Etiqueta: IA

  • Amazon refuerza Alexa+ con nuevos Echo para controlar más el hogar

    Amazon refuerza Alexa+ con nuevos Echo para controlar más el hogar

    Amazon presentó una nueva línea de dispositivos Echo y accesorios compatibles con Alexa+, con foco en ampliar el control doméstico desde una sola capa de software. Entre las novedades figuran un reloj inteligente de mesilla, un marco digital para fotos con funciones de voz y una actualización de la gama Echo con cambios de hardware e integración más profunda con el ecosistema de casa conectada.

    La lógica del anuncio es clara: convertir a Alexa+ en un centro operativo más visible dentro del hogar. El nuevo reloj inteligente añade una superficie dedicada para alarmas, recordatorios y rutinas. El marco digital incorpora notas de voz sobre fotografías, una función orientada a uso familiar. En paralelo, la renovación de los Echo refuerza el papel de estos equipos como nodos de audio, comunicación y automatización.

    Más interfaz, más contexto

    La actualización no se limita al hardware. Amazon también trabaja en una vista 3D más inteligente del hogar para Alexa Home Map, con una representación más detallada del espacio y de los dispositivos conectados. Ese cambio mejora la lectura del estado del hogar y simplifica tareas como localizar cámaras, luces, sensores o rutinas activas.

    Algunas variantes de la nueva gama Echo incorporan además funciones adicionales de percepción, como cámara integrada en ciertos modelos, lo que amplía los casos de uso hacia vigilancia doméstica, presencia remota y control contextual. El movimiento muestra una estrategia de plataforma: cada dispositivo suma una función específica, pero el valor principal está en la coordinación entre todos.

    Qué cambia en el mercado

    El lanzamiento refuerza la competencia en el segmento de smart home, donde la diferenciación ya no depende solo del altavoz o la pantalla, sino de la capacidad del asistente para interpretar contexto, organizar dispositivos y ejecutar acciones útiles con menos fricción. En ese marco, Alexa+ gana peso como interfaz unificada para audio, imagen, rutinas y gestión del hogar.

    La apuesta de Amazon también confirma una tendencia del sector: los asistentes de voz evolucionan desde comandos aislados hacia sistemas domésticos multimodales, con más pantallas, sensores y automatización guiada por software. El hardware, en este esquema, funciona como punto de acceso a una experiencia más integrada.

  • Robotaxis de inDrive apuntan a Asia Central con pruebas en 2027

    Robotaxis de inDrive apuntan a Asia Central con pruebas en 2027

    inDrive, competidor global de las plataformas de transporte bajo demanda, proyecta iniciar pruebas de robotaxis en 2027 en Asia Central. El plan se apoya en una alianza con Pony.ai, especializada en conducción autónoma, y en la capacidad de cómputo vehicular de Nvidia. La iniciativa sitúa a la región en la siguiente etapa del transporte automatizado: pasar de demostraciones técnicas a operaciones piloto integradas en servicios de movilidad urbana.

    El valor de la noticia no está solo en el calendario. También está en el tipo de despliegue. inDrive aporta acceso a demanda real, conocimiento operativo y una red ya activa de viajes. Pony.ai suma el sistema de conducción autónoma. Nvidia cubre el procesamiento para percepción, planificación y toma de decisiones a bordo. Esa combinación reduce fricción entre laboratorio, flota y calle.

    Autonomía como plataforma de diseño y servicio

    El movimiento coincide con una aceleración más amplia del sector. Rivian anunció la compra de una startup de world models para reforzar sus capacidades de conducción autónoma, una señal de que los fabricantes están invirtiendo en modelos capaces de representar entornos complejos y mejorar el comportamiento del vehículo en situaciones variables. En paralelo, su director ejecutivo planteó que la autonomía permitirá diseños de vehículo radicalmente distintos, al liberar espacio y redefinir la interacción entre ocupantes y cabina.

    En ese contexto, la apuesta de inDrive sirve como indicador de madurez tecnológica. Los robotaxis ya no se presentan solo como un concepto futurista, sino como una arquitectura concreta que combina software, sensores, cómputo de alto rendimiento y operación de flotas. Quedan retos técnicos por resolver, desde validación en tráfico mixto hasta adaptación regulatoria y escalado económico. Pero el patrón es claro: las pruebas se expanden a nuevos territorios y la autonomía empieza a tratarse como una capa operativa del transporte, no como una función aislada.

