{"id":23681,"date":"2025-05-13T07:46:26","date_gmt":"2025-05-13T05:46:26","guid":{"rendered":"https:\/\/www.rasc.es\/blogacademia\/?p=23681"},"modified":"2025-05-11T09:50:32","modified_gmt":"2025-05-11T07:50:32","slug":"de-hal-a-chatgpt-la-ia-y-el-sueno-de-crear-inteligencia-y-ii","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.rasc.es\/blogacademia\/?p=23681","title":{"rendered":"De HAL a ChatGPT: La IA y el sue\u00f1o de crear inteligencia (y II)"},"content":{"rendered":"

En nuestra anterior entrada en este blog (De HAL a ChatGPT) se defini\u00f3 el concepto de Inteligencia Artificial (IA) y se realiz\u00f3 un breve recorrido hist\u00f3rico por los principales avances en los \u00faltimos cuarenta a\u00f1os. Al final del texto quedaron pendientes una descripci\u00f3n m\u00e1s detallada de los problemas m\u00e1s importantes que presenta la IA, y algunas ideas sobre c\u00f3mo ser\u00e1 su evoluci\u00f3n en los pr\u00f3ximos a\u00f1os, ya que m\u00e1s all\u00e1 de una d\u00e9cada ser\u00eda demasiado atrevido hacer predicciones en un \u00e1mbito cient\u00edfico como \u00e9ste. De esta forma, se divide el texto en cuatro secciones, las tres primeras con una breve discusi\u00f3n a los tres inconvenientes ya se\u00f1alados de la IA y una cuarta con apuntes para el futuro inmediato.<\/p>\n

    \n
  1. Problemas \u00c9ticos y Legales<\/li>\n<\/ol>\n

    Una cuesti\u00f3n de futuro inmediato que ata\u00f1e a la IA es la regulaci\u00f3n de sus aspectos legales y \u00e9ticos. Desgraciadamente es habitual encontrar noticias sobre usos fraudulentos y delictivos de herramientas de la IA. Este es un aspecto importante que hist\u00f3ricamente se repite con cada avance de la tecnolog\u00eda, recordemos por ejemplo la amplia gama de \u201cciberdelitos\u201d que Internet ha propiciado. Dentro de esta categor\u00eda, hay cuestiones como el uso de la imagen o la voz de personas sin su consentimiento, que deben ser relativamente f\u00e1ciles de resolver con peque\u00f1os ajustes a las leyes que ya protegen el derecho al honor y a la intimidad.<\/p>\n

    \"\"Sin embargo hay problemas legales mucho m\u00e1s complejos de resolver. Un ejemplo paradigm\u00e1tico es el denominado veh\u00edculo aut\u00f3nomo. Actualmente los avances en los sistemas de visi\u00f3n artificial mediante distintos tipos de sensores posibilitan que circulen veh\u00edculos sin conductor por cualquier ciudad o carretera. En San Francisco, montarse en un robot-taxi de Waymo (filial de Google) se ha convertido en una de las principales atracciones tur\u00edsticas. En Europa hay pa\u00edses como Suiza que ya permiten la circulaci\u00f3n para el nivel 3 (presencia de conductor pero sin necesidad de atenci\u00f3n visual). Es evidente que costar\u00e1 un importante esfuerzo legislativo, pero el veh\u00edculo aut\u00f3nomo ser\u00e1 una realidad habitual en pocos a\u00f1os. \u00a0La cuesti\u00f3n legal es obvia: \u00bfQui\u00e9n tiene la culpa de un atropello causado por un veh\u00edculo aut\u00f3nomo? Aunque es posible que sea un problema complejo, el marco legal es imprescindible. A pesar de que habr\u00e1 accidentes, sobre todo en el periodo de adaptaci\u00f3n, la normalizaci\u00f3n del veh\u00edculo aut\u00f3nomo, no solo disminuir\u00e1 de manera muy significativa las cifras de fallecidos en accidentes de tr\u00e1fico, sino que representar\u00e1 una importante mejora medioambiental, reduciendo la emisi\u00f3n de gases contaminantes en nuestras ciudades.<\/p>\n

