COLUMNAS DE OPINIÓN: Límites y errores de la lA
COLUMNAS DE OPINIÓN: Límites y errores de la lA Límites y errores de la lA Vivimos inmersos en una época donde la inteligencia artificial generativa (Gen Al) ha dejado de ser una promesa futurista para convertirse en una herramienta herramienta presente, cotidiana y, a veces, casi invisible.
Desde lo lúdico hasta lo profesional, su uso se ha sistematizado en múltiples dimensiones de la vida: niños transformando sus rostros en versiones al estilo Ghibli, médicos utilizando algoritmos para interpretar imágenes de resonancia magnética, estudiantes que aprenden idiomas mediante diálogos con modelos conversacionales, conversacionales, o directores que esbozan películas enteras con ayuda de Lk. Este avance vertiginoso ha traído consigo una explosión de creatividad y eficiencia. Se crean guiones, animaciones, planes de negocios, traducciones técnicas y simulaciones científicas con una rapidez y precisión nunca vistas, La promesa es clara: la inteligencia artificial no reemplazará al humano, sino que lo potencia. Pero con esta capacidad aumentada también viene una advertencia silenciosa, pero fundamental: errar lA est. Porque si, aunque las respuestas de las Gen Al son cada vez de mayor calidad, siempre existe un margen de error, imprecisión o desajuste contextual. Por ejemplo, al pedirle a un generador de imágenes que represente represente un bosque chileno esclerófilo, con quillay, peumo y boldo, la JA puede representar un paisaje frondoso... lleno de pinos. Lo cual no es un error técnico, pero si cultural, ecológico y simbólico.
Otro caso más sutil: al pedir resolver un problema de álgebra de forma simbólica, una JA puede entregar una respuesta exacta pero desarrollada de un modo que omite pasos clave, dificultando su comprensión por parte del estudiante. También hay limitaciones estructurales. Las Gen Al aprenden de los datos disponibles, y esos datos reflejan los sesgos del mundo. Por eso es posible generar una imagen de Ernesto Che Guevara jugando con niños, pero no una de Adolf Hitler, aunque ambos sean figuras históricas. La línea ética ha sido trazada de manera arbitraria por las políticas de quienes desarrollan los modelos. Esas políticas también afectan las capacidades: en ciertos casos, herramientas que antes ofrecían funcionalidades poderosas han visto recortes, recortes, principalmente por razones comerciales o de control de uso. Y, sin embargo, renunciar al uso de la Gen Al porque “se equivoca” o “no hace todo lo que quiero” es un error estratégico. Su aporte a la productividad productividad es inconmensurable.
La frase que debería resonar como advertencia es: “cualquier cosa que se crea que una lA puede o no puede hacer, a la semana semana siguiente podría cambiar”. Y no es exageración: las capacidades crecen, mutan, se entrecruzan. La JA de texto aprende a ver imágenes; la JA de imágenes aprende a generar código; y la JA de código ahora puede razonar en lenguaje natural. El futuro de estas tecnologías es incierto, sí. Pero hay algo claro: no se detendrán. Quienes no estén al día quedarán rezagados táctica y cognitivamente. cognitivamente. Ante esta transición histórica, la mejor estrategia es mantener una actitud abierta, ensayar toda lA que llegue a nuestras manos, aprender con ellas y, sobre todo, enseñar a nuestras hijas e hijos a hacerlo. No como un lujo, sino como una urgencia. Porque en este mundo nuevo, entrenarse es también protegerse. Dr. Manuel Reyes Facultad de Ingeniería UNAB.