    Si el piloto avanza según lo previsto, Asia Central podría convertirse en un mercado de referencia para despliegues controlados fuera de los polos tradicionales de Estados Unidos y China. Eso ampliaría el mapa competitivo de la movilidad autónoma y ofrecería datos clave sobre rendimiento, seguridad y aceptación de servicio en ciudades emergentes.

  • La IA escribe y mejora el código, pero no elimina el papel de los programadores, defiende Funditec

    La IA escribe y mejora el código, pero no elimina el papel de los programadores, defiende Funditec

    La inteligencia artificial (IA) se convirtió en una herramienta capaz de escribir, revisar y mejorar códigos informáticos utilizados en páginas web, aplicaciones y otros sistemas digitales, pero todavía no puede sustituir a los programadores, especialmente cuando se trata de detectar fallos de seguridad y desarrollar proyectos complejos, según advirtió el director de Funditec Research, Gonzalo Álvarez Marañón.

    El ingeniero de telecomunicaciones explicó que la incorporación de la inteligencia artificial está transformando el trabajo de los desarrolladores de software, quienes ahora cuentan con herramientas que permiten acelerar tareas y mejorar procesos. Sin embargo, señaló que esta tecnología no elimina los principales desafíos de la programación, relacionados con la identificación de errores y el mantenimiento de sistemas informáticos cada vez más complejos.

    Álvarez Marañón destacó que uno de los mayores beneficios de estas herramientas es su capacidad para identificar problemas en los programas y facilitar su corrección. «La IA acelera el proceso ayudando a depurar el código de manera mucho más eficiente», afirmó el especialista, quien considera que esta tecnología representa un apoyo importante para los profesionales encargados del desarrollo de aplicaciones.

    El experto explicó que estas capacidades se deben a que «la IA generativa es excepcionalmente buena con el lenguaje», ya que «aprende a partir de enormes cantidades de datos», a diferencia de la programación tradicional, donde los sistemas se construyen mediante instrucciones específicas. Esta característica permite a los modelos de inteligencia artificial interpretar lenguajes informáticos y generar soluciones a partir de la información utilizada durante su entrenamiento.

    Los lenguajes de programación funcionan mediante reglas estrictas que permiten comprobar si las instrucciones se ejecutan correctamente. Según el director de Funditec Research, «una ventaja que tienen estos lenguajes formales es que se puede comprobar si el código funciona, lo que le permite a la IA aprender por ensayo y error y mejorar muy deprisa». No obstante, advirtió que ningún programa está completamente libre de errores y que los sistemas deben diseñarse para evitar consecuencias mayores cuando se produce algún fallo.

    Expertos advierten sobre riesgos de seguridad en códigos generados por IA

    El especialista sostuvo que la intervención humana continúa siendo indispensable porque la inteligencia artificial «no puede desarrollar aplicaciones de software complejas de forma fiable sin supervisión». Además, alertó que el uso de estas herramientas por personas sin conocimientos técnicos representa un riesgo, debido a que «en manos de quien no sabe programar puede hacer un código con fallos de seguridad que no sabrá detectar».

    Álvarez Marañón explicó que algunos errores informáticos, conocidos como bugs, provocan que los programas dejen de funcionar o presenten comportamientos inesperados, lo que facilita su identificación. Sin embargo, existen otros problemas que «no alteran en absoluto la funcionalidad del programa», pero pueden generar vulnerabilidades capaces de comprometer la seguridad de los sistemas y la información almacenada.

    Estas fallas pueden ser aprovechadas por delincuentes informáticos para acceder a datos confidenciales, modificar precios de productos o eliminar información importante sin que necesariamente se detecten problemas visibles en el funcionamiento de las aplicaciones. Por esta razón, el director de Funditec Research insistió en la necesidad de contar con profesionales especializados que supervisen el trabajo de la inteligencia artificial, pues aunque esta tecnología permite desarrollar programas con mayor rapidez, «también introduce fallos de seguridad y hacen falta expertos capaces de detectarlos y corregirlos».

  • Google y Amazon amplían opciones de chips para IA

    Google y Amazon amplían opciones de chips para IA

    Google y Amazon presentaron nuevas herramientas para que los desarrolladores de inteligencia artificial puedan trabajar con chips distintos a las GPU que hoy concentran gran parte de la demanda. El foco está en simplificar la adaptación de modelos y cargas de trabajo a aceleradores propios, como TPU y otras arquitecturas optimizadas para IA.