    En el Parlamento Europeo se aprob\u00f3 este verano pasado un reglamento (https:\/\/eur-lex.europa.eu\/legal-content\/ES\/TXT\/HTML\/?uri=OJ:L_202401689<\/a>) conocido como Ley de IA.\u00a0 En \u00e9l se establece un conjunto de niveles de riesgo y trata de proteger a los ciudadanos de pr\u00e1cticas consideradas inaceptables, como sistemas de identificaci\u00f3n biom\u00e9trica remota en tiempo real o reconocimiento de emociones en lugares de trabajo. Sin embargo, entendiendo que la regulaci\u00f3n es necesaria, no debemos olvidar que la IA es una tecnolog\u00eda clave para el avance de nuestra sociedad. El conocido como informe Draghi (https:\/\/commission.europa.eu\/document\/download\/97e481fd-2dc3-412d-be4c-f152a8232961_en?filename=The%20future%20of%20European%20competitiveness%20_%20A%20competitiveness%20strategy%20for%20Europe.pdf<\/a>) aboga por favorecer el desarrollo de una tecnolog\u00eda europea. En la actualidad, s\u00f3lo hay cuatro empresas europeas entre las 50 mayores empresas tecnol\u00f3gicas, y el futuro no es halag\u00fce\u00f1o, ya que se estima que un tercio de las startups europeas se establecen fuera de la UE por las dificultades legislativas y burocr\u00e1ticas.<\/p>\n

    Es obvio que la dependencia exterior en el desarrollo de la IA lastrar\u00e1 a\u00fan m\u00e1s la competitividad tecnol\u00f3gica europea. La reciente ruptura con Estados Unidos en materia de defensa ha dejado al descubierto la necesidad\u00a0 de una mayor inversi\u00f3n en I+D en el sector de la tecnolog\u00eda, en el que la IA es hoy n\u00facleo fundamental. Esperemos que el necesario cambio no llegue demasiado tarde.<\/p>\n

      \n
    1. Impacto medioambiental<\/li>\n<\/ol>\n

      Una segunda objeci\u00f3n habitual al desarrollo de la IA es el impacto medioambiental que conlleva. Fundamentalmente se rechaza el importante consumo energ\u00e9tico y de agua empleada en la refrigeraci\u00f3n de los centros de datos (CdD). En este sentido, es complicado establecer con cierta precisi\u00f3n el gasto de energ\u00eda achacable en exclusiva a la IA, ya que los CdD no solo entrenan o ejecutan modelos de IA, sino que fundamentalmente almacenan y procesan las ingentes cantidades de datos de los sistemas e informaciones que las administraciones y empresas tienen en la nube. Para comparar con otros sectores se pueden aportar las siguientes cifras: se estima que el consumo energ\u00e9tico del transporte mar\u00edtimo es del 3% respecto al global mundial, el a\u00e9reo est\u00e1 entre el 2% y el 2,5%, mientras que el consumo de los CdD est\u00e1 alrededor del 1%, del que solo una peque\u00f1a parte est\u00e1 dedicada a la IA.<\/p>\n

      \"\"Concretando, en la IA generativa que fundamentalmente representa un importante porcentaje del consumo total de la IA, es f\u00e1cil encontrar en Internet decenas de estudios sobre el consumo el\u00e9ctrico y de agua de herramientas como OpenArt o ChatGPT. No entraremos en una batalla de cifras que aportar\u00eda poco al debate: claramente la IA (sobre todo la generativa) tiene un importante consumo de recursos que pueden afectar al medio ambiente si no se avanza en una gesti\u00f3n m\u00e1s eficaz de los CdD.<\/p>\n

      El sector plantea diferentes l\u00edneas de trabajo para paliar este problema: desde construirlos en el mar hasta hacerlos neutros en energ\u00eda mediante instalaciones de autoconsumo y agua mediante su reciclado continuo. No obstante, la principal aportaci\u00f3n para disminuir el consumo de recursos de la IA surge de la propia IA. La IA verde (Green AI) se establece como una herramienta fundamental para el Pacto Verde de la UE (https:\/\/www.consilium.europa.eu\/es\/policies\/european-green-deal\/<\/a>). La llamada Green-By AI propone aplicaciones a m\u00faltiples problemas ambientales, consider\u00e1ndose una tecnolog\u00eda clave en sectores como las energ\u00edas limpias (por ejemplo, en mantenimiento predictivo), la industria (gemelos digitales), agricultura y bosques (control de plagas o consumo de agua), transporte limpio (smartcities) , contaminaci\u00f3n (veh\u00edculo aut\u00f3nomo), gesti\u00f3n medioambiental (an\u00e1lisis de im\u00e1genes), etc. Por otro lado, los investigadores en IA seguimos avanzado en t\u00f3picos de Green-In AI, es decir, nuevos modelos y herramientas que disminuyan el consumo energ\u00e9tico, con herramientas como el reinforcement learning<\/em> y el transfer learning<\/em> que permiten alcanzar modelos con igual capacidad pero con menor uso de redes neuronales profundas. El reciente modelo DeepSeek es un ejemplo del potencial que tienen estos mecanismos de aprendizaje.<\/p>\n

