Hablamos de “la” inteligencia artificial como si fuera una sola cosa, cuando no lo es. Entenderla como una constelación, y como una nueva infraestructura, cambia las preguntas que debemos hacernos.
INTELIGENCIAS DISTINTAS
Cuando he preguntado al azar qué creen que es la IA, la mayoría me ha respondido: “ChatGPT”. Sin embargo, es mucho más compleja y extensa que eso. Para dar una idea, en 2024 el Nobel de Química fue para los creadores de AlphaFold, un sistema que predice el plegamiento de las proteínas y que jamás ha escrito una frase. En varias ciudades de Estados Unidos y China circulan taxis sin conductor que interpretan el tráfico en tiempo real. Y cientos de millones de estudiantes, abogados y programadores usan a diario asistentes que redactan, traducen y escriben código. Todo esto, y miles de aplicaciones más, se llama inteligencia artificial. Fuera del nombre, tienen mucho menos en común de lo que suponemos.
Hablar de “la” inteligencia artificial, como si fuera una sola entidad, es engañoso. Nos lleva a formular preguntas erróneas y, por tanto, a buscar respuestas equivocadas.
UNA CONSTELACIÓN, UN FRACTAL
La IA es, en realidad, una enorme constelación, un fractal de tecnologías y sistemas: grandes modelos de lenguaje, sistemas de visión, robots, agentes autónomos; aplicaciones científicas, sistemas militares, modelos que programan; herramientas para la medicina, la química, la biología, las finanzas, la educación o la logística. Algunos comparten fundamentos técnicos; otros apenas se parecen entre sí.
Cada avance genera nuevas aplicaciones; cada aplicación produce nuevos datos, y esos datos alimentan nuevos modelos, en un ciclo de ramificaciones que vuelve a multiplicarse. Es un sistema que se retroalimenta y se acelera. Por eso es tan difícil de regular con una sola ley o de comprender con una sola imagen. Lo que vale para un modelo de lenguaje no vale para un dron militar, y lo que vale para un diagnóstico médico no vale para un algoritmo que decide quién recibe un crédito.
En La Gran Transición (2018), distinguía entre la IA “débil”, especializada en tareas concretas, y una eventual IA general. La frontera parecía nítida. Hoy se ha desdibujado. Los grandes modelos actuales no son generales en sentido pleno, pero tampoco especializados: un mismo sistema conversa, programa, resume un expediente jurídico, propone hipótesis científicas o encuentra soluciones casi sobrehumanas a problemas matemáticos paradigmáticos. Ocupan un territorio intermedio que casi nadie anticipó, y que nuestras categorías y nuestras leyes todavía no saben nombrar ni regular.
NUESTRA IGNORANCIA
La constelación crece, pero nadie sabe hasta dónde. No sabemos cuándo, ni siquiera si, aparecerá una inteligencia artificial general, capaz de desempeñar con autonomía casi todas las tareas cognitivas humanas. Tampoco sabemos si los sistemas futuros podrán mejorarse a sí mismos, de forma recursiva, más allá de nuestra capacidad de comprensión y control. Los expertos discrepan profundamente: algunos sitúan esos umbrales a pocos años; otros, en décadas; otros dudan de que lleguen a materializarse. El International AI Safety Report, en cuyo panel asesor participo, registra esa discrepancia con honestidad.
La ignorancia es tan profunda que divide a los propios creadores en torno a la pregunta más elemental: qué están construyendo. Algunos toman en serio la posibilidad de que los modelos más avanzados tengan algún grado de conciencia o merezcan consideración moral. Otros, entre quienes me cuento, sostenemos que puede haber inteligencia sin conciencia. Pero más allá de ese debate, el desafío práctico es el mismo para todos. Como advirtió Stuart Russell, el verdadero problema de la IA no es su inteligencia, sino el control: ¿cómo asegurar que sistemas cada vez más capaces persigan nuestros fines y valores, y no otros, y que siempre podamos corregirlos o apagarlos? Si ni sus propios creadores se ponen de acuerdo sobre qué están construyendo, la gobernanza de esta tecnología no puede quedar en sus manos.