    La relevancia del anuncio es industrial. En un mercado marcado por alta demanda, plazos de entrega ajustados y costes elevados de cómputo, ampliar la compatibilidad de software con más tipos de procesadores puede mejorar la disponibilidad de capacidad. También abre margen para que empresas y laboratorios distribuyan mejor sus cargas entre distintos proveedores.

    El software pasa a ser una pieza clave del componente

    El cambio no depende solo del silicio. La barrera principal para adoptar chips alternativos suele estar en el software: frameworks, compiladores, bibliotecas y herramientas de migración. Si estas capas reducen la fricción técnica, un modelo puede moverse con menos esfuerzo entre infraestructuras distintas. Ese es el punto central de las nuevas propuestas: hacer portátil el desarrollo de IA a nivel de componentes e infraestructura.

    Para los equipos técnicos, esto puede traducirse en más flexibilidad para elegir entre precio, rendimiento y consumo energético según cada tarea. No todas las cargas requieren la misma arquitectura. Inferencia, entrenamiento fino y procesamiento multimodal pueden beneficiarse de configuraciones diferentes si el ecosistema de software acompaña.

    Impacto en la cadena de suministro

    La presión sobre los componentes de IA ya está reordenando el sector. Otras señales del mercado apuntan a ese mismo ajuste: Intel prevé subir otro 10% el precio de sus procesadores, mientras fabricantes de memoria y fundiciones aceleran inversiones para sostener la demanda de centros de datos, automoción y electrónica avanzada.

    En conjunto, el mensaje es claro: la competencia en IA ya no se juega solo en modelos y servicios finales. También se decide en la capa de componentes, herramientas y cadenas de suministro. Cuanto más interoperable sea ese ecosistema, mayor será la capacidad del sector para escalar sin depender de un único tipo de chip.

  • La IA entra como un factor electoral incómodo en EEUU entre recelo social y las donaciones

    La IA entra como un factor electoral incómodo en EEUU entre recelo social y las donaciones

    La inteligencia artificial (IA) y su creciente infraestructura física se han convertido en parte de la campaña electoral de demócratas y republicanos de cara a las legislativas de medio mandato en Estados Unidos por la preocupación de muchos ciudadanos y el millonario desembolso de la industria tecnológica en propaganda durante esta contienda política.

    Aunque las preocupaciones centrales del electorado siguen ancladas en la inflación y el coste de la vida, la IA y los centros de datos se han consolidado como un foco de tensión local.

    Miedo a la IA

    Según un sondeo de la cadena CBS News, el 52 % de los estadounidenses cree que los modelos de IA acabarán causando daños a las personas y un 68 % teme su uso por parte de actores hostiles.

    A pie de calle, la instalación de centros de datos para alimentar estos sistemas ha despertado una notable contestación ciudadana por su consumo masivo de agua y electricidad. Un sondeo de AP-NORC refleja que cerca del 60 % de los ciudadanos respalda limitar su construcción.

    Falta de regulación

    Nicholas Reese, analista y profesor de la Universidad de Nueva York (NYU), señala a EFE que este año ha evidenciado un escenario de desarrollo «caótico» y una desconexión patente entre el sector tecnológico y la política institucional: «La industria y el Gobierno no están alineados en el desarrollo de esta tecnología».

    «La industria, tan solo este año, ha afirmado en varias ocasiones que desarrolla tecnología tan potente que no se puede publicar abiertamente y que debemos desacelerar. La Casa Blanca ha discrepado abiertamente con eso y el Congreso aún no ha tomado medidas realistas», anota el experto.

    Reese explica que, si bien la IA no figura entre las principales preocupaciones de los votantes frente a la economía, las diferencias sobre las políticas públicas en este ámbito sí generan incertidumbre en el electorado.

    El debate también divide a los legisladores que concurren a las elecciones: el demócrata John Hickenlooper, candidato a la reelección al Senado por Colorado, reclamó auditorías independientes de los sistemas de IA, mientras que el republicano Jay Obernolte, que opta a renovar su escaño por California en la Cámara de Representantes, ha advertido de que una regulación excesiva puede frenar la innovación.

    Asimismo, subraya el giro que se ha producido en torno a los centros de datos, que antaño se defendían como focos de atracción de capital: «Ha habido un giro enorme en ambos lados».

