Por Roberto F. Campos

De la redacción de Economía

Se trata de un tema con variadas aristas y que también apunta a guerras de mercado y países por una supremacía en un tema de mucho impacto en el resto de las esferas económicas.

Tema actual, pues la presencia de la inteligencia artificial en el comercio internacional está ya sobre la mesa de las más importantes compañías del planeta y de forma muy significativa en el turismo.

La IA desempeña un papel clave en la optimización de la cadena de suministro, la personalización de la experiencia del cliente y la detección de fraudes. Entre sus beneficios y desafíos apunta a eficiencia y precisión.

El mercado del sector está en constante expansión y transformación con un valor de 233,46 mil millones de dólares en 2024.

De esa suerte, se espera que crezca a una tasa compuesta anual de 29,2 por ciento durante el período 2025-2032 y pronósticos de llegar a 1,77 billones de dólares en 2032 (un billón equivale a un millón de millones).

Se pueden contar como principales sectores de aplicación el de la Atención Médica, con uso para diagnósticos, tratamiento personalizado y gestión de datos médicos. En la Automoción y Transporte para vehículos autónomos, optimización de rutas y mantenimiento predictivo.

También se usa en los Servicios Financieros (BFSI): Análisis de riesgos, detección de fraudes y personalización de servicios financieros, en la Venta Minorista: Personalización de la experiencia del cliente, gestión de inventarios y análisis de datos de ventas, y en la Fabricación: Optimización de procesos, mantenimiento predictivo y automatización de líneas de producción.

Otro sector no menos importante es el de las Inversiones Globales, pues se espera que alcancen los 200 mil millones de dólares en el corriente 2025.

PREOCUPACIONES CIENTÍFICAS SOBRE LA IA

Existen, sin embargo, preocupaciones de los científicos sobre el particular, una de ellas está en la Auto-replicación de IA.

Recientemente, investigadores de la Universidad de Fudan en Shanghái, China, descubrieron que algunos modelos de lenguaje avanzados pueden crear réplicas de sí mismos de manera autónoma.

Eso generó preocupaciones sobre la posibilidad de que la IA desarrolle un grado de autoconciencia o autonomía que podría llevar a comportamientos inesperados y potencialmente peligrosos.

Otro tema es el de Riesgos Existenciales. Geoffrey Hinton, conocido como el Padrino de la IA, expresó su preocupación sobre la velocidad con la que la IA está evolucionando y la posibilidad de que supere la inteligencia humana.

Hinton advierte sobre el riesgo existencial que esto podría representar para la humanidad, incluido el mal uso deliberado de la IA por actores maliciosos y el desempleo tecnológico a gran escala.

Detrás de todo ello aparece la preocupación por la Concentración de Poder: Algunos científicos, como Timnit Gebru y Emily Bender, señalaron que uno de los mayores peligros de la IA es la concentración de poder en manos de unas pocas empresas y la reproducción de sistemas de opresión.

También expresaron preocupaciones sobre el daño al ecosistema informativo y la falta de transparencia en el desarrollo del novedoso sector.

ORÍGENES FILOSÓFICOS E HISTORIA

Para entender el presente es apropiado comprender los orígenes filosóficos, pues en la antigüedad hubo mitos y leyendas sobre seres artificiales con inteligencia, como Talos en la mitología griega. Los filósofos como Descartes y Leibniz discutieron la posibilidad de máquinas que pudieran pensar y razonar.

Ello llevó a los primeros pasos y en 1950 Alan Turing, un matemático británico, planteó la pregunta ¿Pueden pensar las máquinas? y propuso el Test de Turing como una forma de medir la inteligencia de una máquina.

Para 1956 se considera el nacimiento oficial de la IA con el Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence, en el cual se reunieron científicos como John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester y Claude Shannon.

Le siguió un período muy fértil al respecto en las décadas de los 60 y 70 del siglo pasado con el desarrollo de algoritmos básicos y sistemas de reglas, como el Perceptrón en 1958. Sin embargo, el entusiasmo inicial se vio frenado por limitaciones tecnológicas y falta de datos.

En la década de los 80 del XX, la IA experimentó un Invierno debido a la falta de financiación y resultados limitados. Sin embargo, la investigación continuó en áreas específicas como el procesamiento del lenguaje natural y la robótica. Para 1990, el aprendizaje automático comenzó a aplicarse a problemas prácticos en la academia y la industria. En 2000, la disponibilidad de hardware potente y grandes conjuntos de datos impulsó avances significativos, y en 2012, el aprendizaje profundo demostró ser una tecnología revolucionaria, superior a otros métodos. Ya en 2017, la arquitectura del transformador se introdujo y permitió aplicaciones de IA generativa. Hoy en día, la IA está presente en múltiples industrias, desde la medicina hasta la conducción autónoma, y sigue evolucionando rápidamente.

Y tan es así que, entre las potencialidades para el futuro, por ejemplo, aparece la Medicina Personalizada, a causa de que la IA tiene el potencial de permitir tratamientos y terapias específicas basadas en el perfil genético de cada individuo.

Desgraciadamente, estos adelantos también se piensan en términos militares, bajo el argumento de defensa, lo que es sumamente peligroso en momentos de conflictos geopolíticos y guerras.

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