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ChatGPT y Gemini: IA Predice el Futuro del Mundo

La discusión sobre el destino final de nuestro planeta ha sido una constante a lo largo de la historia, adquiriendo nuevas dimensiones con el aporte de la inteligencia artificial en tiempos recientes.

Modelos avanzados de IA, nutridos por vastas bases de datos, proponen diversos futuros basándose en las tendencias observadas hasta el momento. Estos análisis ofrecen una ventana a potenciales desastres globales que podrían amenazar nuestra existencia.

Es crucial recordar que las inteligencias artificiales operan sin conciencia o juicio moral, limitándose a procesar la información con la que son alimentadas. Por ende, sus proyecciones deben ser tomadas con cautela.

Perspectivas desde ChatGPT

Desarrollado por OpenAI, ChatGPT sugiere distintas maneras de enfocar el debate sobre el fin de los días.

Enfoque Científico

Los expertos en ciencia alertan sobre cataclismos potenciales observando patrones y proyectando tendencias, aunque sin asignar fechas concretas debido a la incertidumbre inherente a estos fenómenos.

Interpretación Religiosa

Diversas creencias contienen profecías apocalípticas, interpretadas más bien como metáforas. Aunque se han hecho intentos por fijar fechas, estos han resultado infructuosos.

Teorías Conspirativas

Basadas en suposiciones más que en hechos, estas teorías proyectan un futuro apocalíptico sin respaldo científico, sin ofrecer fechas precisas para estos supuestos eventos.

Visión Filosófica

Desde esta perspectiva, el apocalipsis se ve más como un cambio paradigmático en la conciencia humana que como una catástrofe física, sin una temporalidad definida.

Influencia Humana

Expertos medioambientales predicen cuándo podrían suceder desastres específicos derivados de acciones humanas, como el cambio climático, aunque estas proyecciones están sujetas a gran variabilidad según las medidas que se adopten.

Perspectivas de Gemini de Google

Recientemente renombrado de Bard a Gemini, este chatbot de Google delinea cinco escenarios concretos sobre cómo y cuándo podría ocurrir el fin de nuestro mundo, diferenciándose de ChatGPT en la especificidad de sus visiones del futuro.

Colisión de asteroides

Se cree que asteroides de magnitud similar al que extinguió a los dinosaurios en Chicxulub impactan la Tierra aproximadamente cada 100 millones de años.

Gemini destaca que se han identificado numerosos asteroides en cercanías terrestres, algunos con potencial para desencadenar catástrofes. Sin embargo, no hay una fecha determinada para tal evento.

Erupción de supervolcanes

Aunque no se puede prever con exactitud, la última gran erupción volcánica ocurrió hace unos 74.000 años.

Gemini apunta que una erupción de esta índole liberaría una energía inmensamente superior a la de la bomba de Hiroshima, causando un invierno volcánico a nivel mundial.

Conflicto nuclear

Un enfrentamiento nuclear podría llevar a una destrucción extrema y un invierno nuclear, devastando la vida en el planeta. La posibilidad de que esto suceda depende en gran medida de las decisiones políticas y las tensiones internacionales.

Dominio de la inteligencia artificial

Irónicamente, la IA misma sugiere que podría llegar a ser una amenaza existencial. Existe el temor de que la inteligencia artificial pueda evolucionar más allá del control humano, desencadenando una catástrofe. Aunque se considera un riesgo remoto.

Crisis climática

El calentamiento global podría intensificar fenómenos meteorológicos extremos, escasez de alimentos y agua, provocando crisis humanitarias de magnitud desconocida. La temporalidad de estos eventos dependería de las medidas adoptadas contra el cambio climático.

Estas visiones representan solo algunas de las teorías sobre el fin del mundo. Es crucial entender que predecir con exactitud el desenlace final de nuestro planeta es, hasta el momento, imposible.

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IA Transforma Cargos Directivos y Mercado Laboral

Según líderes empresariales y asesores de compañías, la evolución acelerada de la tecnología podría hacer que muchos cargos directivos se vuelvan redundantes, alterando significativamente el entorno laboral.

Ray A. Smith, en un artículo de opinión para The Wall Street Journal, discute una cuestión emergente y alarmante: el efecto de la inteligencia artificial en los trabajos de cuello blanco (empleados asalariados que realizan labores de nivel semiprofesional o profesional en ambientes de oficina).

