Un cerebro, muchas mentes: cómo la IA está transformando vidas y negocios
Ahora, la pregunta no es qué puede aprender la IA, sino qué puede hacer con ese conocimiento. Estos modelos ya han aprendido de todo lo que la humanidad ha producido en conocimiento digital durante las últimas cuatro décadas. Y es precisamente por eso que es hora de cambiar la pregunta: pasar de lo que ya sabemos a cómo aplicar el poder de esta nueva inteligencia digital.
Una vez utilizado todo el conocimiento existente, el aprendizaje futuro se producirá de dos maneras principales. Tendremos que crear nuevos conocimientos basados en la experiencia, porque así es como aprendemos los humanos. La evolución de la inteligencia humana se produce a través de la interacción con el entorno y del aprendizaje mediante la experiencia. Ahora necesitamos aplicar el conocimiento que ya tenemos, y aquí es donde surge un nuevo paradigma: ya no solo modelos de lenguaje, sino "modelos de acción" o "modelos de experiencia". Crearemos modelos específicos para cada industria (por ejemplo, un banco modelo, una unidad de fabricación modelo, una compañía de seguros modelo) y utilizaremos este conocimiento para generar acciones que nos permitan desarrollar experiencia en cada sector.
La tercera dimensión de esta evolución está relacionada con la arquitectura: qué tipo de máquinas construiremos. Las máquinas del futuro se desarrollarán de una manera más cercana a la inteligencia humana, como “cerebros digitales”. Estas arquitecturas de cerebros digitales combinan redes neuronales gráficas para mapear relaciones complejas, transformers para predicción temporal y aprendizaje federado para el cumplimiento regulatorio, creando así sistemas que aprenden y se adaptan como lo hace la inteligencia humana. La investigación que estamos desarrollando, que llamamos “un cerebro, muchas mentes”, explora precisamente cómo construir esta arquitectura.
Es imperativo que toda organización se adapte a estas nuevas tecnologías, tal como lo hizo con Internet, los dispositivos móviles, la nube y las estrategias de datos. Tecnologías como la IA, la robótica, las interfaces cerebro-computadora y la realidad aumentada se están convirtiendo en una parte fundamental del ecosistema natural de las industrias.
Las empresas necesitan convertirse en IA-Centric: aquellas que lo hacen reportan reducciones del 40% en costos operativos, mejoras del 35% en la toma de decisiones y un ROI de 10x en implementaciones de IA, según McKinsey. Inevitablemente, necesitamos adaptar estas tecnologías para seguir siendo relevantes, modificar nuestros modelos de negocio y actualizar nuestra base de talento; de lo contrario, la competencia lo hará o nuevos participantes utilizarán esto como una ventaja competitiva.
La predicción es que seguramente veremos coexistencia y equipos técnicos híbridos.
Hoy en día utilizamos la tecnología solo como herramienta, pero no como colega, copiloto o agente.
En el futuro, tendremos esencialmente equipos híbridos, donde necesitaremos desarrollar habilidades para interactuar y comunicarnos con estas máquinas. Si hoy sabemos construir un equipo ágil con habilidades interpersonales y herramientas para el trabajo en equipo, mañana tendremos que coordinarnos, comunicarnos y ejecutar nuestros objetivos en un entorno híbrido, coexistiendo y trabajando junto con máquinas en diferentes formas —sean agentes, plataformas u otras manifestaciones.
Pronto veremos no solo extensiones tecnológicas, sino partes fundamentales de todo el ciclo de vida de las soluciones que desarrollamos. En algunos casos, tendremos agentes o copilotos digitales que interactuarán con nosotros. Veremos robots inteligentes con los que interactuaremos. Por ejemplo, en un escenario bancario futuro, veremos copilotos de IA que analizarán 10 millones de documentos de crédito privado en segundos, prediciendo liquidez secundaria con un 92% de precisión, o agentes que monitorearán automáticamente los convenios ESG en carteras de más de 50 mil millones de dólares.
En el área de seguros, podremos tener una combinación del Internet de las Cosas (IoT) y servicios hiperpersonalizados que predigan siniestros con un 89% de precisión antes de que ocurran. Para las reclamaciones de seguros, en lugar de personas recopilando pruebas, es posible que tengamos drones o tecnologías robóticas interactuando en ese entorno.
Para comenzar esta transformación:
- Evalúe la madurez de datos de su organización
- Identifique casos de uso de alto impacto en su industria
- Construya equipos híbridos humano-IA de manera gradual
- Establezca marcos éticos y de gobernanza desde el inicio
No estamos hablando de un futuro lejano de diez años, sino de tres a cinco años. El futuro que imaginamos está más cerca de lo que pensamos. Las empresas necesitan convertirse en IA-Centric no solo como una estrategia tecnológica, sino como una transformación integral que afectará a todos los niveles y funciones de la organización. No se trata simplemente de otro servicio o solución tecnológica: es un cambio fundamental en la forma en que operamos, competimos y creamos valor en un mundo digitalmente inteligente.
“Lo que estamos presenciando no es un escenario de “hombre contra máquina”, sino más bien de “hombre con máquina”, un contexto en el que tendremos que evolucionar.”
