"La IA nos va a quitar el trabajo." "La IA es consciente." "La AGI ya ha llegado." "Las empresas que no adopten IA desaparecerán." "En 5 años, la IA será más inteligente que nosotros."
¿En serio?
No soy un experto en IA, como casi todos, pero llevo más de 30 años en ingeniería de software, diseñando y desarrollando sistemas corporativos y todo tipo de productos en distintos mercados, colaborando con importantísimas empresas para ayudarles a mejorar sus productos, fidelizar a sus clientes, optimizar procesos y maximizar sus resultados.
No sé si esto me otorga algo de criterio, pero —en cualquier caso— para hablar y advertir de esto solo hace falta sentido común y algo de experiencia. Y creo que el hype con la inteligencia artificial se nos está yendo de las manos, así que siento la obligación de advertir y aconsejar.
¿La IA sustituirá a los humanos? Matices necesarios
Es cierto que la IA automatiza tareas, y en algunos casos —como ciertos traductores— ha desplazado roles. Pero no es un escenario universal. La mayoría de los trabajos implican criterio, contexto, experiencia y creatividad.
Gary Marcus (se abre en una pestaña nueva) ha argumentado que los sistemas actuales son muy buenos en patrones, no en raciocinio.
Un bebé humano no sabe hablar, no tiene conocimientos adquiridos ni experiencia, pero ya muestra rasgos de inteligencia.
Por ejemplo, un titular decía: "La IA generativa reducirá los costes un 20 % en todas las empresas." Eso no es exacto. La IA puede ser una palanca de eficiencia, pero es la mano experta la que la implementa y decide. Como señala el investigador Stuart Russell (se abre en una pestaña nueva), no debemos humanizar la IA: es una herramienta, no un agente consciente.
Fluidez no es inteligencia
Los modelos de LLM y la IA generativa no son inteligentes. Hablar con fluidez no es un síntoma de inteligencia. Comprender el mundo y resolver problemas generando significado, lo es.
Otro ejemplo es AlphaFold (se abre en una pestaña nueva), de DeepMind, que revolucionó la biología. Pero no fue DeepMind quien ganó el Nobel, sino los científicos Demis Hassabis, John Jumper y David Baker. Ellos usaron AlphaFold como herramienta para impulsar la investigación, pero el criterio y la validación fue humana.
Dónde informarse
Como en casi todo lo novedoso y relevante, en torno a la IA hay mucha desinformación interesada. Por eso conviene estar correctamente informado y no dejarse llevar por los sensacionalismos.
Es importante recurrir a fuentes científicas rigurosas para entender la IA. Recomiendo el libro 100 cosas que hay que saber sobre inteligencia artificial, del experto español Ramon López de Mántaras (se abre en una pestaña nueva). Es un ejemplo de divulgación con base científica, y en un entorno donde abundan titulares grandilocuentes, acudir a expertos de rigor es esencial.
La clave está en la integración híbrida
Desde nuestra perspectiva, en Ximplicity integramos IA en software tradicional, pero siempre con dirección técnica y criterio. No es un acto de fe, es un proceso de ingeniería.
Una de las cosas que más llama la atención del momento actual es cómo tendemos a atribuir "intención", "comprensión" o incluso "conciencia" a sistemas que, en realidad, siguen siendo modelos estadísticos extremadamente sofisticados. Y quizá eso diga más de nosotros que de la propia IA. Porque cuanto más antropomorfizamos estas herramientas, más riesgo existe de delegar pensamiento crítico, criterio técnico y responsabilidad humana.
La IA puede multiplicar muchísimo nuestras capacidades. Pero todavía hace falta alguien que entienda qué problema resolver, cómo validar resultados, qué consecuencias tienen las decisiones y dónde están los límites del sistema. Ahí es donde la ingeniería, la experiencia y el criterio siguen siendo esenciales.
Referencias
- Gary Marcus — Psicólogo cognitivo e investigador especializado en IA, conocido por sus críticas técnicas a los límites actuales de los LLM y del deep learning. garymarcus.com (se abre en una pestaña nueva)
- Stuart Russell — Coautor de Artificial Intelligence: A Modern Approach y autor de Human Compatible: Artificial Intelligence and the Problem of Control. Página en UC Berkeley (se abre en una pestaña nueva)
- AlphaFold — Sistema de Google DeepMind para predecir estructuras de proteínas. Nobel de Química 2024 a Demis Hassabis, John Jumper y David Baker. deepmind.google (se abre en una pestaña nueva) · nobelprize.org (se abre en una pestaña nueva)
- Ramon López de Mántaras — Investigador emérito del CSIC (IIIA), autor de 100 cosas que hay que saber sobre inteligencia artificial. IIIA-CSIC (se abre en una pestaña nueva)