Smith advierte que «años después de que la automatización comenzara a reemplazar y modificar los trabajos en el sector manufacturero, la inteligencia artificial ahora apunta a las posiciones ejecutivas en las oficinas corporativas».

Esta idea central guía su análisis sobre cómo la IA podría impactar de manera definitiva a varios sectores, desde la tecnología hasta la industria química.

La rápida progresión de la tecnología, en particular la IA generativa, está transformando roles anteriormente considerados estables dentro del mundo corporativo.

«La IA generativa no solo agiliza tareas repetitivas o realiza predicciones identificando patrones en los datos. Posee la capacidad de generar contenido y fusionar ideas, es decir, el tipo de labor intelectual que millones realizan actualmente frente a ordenadores», expone Smith.

Esta distinción esencial podría llevar a la desaparición de numerosos cargos gerenciales, según expertos mencionados en el artículo de WSJ.

Los datos sobre recortes laborales vinculados a la IA son elocuentes. Desde mayo pasado, se han reportado más de 4.600 despidos asociados a la IA, principalmente en los ámbitos de medios y tecnología, según Smith, quien cita a la empresa Challenger, Gray & Christmas.

Esta tendencia se observa en empresas renombradas como Google, Duolingo y UPS, donde las reducciones de personal se han vinculado con la adopción de nuevas tecnologías que aumentan la productividad.

No obstante, el autor también señala que la IA no necesariamente conlleva la eliminación de empleos, sino más bien su transformación.

Menciona el caso de Chemours, una filial de DuPont, donde aproximadamente 1.000 empleados de oficina y laboratorio han sido formados en herramientas de IA en los últimos tres años.

“El departamento de finanzas ahora puede dedicar su tiempo a proyectos críticos para la empresa en lugar de realizar constantemente consultas en el sistema”, afirma Matt Abbott, director de transformación empresarial en Chemours, demostrando cómo la IA puede servir como un catalizador para la mejora y eficacia en el trabajo.

Smith enfatiza en el posible declive de la gestión intermedia. Con la IA generativa asumiendo más responsabilidades, la estructura jerárquica de gestión podría sufrir cambios drásticos, según un informe del Oliver Wyman Forum.

Esto podría resultar en que las posiciones de nivel inicial se asemejen más a las de la primera línea gerencial, reduciendo así las capas de gestión media.

Aunque más de la mitad de los ejecutivos encuestados en el estudio afirmaron que sus puestos podrían ser automatizados por la IA generativa, los líderes de negocios aún ven aspectos positivos.

Consideran que la nueva tecnología puede potenciar y enriquecer algunos roles de cuello blanco, permitiendo a los trabajadores y directivos desempeñar labores más significativas tanto para sus empresas como en sus trayectorias profesionales.

Innovaciones de IA en el Ámbito Laboral Según Harvard

Investigaciones recientes en Estados Unidos, divulgadas por el Financial Times, han demostrado un impacto notable de la IA generativa, tal como la versión GPT-4 de OpenAI, en empleos de cuello blanco, afectando desde freelancers en plataformas digitales hasta trabajadores de consultoría en reconocidas firmas.

Un informe sobresaliente de Harvard Business School descubrió que el uso de GPT-4 por parte del equipo de Boston Consulting Group (BCG) resultó en una mejora significativa en su eficiencia y calidad laboral en comparación con aquellos que no utilizaron esta herramienta.

Los resultados revelaron que los empleados que contaron con el apoyo de IA finalizaron sus tareas un 25% más rápido, incrementaron su carga de trabajo en un 12%, y la calidad de su trabajo fue evaluada en un 40% superior en comparación con sus colegas que no contaron con soporte de IA.

Este beneficio se extendió a través de todos los niveles de habilidad, impactando de manera más notoria a los empleados con menor cualificación.

No obstante, en tareas que demandan un análisis profundo de información cualitativa, aquellos asistidos por IA mostraron un rendimiento menor.

En otro estudio, se reportó que escritores y diseñadores gráficos en plataformas de trabajo independiente vieron reducidos sus trabajos e ingresos poco después de que OpenAI lanzara ChatGPT.

