito del grupo e intentaron hackear el sistema encargado de evaluar su rendimiento».

El gobernador de California, Gavin Newsom, promulgó este jueves un conjunto de históricas leyes para prohibir que las plataformas de redes sociales puedan ofrecer funciones adictivas a menores de 16 años, la primera de este tipo en Estados Unidos.

«California prohíbe las funciones adictivas de las redes sociales para niños, intensifica la lucha contra los chatbots de Inteligencia Artificial (IA) peligrosos y refuerza la protección de la privacidad de todos los niños», informó Newsom en un mensaje en X.

Esta legislación pretende crear «las regulaciones más estrictas del país para los chatbots de acompañamiento» para restringir a los menores de 16 años el acceso a la reproducción automática y las fuentes algorítmicas basadas en el historial y los perfiles de los usuarios, agregó.

Esta medida pionera se suma a otra serie de leyes que ha firmado esta semana para endurecer los controles tecnológicos en el estado de California.

Una de ellas pretende establecer un marco para que «organizaciones de verificación independientes evalúen los sistemas y modelos de IA para el cumplimiento de las leyes estatales», explicó la oficina del gobernador en un escrito.

El otro proyecto responde a la creación de un registro estatal para auditores de IA y establece estándares para su independencia, transparencia e integridad.

El paquete de medidas impulsadas por Newsom responde a una estrategia más amplia que está llevando a cabo California en un intento por regular los límites de la IA y consolidarse a la vanguardia frente a los avances tecnológicos.

El estado lideró un proyecto en 2024 para abordar temas como las falsificaciones profundas (deepfakes), las marcas de agua digitales, la infancia y los trabajadores.

También promulgó una medida pionera para exigir que las mayores empresas de IA divulguen públicamente sus protocolos de seguridad y firmó dos proyectos de ley para proteger la imagen digital de los artistas del uso de las actuaciones generadas por IA.

Estas medidas se enmarcan tras el histórico y mediático juicio que enfrentó Meta el pasado agosto tras una demanda colectiva que acusó al gigante tecnológico de diseñar sus redes sociales para generar adicción entre los menores y de engañar a los consumidores sobre su seguridad.

Meta acordó pagar hasta 18.000 millones de dólares y aplicar cambios estrictos en Instagram y Facebook para resolver estas demandas para evitar la celebración de un juicio federal en California.

Este artículo analiza el impacto crítico que tienen las fallas de comunicación interna en las organizaciones operativas de América Latina. En particular, plantea cómo los sistemas de comunicación inteligente por voz pueden convertirse en una herramienta concreta para reducir barreras educativas, mejorar la ejecución operativa y generar mejores resultados financieros. Hoy, estas tecnologías se utilizan principalmente para agilizar y hacer más eficientes las tareas no estratégicas dentro de las áreas operativas.

El diagnóstico: la brecha de competencias y el fracaso de la comunicación escrita
El desafío central en la fuerza laboral operativa de la región no es el analfabetismo absoluto, sino el analfabetismo funcional. Una parte importante de los trabajadores carece de capacidades esenciales como lectoescritura comprensiva y aritmética básica. Esta condición genera una fractura en la relación entre las áreas operativa, administrativa y comercial.

Fractura interdepartamental por fallas de comunicación
La dependencia de manuales escritos, formularios y software complejo crea silos de información y reprocesos constantes:
• Área operativa vs. administrativa: cuando el personal operativo tiene dificultades con la lectoescritura funcional, puede omitir el llenado de bitácoras o reportes de fallas. Como resultado, la administración se entera de los problemas de maquinaria hasta que ocurre una avería mayor. Además, la mala interpretación de normativas de seguridad y salud en el trabajo eleva el riesgo de accidentes y sanciones.

• Área operativa vs. comercial: las órdenes de producción con especificaciones detalladas pueden ejecutarse con errores de diseño, empaque o despacho cuando el operario no comprende completamente la orden escrita. Esto incrementa los tiempos de entrega y afecta la credibilidad frente al cliente.

• Fugas de información y datos: el uso de hojas de cálculo o software básico por parte de personal con bajo nivel de aritmética laboral puede derivar en registros equivocados de inventario, códigos SKU incorrectos y descuadres contables.

