FORWARD - Perspectivas europeas de la tecnología y la sociedad - Nr. 01 (ES)

Perspectivas europeas de la tecnología y la sociedad

Construyendo el futuro con la IA

CONTENIDO

04

Innovación,responsabilidad,solidaridad.

Matt Brittin, presidente del Área Comercial y de Operaciones para EMEA en Google, habla de las oportunidades de la IA para Europa y cómo aprovecharlas.

06 ¿Cuáles son sus expectativas con respecto a la IA?

¿Qué opinan las figuras líderes de la inteligencia artificial? Voces influyentes del ámbito político, empresarial, científico y social de Europa hablan sobre las oportunidades de la IA.

10 El próximo gran instrumento científico

Pushmeet Kohli, vicepresidente de Investigación de Google DeepMind, describe el potencial de la IA para desencadenar una nueva oleada de descubrimientos científicos revolucionarios.

14 IA «made in Europe»

Presentación de diez empresas, instituciones y ONGs que ya están aprovechando la IA con resultados positivos.

20 «Una regulación inteligente permite obtener mayores beneficios»

Cecilia Bonefeld­Dahl, de DIGITALEUROPE, y Joëlle Barral, de Google DeepMind, conversan sobre la Ley de Inteligencia Artificial de la UE y sus efectos en la competitividad de Europa.

24 Un enorme potencial

Martin Thelle, colaborador sénior de Implement Consulting Group, explica el potencial económico que ofrece la IA, y lo que tiene que hacer Europa para aprovecharlo realmente.

28 Reducir las emisiones

La prevención de las estelas de condensación es una medida eficiente para reducir el impacto climático de la aviación. Google y EUROCONTROL cooperan en el control del tráfico aéreo asistido por IA para identificar trayectorias de vuelo óptimas.

30 Mejorar las capacidades y la seguridad

Anca Dragan, de Google DeepMind, sostiene que la IA alberga un sinfín de beneficios, pero también es consciente de los riesgos a corto y largo plazo. Ambos deben abordarse ahora.

34 Cuestión de autonomía

Cerca de 1300 millones de personas en todo el mundo sufren discapacidades graves. Con herramientas basadas en IA, como Transcripción Instantánea y Subtítulos Automáticos de Google, pueden vivir con mayor independencia.

Los resúmenes de los artículos de esta página están redactados con la ayuda de Gemini y revisados por el equipo editorial.

Guía explicativa de la IA

La IA nos ayuda a resolver tareas de forma más rápida y sencilla; con la IA generativa, las máquinas entienden e interactúan ahora mediante lenguaje, sonido e imágenes.

Inteligencia artificial (IA)

IA es un término general que describe todo aquello que permite a los ordenadores desarrollar comportamientos similares al humano, lo que también incluye programas basados en reglas.

Inteligencia artificial

Aprendizaje automático

Aprendizaje profundo

Aprendizaje automático (ML) ML (del inglés: machine learning) es un elemento subordinado de la IA en el que las máquinas utilizan algoritmos para identificar y aprender patrones a partir de datos, aplican lo aprendido y progresan de forma autónoma para adoptar decisiones mejores.

Aprendizaje profundo (DL)

DL (del inglés: deep learning) es un elemento subordinado del ML en el que los ordenadores aprenden imitando al cerebro humano y acumulan capas de conocimiento cada vez más complejas.

Estos modelos de IA se entrenan con conjuntos de datos específicos y se utilizan para un campo o un sector determinado.

Presentación de Gemini

Inteligencia artificial generativa

IA generativa

La IA generativa es una modalidad de IA que entiende texto, código, imágenes, sonido y vídeo, y genera o sintetiza contenido nuevo. Puede aplicarse en prácticamente todos los campos o sectores. Los modelos de lenguaje extenso (LLMs) como Google Gemini (véase más abajo) son un elemento subordinado de la IA generativa. Son aplicaciones especializadas dentro de la IA generativa para generar texto de alta calidad.