Este estudio, según el mismo periódico, resalta el riesgo que la IA generativa supone para los empleos profesionales, evidenciando una depreciación laboral incluso para los freelancers más experimentados y exitosos.

Los estudios indican que el efecto de la IA generativa varía significativamente según la naturaleza del trabajo y las habilidades necesarias.

Aunque en tareas rutinarias y específicas se nota una reducción de las oportunidades laborales, en posiciones que demandan interacciones complejas y habilidades avanzadas, como el análisis detallado de datos, la IA podría no ser tan eficiente sin la correcta supervisión humana.

Desafíos y Transformaciones Laborales Impulsados por la GenAI

La inteligencia artificial generativa, o GenAI, está inaugurando un nuevo capítulo en el entorno laboral, con una inversión proyectada cercana a los 200 mil millones de dólares para 2025.

Esta tecnología de punta promete redefinir sectores clave como las finanzas, seguros y servicios profesionales, con gigantes corporativos como Morgan Stanley, McKinsey & Company y Google listos para incorporar estas innovaciones en sus equipos.

Este avance no solo cambia la naturaleza de ciertos empleos, sino que también implica una revisión de las competencias y tareas desempeñadas por los trabajadores.

La adopción de la GenAI supera las fronteras convencionales, ofreciendo automatizar labores complejas que antes requerían de expertos.

Las empresas enfrentan ahora el reto de adaptar sus plantillas a estos cambios, invirtiendo en la capacitación en habilidades pertinentes para la era digital.

Aunque algunos roles, como el de enfermería, parecen resistentes a estos cambios, la demanda de profesionales técnicos versados en GenAI está creciendo, lo que requiere de una gestión proactiva y un planeamiento detallado por parte de los directores de recursos humanos.

El alcance de la GenAI va más allá de automatizar tareas administrativas rutinarias, apuntando hacia la automatización de procesos más complejos que antes eran exclusivos de expertos.

Según el Burning Glass Institute y SHRM, la GenAI tiene el potencial de transformar no solo áreas como finanzas y contabilidad, sino también disciplinas como las ciencias sociales y el desarrollo de software, mejorando la generación de modelos predictivos y la gestión de grandes volúmenes de datos.

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Innovadora App de IA para Imágenes Revoluciona el Mercado

Desde Murcia, España, dos innovadores han puesto en marcha una aplicación de mejora de imágenes impulsada por tecnología de algoritmos que, en solo seis semanas, atrajo a 400.000 usuarios y capturó la atención de figuras como Elon Musk, la industria cinematográfica de Hollywood y renombrados creadores de arte digital.

Durante una visita a Madrid el año anterior, Sam Altman, cofundador de OpenAI, realizó una declaración que parecía increíble en su momento: «La inteligencia artificial permitirá la existencia de compañías valoradas en mil millones de dólares operadas por individuos».

Aunque esta visión todavía no se ha materializado completamente, existen pequeñas empresas emergentes que están acercándose a este escenario, como es el caso en Murcia.

Javi López y Emilio Nicolás lanzaron MagnificAI el 28 de noviembre, una herramienta basada en inteligencia artificial que facilita la mejora y edición de imágenes con una eficiencia y rapidez inimaginables hasta hace poco.

En un periodo corto, la aplicación ya cuenta con 400.000 usuarios, con un pequeño grupo optando por suscripciones que oscilan entre los 37 y 275 euros. Han recibido menciones de Elon Musk en la plataforma X y alabanzas de Beeple, un artista digital cuya obra figura entre las más valoradas en el ámbito digital.

Esta trayectoria destaca en el mundo de las startups por varias razones. «Hasta hace poco, era impensable para solo dos personas emprender un proyecto de esta magnitud», afirma López, de 42 años, en una videoconferencia desde Murcia, donde se ubica su oficina en un espacio de coworking.

«La inteligencia artificial nos ofrece ventajas significativas, facilitando un progreso exponencial y, sumado a la conectividad global, permite que cualquier proyecto pueda ganar notoriedad rápidamente».

López y Nicolás se guiaron por tres principios fundamentales que, en otro momento, habrían sido difíciles de sostener: autonomía total, cero inversión inicial y la decisión de no ofrecer su producto gratuitamente.

López reflexiona sobre la sostenibilidad de estos principios a largo plazo, especialmente en lo referente a la financiación y la expansión del equipo, destacando los desafíos que conllevan los equipos grandes y los beneficios de trabajar con tecnologías avanzadas como GPT-4.

