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| La inteligencia artificial en 2025: avances, riesgos y preguntas sin respuesta. | ||||||
| La IA ya crea música, videos y nuevos fármacos, pero aún no entendemos cómo funciona ni su impacto real. Estas son las claves para comprender su avance (y sus riesgos) en 2025. | ||||||
| Jueves 31 de Julio de 2025 | ||||||
| Por: Excelsior | ||||||
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En un auditorio lleno durante el SXSW London, Will Douglas Heaven, editor senior de MIT Technology Review, lanzó una advertencia que resumió el espíritu de su charla: “No subestimen la inteligencia artificial. Es buena, y está mejorando”. La frase, contundente y sin dramatismos, marcó el inicio de una reflexión sobre el presente real, y no el imaginado, de la inteligencia artificial en 2025. Heaven resumió en cinco puntos los avances, retos y preguntas sin respuesta que hoy definen esta tecnología, que ya se volvió cotidiana… y todavía nos desconcierta. La IA ya está integrada (y lo hace bien) La IA ya no es cosa de laboratorios ni de ciencia ficción. Está creando música que es difícil distinguir de la humana, generando videos con calidad profesional, automatizando procesos en biotecnología, robótica y hasta desarrollando proteínas para nuevos medicamentos. Por ejemplo, Suno AI y Udio están revolucionando la música generativa, produciendo canciones completas con voces sintéticas. Mientras que, OpenAI GPT-4.5 y Claude 3.5 ofrecen modelos conversacionales más precisos, con memoria avanzada, y Google Gemini, Meta LLaMA 3 y Mistral compiten en modelos abiertos para empresas. Lo importante, según Heaven, no es solo la capacidad técnica, sino su integración real en productos, empresas y procesos que usamos a diario. La IA ya está en nuestras herramientas de productividad, buscadores, apps de salud, banca y entretenimiento. El problema de las “alucinaciones” no va a desaparecer Uno de los grandes riesgos de la IA generativa es que inventa. Y no es un defecto del sistema, sino una función inherente: está diseñada para generar contenido plausible, no necesariamente verdadero. Heaven compartió ejemplos de abogados que presentaron documentos legales falsos generados por IA, bots que ofrecieron reembolsos que no existían y estudios citados por organismos oficiales… que jamás fueron publicados. El consejo: más que esperar que estas fallas desaparezcan, es fundamental entenderlas y ajustar nuestras expectativas. El impacto energético sigue siendo una caja negra Aunque la atención suele centrarse en el entrenamiento de modelos, Heaven aclaró que el mayor consumo energético viene del uso masivo. Herramientas como ChatGPT, con 400 millones de usuarios semanales, ya superan a redes sociales como X o Reddit en visitas globales. Sin embargo, las grandes empresas tecnológicas ofrecen poca o nula información sobre el impacto ambiental real. No sabemos cómo funciona, aunque lo usamos todos los días Uno de los puntos más inquietantes de la charla fue que no entendemos del todo cómo opera la IA moderna. Podemos observar lo que hace, ajustar sus resultados y entrenarla mejor, pero no podemos explicar a ciencia cierta qué ocurre en su “interior”. Este “misterio funcional” abre dilemas éticos y de control. ¿Cómo confiamos en una herramienta cuyo razonamiento es opaco incluso para sus creadores? AGI: ¿avance real o promesa difusa? El concepto de inteligencia artificial general (AGI), es decir, una IA capaz de igualar o superar el pensamiento humano en múltiples tareas, pasó de ser una idea marginal a convertirse en meta declarada por gigantes como OpenAI, Anthropic y xAI. Pero Heaven hizo una pausa crítica: ¿Qué significa exactamente igualar el rendimiento humano? ¿A qué humanos? ¿En qué tareas? Ante esto, el experto señaló que muchas veces “AGI” se usa como sinónimo de una IA mejor que la actual, sin definir claramente qué la haría general o superior. ¿Y cuáles IA están transformando el mundo hoy? Más allá del mito, hay tecnologías de inteligencia artificial que sí están generando un cambio real. Estas son algunas de las más destacadas en 2025: ChatGPT y Claude (IA conversacionales): Utilizadas en atención al cliente, generación de contenido, educación y desarrollo de software. DALL·E y Midjourney (IA generativa visual): Revolucionan industrias creativas como la publicidad, el cine, el diseño y los videojuegos. AlphaFold (DeepMind): Ha cambiado la investigación biomédica al predecir estructuras de proteínas con precisión sin precedentes. Tesla FSD y Waymo (IA para vehículos autónomos): Avanzan en la conducción automatizada con cada iteración, aunque todavía con desafíos regulatorios. Copilot de GitHub (IA para programación): Aumenta la productividad de desarrolladores al sugerir o escribir código en tiempo real. IA en diagnóstico médico: Herramientas como PathAI o Aidoc están ayudando a radiólogos y patólogos a detectar enfermedades con mayor precisión. IA para clima y energía: Modelos como ClimateGPT o los sistemas de predicción de Google DeepMind están ayudando a anticipar fenómenos meteorológicos extremos y optimizar redes eléctricas. |
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