La aplicación de Gemini es una interfaz para utilizar el LLM multimodal de Google. Procesa texto, audio, imágenes y mucho más, permitiendo colaborar directamente con la IA generativa. Sus características clave son:

Productividad

Conversa con Gemini para empezar a escribir, a planear, a aprender algo o cualquier otra cosa. Puedes chatear utilizando texto, voz o incluso fotografías.

Extensiones

Reúne la información que necesitas de servicios de Google como Maps, Gmail, Documentos y YouTube para coordinar los resultados de un modo más fácil y sencillo que te ayude a desarrollar tus ideas.

Generación de imágenes

Crea imágenes llamativas, llenas de expresivos detalles y realismo, ya sea para divertirte, inspirarte, para el trabajo o cualquier otro uso que necesites, solo con describir lo que pasa por tu imaginación.

Gemini Live

Mantén conversaciones de voz con Gemini Live a través de tu teléfono para explorar ideas, simplificar conceptos y ensayar antes de intervenciones importantes, y obtén las respuestas en lenguaje hablado y en tiempo real.

Innovación, responsabilidad, solidaridad.

Estimados lectores:

En 1987, probé Internet por primera vez en un laboratorio de informática de la universidad. En aquel momento no me pareció nada revolucionario: los únicos correos electrónicos que recibí eran de personas que estaban en la misma sala. Era necesario que todo el mundo tuviera acceso para ser útil. En 1997, cuando entré por primera vez a la World Wide Web, la impresión fue igual de decepcionante. Te podías encontrar páginas y páginas de enlaces que llevaban a otras páginas, y muchas de ellas parecían hablar de Star Trek. Hacía falta contenido, motores de búsqueda y acceso. Cuando tuve en mis manos mi primer teléfono inteligente, en 2007, tampoco resultó ser tan inteligente. Lo más divertido que podías hacer con él era jugar a un pasatiempo que se llamaba Brick Breaker. Necesitaba aplicaciones, tiendas de aplicaciones y contenido optimizado para el móvil. Cuando salieron a la luz todas estas tecnologías, era difícil predecir hasta qué punto cambiarían el mundo, los riesgos que implicarían y el enorme beneficio neto que aportarían. Hoy, el 73 % de la población mundial posee un teléfono móvil y el 66 % dispone de acceso a Internet. Estas tecnologías han cambiado vidas de forma exponencial. La inteligencia artificial (IA) podría ir aún más lejos: resolviendo grandes retos de la sociedad e impulsando nuestra creatividad y productividad en el día a día. Como cualquier otra nueva tecnología, la IA va acompañada de unos riesgos inherentes. Con razón, la gente habla de los riesgos de la desinformación, el uso indebido y la probabilidad de errores. Pero, para mí, un riesgo supera con creces a todos los demás: el riesgo de desaprovecharla. En esta edición contemplamos las dos facetas: los riesgos de la IA y las innumerables oportunidades que encierra. Al contrario de lo que muchos creen, la IA no es un invento nuevo, y tampoco consiste solo en chatbots. Los sistemas de piloto automático de los aviones utilizan la IA desde comienzos de los años 2000, del mismo modo que lo hacen las herramientas de

