"No hay un modelo para gobernarlos a todos". Las 'big tech' avanzan lo que viene tras ChatGPT

"Llevo años trabajando en inteligencia artificial y si tan solo hace unos meses me hubieran descrito cómo estamos ahora, habría dicho que están locos". La frase la pronuncia Sasha Rubel, responsable de políticas públicas para inteligencia artificial en Amazon Web Services (AWS), quien ha asistido al evento La nueva realidad tras la IA, organizado esta semana por El Confidencial. El título del encuentro no es fortuito. En los últimos años, ha quedado claro que esta tecnología no es solo una tendencia pasajera, sino el eje de una transformación global que ya está reescribiendo las reglas de todos los sectores. La cita ha reunido, entre otros, a altos directivos de Microsoft, Google, IBM o Amazon para debatir sobre cómo sus innovaciones están redefiniendo el tejido empresarial y creando valor. Pero también han hablado sobre cuáles son los desafíos de esta industria y los posibles escenarios que nos vamos a encontrar en el futuro.

Con más de 20 años de experiencia en políticas digitales, Rubel no solo entiende el potencial de la IA, sino también su complejidad. Cuenta que entre sus labores en AWS está la de pelearse continuamente con reguladores y legisladores para abrir el camino a normativas que sean tanto responsables como viables, lo cual no siempre es fácil. "La tecnología avanza a una velocidad que las leyes rara vez pueden igualar. Mi trabajo es traducir principios de IA responsable a marcos operativos que realmente funcionen y se puedan llevar a cabo", explica.

Rubel enfatiza que el enfoque ético de la IA debe evolucionar con el tiempo: "Lo que era ético hace un siglo no necesariamente lo es hoy. Por eso hay que trabajar en definir cuáles son los principios que necesitamos, como la transparencia, la equidad y la seguridad". Pero claro, en su día a día se encuentra con cientos de barreras: "Un legislador puede decir que algo debe ser transparente, pero un ingeniero te preguntará cómo se traduce eso en código".

La experta no se queda atrás en lo abstracto y comparte ejemplos de cómo AWS utiliza ya la IA para resolver problemas específicos. "En España, hemos colaborado con el Gobierno para desarrollar un sistema basado en IA que predice incendios forestales, permitiendo a las autoridades anticiparse y minimizar el impacto". También menciona otros modelos capaces de mitigar los riesgos de desastres naturales y mejorar la planificación frente a inundaciones, como la de Valencia por la DANA.

Cuando se le pregunta qué es lo que le quita el sueño por las noches, Rubel es clara: "Responsabilidad y seguridad. Los debates sobre IA a menudo polarizan, pero innovación y responsabilidad deben ir de la mano. También la brecha digital: Si bien internet ya evidenció las desigualdades, la IA tiene el potencial de ampliarlas aún más, dejando a ciertos grupos fuera de los avances tecnológicos".

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Eso lleva a Rubel a abordar el espinoso tema de la regulación, destacando que, aunque las normativas son esenciales, deben ser "aplicables y funcionales". Cita un informe en el que muestra cómo las startups en Europa ya destinan hasta un 30% de su financiación al cumplimiento normativo, lo que "puede frenar la innovación", por lo que las leyes deben ser claras desde el principio. Y hace un llamamiento a que se establezcan "estándares internacionales que permitan a las empresas escalar sin enfrentarse a un mosaico de regulaciones contradictorias".

Antes de irse, sin embargo, nos deja con buen sabor de boca. Según Rubel, las herramientas de IA generativa ya están automatizando las tareas más tediosas, permitiendo a los empleados de miles de empresas centrarse en actividades importantes. Relata el caso de un ministerio europeo que encuestó a 1.500 empleados sobre lo que más detestaban de su trabajo y que tras analizar las respuestas con IA, se automatizaron procesos clave, aumentando la satisfacción laboral. "La IA nos libera para dedicarnos a lo que realmente importa: nuestra humanidad y creatividad", concluye Rubel.

No se trata de crear modelos, sino de aportar valor

Al evento también ha asistido Enric Delgado (CTO and Director of Client Engineering de IBM), quien comienza señalando que, "aunque la IA generativa ha creado muchas expectativas, el número de pilotos que llegan a producción y generan un valor es aún relativamente bajo". Sin embargo, IBM ya ha empezado a conseguir ese valor añadido en algunos de sus proyectos, como los que lleva a cabo con Telefónica y otros partners, para desarrollar asistentes virtuales que hablan en lenguaje natural y ofrecen soluciones a los usuarios, como recomendaciones personalizadas.

Delgado cree que el uso de la IA generativa tiene un uso muy destacado, por ejemplo, en la evaluación de documentos para cumplir con criterios específicos, como licitaciones, demandas judiciales o solicitudes de ayudas gubernamentales. "Gracias a la IA generativa, estas evaluaciones, que antes requerían horas de trabajo, ahora se completan en minutos, reduciendo significativamente los costes".

