OPINIÓN

*_{Escribe Mariana Gonzalez, especialista en Computación Científica, Fac. Ciencias Exactas UBA. MBA, ITBA.}

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En 1956 nace oficialmente el término «Inteligencia Artificial» en la conferencia de Dartmouth (EE. UU.) con la propuesta de crear máquinas que piensen como humanos, solo se desarrollaron algunos programas que resolvían problemas matemáticos simples o jugaban al ajedrez.

En los años 60 y 70 del siglo pasado surgen los primeros sistemas expertos, programas que intentaban imitar decisiones humanas en medicina o química. Mucho entusiasmo, pero poca capacidad tecnológica real.

Recién en los años 80 y 90 aparecen las primeras aplicaciones reales de IA para diagnóstico médico, motores primitivos de búsqueda, y mejoras en robótica industrial. Pero la IA seguía limitada por falta de datos y potencia de cómputo.

En las dos primeras décadas de este siglo llega la era de los datos y el «machine learning» (aprendizaje automático), gracias a una Internet más veloz y que llega a muchos y al aumento en la capacidad de almacenamiento de información y potencia computacional. Google, Amazon, Netflix usan IA para recomendaciones, y aparecen los primeros asistentes como Siri en el 2011.

A partir del 2012 comienza la revolución de la IA moderna con el Deep Learning (aprendizaje profundo): redes neuronales capaces de reconocer voz, imágenes, texto y se consiguen grandes avances en traducción automática, autos autónomos, salud.

La aceleración en los desarrollos es impactante.

En estos tres últimos años, nace la IA Generativa, un tipo de inteligencia artificial capaz de crear contenido nuevo a partir de datos existentes que no solo analiza o clasifica información (como otras IA tradicionales), sino que «genera» cosas nuevas: texto, imágenes, música, código, videos, etc. Permite a cualquier persona crear contenidos de calidad sin ser experta.

Ejemplos de IA generativa, ChatGPT escribe textos, resúmenes, mails o historias; DALL·E crea imágenes a partir de descripciones; Sora (de OpenAI) genera videos realistas con solo una idea o frase; GitHub Copilot ayuda a programadores generando código.

Y en el último año y medio aparecen, con fuerza, los agentes de IA. Son programas diseñados para percibir su entorno y actuar de manera autónoma con un objetivo específico, tomando decisiones y ejecutando tareas sin que una persona les indique cada paso. En otras palabras, son «asistentes digitales» que piensan, planean y hacen cosas por su cuenta según la solicitud que se les da.

Gracias a la IA generativa, los agentes empiezan a: comprender órdenes complejas, ejecutar tareas de manera autónoma (buscar información, enviar mails, programar, analizar datos), aprender del entorno o de la interacción con humanos. Pueden pensar «qué hacer después» sin que nadie le diga cada paso.

Son tus asistentes, que, por ejemplo, pueden buscar en internet la mejor oferta para un producto y comprarlo solos; pueden leer tus correos, identificar los importantes y responder automáticamente los simples; pueden coordinar reuniones con otras personas ajustando horarios por sí mismo.

Un estudio, realizado por expertos del City St George’s University of London y la Universidad Tecnológica de Copenhague, demostraron que agentes de IA, programados con LLM (Large Language Model), un modelo de lenguaje de aprendizaje profundo, son capaces de establecer acuerdos de manera independiente entre ellos, que les permiten coordinarse y trabajar de manera conjunta, sin intervención directa en su programación. Preocupante…

Reemplazamos nuestra autonomía intelectual para conseguir eficiencia, comodidad, diversión.

Los riesgos son grandes, dependencia de la IA, disminución del pensamiento crítico, falsa sensación de control, confianza excesiva en algoritmos (decisiones sin cuestionar), desinformación si las fuentes de IA no son confiables, pérdida de habilidades prácticas si todo se automatiza, aislamiento si reemplaza la interacción social real.

Pero es concreto y avanza más rápido que nuestra capacidad de asimilarlo.

Y aparece el conflicto geopolítico, como siempre en ciencia y tecnología.

China está cada vez mejor posicionada en el desarrollo de agentes de IA. Aparecen startups chinas que prometen automatizar las tareas cotidianas, desde el desarrollo de aplicaciones hasta la planificación de tu vida. Nuevas empresas como Butterfly Effect y Zhipu y algunas como DeepSeek, ya afianzada, que se suman a los gigantes Alibabá y ByteDance.

Butterfly Effect desarrolló Manus, que se hizo muy conocido tras su lanzamiento en marzo, un agente de IA de propósito general, que arrancó para ser usado solo por invitación, con videos en inglés y otro material promocional y, ya, introdujo planes de suscripción de pago para acceso público. Resuelve desde la planificación de viajes hasta análisis empresario.

ByteDance, dueña de TikTok, lanzó el agente de inteligencia artificial Coze en abril. Se dedica a análisis de datos, con un agente derivado en el mercado bursátil, programación de sitios web y aplicaciones, desarrollo de informes. Y es gratis.

Zhipu, pionero en agentes inteligentes, lanzó en marzo, su agente AutoGLM Rumination. La presentaron para comparar precios y generar informes de investigación mediante búsquedas web. Y es gratuito.

Alibaba, el gigante chino, lanzó Quark, en marzo, un agente de IA «todo en uno». Se presentó capaz de hacer casi todo. La aplicación llegó al primer puesto en el ranking de aplicaciones de IA de China en abril, con 149 millones de usuarios activos mensuales.

DeepSeek, Orientado a la investigación. Provocó un acalorado debate en su lanzamiento y exacerbó la competencia entre EE. UU. y China.

China quiere ganar volumen y acabar convirtiéndose en los estándares a utilizar.

Pero, por ahora, en el mundo occidental, OpenAI, Google, Anthropic, Meta, IBM, Microsoft, y pocas más, son las que tutelan nuestro pensamiento. Son ellas las que nos permiten reemplazar nuestro análisis crítico, nuestra búsqueda de información veraz y fiable, por respuestas terminadas, presentadas con un aura tecnológica que nos calma y nos quita las ganas de replicarlas, las aceptamos sin discutir. Parece que nos satisface obedecer los patrones de razonamiento que definen esas pocas empresas.

*_{Mariana Gonzalez
Computación Científica, Fac. Ciencias Exactas UBA
MBA ITBA
Empresaria en Argentina y Uruguay en empresas de tecnología.}

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