corrección ortográfica y gramatical, y los filtros de spam. En Google trabajamos con la IA desde hace más de una década. En 2012 empezamos a entrenar ordenadores para que reconocieran gatos en YouTube: una hazaña aparentemente irrelevante, pero en realidad era nuestra primera incursión en el aprendizaje automático. En 2016 publicamos por primera vez nuestros Principios para la IA, nuestras directrices para desarrollar la tecnología de la IA con valentía, responsabilidad y con la participación de otros, y que definen también su finalidad. Entre 2019 y 2023 actualizamos estos principios anualmente para reflejar nuestro compromiso continuo de desarrollo responsable de la IA. En 2016 creamos también AlphaGo y Transformer, el fundamento de prácticamente todos los modelos de lenguaje extenso que hoy existen. Y, desde entonces, hemos seguido progresando con herramientas de Google asistidas por IA que ayudan a personas y a empresas de todo el mundo todos los días. Pero, para mí, lo que mejor explica esta historia es mi producto favorito: el Traductor de Google. Creado en 2006, inicialmente ofrecía solo dos idiomas para ayudar a los funcionarios de la Administración pública a traducir documentos para la ONU. Ahora cuenta con cerca de 250 idiomas, y estamos trabajando para llegar a 1000. Traduce 150.000 millones de palabras al día, y adivina cuáles son los tres términos más buscados: «Hola», «¿Qué tal estás?» y «Te quiero». Esto siempre me ayuda a recordar, en un mundo a veces complicado, que la gente quiere construir puentes, no muros. Y también es la razón por la que pienso que la IA nos va a ayudar a ser más humanos. Gran parte de la IA procede del intento de entender mejor a las personas y el modo en que nos expresamos. El esfuerzo en crear herramientas como el Traductor que pretenden mejorar el entendimiento del lenguaje es lo que ha dado lugar a sensacionales avances en la tecnología y ha abierto el camino a la IA y a los modelos de lenguaje extenso.

Matt Brittin

Presidente del Área Comercial y de Operaciones para EMEA

La IA ha causado sensación en todo el mundo en los últimos años, y el progreso tecnológico avanza a ritmo acelerado. Pero aún es pronto y todavía debemos comprobar en la práctica los resultados positivos de la IA aplicada a gran escala. En Google exploramos con decisión todas las posibilidades de la IA, tanto si son extraordinarias como cotidianas, puesto que pueden mejorar la vida de todas las personas de forma exponencial. Al mismo tiempo, construimos esta tecnología de forma segura y responsable, mitigando los riesgos innegables de la IA, pero identificando sus beneficios (véase la entrevista con Anca Dragan, directora del área de Seguridad y Alineación de Google DeepMind). Y, por último, colaboramos con gobiernos, ONGs, instituciones académicas y el sector privado, puesto que obtener el mejor resultado de la tecnología siempre ha sido un deporte de equipo, y la IA no va a ser la excepción.

Una oportunidad única para toda una generación

Es importante que lo hagamos bien. En Europa, la IA ofrece una oportunidad única para toda una generación de acelerar el crecimiento económico y aumentar la competitividad. Solamente la IA generativa podría hacer crecer la economía de la UE en 1,2 billones de euros, y el 59 % de la ciudadanía europea coincide en que la IA beneficiará a la sociedad. En este número incluimos testimonios del éxito de empresas de toda Europa que se benefician de la IA (véase la entrevista a Martin Thelle sobre las oportunidades económicas de la IA, y nuestro reportaje sobre casos europeos que aprovechan la IA) y que están resolviendo algunos de los desafíos más complejos a los que nos enfrentamos (véase el ensayo de Pushmeet Kohli, vicepresidente del área de Investigación de Google DeepMind). No obstante, todos estos beneficios no llegan automáticamente; necesitarán un marco normativo que siente las bases para la innovación y los gran­

des avances, la inversión en investigación y desarrollo, la infraestructura adecuada y un equipo de trabajo preparado y capacitado para el uso de la IA. Obviamente, el «todo es posible» no es una opción: el desarrollo de la IA tiene que ser ético y responsable, y debe estar regulado. Pero Europa tiene que encontrar y alcanzar un equilibrio prudente: mitigar los riesgos de la nueva tecnología y al mismo tiempo impulsar la innovación. En nuestro artículo de portada, Joëlle Barral, experta en investigación de IA, y Cecilia Bonefeld-Dahl, directora general de DIGITALEUROPE, conversan sobre cómo hacer frente a este ejercicio de funambulismo.