Impacto en el clima organizacional y el talento humano
La mala comunicación no solo afecta la producción; también desgasta el tejido humano de la empresa mediante una carga psicológica que muchas veces permanece invisible.

Cuando las instrucciones escritas no se comprenden bien, aparece la cultura del “teléfono roto”: las directrices se transmiten verbalmente de manera informal y la responsabilidad se diluye. Al mismo tiempo, los supervisores terminan convirtiéndose en traductores permanentes de memorandos, procedimientos y reportes, lo que incrementa su carga operativa y puede generar agotamiento.

También se crea un ambiente de ansiedad. El trabajador que teme ser juzgado por sus limitaciones puede ocultar errores en lugar de reportarlos para aprender de ellos. Con el tiempo, esta dinámica produce resentimiento entre áreas: comercial percibe a la planta como lenta, mientras los operarios ven a la administración como un grupo burocrático que no entiende el trabajo de campo.
La solución: comunicación por voz
La implementación de sistemas basados en inteligencia artificial conversacional ataca la raíz del problema al cambiar el canal de interacción. En lugar de obligar al trabajador a enfrentarse a formularios escritos complejos, la tecnología permite capturar información mediante una conversación natural.

Características clave de la solución de voz
• Eliminación de la curva de aprendizaje: capacitar a un operario en un ERP tradicional puede tomar semanas; con una interfaz de voz, la curva se reduce significativamente, porque la interacción parte de una habilidad natural: hablar.

• Mentoría virtual continua: los asistentes de voz pueden orientar al trabajador durante la ejecución de sus tareas, fortalecer su confianza y mejorar su desempeño sin depender siempre de la supervisión directa.

• Filtro inteligente de calidad: el sistema ayuda a evitar que información incompleta o errónea avance dentro del proceso, reduciendo el error desde la fuente.

• Inclusión digital: la tecnología permite reducir la dependencia de habilidades digitales avanzadas al convertir la voz en la interfaz principal de interacción.

Impacto económico y retorno de inversión
La transición de sistemas escritos a interfaces de voz inteligente puede transformar los sobrecostos de la mala comunicación en eficiencias medibles que impactan directamente los resultados financieros.

Proyección de beneficios financieros
Una compañía puede proyectar el impacto de este tipo de solución utilizando métricas como las siguientes:
• Reducción del gasto en nómina operativa: al disminuir el tiempo que cada operario pierde en reportes manuales o correcciones posteriores.

• Reducción de costos de supervisión: al eliminar parte de la tarea de corregir, completar o transcribir reportes defectuosos.

• Reducción de costos de no calidad: al bloquear reportes incompletos o erróneos antes de que avancen en el proceso.
• Aceleración de la inducción digital: al reducir el tiempo necesario para que un nuevo empleado sea productivo.

Sostenibilidad y lealtad
Cuando la tecnología se diseña para facilitar el trabajo y no para excluir a quienes tienen menos habilidades digitales, el trabajador se siente valorado por su conocimiento práctico y no solo por su fuerza física. Esto puede incrementar el compromiso, mejorar el clima laboral y reducir la rotación silenciosa.
En la medida en que utilicemos la IA para mejorar nuestros procesos internos —y, en este caso, la comunicación interna— podremos construir organizaciones más eficientes, con mejor clima laboral y más justas para las personas que las hacen funcionar la industria todos los días.

La rápida expansión de centros de datos destinados a la inteligencia artificial (IA) puede amenazar la resiliencia de las redes eléctricas, y también plantea desafíos medioambientales por el uso de agua y suelo, advierte un informe de la Comisión Económica de las Naciones Unidas para Europa (UNECE).

En un documento elaborado por sus expertos de cara al Comité de Energía Sostenible que la UNECE celebra este mes, se subraya que en muchas regiones el crecimiento de la demanda procedente de instalaciones de gran consumo eléctrico está superando el ritmo de expansión de las infraestructuras eléctricas.

Mientras centros de datos para la IA pueden desplegarse en un plazo de entre dos a cinco años, las redes de transmisión pueden necesitar más de una década, debido a las limitaciones derivadas de la planificación y la concesión de permisos, subraya UNECE.