Uno de los principales retos identificados por este directivo es el alto coste de implementar modelos de IA en producción. Este directivo explica que, durante los pilotos, "suelen usarse modelos grandes, ya que son más sencillos de implementar inicialmente", pero que, sin embargo, "estos son costosos de operar a largo plazo". IBM ha optado por desarrollar modelos más pequeños y eficientes, que no solo son más económicos, sino también más fáciles de personalizar con los datos específicos de cada empresa. Delgado añade que estos modelos compactos también son ideales “para clientes que necesitan operar en sus propios centros de datos en lugar de en la nube, por razones regulatorias o de privacidad".

Otro desafío es la percepción pública y empresarial de la IA. Delgado explica que algunos clientes ven la IA como una amenaza para los empleos, mientras que otros la consideran una solución mágica. "Ambos extremos dificultan la adopción práctica de la tecnología", afirma. En el frente de la sostenibilidad, destaca que "entrenar modelos grandes consume enormes cantidades de energía. Sin embargo, ajustar y personalizar modelos existentes es significativamente más barato". Además, IBM está desarrollando chips especializados para reducir los costes energéticos de la inferencia de la IA, "con el objetivo de hacerlos hasta 100 veces más eficientes".

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Para el futuro, Delgado no cree que "un único modelo de IA vaya a gobernar el mercado", sino que anticipa "un ecosistema colaborativo entre empresas tecnológicas". Y concluye aconsejando a los clientes "enfocarse en plataformas abiertas y transparentes que gestionen el ciclo de vida completo de los modelos de IA, desde su creación hasta su implementación, customización, optimización, gobierno y cumplimiento regulatorio cuando lleguen a producción", en lugar de obsesionarse con elegir un modelo específico.

Hay que formar a las empresas sobre su potencial

Por su parte, Alberto Pinedo (National Technology Officer de Microsoft España), subraya cómo grandes empresas españolas, como Bankinter, Ferrovial, y Repsol, ya están utilizando herramientas de IA de Microsoft como Copilot en su día a día. Ante este despliegue de servicios, Microsoft está enfrentando una creciente demanda de talento en el sector tecnológico, especialmente en el ámbito del cloud computing. "Como respuesta, hemos firmado acuerdos, como el reciente con la Universidad Autónoma de Madrid, para formar a jóvenes en estas áreas", explica. Respecto a los retos, Pinedo destaca algunas preocupaciones frecuentes de los clientes, como la protección de datos y la propiedad intelectual: "Les preocupa que sus datos puedan ser utilizados para entrenar modelos de terceros". Pinedo asegura que Microsoft "incluye garantías en los contratos para que los datos de sus clientes no sean utilizados ni para entrenar modelos propios ni de terceros".

En cuanto al futuro de los actuales modelos y el uso que pueden hacer las pymes, explica que "los grandes modelos de lenguaje seguirán existiendo, pero que ya se está trabajando para hacerlos más pequeños y accesibles y esto permitirá que las empresas tengan un catálogo más amplio y económico para elegir según sus necesidades".

Héctor Sánchez (National Technology Officer, Google Cloud) ha aprovechado su turno de palabra para destacar el papel clave de la IA en la ciberseguridad, donde Google está utilizando la IA generativa para "analizar código fuente y detectar vulnerabilidades que incluso los principales antivirus no identifican". Esto, según él, "representa un avance significativo en eficiencia, ya que tareas que antes tomaban años ahora se completan en mucho menos tiempo".

No ha dejado pasar la oportunidad para deshacerse del escepticismo existente hacia el uso de la nube: "Muchas empresas que tradicionalmente rechazaban esta tecnología ahora se plantean migrar a la nube para acceder a capacidades avanzadas de IA, como las que ofrece Google, por ser un entorno seguro". Un punto técnico que destaca es el uso de ventanas de contexto en los modelos generativos de Google. Estas permiten reducir las "alucinaciones" (respuestas incorrectas o no fundamentadas) y hacen innecesario el reentrenamiento constante de los modelos, lo que mejora la eficiencia y reduce costes.

Al igual que sus compañeros, subraya que la rivalidad entre empresas de tecnología, aunque intensa, es positiva porque fomenta la innovación, pero enfatiza la importancia de la formación en IA y recomienda a los clientes centrarse en capacitar a su personal para entender y aprovechar estas tecnologías. También que hay que caminar hacia delante, pero de manera sostenible: "La región de Google Cloud en Madrid está diseñada para operar con energía 100% renovable, respaldada por plantas solares que hacen de este centro un ejemplo de sostenibilidad energética".

El evento ha dejado claro que la IA no es una moda pasajera ni una amenaza distópica. Es una herramienta poderosa que puede cambiar el mundo, siempre y cuando sepamos cómo utilizarla de manera ética y responsable. Las palabras de Sasha Rubel resuenan como un llamado a la acción: "La IA debe ser accesible para todos, y la innovación no puede sacrificarse en nombre de la regulación, ni viceversa".