Hace 27 años, cuando probé por primera vez la World Wide Web, no podía hacerme una idea del enorme impacto positivo que tendría en mi vida y en todo el mundo. Las oportunidades de la IA van mucho más allá; abarcan, entre otras, la lucha contra enfermedades (con herramientas como AlphaFold de Google DeepMind, como se describe en la página 13), medidas para apoyar la descarbonización (véanse el artículo sobre la prevención de las estelas de condensación) y para mejorar la accesibilidad (véase el texto sobre la IA y la accesibilidad): en definitiva, contribuyen a crear una sociedad mejor y más justa. En el presente número presentamos muchos ejemplos inspiradores de estos y otros beneficios, así como todo un abanico de perspectivas y diálogos en torno a la IA. Espero que disfrutéis esta primera entrega de la revista Forward

Cordialmente, Matt

Brittin

FOTO: CHRIS MORGAN

¿Qué espera de la IA?

«La IA puede ayudar a resolver los mayores retos de nuestro tiempo. Las empresas pueden ayudar a Europa a convertirse en un motor de capacidad industrial y autonomía estratégica para demostrar que la transición digital puede ser democrática y centrarse en los trabajadores. Para esto contamos con Google».

Amparo Merino Segovia

Secretaria de Estado de Economía Social, España

«El poder transformador de la IA generativa es similar al de Internet en sus inicios. Va a remodelar nuestra economía y sociedad. No podemos permitirnos renunciar a invertir de manera plena en el desarrollo y la aplicación de esta tecnología, pero también tenemos que estar seguros de encauzar su desarrollo de forma responsable».

Constantino, príncipe de los Países Bajos

«La inteligencia artificial promete impulsar un renacimiento digital en el sector público. Las herramientas de IA pueden mejorar la calidad y el impacto de los servicios públicos impulsando la productividad, liberando recursos y abriendo nuevas vías para estimular la participación ciudadana y empoderar a las comunidades locales. Los europeos deberían acoger este potencial transformador con entusiasmo en lugar de resistirse a él».

Ayesha Bhatti

Analista de políticas del Center for Data Innovation

¿Qué opinan diferentes personalidades de la inteligencia artificial?

¿Qué oportunidades identifican en ella? Lee la opinión de voces influyentes del ámbito político, empresarial, científico y social de Europa.

«La trascendencia de la IA reside en su potencial para ayudarnos a alcanzar los Objetivos de Desarrollo Sostenible de las Naciones Unidas. Si la IA puede acelerar nuestro progreso en la consecución de estos objetivos, entonces se convertirá en una herramienta esencial. El propósito determinante de la IA no debería girar en torno a sí misma, sino enfocarse en el bienestar de las personas, la conservación de nuestro planeta y la voluntad de alcanzar la prosperidad».

Andrea Renda Director de investigación del Centro de Estudios Políticos Europeos (CEPS)

«La colaboración con partes interesadas del ámbito industrial en el desarrollo de la IA es esencial para garantizar que la tecnología avance de forma que beneficie realmente a los consumidores. Trabajando en común podemos defender la transparencia, la equidad y las prácticas éticas en la IA para empoderar a los consumidores con herramientas que aportan innovación y mejoran sus vidas, garantizando al mismo tiempo que sean seguras, inclusivas y respeten sus derechos».

António Balhanas CEO de Euroconsumers

«Me imagino un futuro en el que las herramientas de IA se hayan implantado a gran escala y empoderen a particulares y a empresas para ser más eficientes, productivos e innovadores. Pero debemos asegurarnos de que todos tengan acceso a la formación y a las herramientas que necesitan para prosperar en este nuevo panorama. También es fundamental un cambio de mentalidad para promover una sociedad que adopte la IA no con miedo, sino con curiosidad y entusiasmo».

Anna Anderson CEO de Riga TechGirls

«La IA brinda la oportunidad de generar un cambio fundamental en la productividad y el crecimiento empresarial, también de nuestras pymes. El Gobierno está actuando ahora para no dejar pasar esta oportunidad y aprovechar la tecnología de la IA en beneficio de la economía y de la sociedad».