        \n
      1. Influencia en el mercado laboral<\/li>\n<\/ol>\n

        Es conocido que toda revoluci\u00f3n tecnol\u00f3gica conlleva importantes cambios en el mercado laboral. De esta manera, la aparici\u00f3n en sucesivos per\u00edodos hist\u00f3ricos de la m\u00e1quina de vapor, la electricidad, la inform\u00e1tica o Internet ha tenido un tremendo impacto sobre profesiones que \u00a0deben adaptarse o, en el peor caso, desaparecer. El principal problema es la aceleraci\u00f3n con la que se produce el cambio y el mercado laboral necesita m\u00e1s tiempo de adaptaci\u00f3n. Es decir, influyen dos factores. Por un lado hay que tener en cuenta el intervalo de tiempo transcurrido entre cada hito de los citados: de la m\u00e1quina de vapor a la primera central el\u00e9ctrica pas\u00f3 casi un siglo, de la electricidad a la inform\u00e1tica 50 a\u00f1os, de la inform\u00e1tica a Internet unos 40 a\u00f1os y de Internet a la IA unos 30 a\u00f1os. Sin embargo, el problema fundamental es la velocidad con la que su uso se difunde. Todas las tecnolog\u00edas anteriores han tenido un cierto periodo de generalizaci\u00f3n y extensi\u00f3n, que permite la adaptaci\u00f3n espaciada del mercado laboral. Por ejemplo, el autom\u00f3vil hizo desaparecer los negocios asociados al transporte basado en animales de forma progresiva a lo largo de varias d\u00e9cadas, sin embargo, la IA generativa de chatGPT logr\u00f3 100 millones de usuarios a los 60 d\u00edas de su lanzamiento. En los dos a\u00f1os que llevan los modelos LLM abiertos al p\u00fablico general, su impacto en el incremento de la productividad en diversos sectores es ya muy significativo.<\/p>\n

        \"\"Un sector especialmente afectado es el de la ingenier\u00eda del software. Las herramientas como Copilot o Cursor, integrados en los entornos de programaci\u00f3n, permiten agilizar sobremanera la creaci\u00f3n de c\u00f3digo en m\u00faltiples lenguajes. Estas herramientas evitan al programador perder el tiempo en la consulta de documentaci\u00f3n, corrigen de forma aut\u00f3noma errores de compilaci\u00f3n o ejecuci\u00f3n, y proporcionan una interfaz en lenguaje natural que facilita una programaci\u00f3n asistida en la que el desarrollador pr\u00e1cticamente no tiene que escribir c\u00f3digo.<\/p>\n

        El impacto de estas herramientas sobre el sector es bastante impredecible. Con su uso el mejor programador no es el que se sabe todas las funciones de las librer\u00edas de c\u00f3digo, sino aquel que sabe expresar en lenguaje natural (en cualquier idioma) qu\u00e9 es lo que quiere y sobre todo es capaz de comprobar que la soluci\u00f3n proporcionada responde a lo que se le pide. Es decir, que a grandes rasgos se ha cambiado saber programaci\u00f3n por saber expresar ideas y realizar testing<\/em>.<\/p>\n

        Otros sectores afectados son los dise\u00f1adores gr\u00e1ficos y publicistas, los gestores de documentaci\u00f3n, traductores, etc. El poco tiempo transcurrido desde la irrupci\u00f3n de la IA generativa obliga a ser prudente, pero con dosis de optimismo. La IA aumenta la productividad y, por tanto, aumenta la riqueza global. Surgir\u00e1n nuevos trabajos, nos permitir\u00e1 trabajar menos horas y, es posible, que sus herramientas permitan un empoderamiento de los individuos y las peque\u00f1as empresas frente a las grandes multinacionales. Por ejemplo, podr\u00eda democratizar el acceso a la educaci\u00f3n y el conocimiento, facilitar el emprendimiento y abrir la posibilidad a un mundo m\u00e1s equitativo.<\/p>\n

