Modelos más especializados y clústers para innovar en IA

La veloz simbiosis entre las tecnologías emergentes da lugar a nuevas industrias y un nuevo modelo de interactuación con el conocimiento, pero se requiere una ralentización en el proceso para ganar eficiencia.

La industria tecnológica se aproxima a una era de interdependencia entre sus nuevas tecnologías, en la que tan extraño será hablar sobre la inteligencia artificial (IA) sin mencionar a la tecnología cuántica como, en la actualidad, es impensable la computación móvil sin la conectividad. El World Economic Forum (WEF) 2025 ha percibido una mutación en el uso de los nuevos recursos tecnológicos, cuya simbiosis puede dar a luz a nuevas industrias e incluso a un nuevo ecosistema para el negocio.

El panorama de la investigación tecnológica ha experimentado una transformación radical, según Magdalena Skipper, editora de Nature. “En el siglo XIX, los expertos eran ‘hombres renacentistas’ que se replantearon el proceso de investigación y la combinación de las disciplinas científicas”, mientras que en el XX se dio un enfoque hacia el desarrollo de disciplinas específicas. Hoy, según Skipper, “se ha vuelto a empoderar la coordinación de diferentes ámbitos en búsqueda de la excelencia”, lo que ha propiciado una proliferación de publicaciones y un nuevo modelo de capitalización del conocimiento.

“En un solo año todo ha cambiado”, sentencia Aidan Gómez, CEO de la empresa especializada en IA para empresas Cohere. A esta declaración se une Aiman Ezzat para señalar que esta metamorfosis se ha expandido por ámbitos como el de tráfico, naval y automotriz. El CEO de Capgemini explica que, cuando la tecnología se combina, las industrias no solamente evolucionan, sino que se reestructuran: “las cadenas de valor se dividen, la movilidad evoluciona, y todo cambia, incluso la forma en la que se utiliza un coche y se conecta con la red”.

Por tanto, el reto al que se enfrentan las empresas ahora es predecir qué es nuevo y qué es lo próximo para intentar anticiparse y aprovechar las sinergias. “En sanidad se refleja muy claramente cómo los nuevos modelos pueden capturar información a tiempo real, que son analizados por sistemas de IA para identificar patrones que ayuden a detectar enfermedades potenciales o síntomas, así como terapias personalizadas o fármacos, lo cual ayudará a reducir las hospitalizaciones”.

Por su parte, Cristiano Amon, CEO de Qualcomm, destaca el potencial de la IA para mejorar la conducción asistida y autónoma, que posiciona a su empresa como un actor clave en la transformación digital del sector automotriz. “Al combinar el poder computacional y la IA con otras aplicaciones, las posibilidades se multiplican”, afirma Amon, y añade, “el uso de grandes volúmenes de datos permite mejorar los sistemas y minimizar errores”.

Empresas como Tesla, Waymo y otros fabricantes tradicionales están invirtiendo en IA avanzada, y Amon vislumbra un futuro en el que todos los vehículos contarán con conducción asistida. “Las aplicaciones de estas tecnologías son inmensas, y su adopción no tiene por qué ser complicada si se priorizan los elementos clave para la escalabilidad”, concluye. El desarrollo continuo de modelos más grandes y costosos de inteligencia artificial (IA) no se detendrá, pero para Aidan Gómez, lo crucial es adaptar estas tecnologías a las limitaciones del entorno.

“La sociedad exige una velocidad y precisión que no se puede alcanzar con una prueba inicial, es decir debemos esperar que los modelos fallen a la primera”, señala Gómez, quien aboga por ralentizar el proceso para crear modelos más accesibles, menos caros y de menor escala. Para él, la clave no es ser el primero, sino ganar eficiencia en el camino.

Este enfoque resuena con la filosofía de Qualcomm, cuya especialización en semiconductores y computación avanzada lidera el cambio hacia sistemas más pequeños y especializados. Según su CEO, “el futuro de la IA no se dirige hacia modelos más grandes, sino a sistemas optimizados para tareas concretas”. “Hoy es posible integrar modelos de 15.000 Millones de parámetros en dispositivos móviles, de 30.000 Millones en ordenadores personales y de 60.000 Millones en automóviles”, indica Amon, “eso transforma por completo la ecuación de costes, especialmente en producción”.