    «Alguien describió recientemente las campañas locales como dos candidatos acusándose mutuamente de favorecer los centros de datos. Se ha convertido en un asunto sensible y ningún bando desea mostrarse abiertamente a favor», anota el experto.

    En distritos clave de estados como Ohio, Wisconsin o Maine, candidatos de ambas fuerzas han recurrido a acusar a sus rivales de impulsar estos complejos.

    La carrera por la gobernación de Ohio ilustra esta disputa. Allí, la demócrata Amy Acton defiende una moratoria hasta que los centros cumplan determinadas garantías, mientras que el republicano Vivek Ramaswamy propone suspender nuevos proyectos hasta que se aprueben normas que protejan a vecinos y el medioambiente.

    Ramaswamy no es el único republicano que se opone a estos proyectos. Ken Paxton, candidato al Senado por Texas, también propone restricciones. Ambos se han distanciado así del presidente Donald Trump, que defiende el desarrollo de la IA como parte de la competencia tecnológica con China.

    Frente a estas posiciones, otros republicanos mantienen una defensa más abierta, como Jay Feely, candidato publicano por Arizona a la Cámara de Representantes y respaldado por Trump.

    Donaciones millonarias

    En paralelo a la controversia pública, los comités de acción política (súper PAC) vinculados a firmas líderes como OpenAI y Anthropic han inyectado más de 55 millones de dólares en las primarias parlamentarias para asegurar apoyos o neutralizar a perfiles contrarios a sus planes, según The New York Times.

    Gran parte de los fondos se han encauzado a través de anuncios donde se elude deliberadamente mencionar la IA o los centros de datos, centrándose en cambio en mensajes tradicionales sobre empleo, innovación o seguridad ciudadana.

    Reese advierte de que, de no aprovecharse la ventana actual para acordar salvaguardas y garantías institucionales, un fallo técnico significativo en los próximos dos años podría convertir definitivamente a la IA en el centro del debate para las presidenciales de 2028.

  • Intel encarece sus procesadores otro 10% y presiona al PC en 2026

    Intel encarece sus procesadores otro 10% y presiona al PC en 2026

    Intel prevé un nuevo aumento cercano al 10% en el precio de sus procesadores, de acuerdo con reportes publicados por Hipertextual. La decisión afecta a uno de los componentes más sensibles del mercado de PC y estaciones de trabajo: la CPU. El movimiento llega después de una etapa de presión sobre márgenes, mayores costos industriales y una cadena de suministro que sigue priorizando nodos de alto valor.

    La subida no se limita a un impacto contable. Puede trasladarse al precio final de ordenadores, placas integradas y configuraciones para gaming, productividad y desarrollo técnico. También complica la planificación de fabricantes y ensambladores que operan con calendarios cerrados para la campaña de fin de año y las renovaciones de catálogo de 2027.

    Presión cruzada en chips y centros de datos

    El ajuste de Intel coincide con una fase de competencia intensa en semiconductores. TechCrunch destaca que Amazon está reforzando su ecosistema de chips de IA con TorchNeuron para impulsar la adopción de Trainium frente al dominio de Nvidia. En paralelo, Nvidia amplía su estrategia con modelos abiertos para agentes y ejecución local en PCs y estaciones de trabajo, elevando la demanda de hardware optimizado.

    En este contexto, el encarecimiento de CPUs no es un hecho aislado. Refleja una industria donde diseño, empaquetado avanzado, memoria de alto ancho de banda y capacidad fabril compiten por inversión. Otro indicador es la previsión de que el mercado estadounidense de fundición de semiconductores alcance 23.900 millones de dólares entre 2026 y 2031, con una tasa compuesta anual del 7,8%, impulsado por IA, automoción y producción local.

    Qué cambia para fabricantes y compradores

    Para OEMs y distribuidores, el escenario exige ajustar inventario, márgenes y segmentación de producto. Para el comprador profesional, la consecuencia inmediata es clara: menor margen para configuraciones intermedias y mayor valor relativo en plataformas que integren mejor CPU, GPU y memoria. La evolución del mercado de componentes ya no depende solo del rendimiento bruto, sino de la capacidad de cada proveedor para asegurar suministro, escalar producción y sostener compatibilidad con cargas de trabajo de IA y cómputo avanzado.

