No Perdamos la Cabeza (Mantovani)

Figura Clave:

Walter Riviera, Director Técnico de Intel AI EMEA, coautor de «El algoritmo de igualdad», y conferencista público sobre inteligencia artificial.

Tema General:

El artículo presenta una visión equilibrada y pragmática de la revolución de la inteligencia artificial, enfatizando la importancia de los datos, la adopción responsable y una perspectiva a largo plazo, mientras descarta entusiasmos excesivos y miedos infundados. Walter Riviera aboga por una comprensión informada y un enfoque en aplicaciones prácticas y eficiencia, en lugar de simplemente perseguir modelos más grandes.

Ideas y Hechos Más Relevantes:

Los Datos como Verdadera Estrella

Riviera argumenta firmemente que los datos, no la inteligencia artificial en sí, son el elemento más crítico de la revolución actual. Destaca la falta de conciencia sobre la importancia de la identidad digital y la privacidad de los datos, comparando la aceptación casual de cookies con entregar voluntariamente un pasaporte en la caja de un supermercado.

Cita: «I dati… Sono loro la vera star della rivoluzione in atto, non l’intelligenza artificiale.» (Los datos… Son ellos la verdadera estrella de la revolución en marcha, no la inteligencia artificial).

Un Enfoque Realista sobre la IA

Riviera aconseja evitar extremos tanto de entusiasmo excesivo como de terror ante la IA. Subraya la importancia de mantener los pies en la tierra y ceñirse a los hechos.

Cita: «Stare con i piedi per terra, attenersi ai fatti e non abbandonarsi agli estremi: né eccessivo entusiasmo, né terrore.» (Mantener los pies en la tierra, ceñirse a los hechos y no dejarse llevar por extremos: ni entusiasmo excesivo, ni terror).

Comprender los LLMs y la Naturaleza de la IA

Él simplifica la función de los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) como OpenAI GPT, describiéndolos fundamentalmente como manipuladores de texto. Comprender esta función básica, afirma, ayuda a moderar tanto el entusiasmo como el temor.

Cita: «Se si prova a guardare da vicino come funziona un Llm (large language model)… si vede che, in definitiva, è un manipolatore di testo. Ci sono poca intelligenza e molta artificialità.» (Si se intenta ver cómo funciona un LLM desde cerca… se ve que, en definitiva, es un manipulador de texto. Hay poca inteligencia y mucha artificialidad).

Evolución del Desarrollo de la IA

Riviera señala un cambio en el enfoque, desde crear modelos cada vez más grandes (como Llama de Meta o DeepSeek), hacia desarrollar modelos que trabajen mejor y con mayor eficiencia, utilizando menos recursos (como Gemma de Google).

Cita: «Questa è una tendenza molto importante: fare modelli non più grandi, ma che lavorano meglio. Fare le stesse cose, ma usando meno risorse.» (Esta es una tendencia muy importante: crear modelos que ya no sean más grandes, sino que funcionen mejor. Hacer las mismas cosas, pero usando menos recursos).

Diferenciando IA y AGI (Inteligencia Artificial General)

Se aborda el concepto de AGI definiéndolo en términos de «agentes» que combinan interacción humana con herramientas de productividad. Sin embargo, diferencia claramente estos agentes limitados de una AGI real capaz de realizar todas las tareas intelectuales humanas, destacando la brecha significativa que aún existe.

Perspectiva a Largo Plazo: La IA como Maratón

Riviera enfatiza que el desarrollo de la IA es una maratón, no un sprint. Hace una analogía con las etapas iniciales de las revoluciones del teléfono móvil y del internet, donde las empresas líderes en ese momento ya no dominan el mercado, sugiriendo que el panorama actual también puede cambiar significativamente.

Cita: “La storia dell’intelligenza artificiale è una maratona, non uno sprint, e abbiamo completato forse il primo chilometro. Quando le rivoluzioni dei telefoni cellulari e di internet erano allo stesso punto, le regine del mercato erano aziende che ora non sono più ai vertici. Tutto può ancora cambiare”. (La historia de la inteligencia artificial es una maratón, no un sprint, y probablemente hemos completado el primer kilómetro. Cuando las revoluciones del teléfono móvil y del internet estaban en el mismo punto, las reinas del mercado eran empresas que ahora ya no están en la cima. Todo aún puede cambiar).

Impacto en el Mundo del Trabajo

Aunque reconoce que la IA cambiará el mundo laboral, Riviera destaca la dificultad de predecir profesiones nuevas, así como fue imposible anticipar el rol de los YouTubers hace 20 años. Sugiere implícitamente enfocarse en adaptarse y adquirir nuevas habilidades, en lugar de temer la pérdida de empleos.

Enfoque en Valores e Inclusión

Riviera menciona su libro coescrito «L’algoritmo dell’uguaglianza», cuyo objetivo es desmentir mitos sobre la IA y discutir valores como la igualdad y la inclusión en sus aplicaciones. Esto sugiere una atención ética y social junto al avance tecnológico.

Sectores Pioneros en Adopción

Los sectores médico y financiero son identificados como los más probables adoptantes e inversores en IA debido a su impacto crítico (médico) y a la larga trayectoria de digitalización de datos (financiero).

Más Allá de la IA Generativa

El artículo señala que una parte significativa del mercado de IA no es generativa y sigue siendo relevante. Riviera sugiere que a veces modelos de IA menos complejos y menos intensivos en recursos, aunque sean algo menos precisos, pueden ser preferibles para ciertos fines.

Evolución del Hardware

Aunque las GPU han sido prominentes en aplicaciones iniciales de IA por sus capacidades de procesamiento de imágenes, Riviera expresa dudas sobre que sean el hardware óptimo a largo plazo. Anticipa una evolución hacia hardware especializado diseñado específicamente para eficiencia en IA, como los aceleradores Intel Gaudi, y destaca la notable brecha de eficiencia energética entre cerebros humanos y la IA actual como área clave para mejorar.

Adopción Empresarial: Integrar vs. Amplificar

Riviera diferencia entre empresas que integran IA en procesos existentes (como un servicio de taxis que usa una página web para reservas) y aquellas que colocan la IA en el núcleo de su modelo de negocio (como Uber), sugiriendo que este último representa un uso más transformador de la tecnología. Recomienda a las empresas identificar problemas específicos que la IA pueda resolver, a veces usando hardware existente, y considerarla una herramienta para «ampliar» su mundo, en lugar de solo un producto a integrar.

Conclusión:

La entrevista con Walter Riviera ofrece una perspectiva sobria pero optimista sobre la revolución de la IA. Destaca el papel fundamental de los datos, la necesidad de decisiones informadas y la evolución continua de la tecnología. El énfasis en la practicidad, la eficiencia y las consideraciones éticas posiciona esta visión como un contrapeso valioso frente a narrativas excesivamente sensacionalistas sobre la inteligencia artificial.