El organismo advierte que estos incrementos de demanda ya están causando desajustes en países como Irlanda, que ha tenido que empezar a introducir restricciones a las conexiones en Dublín, o en Países Bajos, donde se han endurecido los requisitos para nuevos proyectos en el sector de los centros de datos.

La agencia alerta además de que en redes con elevada proporción de energía procedente de fuentes renovables los centros de datos de IA «pueden tener efectos desproporcionados sobre la estabilidad de la tensión y la frecuencia» por la rápida variabilidad de la demanda.

En casos extremos, «puede provocar oscilaciones de tensión, desconexiones imprevistas y fallos en cascada», advierte la UNECE.

Se prevé que el consumo mundial de electricidad en estos centros de datos aumente de aproximadamente 485 teravatios-hora en 2025 a 950 en 2030, lo que ya equivaldría al 3 % de la demanda mundial total.

Al mismo tiempo, se calcula que el gasto de capital en centros de datos en todo el mundo aumente de los 800.000 millones de dólares actuales a 1,8 billones hacia 2050.

UNECE recomienda en este contexto una mayor coordinación entre empresas responsables de estos centros de datos y reguladores, operadores del sistema, autoridades locales y organismos responsables del agua, el uso del suelo y las infraestructuras.

«Sin un diseño deliberado de las políticas, muchos países corren el riesgo de utilizar una electricidad escasa para generar valor en materia de IA que acaba siendo captado externamente, mientras asumen a nivel interno los costes de las infraestructuras y los efectos sobre el mercado laboral», advierte.

La compañía tecnológica OpenAI aseguró este martes que uno de sus modelos de inteligencia artificial (IA) ha encontrado una solución al problema de Navier-Stokes, uno de los seis Problemas del Milenio que permanecen sin resolver.

Según la empresa, hasta 10,000 agentes de IA trabajaron de forma coordinada durante unas 88 horas para alcanzar el resultado.

El hallazgo, agrega, fue realizado por un modelo aún no presentado públicamente que, según OpenAI, es «significativamente más capaz» que GPT-6 Astra, un modelo que la compañía lanzó recientemente.

Las ecuaciones de Navier-Stokes, formuladas en el siglo XIX, describen cómo se mueven fluidos como el agua y el aire y se utilizan, entre otras cosas, para diseñar aviones, predecir el tiempo y estudiar el flujo de la sangre.

El problema matemático consiste en determinar si, en tres dimensiones, un fluido que inicialmente se comporta de forma regular puede llegar a desarrollar una singularidad, es decir, un punto en el que su velocidad crece sin límite en un tiempo finito.

Así, la compañía publicó un documento de 165 páginas en el que sostiene que las ecuaciones sí pueden desarrollar esa singularidad en un tiempo finito.

Sin embargo, el anuncio ha estado acompañado de una controversia sobre la carrera por resolver estos problemas y el posible acceso de modelos de IA a investigaciones inéditas: según The Wall Street Journal, OpenAI comenzó el pasado 1 de septiembre a probar su nuevo modelo con los Problemas del Milenio tras tener indicios de que dos de estos problemas estaban cerca de ser resueltos.

OpenAI explicó posteriormente que estos indicios estaban relacionados con el trabajo del investigador de Anthropic Levent Alpöge y del matemático de la Universidad de Nueva York Tristan Buckmaster, que habían avanzado en el llamado problema de Euler forzado, relacionado con la dinámica de fluidos pero distinto del problema de Navier-Stokes.

Buckmaster afirmó que él y Alpöge habían utilizado modelos tanto de Anthropic como de OpenAI para avanzar en su investigación.

OpenAI, por su parte, negó haber accedido al trabajo de ambos investigadores, pero reconoció que no puede descartar por completo que las conversaciones de los investigadores con sus sistemas de IA contribuyesen al desarrollo de la herramienta utilizada para resolver el problema.

Los Problemas del Milenio fueron establecidos en 2000 por el Clay Mathematics Institute, que ofreció un premio de un millón de dólares por la resolución de cada uno de los siete grandes problemas matemáticos.

Hasta ahora, solo uno, la conjetura de Poincaré, había sido resuelto, por el matemático ruso Grigori Perelman.

La compañía aclaró en el comunicado que no pretende reclamar el millón de dólares del premio y que su objetivo al publicar el trabajo es «mostrar el avance de sus modelos» de IA.

