20 de abril de 2025

La irrupción de la inteligencia artificial generativa exige una reeducación en nuestra interacción digital, donde el arte de formular instrucciones precisas, conocido como ‘prompting’, se convierte en una habilidad esencial. Según Enric Quintero, CEO de Datarmony, es crucial que los humanos aprendamos a comunicarnos eficazmente con las máquinas para mantener el control y evitar ser dirigidos por ellas.​

En la era de la inteligencia artificial generativa, el desafío principal no radica en los algoritmos, sino en cómo los humanos interactúan con ellos. El ‘prompting’, o la habilidad de formular instrucciones precisas, se ha vuelto esencial en el entorno digital actual. Enric Quintero, CEO de Datarmony, destaca la necesidad de controlar lo que comunicamos a los algoritmos y reeducarnos en el uso de internet.​

La IA generativa puede producir textos, imágenes, audios o código con simples órdenes escritas, y la forma en que se formulan estas órdenes se ha convertido en una herramienta de poder. Quintero advierte que la IA toma decisiones diferentes según la indicación proporcionada, y que debemos ser nosotros quienes dirijamos a los algoritmos, no al revés.​

Este reto es tanto técnico como cultural y educativo. Ya no basta con saber hablar con las máquinas; debemos ser intérpretes del lenguaje que utilizamos para que nos entiendan. Esto afecta a profesionales y ciudadanos comunes, ya que la IA se integra en áreas como la educación, medicina, administración pública y creación artística.​

Grandes empresas tecnológicas, como Google, están publicando guías para mejorar las habilidades comunicativas con las máquinas. Sin embargo, Quintero enfatiza que esto va más allá de seguir recomendaciones; es necesario reaprender cómo comunicarnos, ya que la tecnología evoluciona rápidamente y debemos controlar el lenguaje hacia las máquinas para dirigirlas adecuadamente.​

Uno de los aspectos más debatidos es la ‘caja negra’ de la IA, donde no siempre es posible entender cómo la IA llega a sus resultados. Esta opacidad genera incertidumbre sobre la fiabilidad, ética y responsabilidad de las máquinas, así como sobre el papel del lenguaje en su funcionamiento.​

Para Quintero, la solución es adquirir competencias comunicativas que permitan a los usuarios ejercer un mayor control sobre estas herramientas. Saber utilizar bien las herramientas mediante un lenguaje que dominemos es clave para minimizar riesgos y maximizar beneficios.​

En resumen, el reto de la IA generativa no es solo tecnológico, sino principalmente humano. La clave está en cómo decidimos comunicarnos con las máquinas para que actúen según nuestras intenciones.​

«¿Estamos preparados para asumir la responsabilidad de comunicarnos eficazmente con la inteligencia artificial y mantener el control sobre su influencia en nuestras vidas?»

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RESUMEN BASADO EN EL ARTÍCULO: “TENEMOS QUE REEDUCARNOS PARA VOLVER A USAR INTERNET: EL RETO HUMANO ANTE LA IA GENERATIVA” DE CHEMA RUBIO, PUBLICADO EN EL DEBATE EL 20 DE ABRIL DE 2025.

Bill Gates ha advertido que la inteligencia artificial es el fenómeno más importante del momento, incluso por encima de la geopolítica, y expresó su sorpresa por la falta de atención que le dedican los líderes políticos. Pidió una mayor implicación gubernamental para liderar y regular esta transformación tecnológica.

Bill Gates, cofundador y exCEO de Microsoft, lanzó una advertencia clara sobre el avance de la inteligencia artificial (IA) y la escasa atención que recibe por parte de los líderes políticos. En una conversación con CNBC junto a sus sucesores en Microsoft, Steve Ballmer y Satya Nadella, Gates subrayó que “es sorprendente que los políticos no hablen más de esto”, en referencia a la IA, que calificó como “la mayor tendencia del mundo en este momento”.

El empresario insistió en que cada país debería estar compitiendo por liderar esta nueva era tecnológica, ya que su impacto será tan profundo que podría redefinir sectores enteros, transformar el empleo y modificar los equilibrios de poder global. “Aunque Microsoft cumple 50 años, probablemente la próxima década será la más importante de todas”, señaló, en alusión al potencial transformador de la IA.

Gates advirtió que el avance de esta tecnología conlleva riesgos considerables, desde la automatización masiva hasta el uso indebido de la IA para generar desinformación. Por ello, instó a los gobiernos a implicarse más activamente y a establecer marcos regulatorios sólidos que garanticen una evolución ética y controlada de estas herramientas.

Asimismo, destacó que la IA no reemplazará todos los trabajos: áreas como el diseño de modelos, el sector energético y las ciencias biológicas seguirán necesitando aportación humana directa. Reafirmó esta visión al citar su artículo reciente “The risks of AI are real but manageable”, donde defiende una posición equilibrada entre el entusiasmo tecnológico y la precaución responsable.