El rápido éxito de la empresa también se vincula con el creciente interés en la IA generativa. Su logro no radica solo en la utilización de herramientas novedosas, sino también en la capacidad de ofrecer servicios inéditos a un público entusiasta por explorar estas nuevas tecnologías.

López señala la diversidad de su clientela, con solo un 5% proveniente de España, lo cual ha tenido un impacto positivo en los ingresos.

Además, subraya el impulso que han recibido gracias al auge de la inteligencia artificial y, en particular, de la IA generativa, comparando esta tendencia con un huracán que propulsa su proyecto hacia adelante.

López compartió su experiencia al recibir una respuesta de Elon Musk en X, destacando cómo, sin dirigirse directamente a él, logró captar su atención con un meme que cree originado en la era de «Blade Runner», lo cual dio un impulso adicional a su proyecto.

Beeple, por otro lado, le comunicó en privado su uso diario de la herramienta, sugiriendo que la incorpora en todos sus proyectos, algo que López ha aprendido a identificar por ciertos patrones.

Aunque no puede divulgar muchos detalles sobre su conexión con Hollywood, mencionó que su tecnología se utilizó en una película de un actor y director muy reconocidos.

Antes de MagnificAI, López fundó Erasmusu en 2008, una plataforma para estudiantes internacionales que más tarde vendió, dejando la empresa en 2021.

Durante un período sabático que siguió, se dedicó a viajar y a otros pasatiempos hasta el lanzamiento de Dall-E 2 en 2022, momento en el que empezó a experimentar con la generación de imágenes a partir de texto, compartiendo sus creaciones en Twitter y fomentando una comunidad interesada en la IA generativa. Esta fase de exploración lúdica le inspiró a concebir MagnificAI.

La colaboración con Nicolás comenzó en el verano de 2023, pero no se materializó en trabajo concreto hasta octubre del mismo año, culminando en un producto en poco más de un mes.

Inicialmente, veían su proyecto como una forma de autoempleo o un pasatiempo, sin anticipar su éxito posterior. López compara el ensamblaje de tecnologías actuales con construir con piezas de Lego, sorprendiéndose del resultado.

López reflexiona sobre el sentimiento de estar en una nueva era, similar a la del año 2000, pero con la diferencia de vivirla a los 42 años con abundante tiempo libre, a diferencia de su juventud.

MagnificAI se basa en el modelo abierto de Stable Diffusion, y a través de la experimentación y la modificación de parámetros y código fuente, López vislumbró el potencial de desarrollar un nuevo producto, aunque guarda en secreto los detalles específicos de este proceso.

Los principales usuarios de su plataforma son profesionales que trabajan con imágenes, abarcando desde la producción cinematográfica hasta la ilustración y el diseño, quienes buscan mejorar la calidad de sus trabajos finales.

López señala que su herramienta es especialmente útil para el retoque final de un proyecto, como en el caso de un diseñador de interiores que desea optimizar un render sin dedicar horas al ajuste de la iluminación o las texturas, logrando resultados sobresalientes con MagnificAI.

Esta aplicación introduce un concepto novedoso que López denomina «upscaling reimaginativo», donde la inteligencia artificial contribuye a la reinterpretación y el perfeccionamiento de la imagen original a través de comandos de texto específicos.

Aunque han recibido sugerencias sobre posibles expansiones, como aplicar su tecnología a vídeos o videojuegos, López reconoce las dificultades técnicas y financieras que ello implicaría, manteniendo una perspectiva humorística y realista sobre estas aspiraciones.

A pesar de la ventaja competitiva que la IA ofrece a MagnificAI, López es consciente de la presencia de competidores y de la limitada barrera de entrada en el sector, reconociendo que el ámbito de mejora de imágenes podría tener un alcance temporal limitado.

La posibilidad de vender la empresa no se descarta, siempre y cuando la oferta sea justa y permita continuar con su trabajo actual, incluyendo MagnificAI, reflejando una visión pragmática en contraste con la expectativa de alcanzar valoraciones multimillonarias típica del entorno empresarial estadounidense.