          \n
        1. Futuro inmediato<\/li>\n<\/ol>\n

          Enlazando con la \u00faltima frase de la secci\u00f3n anterior, la herramienta que puede permitir el acceso a la educaci\u00f3n y facilitar la gesti\u00f3n de peque\u00f1as empresas y el emprendimiento son los sistemas multi-agentes inteligentes. Realmente los multi-agentes inteligentes no son el futuro, son la actualidad, aunque su difusi\u00f3n general se producir\u00e1 en los pr\u00f3ximos dos o tres a\u00f1os. En la actualidad, los agentes inteligentes o aut\u00f3nomos tienen unas capacidades limitadas, ya que normalmente han sido creados para una tarea muy concreta. El salto tecnol\u00f3gico de calidad proviene con los sistemas multi-agentes.<\/p>\n

          La definici\u00f3n de agente inteligente es la de un software que toma decisiones sin supervisi\u00f3n en funci\u00f3n de la informaci\u00f3n que reciben. Ejemplos comunes de agentes inteligentes son los navegadores GPS o los robots aspiradores. Como el lector puede observar ya existen hace a\u00f1os. Un sistema multi-agente es un software compuesto de m\u00faltiples agentes inteligentes especializados en distintas tareas que cooperan entre s\u00ed para tareas m\u00e1s complejas. Aunque el concepto de sistemas multi-agentes es anterior a los LLM, la irrupci\u00f3n de los modelos conversacionales ha posibilitado la construcci\u00f3n de estos mediante agentes individuales. Para su desarrollo ya existen frameworks<\/em><\/span> capaces de orquestar agentes aut\u00f3nomos para que trabajen de forma colaborativa en la resoluci\u00f3n de tareas complejas. Herramientas como CrewAI o Agno permiten dise\u00f1ar sistemas multi-agentes sobre cualquier LLM, buscando y almacenando informaci\u00f3n de la web, creando programas Python para realizar consultas sobre esos datos, mostrar tablas o gr\u00e1ficas, realizar an\u00e1lisis predictivos, etc.<\/p>\n

          Un ejemplo sencillo de un sistema multi-agente ser\u00eda un software al que se le puede pedir la organizaci\u00f3n y gesti\u00f3n de un viaje incluyendo vuelos, hoteles, rutas y excursiones a partir de un texto simple en lenguaje natural en el que se describe las fechas aproximadas para el viaje, el presupuesto disponible y los gustos preferentes (ciudades, naturaleza, cultura, gastronom\u00eda, etc). Las posibilidades son pr\u00e1cticamente infinitas: dise\u00f1o de cursos interactivos sobre cualquier materia, an\u00e1lisis de ventas sin necesidad de herramientas de Business Intelligence<\/em>, compra o venta de activos inmobiliarios, investigaci\u00f3n cient\u00edfica, edici\u00f3n de audio\/video, etc.<\/p>\n

          El futuro inmediato traer\u00e1 nuevos modelos de LLM que ser\u00e1n multimodales de forma nativa, es decir, interactuar\u00e1n mediante texto, audio y v\u00eddeo. Esto conllevar\u00e1 un paso definitivo para la rob\u00f3tica inteligente, no s\u00f3lo en el \u00e1mbito industrial sino en tareas como el cuidado o asistencia de personas mayores.<\/p>\n

          En resumen, la IA como cualquier salto tecnol\u00f3gico plantea retos que deben ser resueltos por la sociedad, las empresas tecnol\u00f3gicas y los investigadores. A pesar de los inconvenientes, la IA promete mejorar nuestra vida, no solo facilitando tareas rutinarias y abriendo nuevos nichos de negocio, sino tambi\u00e9n avances significativos en sectores claves como salud, educaci\u00f3n y creatividad. Al igual que en anteriores revoluciones industriales su impacto podr\u00eda traer consigo una era de mayor eficiencia, inclusi\u00f3n y oportunidades, siempre que se aborden sus desaf\u00edos de manera responsable.<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

          En nuestra anterior entrada en este blog (De HAL a ChatGPT) se defini\u00f3 el concepto de Inteligencia Artificial (IA) y se realiz\u00f3 un breve recorrido hist\u00f3rico por los principales avances en los \u00faltimos cuarenta a\u00f1os. 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