El mensaje de Gates es claro: no basta con que las empresas innoven; los gobiernos deben asumir un papel activo en guiar el rumbo de la inteligencia artificial para evitar que su desarrollo supere a nuestra capacidad de controlarla.

«¿Estamos preparados para liderar la inteligencia artificial antes de que ella nos lidere a nosotros?»

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Ramón López de Mántaras, pionero en inteligencia artificial y fundador del Instituto de Investigación en IA del CSIC, advierte sobre la confusión entre la inteligencia humana y la generada artificialmente. En su nuevo libro, 100 cosas que hay que saber sobre inteligencia artificial, busca aclarar conceptos básicos y desmontar mitos que se han expandido en torno a la IA generativa, como ChatGPT. Según López de Mántaras, estas herramientas no tienen consciencia ni verdadera comprensión: simplemente generan texto a partir de correlaciones estadísticas sin entender su significado.

El investigador sostiene que la inteligencia real está íntimamente ligada a la consciencia, algo que solo puede existir en seres vivos. La mente humana no es un software que se pueda copiar ni emular, ya que se basa en la experiencia corporal, la percepción sensorial y la interacción física con el mundo. Para que una IA sea realmente inteligente, debería contar con un cuerpo y un sistema perceptivo que le permita experimentar el entorno, algo que los sistemas actuales no poseen.

Crítico con el despliegue acelerado y descontrolado de la IA generativa, Mántaras alerta sobre sus implicaciones sociales, éticas y legales. Subraya que su impacto en la desinformación, la creación de sesgos y el consumo energético es ya evidente y preocupante. Asimismo, manifiesta que el desarrollo actual de estas tecnologías responde más a intereses comerciales que a objetivos científicos o humanistas.

El experto valora positivamente la iniciativa de la Unión Europea por regular el uso de la inteligencia artificial, aunque lamenta que la normativa propuesta contenga vacíos importantes, como la falta de regulación sobre armas autónomas. También critica la burocracia excesiva que podría frenar la innovación.

Finalmente, propone un futuro en el que la IA evolucione hacia formas híbridas que combinen el razonamiento simbólico con redes neuronales, pero siempre bajo la premisa de que la inteligencia auténtica exige algo que la máquina, por ahora, no tiene: un cuerpo vivo y consciente.

«¿Podrán las máquinas algún día desarrollar una consciencia auténtica o siempre serán meras imitaciones de la inteligencia humana?»

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Aunque los ordenadores cuánticos prometen una revolución en potencia de cálculo, su consumo energético es notable debido a los sistemas de refrigeración extrema y al mantenimiento de condiciones de operación específicas, lo que plantea desafíos técnicos y medioambientales en su desarrollo y uso a gran escala.

Resumen (350 palabras):

La computación cuántica, aclamada como una revolución tecnológica por su capacidad para resolver problemas que escapan a los ordenadores tradicionales, presenta un reto energético considerable. A diferencia de la computación clásica, donde el consumo está ligado al número de operaciones y transistores, los ordenadores cuánticos consumen energía sobre todo para mantener las condiciones ambientales extremadamente precisas que requieren sus qubits.

Según la investigadora Alicia Asín, cofundadora de Libelium, la computación cuántica no es eficiente en términos de consumo energético si se compara con sus homólogas clásicas. Aunque los algoritmos cuánticos pueden realizar ciertos cálculos en tiempos reducidos, el coste energético de operar estas máquinas —particularmente la refrigeración criogénica que mantiene temperaturas cercanas al cero absoluto— es muy elevado.

Los procesadores cuánticos necesitan funcionar a temperaturas extremadamente bajas para evitar la decoherencia, un fenómeno por el cual los qubits pierden su estado cuántico. Este requisito implica la utilización de sistemas criogénicos sofisticados, como los dilution refrigerators, que requieren energía constante para mantener condiciones estables. Estos sistemas pueden consumir decenas de kilovatios-hora solo para refrigeración, incluso cuando el procesador en sí apenas utiliza unos pocos vatios.

El artículo aclara que el consumo energético no se distribuye en el cálculo como ocurre en los ordenadores clásicos, sino que está centrado en el mantenimiento de la infraestructura. De hecho, se estima que más del 90% del consumo energético de un sistema cuántico se destina al soporte vital del entorno físico del qubit.

La investigadora también señala que, actualmente, la computación cuántica no es una opción ecológica ni energéticamente sostenible, aunque sí ofrece ventajas en términos de reducción del tiempo de procesamiento en ciertas tareas específicas. Su desarrollo futuro requerirá soluciones para hacer más eficientes tanto los algoritmos como la infraestructura de soporte.

«¿Puede la computación cuántica ser verdaderamente sostenible si su entorno operativo requiere tanta energía como una pequeña fábrica?»

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Este es un resumen comentado, basado en el artículo : «¿Cuánto consume la computación cuántica?» de Alicia Asín publicado en El País el 16 de abril de 2025.
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