Los modelos de inteligencia artificial no razonan como las personas, advierte Patricio O’Gorman
La inteligencia artificial está transformando la tecnología, la economía y el mercado laboral, pero su funcionamiento sigue estando lejos del razonamiento humano. Esa es una de las principales conclusiones de Patricio O’Gorman durante su intervención en DEF streaming, donde analizó la competencia tecnológica, la conducta impredecible de los algoritmos y los cambios que la automatización está introduciendo en el empleo.
El experto subraya que los modelos de IA no comprenden la realidad del mismo modo que una persona. Aunque pueden generar textos, imágenes, código o respuestas aparentemente coherentes, su funcionamiento se basa en identificar patrones y calcular probabilidades a partir de grandes volúmenes de datos.
La diferencia es relevante porque una respuesta convincente no siempre equivale a una respuesta correcta. Los sistemas pueden ofrecer resultados erróneos con un tono de seguridad, interpretar mal una petición o reproducir sesgos presentes en los datos utilizados durante su entrenamiento.
La apariencia de razonamiento puede llevar a engaño
Uno de los principales retos de la inteligencia artificial generativa es que sus resultados imitan con gran precisión determinadas formas de comunicación humana. Esta capacidad puede crear la sensación de que el sistema entiende, analiza y toma decisiones con criterios similares a los de una persona.
Sin embargo, el proceso interno es diferente. Un modelo de lenguaje no construye necesariamente una explicación del mundo ni dispone de una conciencia sobre lo que está diciendo. Produce una respuesta seleccionando las opciones más probables según el contexto, los datos y las instrucciones que recibe.
Esta naturaleza probabilística explica parte de la impredecibilidad de los algoritmos. Dos consultas parecidas pueden generar respuestas distintas y pequeños cambios en una instrucción pueden alterar de forma significativa el resultado. En aplicaciones críticas, como la sanidad, las finanzas, la seguridad o la administración pública, esta incertidumbre obliga a mantener controles humanos y mecanismos de verificación.
Una carrera tecnológica cada vez más intensa
La evolución de la IA también está acelerando la competencia entre las grandes compañías tecnológicas. La carrera no se limita a desarrollar modelos más potentes: incluye la fabricación de chips, la disponibilidad de centros de datos, el acceso a energía y la creación de servicios capaces de atraer a millones de usuarios.
En este escenario, las empresas buscan reducir los tiempos de entrenamiento, mejorar la eficiencia de los modelos y ofrecer herramientas que puedan integrarse en el trabajo diario. La ventaja competitiva dependerá tanto de la calidad de la inteligencia artificial como de la capacidad para incorporarla a productos, procesos y decisiones empresariales.
La concentración de recursos en un número reducido de compañías plantea, además, preguntas sobre el control de la infraestructura digital. El acceso a enormes cantidades de datos y a una capacidad de computación cada vez mayor puede ampliar la distancia entre los grandes actores tecnológicos y las empresas más pequeñas.
La automatización reconfigura el mercado laboral
El impacto más visible de esta transformación se producirá en el empleo. La inteligencia artificial no afectará únicamente a los trabajos manuales o repetitivos. También puede asumir tareas relacionadas con la redacción, el análisis de información, la atención al cliente, la programación, el diseño o la gestión administrativa.
Esto no significa que todas las profesiones vayan a desaparecer. En muchos casos, la tecnología automatizará partes concretas de un puesto y modificará la forma de trabajar. La cuestión central será determinar qué tareas puede ejecutar una máquina con garantías y cuáles requieren criterio, responsabilidad, creatividad o interacción humana.
La reconfiguración del mercado laboral exigirá nuevas competencias. Saber utilizar herramientas de IA, revisar sus resultados y detectar errores será cada vez más importante. También ganarán valor las capacidades difíciles de automatizar, como la toma de decisiones complejas, la comunicación interpersonal, el pensamiento crítico y la comprensión del contexto.
Formación y supervisión, dos factores esenciales
Ante este cambio, la formación tendrá un papel decisivo. No bastará con aprender a escribir instrucciones para un modelo. Los profesionales deberán entender sus limitaciones, conocer los riesgos relacionados con la privacidad y verificar la información antes de utilizarla en un entorno profesional.
Las empresas, por su parte, tendrán que establecer normas claras para el uso de sistemas de inteligencia artificial. La supervisión humana, la trazabilidad de las decisiones y la protección de los datos serán elementos fundamentales para evitar errores y mantener la confianza de los usuarios.
- Los modelos de IA generan resultados a partir de patrones y probabilidades, no mediante una comprensión humana de la realidad.
- La competencia tecnológica depende de los modelos, los chips, los datos y la capacidad de computación.
- La automatización modificará numerosas profesiones sin implicar necesariamente su desaparición.
- La formación digital y la revisión humana serán claves para utilizar estas herramientas con seguridad.
La expansión de la inteligencia artificial abre oportunidades para aumentar la productividad y crear nuevos servicios, pero también obliga a revisar cómo se toman decisiones y cómo se organiza el trabajo. La principal advertencia es que la fluidez de una respuesta no debe confundirse con inteligencia humana: detrás de un resultado convincente puede haber incertidumbre, errores o sesgos que solo una supervisión adecuada puede detectar.