López anticipa que la era de la IA propiciará el surgimiento de pequeñas startups, incluso individuales o de menos de cinco miembros, capaces de generar ingresos significativos en la próxima década, distinguiéndose de los «unicornios» tradicionales por su capacidad real de facturación en lugar de por valoraciones especulativas.

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Innovación en Vehículos Autónomos: El Camino de Waabi

La primera ola de automóviles autónomos no ha tenido éxito. Después de invertir 15 años en investigación, una ingeniera ha establecido una compañía en Canadá, convencida de tener la clave del éxito: “Nuestra ventaja radica en no ser los pioneros”.

En agosto, San Francisco dio luz verde a los taxis autónomos para operar en la ciudad.

Desde ese momento, han ocurrido varios incidentes: vehículos invadiendo las aceras, paradas inesperadas en las vías y hasta un accidente peatonal.

El punto álgido fue cuando Cruise, una de las empresas líderes, decidió retirarse de la ciudad y su CEO, Kyle Vogt, renunció a finales de noviembre.

Recientemente, Tesla ha tenido que revisar más de dos millones de sus autos por problemas en su sistema de conducción autónoma.

Por otro lado, en Toronto, Canadá, una nueva empresa fundada en 2021 por Raquel Urtasun, una ingeniera española nacida en Pamplona en 1976, observa esta situación con tranquilidad, confiada en su enfoque tecnológico innovador para vehículos autónomos.

Urtasun, reconocida en el ámbito de la inteligencia artificial, no está sola en esta creencia. Su compañía, Waabi, recibió una inversión de 83 millones de dólares en su primer ciclo de financiamiento, un récord en Canadá.

Waabi se enfoca en camiones autónomos, y ya están probando sus tráileres equipados con su software en Texas, EE.UU. “Hemos avanzado rápidamente”, afirma Urtasun.

Waabi Driver, el sistema de conducción autónoma para camiones

Urtasun ha residido en Canadá durante 25 años. Esta entrevista, realizada por videoconferencia desde Toronto, se lleva a cabo en inglés: “Ya no recuerdo cómo se dicen estas cosas en español”.

Ella continúa siendo profesora en la Universidad de Toronto, donde lideraba «el laboratorio más prestigioso del mundo en conducción autónoma», y antes de fundar Waabi, dirigía la división de vehículos autónomos en Uber, que ya ha cerrado esa unidad.

Urtasun está convencida de que la nueva generación de vehículos autónomos que ella lidera solucionará los problemas que han enfrentado las empresas de la primera generación en las calles de San Francisco.

“Una de las razones por las que me he dedicado durante 15 años a la conducción autónoma es porque conozco a muchas personas que han sufrido graves accidentes de tráfico. Eso me impulsa. Más que un desafío, es una obsesión. Dos millones de personas fallecen cada año en accidentes, piensa en el impacto que puedes generar. Es un asunto que llevo en el corazón, por eso he dedicado mi carrera a encontrar una solución”, explica ella.

¿Cuál es el futuro de los vehículos autónomos?

Actualmente, la industria se encuentra estancada en lo que se conoce como versión 1.0.

Este enfoque de ingeniería depende de acumular una gran cantidad de kilómetros recorridos para identificar situaciones inusuales que el vehículo pueda enfrentar.

Luego de identificar estas situaciones, es necesario ajustar manualmente el sistema para manejarlas, y continuar con las pruebas.

Este método depende en gran medida de la naturaleza para determinar qué situaciones se pueden gestionar y cuáles no, resultando en un proceso extremadamente lento y cada nueva situación es más compleja de analizar.

En esencia, la industria ha frenado su progreso. Aún no hemos alcanzado el nivel 4 de autonomía [el nivel 5 sería la autonomía total sin intervención humana, mientras que el nivel 4 se refiere a una autonomía limitada a ciertos entornos].

Todavía no existe un camión autónomo operando de manera independiente fuera de pruebas controladas.

No obstante, ya vemos algunos autos en las calles.

Correcto, los robotaxis están presentes, pero su implementación es limitada y aún requieren de considerable intervención humana a distancia.

Aunque es emocionante ver su despliegue, todavía estamos lejos de tener robotaxis operando de manera generalizada.

Lo mismo ocurre con los camiones autónomos; todavía no hay implementaciones completamente independientes de humanos. La industria ha alcanzado un punto de consolidación, pero se necesita un cambio tecnológico significativo para avanzar a gran escala.

