"Las tecnologías más profundas son aquellas que desaparecen. Ellas se tejen en la fábrica de la vida diaria hasta ser indistinguibles”, Mark Weiser, el padre de la informática, utilizó estas palabras en 1991 para describir el actual panorama tecnológico, donde la inteligencia artificial (IA) se habría integrado tan profundamente en la vida cotidiana hasta llegar al punto de dejar de ser un concepto futurista para convertirse en una parte esencial y omnipresente de la cotidianidad.
La evolución de la inteligencia artificial (IA) ha sido una trayectoria de avances y retrocesos. En 1943, Walter Pitts y Warren McCulloch desarrollaron el primer modelo matemático de una red neuronal, demostrando que las máquinas podían aprender, sin embargo los recursos fueron insuficientes para lograr su materialización. En 1950, Alan Turing planteó en su famoso Test de Turing si las máquinas podían pensar, un debate que sigue vigente.
El término "inteligencia artificial" se acuñó en 1956, y en 1958 el Perceptrón Mark I buscó aprender de manera autónoma, pero su fracaso marcó el primer "invierno de la IA". En 1966, el chatbot Eliza mostró los primeros pasos en interacción humano-máquina, aunque la IA aún enfrentaba desafíos significativos. El resurgimiento llegó en 1997 con DeepBlue de IBM, que venció al campeón mundial de ajedrez Gary Kasparov. En 2012, AlexNet marcó un hito al ganar un concurso de reconocimiento de imágenes, y en 2016, AlphaGo de Google venció al campeón mundial de Go. Finalmente, en 2020, OpenAI presentó GPT-3, revolucionando la IA generativa, y en 2022, ChatGPT integró la IA en la vida cotidiana a través de la interacción con los usuarios.
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El desarrollo de la IA está intrínsecamente ligado al uso masivo de datos, o "big data", que permite a los algoritmos aprender y mejorar de forma continua. Estas enormes cantidades de datos alimentan sistemas de IA utilizados en áreas como la salud, la vigilancia urbana, y la toma de decisiones empresariales. En el ámbito médico, el Internet de las Cosas Médicas (IoMT) ha permitido avances como la monitorización remota de pacientes, la cirugía robótica y los diagnósticos avanzados basados en IA.
Sin embargo, el avance de la IA también trae consigo importantes riesgos que no deben subestimarse. Un ejemplo es el uso de tecnologías de policía predictiva, como PredPol, que identifica puntos "peligrosos" en una ciudad utilizando un sistema que, a menudo, refuerza sesgos discriminatorios. A través del análisis masivo de datos móviles y del entorno urbano, se ha llegado a un nivel de vigilancia que permite comprender el funcionamiento de una ciudad en tiempo real. Sin embargo, este poder de análisis, como se ha visto en ejemplos como Brasilia, también puede derivar en una rigidez extrema en la planificación urbana, donde trabajo y vida personal se mantienen estrictamente separados.
Más allá de la simple recolección de datos personales, los riesgos de manipulación masiva de la opinión pública son preocupantes. Los llamados data brokers recopilan y agregan información de fuentes online y offline para inferir características de las personas que ni siquiera ellas mismas conocen. Esto hace que la distinción entre datos sensibles, como opiniones políticas, creencias religiosas o información de salud, y los datos comunes, sea casi imposible. Además, la carrera armamentista de sistemas autónomos impulsados por IA, capaces de tomar decisiones letales sin intervención humana, introduce un nuevo nivel de peligro en el ámbito militar, con el riesgo de perder el control sobre estas tecnologías.
A nivel global, la IA no solo afecta la tecnología y la industria, sino también la política, la ética y la regulación. Organizaciones como la OCDE, la Unión Europea y la ONU ya cuentan con marcos regulatorios precisos sobre las directrices para un uso ético y responsable de la IA. Mientras que en América Latina, países como Chile, Brasil y Colombia han seguido este ejemplo, desarrollando propuestas de ley que buscan regular esta tecnología disruptiva y proteger los derechos humanos en la era digital.
El actual contexto de la IA hace urgente que México adopte una estrategia nacional integral para regularla de manera efectiva. Actualmente existen algunas iniciativas en el Senado, sin embargo, solo se centran en la tipificación de delitos mediante esta tecnología, dejando de lado aspectos cruciales como su desarrollo ético y responsable. En este contexto, es esencial que México no solo se enfoque en las amenazas, sino también en las oportunidades que la IA puede ofrecer, especialmente en áreas como la salud, la educación, la industria y la gestión pública, tal como ya lo están haciendo otras naciones a través de regulaciones avanzadas.
En palabras del CEO de Google, Sundar Pichai, estamos entrando en la "era de la inteligencia artificial", un momento en el que las máquinas no solo acompañarán nuestra vida cotidiana, sino que también tomarán decisiones cruciales en áreas tan variadas como la salud, la economía y la política. Tal como lo anticipó Mark Weiser, las tecnologías más profundas son aquellas que desaparecen, integrándose a tal punto en nuestra vida diaria que se vuelven indiscernibles.