Una empresa de robótica de San Francisco (California) ha comenzado a implementar un programa piloto que ofrece limpieza del hogar y oficinas realizada por robots humanoides por $30 la hora, una iniciativa que pretende extender a todo el país y el extranjero, que no es vista con buenos ojos por trabajadoras domésticas.

La compañía emergente Tau Robotics ha puesto en marcha los servicios de robots humanoides como Chelsea y Elon, que, por ahora, realizan tareas domésticas como pasar la aspiradora, limpiar las encimeras de la cocina y sacar la basura.

Alex Koch, director ejecutivo y cofundador de Tau Robotics, dijo a CBS que el objetivo inicial es entrenar a los robots para «imitar el desempeño humano» y, posteriormente, para superarlo.

Actualmente solo se puede hacer una reserva de los robots por invitación, lo que limita el acceso del servicio de limpieza a todo el público.

Cada visita consiste en una limpieza de una hora: el robot comienza a la hora que elija el cliente y termina 60 minutos después, según explica la compañía en su página.

Dos robots pueden trabajar simultáneamente durante esa misma hora, lo que permite limpiar espacios más grandes en el mismo intervalo de tiempo. El pago de 30 dólares se realiza por robot.

La compañía aclara que por el momento los baños y dormitorios están fuera de los límites de limpieza.

Cada servicio es supervisado remotamente por una persona, por lo que el robot solo entrará en estas estancias si el cliente lo solicita.

Asimismo, el usuario puede indicar qué habitaciones, áreas u objetos debe evitar el robot.

Koch explicó que los robots, cuya fabricación cuesta 50.000 dólares cada uno, utilizan inteligencia artificial. No obstante, esta tecnología no puede controlar por sí sola un robot humanoide en su totalidad, por lo que una persona lo opera desde una ubicación central con la asistencia de la IA.

Los operadores pueden intervenir si los dispositivos se quedan atascados en alguna tarea concreta. Estos supervisores utilizan gafas de realidad virtual que les permiten ver los espacios a través de los ojos de los robots.

Koch ha celebrado en su cuenta de X la buena acogida de su propuesta y ha señalado a CBS que la empresa planea aumentar su capacidad hasta alcanzar las 1.000 limpiezas semanales en San Francisco para 2027, y posteriormente expandirse a otras ciudades de Estados Unidos y al extranjero para 2028.

¿El reemplazo de las trabajadoras domésticas?

La propuesta de Tau Robotics hace parte de una tendencia de las grandes compañías de electrodomésticos como LG para ofrecer robots humanoides que ayuden con el quehacer doméstico. El gigante coreano presentó en enero pasado a LG CLOiD, diseñado para realizar y coordinar tareas domésticas mediante la interacción con electrodomésticos conectados.

Estas nuevas tecnologías han desatado preocupación entre personas que trabajan en este sector. «Poco a poco pareciera que nos quieren desplazar”, dice a EFE María Ramírez, una inmigrante que ha trabajado en la limpieza por cerca de 25 años en Los Ángeles.

Sin embargo, la trabajadora cree que es muy difícil que logren sustituirla. «No creo que vayan a tener la capacidad de limpiar al detalle como nosotros, ni de limpiar como a los clientes les gusta, porque cada persona tiene sus preferencias y necesidades diferentes», agrega.

El profesor de ingeniería de la Universidad de California en Berkeley, Ken Goldberg, coincide con Ramírez sobre las capacidades de los robots humanoides para la limpieza del hogar.

En declaraciones a ABC, el experto dijo que se sorprendería mucho que los robots de Tau pudieran realizar una labor de limpieza del hogar «mínimamente útil».

Advirtió que incluso recoger objetos del suelo sigue siendo un desafío para los robots hoy en día. Y tareas como barrer y limpiar superficies, como las encimeras o las zonas debajo de los muebles, resultan muy difíciles para estas máquinas.

Goldberg también señaló los posibles problemas de privacidad de datos con la información que recolecta el robot en cada casa para poder operar.

Koch ha defendido su propuesta anotando que sus robots están ampliando el mercado porque muchos de sus clientes son personas que no contaban con personal de limpieza o que no recurrían a ellos con frecuencia.