  • Nvidia lanza nuevos modelos de inteligencia artificial cinco veces más rápidos

    Nvidia lanza nuevos modelos de inteligencia artificial cinco veces más rápidos

    La tecnológica estadounidense Nvidia presentó este martes sus nuevos modelos abiertos de inteligencia artificial (IA) Nemotron 3.5 Super VL y Nemotron 3.5 Bolt, con mejoras en velocidad, precisión y personalización. La compañía asegura que su modelo más avanzado puede ejecutar determinadas tareas hasta cinco veces más rápido que otros sistemas de su categoría.

    Los nuevos integrantes de la familia Nemotron fueron desarrollados para ejecutar tareas automatizadas mediante agentes de inteligencia artificial, tanto en grandes servidores empresariales como en computadoras y dispositivos locales. Nvidia explicó que estos modelos permiten cubrir diferentes necesidades de procesamiento sin depender necesariamente de servicios externos.

    El Nemotron 3.5 Super VL incorpora 120,000 millones de parámetros y está diseñado para desarrollar procesos complejos con mayor precisión. Entre sus principales capacidades destacan el seguimiento de instrucciones, la utilización de herramientas digitales y la ejecución de tareas empresariales que requieren varios pasos, especialmente en sistemas que funcionan de manera continua.

    Según Nvidia, el nuevo modelo alcanza un rendimiento comparable al de Nemotron 3 Ultra, uno de sus sistemas de razonamiento más grandes, pero utiliza aproximadamente una quinta parte de sus parámetros. La empresa sostiene que esta eficiencia permite completar grandes volúmenes de operaciones con mayor rapidez y asegura que, de acuerdo con sus pruebas, es cinco veces más rápido que el siguiente mejor modelo de su categoría.

    Otra de las características del Nemotron 3.5 Super VL es su capacidad para interpretar documentos visuales, reconocer caracteres, analizar tablas y gráficos, así como extraer información de páginas web y archivos. Estas funciones permiten que los agentes de inteligencia artificial procesen textos e imágenes para generar respuestas relacionadas con el contenido analizado.

    Además, al tratarse de un modelo abierto, las empresas pueden entrenarlo con sus propios datos y adaptarlo a sus necesidades operativas. Nvidia destacó que las organizaciones también podrán instalarlo en su infraestructura tecnológica, lo que facilita la personalización de los sistemas utilizados para automatizar diferentes procesos empresariales.

    Nvidia presenta modelos más pequeños para computadoras

    La compañía también anunció dos versiones de Nemotron 3.5 Bolt, diseñadas para funcionar directamente en dispositivos locales. El modelo Bolt 74B-A9B, de 24 GB, está orientado a tareas que requieren herramientas de inteligencia artificial, como búsquedas en internet, escritura y corrección de código, mientras que Bolt E4B, de 4 GB, fue desarrollado para asistentes conversacionales rápidos y aplicaciones interactivas.

    Nvidia explicó que los modelos Bolt pueden utilizar técnicas de compresión de información para optimizar el consumo de memoria y funcionar junto con otras aplicaciones. El Bolt 74B-A9B puede operar en equipos con procesadores Nvidia RTX Spark, mientras que el Bolt E4B está orientado a dispositivos con chips GeForce RTX, Jetson y RTX/DGX Spark. El Nemotron 3.5 Super VL y el Bolt 74B-A9B ya están disponibles mediante Hugging Face, Open Router y Nvidia NIM, mientras que la versión Bolt E4B estará disponible a partir del 23 de octubre.

  • MiniMax lanza una IA más rápida y barata en plena competencia con DeepSeek

    MiniMax lanza una IA más rápida y barata en plena competencia con DeepSeek

    La empresa tecnológica china MiniMax presentó este lunes una nueva versión de su modelo de inteligencia artificial (IA), denominado M3.1 Flash, que promete mayor velocidad y menores costos de operación, apenas dos días después de que su competidora DeepSeek anunciara una actualización de su tecnología.

    La compañía informó que el nuevo sistema funciona casi tres veces más rápido que su versión anterior y permite reducir un 70 % el costo de determinadas operaciones automatizadas. También incorpora mejoras en programación, ciberseguridad y manejo de computadoras mediante herramientas digitales, según un comunicado divulgado el domingo.

    El modelo fue diseñado para desarrollar tareas que requieren varios pasos y la utilización de diferentes aplicaciones. Entre sus posibles usos destacan actividades empresariales relacionadas con ventas, atención al cliente, finanzas y administración de recursos humanos, donde la automatización permite ejecutar procesos mediante inteligencia artificial.