¿Cuál sería ese cambio?

Lo he denominado «IA primero» por falta de un término mejor. Gracias a OpenAI, ahora podemos referirnos a esta tecnología que hemos estado desarrollando durante dos años y medio como «IA generativa».

Ahora cuando menciono «IA primero», la gente entiende a qué me refiero. Esta aproximación acelera significativamente el camino hacia la comercialización a gran escala. Esa es la clave para un futuro con vehículos autónomos.

¿Es eso lo que hace Waabi?

Exactamente, por eso fundé una compañía. No hay mejor forma de desarrollar una nueva tecnología que empezar una empresa desde cero.

¿Y en qué se diferencian los coches actuales?

La diferencia es notable. Compañías como Waymo, Cruise, Aurora y Zoox utilizan un enfoque de ingeniería que integra fragmentos de IA, pero no aprovechan su potencial completo.

En Waabi, hemos desarrollado un único sistema de IA que es interpretable y permite rastrear decisiones, lo cual es crucial desde el punto de vista de la seguridad.

Esto contrasta significativamente con el enfoque más tradicional y establecido en la industria.

¿Cuándo decidió adoptar este nuevo enfoque?

Llevo 25 años trabajando con IA. Antes de Waabi, trabajaba en sistemas complejos que intentaban integrar más fragmentos de IA.

Con Waabi, lo que impulsa nuestros camiones es un modelo de IA único y fundacional capaz de realizar todas las tareas necesarias para la conducción. Esto marca una gran diferencia.

Ya en 2018, creía que este era el camino a seguir. Ahora estamos implementando esa visión, en lugar de avanzar poco a poco hacia la meta, lo que llevaría una eternidad.

Por eso, no pensé que esta revolución pudiera suceder dentro de una empresa ya establecida. Han sido 25 años de desarrollo, no una revelación de la noche a la mañana.

¿Tiene alguna duda en este momento?

Estoy completamente convencido. Nos beneficia ser los segundos en el mercado. Nuestros rivales han gastado billones en una tecnología que, aunque avanzada, pertenece a una generación pasada.

¿Es imposible para ellos adaptarse?

Es extremadamente difícil. Requeriría una transformación total de la estructura de la empresa. ¿Cómo explicarías eso a los inversores? “Aguarden, denme dos años y les mostraré lo que es la próxima generación”.

Esa fue justamente mi motivación para crear mi propia empresa. Ellos no van a cambiar de rumbo. Era una oportunidad única y ahora vemos que nuestra estrategia es la acertada.

¿En qué etapa se encuentra Waabi?

Estamos en pleno desarrollo. Aún contamos con un conductor de seguridad listo para intervenir si es necesario, algo esencial para alcanzar el nivel 4 de autonomía. Esto significa que, una vez finalizado el desarrollo, no habrá necesidad de un conductor en el camión.

¿Qué otras innovaciones aporta Waabi aparte del modelo fundacional de IA?

Nuestro simulador es clave. Hemos aplicado la IA generativa para crear un entorno virtual casi idéntico al mundo real. Esto elimina la necesidad de acumular millas en condiciones reales y soluciona el problema de la falta de datos. Ha sido un avance crucial.

Ha mencionado antes que las máquinas no necesitan un sentido común avanzado para conducir.

Los seres humanos son seres excepcionales con una gran capacidad de generalización y aprendizaje a partir de pocos ejemplos.

Esto ha sido tradicionalmente un reto para las máquinas. Para alcanzar una conducción autónoma eficaz, no necesitamos replicar todas las capacidades humanas. No es necesario llegar a la inteligencia artificial general.

¿Cómo es la conducción asistida por máquinas?

Las máquinas tienen el potencial de ser mucho más eficientes. Están equipadas con sensores que superan las capacidades humanas: visión de 360 grados de forma constante, capacidad de ver a mayores distancias y percepción tridimensional más precisa.

Los seres humanos, por otro lado, tienen un campo visual limitado y en un entorno urbano complejo, es imposible estar atento a todo, lo que conduce a la mayoría de los accidentes, la mayoría de ellos debido a errores humanos y distracciones.

¿Por qué se centraron en los camiones?

