en vanguardia ¿para cuándo? Inteligencia artificial general, La inteligencia artificial (IA) ha evolucionado de concepto de laboratorio a una tecnología a cuyo poder transformador no escapa ningún sector o actividad. Este avance plantea retos en torno a la regulación, la privacidad y el posible desarrollo de la llamada IA General (IAG). Texto: Manuel Arenas Sigue leyendo En las últimas décadas, el desarrollo de la inteligencia artificial (IA) ha sido vertiginoso. La primera IA predictiva, orientada a la identificación de patrones en áreas como la medicina o el reconocimiento de imagen o audio, se ha expandido hacia asistentes conversacionales (chatbots) y herramientas avanzadas de asistencia. Actualmente, los copilotos virtuales ayudan a las personas a realizar tareas siguiendo indicaciones precisas, y los agentes de IA, en una fase más avanzada, pueden ejecutar acciones de manera autónoma. El siguiente paso es la robótica, para luego alcanzar el ideal de una IA General capaz de abordar tareas complejas en contextos amplios con una mínima intervención humana. Mientras tanto, la inteligencia artificial generativa sigue su implantación progresiva en la sociedad y en el mundo empresarial. Según un estudio de PwC, el 73% de las empresas en Estados Unidos ya la utilizan en algún proceso de su negocio, un porcentaje que en España se sitúa en torno al 40%, y creciendo. No hay sector o actividad que quede fuera de la disrupción que representa la IA, cuyo tamaño mundial pasará de los 208.000 millones de dólares de 2023 a cerca de los dos billones de dólares en 2030, según el portal estadístico Statista. Los retos de la IA hoy El avance acelerado de la IA genera polémica por sus implicaciones en diferentes aspectos de nuestras vidas. Desde las relacionadas con el mercado laboral hasta las que atañen a la propiedad intelectual y la privacidad de los datos empleados en el entrenamiento de los modelos de inteligencia artificial, pasando por la normativa legal y las regulaciones para su uso. Además, los reguladores observan desafíos técnicos, como el fenómeno de las “alucinaciones” (respuestas incorrectas o incoherentes generadas por modelos de IA) y la opacidad de sus procesos de aprendizaje, que convierten a los modelos en una “caja negra”.