    La plataforma independiente Artificial Analysis otorgó al M3.1 Flash una puntuación de 42 en su índice de rendimiento, superior a los 29 puntos obtenidos por su versión anterior, aunque todavía por debajo de los 45 alcanzados por la última actualización de DeepSeek. Sin embargo, estas evaluaciones no representan una comparación definitiva sobre la capacidad de los sistemas para desarrollar todas las tareas.

    Precios más bajos para desarrolladores

    MiniMax estableció una tarifa de $0.15 por cada millón de unidades de texto procesadas como entrada y $0.60 por cada millón generado como respuesta. Los nuevos precios equivalen aproximadamente a la mitad de los establecidos para el modelo anterior, una estrategia con la que la compañía busca fortalecer su posición en el mercado de inteligencia artificial.

    La empresa aclaró que el ahorro del 70 % corresponde al costo total estimado de determinadas tareas automatizadas y no significa que todas sus tarifas hayan disminuido en esa proporción. Tampoco implica que los usuarios puedan obtener el mismo nivel de ahorro en cualquier operación realizada con el sistema.

    El M3.1 Flash ya se encuentra disponible para desarrolladores mediante la interfaz de programación de aplicaciones (API) de MiniMax y otras herramientas de la compañía. La tecnológica también anunció planes para publicar los parámetros del modelo, con el propósito de facilitar su utilización fuera de los servicios que administra directamente.

    El lanzamiento ocurre después de que DeepSeek actualizara el sábado su modelo V4.1 Flash, con mejoras en programación y ejecución autónoma de tareas, además de anunciar un servicio propio de búsqueda para desarrolladores. MiniMax, que debutó en la Bolsa de Hong Kong en enero de 2026, compite en China con DeepSeek, Alibaba, Moonshot y Zhipu, en un mercado donde las empresas aceleran las innovaciones y reducen precios para atraer clientes corporativos y desarrolladores.

  • La IA impulsa una nueva fase de software local y verificación digital

    La IA impulsa una nueva fase de software local y verificación digital

    La última tanda de noticias tecnológicas muestra un patrón claro: la inteligencia artificial deja de presentarse como promesa general y pasa a integrarse en productos concretos. Entre los casos más visibles aparecen asistentes locales en sistemas operativos, herramientas de verificación de imágenes, video y audio y nuevas capas de automatización en logística, ciberseguridad y desarrollo. El foco ya no está solo en entrenar modelos, sino en desplegarlos con funciones precisas y medibles.

    En software de consumo, Ubuntu prepara un asistente de IA local, mientras otras plataformas ajustan su oferta con cambios de nombres, capacidades y acceso. Ese movimiento apunta a una etapa en la que el valor competitivo pasa por ejecutar tareas útiles cerca del usuario, con menor dependencia de la nube para ciertos flujos. En paralelo, Microsoft amplía Defender a escritorios Linux, señal de que la seguridad multiplataforma gana peso en entornos cada vez más heterogéneos.

    Verificación, interoperabilidad y automatización

    Otro frente clave es la autenticidad del contenido. Herramientas como SynthID Detector buscan identificar material generado por IA en varios formatos. La relevancia es técnica y operativa: medios, plataformas y usuarios necesitan trazabilidad en un ecosistema donde producir contenido sintético es cada vez más barato y rápido. La respuesta del sector se orienta a marcadores, detección y contexto de procedencia, no a frenar la tecnología.

    También gana terreno la interoperabilidad. El intento de conectar un reloj inteligente diseñado para un ecosistema cerrado con teléfonos Android sin un dispositivo puente refleja la presión por reducir barreras entre plataformas. En videojuegos, la llegada de títulos masivos a Linux y los avances en sistemas antitrampas indican una apertura gradual de mercados antes fragmentados.

    Infraestructura para la siguiente ola

    La expansión de estas herramientas exige más capacidad física. En Estados Unidos, la reapertura de centrales nucleares vinculada al crecimiento de centros de datos sugiere que la carrera tecnológica ya no depende solo de chips o modelos, sino también de energía estable. A la vez, robótica logística, vehículos autónomos y hardware especializado muestran que la IA se está convirtiendo en una capa funcional de la infraestructura digital, con impacto directo en productividad, seguridad y operación a escala.