La generosidad de publicar

En una conferencia en la Universitat València en el verano de 2024, Hiroaki Kitano, vicepresidente ejecutivo y director de tecnología de Sony, reveló la ambición de la corporación de crear “un ‘científico IA’ capaz de ganar un Premio Nobel hacia 2050”. Durante su intervención, Kitano destacó que “la IA no solo debe centrarse en la compilación de datos, sino también en realizar razonamientos profundos”. En el WEF, reiteró su interés en el control y comprensión racional de los sistemas dinámicos de IA y en la combinación de científicos con robótica y ópticas láser para impulsar la interdependencia.

Kitano recordó su propuesta de los años 90 para la creación de la “biología de los sistemas”, un campo destinado a ofrecer una visión sistemática de la biología. A pesar de los avances, señaló que sigue siendo un reto enorme. “Los científicos humanos no pueden diseccionar estos ámbitos complejos solos, sino que deben trabajar junto a los sistemas de IA, que tienen la capacidad de procesar grandes cantidades de información, generar hipótesis y darles sentido”, concluyó.

La revista Nature destaca por su capacidad de conectar el periodismo sobre la evolución tecnológica con la investigación original. Magdalena Skipper, su editora, sostiene que ambas facetas deben ir de la mano, tal como no se concibe a Ramón sin Cajal. Sin embargo, Skipper advierte, “las innovaciones provienen de científicos e ingenieros en sectores académicos y privados, pero a menudo están aislados entre sí”. Por ello, aboga por la multidisciplinariedad para que las investigaciones sean accesibles para todos y generen avances tecnológicos más allá de la competitividad.

Hiroaki Kitano coincide con la perspectiva de Skipper y también destaca la importancia de crear clústeres donde la competitividad no obstaculice la evolución tecnológica. Sin embargo, Aidan Gómez discrepa, al ver el proceso de publicación como una barrera innecesaria. En su opinión, “no hay tiempo para un largo ciclo de publicación, y la innovación debe llevarse directamente al mercado para maximizar su impacto, una vez que se haya demostrado su superioridad sobre descubrimientos previos”.

La IA en diez años

“La IA se mueve rapidísimo, por lo que no me atrevo a prever adónde estaremos en diez años, de hecho, siquiera en uno”, considera Aidan Gómez. No obstante, sí que se aventura en señalar los pasos que seguiría: “El razonamiento es la primera fase, y la siguiente es aprender de la experiencia durante su interacción con el mundo real, lo que, en realidad, cuestiona la eficiencia de la inversión en entrenamiento”. Será cuando se consiga que la ciencia empírica se aplique cuando se desbloqueará un nuevo abanico de categorías para la IA, especialmente en lo relativo a problemas de gran tamaño y el mercado del trabajo.

Cristiano Amon coincide con Gómez en el requerimiento de replantear el ritmo del desarrollo tecnológico, pero describe su visión como más “provocativa”. Para el CEO de Qualcomm, existe un aspecto esencial de la evolución digital que permanece inmutable: la forma en que las personas se comunican. “A pesar del avance de la tecnología, seguimos viendo, escuchando y hablando de la misma manera”, relata.

Históricamente, el desarrollo de dispositivos como teléfonos y computadoras ha buscado mejorar la interacción con los usuarios, pero con la IA generativa, los sistemas comprenden y procesan el lenguaje humano en tiempo real. Gómez realiza una predicción audaz: “La forma en la que concebimos los ordenadores también cambiará por completo, no solo por su escala, sino por sus aplicaciones y dispositivos, cuya interfaz se modificará”. De este modo, “su convergencia dará un mayor sentido y utilidad a los humanoides y robots”.

Aiman Ezzat tampoco percibe la IA como un ‘llanero solitario’, sino que considera que vendrá acompañada de otras materias: “al combinar la inteligencia artificial con los ordenadores cuánticos, la bioingeniería y la energía nuclear, se dará lugar a nuevas tecnologías emergentes”. Claro que, para desbloquear el poder combinatorio entre las tecnologías, Kitano advierte que se debe abordar desde el corazón de la cuestión. “Tecnologías como los humanoides o la propia IA son de tipo ‘long tail’, es decir, que una pequeña cantidad de elementos concentra la mayor parte de los recursos, hasta un 60%”, considera, y define como “el problema fundamental en los próximos diez años”.