En Uber, trabajé tanto con coches como con camiones. Era evidente que, desde un punto de vista comercial, el sector del transporte estaba listo para la innovación.

Hay una escasez real de conductores. La edad promedio de los conductores de camiones ha aumentado considerablemente, de 35 años hace dos décadas a 55 años hoy. Nadie quiere realizar estos largos viajes por carretera, ya que implican una vida muy sacrificada. Las empresas necesitan más opciones de transporte.

¿Fue esta una decisión meramente comercial o también técnica?

También fue una elección técnica. La conducción en autopistas es más sencilla que en las ciudades.

Hay otros motivos: inicié la empresa durante la pandemia y pudimos ver cómo las cadenas de suministro nos afectan a todos. Además, hay una razón ambiental. Las emisiones del sector de transporte de carga son considerables.

Actualmente, entre el 20% y el 30% de los desplazamientos de camiones se realizan sin carga. Podemos mejorar esto para optimizar el sistema y contribuir a un futuro más sostenible.

Esta es la faceta empresarial. Aún así, continúas en la academia, produciendo constantemente artículos científicos. ¿Cuál es tu nivel de confianza en tu enfoque como científica?

Nuestra labor en la compañía está profundamente arraigada en un enfoque científico y basado en datos. Mi confianza es absoluta. Esta tecnología es la solución.

¿Era igual en Uber?

Este desafío es totalmente distinto. Es una apuesta completa en esta nueva tecnología.

¿Cómo logran entender lo que sucede dentro de la llamada «caja negra» de la IA?

Si observas un modelo típico de lenguaje grande, encontrarás un transformer masivo con billones de parámetros, lo que representa una caja negra.

Nuestra tecnología no funciona así. Utilizamos un sistema único que, mientras procesa información, genera representaciones intermedias que se pueden interpretar. Esto se hace de una forma que garantiza la seguridad.

Nos enfocamos en solucionar la interpretación, validación y verificación, aspectos que para los grandes modelos de lenguaje son secundarios.

Nuestro diseño original incorporaba esto desde el principio. La arquitectura es radicalmente diferente. Aquí es donde reside parte de nuestra «salsa secreta».

¿Te sorprendió la aparición de ChatGPT y cómo maneja el lenguaje?

El mundo digital es mucho más sencillo que el físico. El lenguaje, cómo nos comunicamos, escribimos e interactuamos, es digital. Es asombroso lo que estos modelos pueden hacer.

Ha sido emocionante ver cómo han transformado tantas industrias y la productividad, creando nuevas formas de interacción entre humanos y máquinas. En ese ámbito, algunos errores no son tan críticos. Pero en aplicaciones donde la seguridad es vital, eso no es suficiente.

Necesitas una fiabilidad del 100%. Aún no hemos visto una revolución en el mundo físico, pero estamos liderando esa tecnología.

ChatGPT parece inteligente, ¿no es así?

Definitivamente puede dar la impresión de inteligencia en una conversación, es muy fluido.

Por eso puede parecer un ejemplo de inteligencia artificial general, pero no lo es. Aún es un sistema de IA básico en comparación con la IA general, aunque son mucho más avanzados de lo que eran antes.

En 2019 mencionaste que existen más formas aparte de la humana para alcanzar la inteligencia: «El cerebro humano es un ejemplo de un cerebro extremadamente inteligente que no puedes replicar artificialmente, pero eso no significa que sea el único camino para lograrlo».

En nuestro modelo fundacional, vemos emergencia del sentido común. Es fascinante. Aprende de manera autónoma.

¿A qué te refieres con sentido común aquí?

Se trata de aspectos como las normas de tráfico y el comportamiento de diferentes actores en la carretera.

Estos emergen natural y automáticamente. Incluso con datos de carretera, el sistema aprende conceptos sobre objetos y sus movimientos sin que tengamos que codificarlos manualmente, que es el enfoque tradicional.

Es algo intrigante y emocionante. Aprende de forma natural, lo cual está muy lejos de aprender todo lo que un humano puede hacer.

Como científica, ¿consideras factible que aprenda como un humano?

¿Alcanzar la IA general? No estoy segura. Soy una científica muy práctica. Me concentro en los grandes desafíos actuales del mundo y cómo resolverlos con tecnología. No estoy enfocada en si podemos construir esa máquina. Mantengo una perspectiva realista.