  • Geoffrey Hinton, padre de la IA: No entenderemos la IA, como las ratas no entienden números primos

    Geoffrey Hinton, padre de la IA: No entenderemos la IA, como las ratas no entienden números primos

    El premio Nobel Geoffrey Hinton, considerado uno de los padres de la inteligencia artificial (IA), advirtió este lunes que llegará un momento en el que los sistemas de esta tecnología comprenderán cuestiones que los seres humanos serán incapaces de entender, debido al avance de sus capacidades. El científico comparó esta posibilidad con las limitaciones de las ratas para comprender conceptos matemáticos como los números primos.

    Hinton participó en la apertura del programa principal de conferencias de Starmus, celebrado en Arona, Tenerife, España, junto al psicólogo cognitivo y profesor de Harvard, Steven Pinker, y la exresponsable de Naciones Unidas para el clima, Christiana Figueres. El encuentro fue moderado por el astrofísico y fundador del evento, Garik Israelian, y estuvo centrado en la búsqueda de la verdad en un mundo donde las máquinas y las personas pueden equivocarse.

    Durante su intervención, el científico recordó que algunos especialistas en lingüística rechazaron inicialmente la capacidad de los grandes modelos de lenguaje para comprender y generar textos complejos, incluso cuando estas habilidades comenzaron a demostrarse. Hinton mencionó al lingüista Noam Chomsky como ejemplo de investigadores que, a su juicio, no modificaron suficientemente sus posiciones ante las evidencias disponibles.

    El premio Nobel sostuvo que la inteligencia artificial podría superar las capacidades cognitivas humanas hasta alcanzar conocimientos imposibles de comprender para las personas. “De igual modo que las ratas nunca comprenderán los números primos”, expresó Hinton, quien agregó que, si una inteligencia artificial muy superior asegura que algo es verdadero, «es mejor que te lo creas».

    Hinton advierte sobre los errores de la inteligencia artificial

    El investigador también abordó las llamadas “alucinaciones” de la inteligencia artificial, término utilizado para describir respuestas incorrectas o inventadas por estos sistemas. Explicó que estos errores no necesariamente demuestran una falta de comprensión, debido a que los seres humanos también reconstruyen recuerdos y pueden generar versiones equivocadas de acontecimientos que consideran verdaderos.

    Steven Pinker coincidió en que las capacidades de los modelos de lenguaje fueron subestimadas inicialmente, pero señaló que su utilidad dependerá de la precisión de sus respuestas y de la existencia de mecanismos que permitan comprobarlas. El profesor de Harvard consideró que estos sistemas no deberían limitarse a mejorar la interacción con los usuarios, sino también garantizar que la información proporcionada pueda verificarse.

    Por su parte, Christiana Figueres planteó que las personas construyen sus propias percepciones de la verdad a partir de principios, experiencias y conocimientos. La exfuncionaria de Naciones Unidas propuso “enamorarse de la incertidumbre” como una manera de cuestionar las afirmaciones que se presentan como definitivas. Sin embargo, Hinton defendió la existencia de una verdad objetiva y afirmó que «Las personas o las culturas pueden manejar conceptos distintos pero una vez acordados los términos, determinar si una afirmación es verdadera deja de ser una cuestión de opinión». Además, sostuvo que el poder puede influir en lo que una sociedad considera verdadero, pero no modificar la verdad misma.

    Expertos relacionan la desinformación con el cambio climático

    El debate también abordó las dificultades para modificar las creencias de las personas, incluso cuando existen pruebas que contradicen sus posiciones. Pinker explicó que los seres humanos suelen razonar mejor sobre situaciones cotidianas que sobre asuntos complejos o alejados de su experiencia. En ese sentido, destacó la importancia de la ciencia, el periodismo responsable y la democracia, al considerar que sus mecanismos de revisión y corrección permiten cuestionar afirmaciones, reconocer errores y fortalecer la confianza pública.

    Finalmente, Figueres utilizó el cambio climático como ejemplo de la distancia entre la evidencia científica y las decisiones de la sociedad. Señaló que, pese al amplio consenso científico, algunos sectores utilizan los márgenes de incertidumbre para cuestionar sus conclusiones. Pinker agregó que la politización del cambio climático, que vinculó con la influencia del exvicepresidente estadounidense Al Gore, contribuyó a relacionar la aceptación de las pruebas científicas con las identidades ideológicas, lo que puede provocar el rechazo de información asociada con posiciones políticas contrarias.