Hay quienes sostienen que, mientras no sepamos qué ocurrirá, lo prudente es esperar. Sin embargo, la incertidumbre no es una razón para no gobernar; es precisamente la razón para hacerlo. Nadie deja de asegurar su casa porque ignora si habrá un incendio. Cuando las consecuencias posibles son enormes e irreversibles, la prudencia exige prepararse para varios escenarios, no apostar por el más cómodo.
Y no hace falta llegar a la superinteligencia para reconocer que algo extraordinario ya está ocurriendo. El cómputo empleado para entrenar los modelos más avanzados se ha multiplicado por miles de millones en 15 años. Los sistemas actuales escriben, programan y traducen; analizan y generan imágenes y video; diseñan moléculas, tanto fármacos como toxinas; procesan cantidades inmensas de información y empiezan a coordinar tareas complejas con creciente autonomía. Hace 10 años, la mayoría de estas capacidades eran propias de la ciencia ficción.
La transformación de fondo es conceptualmente distinta de contar con máquinas más potentes: estamos empezando a producir inteligencia como infraestructura.
INTELIGENCIA COMO INFRAESTRUCTURA
Durante siglos construimos infraestructura para transportar bienes: caminos, puertos y ferrocarriles. Después, para transportar energía: electricidad, petróleo y gas. Más tarde, para transportar información: teléfono, internet y satélites. Ahora construimos una infraestructura capaz de procesar conocimiento, tomar decisiones y ejecutar tareas cognitivas.
Su magnitud es enorme. Según McKinsey, de aquí a 2030 el mundo podría invertir entre tres y ocho billones de dólares tan sólo en centros de datos para la IA, según el escenario. Una inversión de ese tamaño sólo se explica si lo que se está construyendo es, en efecto, infraestructura altamente productiva.
Y cuando la IA se convierte en infraestructura económica, la economía construida sobre ella cambia necesariamente. La electricidad no sólo energizó las fábricas, sino que también reorganizó la producción, las ciudades y el trabajo. La inteligencia, como infraestructura, está reorganizando la forma en que se diseña, se produce, se vende, se enseña y se gobierna. Y quien controle esa infraestructura tendrá una ventaja comparable a la de quienes, en su momento, controlaron los ferrocarriles, el petróleo o las telecomunicaciones, o incluso mayor.
Por eso la competencia se libra en todos los eslabones de la cadena, desde los semiconductores, los datos y la nube hasta los servidores, la energía, el capital y el talento. Y en cada uno la concentración económica y tecnológica es extraordinaria. Unas cuantas empresas diseñan los chips más avanzados; otras pocas los fabrican; un puñado de proveedores de nube aloja la mayor parte del cómputo del mundo. La frontera de la IA está en manos de un puñado de laboratorios, casi todos estadunidenses, lo que deja a la mayoría de los países, incluido México, expuestos a la dependencia, incluso a las decisiones del gobierno de Washington. Esta concentración plantea preguntas inevitables para cualquier economía y sistema político: ¿quién controla los precios?, ¿quién decide quién entra?, ¿qué pasa si el servicio se interrumpe?
RIVALIDAD DE ECOSISTEMAS
Esto tiene una consecuencia directa para México. Si la IA fuera un solo producto, bastaría con comprarlo. Pero si es una constelación que se construye como infraestructura, lo que compite no son empresas aisladas, sino ecosistemas completos: universidades, laboratorios y talento científico; energía, infraestructura y proveedores; mercados de capital; instituciones, regulación y política industrial, y capacidad empresarial para convertir el conocimiento en productos. Ya no compiten sólo las empresas entre sí, sino ecosistemas contra ecosistemas.
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El núcleo de esta transformación tecnológica se diseña en el extranjero. México no puede abarcarlo todo, pero sí podemos elegir estratégicamente dónde participar y crear el entorno necesario para lograrlo.
Entender qué es realmente la inteligencia artificial no es un ejercicio académico. Es una obligación del gobierno y la condición para decidir qué lugar queremos ocupar en el mundo que se construye a un ritmo acelerado.
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