Peter Burke

Ministro de Empresa, Comercio y Empleo, Irlanda

«Durante los últimos años hemos utilizado la IA en toda nuestra cadena de valor para desarrollar nuevos medicamentos y crear nuevos productos digitales. Con análisis predictivos y un uso responsable de la IA, podemos obtener información sobre qué tratamientos son más efectivos o por qué determinadas personas tienen predisposición a ciertas enfermedades mediante el procesamiento de grandes cantidades de datos de pacientes generados de forma segura y conforme con la normativa. En el campo de la radiología utilizamos las herramientas de IA con vistas a mejorar las imágenes médicas y acelerar la creación de soluciones médicas que pueden ser determinantes a la hora de establecer diagnósticos».

Markus Blank

Director del área de tecnología aplicada de imágenes, innovación y habilitación de datos de Bayer

«Si se emplean de forma eficaz, las herramientas de IA pueden dar un impulso al panorama laboral europeo. Su uso puede ayudar a los trabajadores a mejorar sus competencias y a las empresas a atraer grupos más amplios de talento calificado. Pero para alcanzar estos beneficios sociales, será necesario establecer un ecosistema equilibrado. El punto ideal consiste en que los ciudadanos tengan la protección que necesitan, y los innovadores tengan la libertad para cumplir sus promesas».

Paul Hofheinz

Presidente y cofundador del Lisbon Council

«El poder transformador de la IA está empujando a las sociedades y a las economías a un punto de inflexión. Las organizaciones que desarrollan IA deben demostrar que son responsables para fomentar la confianza digital desde el principio. Los gobiernos deben abordar sistemáticamente la regulación de la IA. Esto significa que las leyes y las interpretaciones actuales deben actualizarse para integrar el desarrollo de la IA y establecer pautas orientadas a las consecuencias para las áreas de alto riesgo».

Bojana Bellamy Presidenta del Centre for Information Policy Leadership de Hunton & Williams LLP

«La IA es una parte importante de mi trabajo como creadora de contenidos, sobre todo en animaciones y en la edición fotográfica. Las herramientas de IA me ayudan día a día a organizar mis ideas y a crear gráficos y efectos de fondo, así como en la corrección de textos y traducciones. La combinación de mis propias creaciones con elementos generados mediante IA me ayuda a hacer realidad mis visiones creativas».

Dani Verdari Creadora de contenidos

«El mundo tiene en sus manos la oportunidad de aplicar el potencial de la IA para impulsar la transición a la economía de cero emisiones netas y hacer posible el objetivo de 1,5 ℃. La IA y el aprendizaje automático pueden contribuir de forma decisiva a acelerar los procesos, incrementar la productividad y hacer que los sistemas funcionen mejor. Pueden abrir nuevas puertas hacia un crecimiento sostenible, resiliente y equitativo y, al mismo tiempo, resolver los inmensos y urgentes riesgos del cambio climático, la pérdida de la biodiversidad y la polución».

Nicholas Stern

Presidente del Instituto de Investigación Grantham sobre Cambio Climático y Medio Ambiente, London School of Economics

Gemini extrajo algunos de estos comentarios de entrevistas emitidas en pódcasts.

EL PRÓXIMO GRAN INSTRUMENTO CIENTÍFICO

Equipos de investigación de todo el mundo utilizan ya la inteligencia artificial para buscar respuestas a las grandes y apremiantes preguntas de nuestro tiempo. Y esto no es más que el principio. Pushmeet Kohli, vicepresidente de Investigación de Google DeepMind, describe el potencial de la IA para desencadenar una nueva oleada de descubrimientos revolucionarios.

Nos encontramos en un momento crítico en el que el ritmo de los hallazgos científicos se ha ralentizado. Sin embargo, nos enfrentamos a retos cada vez más complejos y urgentes, como las pandemias, el cambio climático o la recesión económica. La solución para salir de este estancamiento en la innovación e impulsar el avance científico es combinar la investigación científica más puntera y la inteligencia artificial. Los sistemas de IA ya se han convertido en una importante herramienta para analizar datos científicos, y se emplean prácticamente en todas las disciplinas: desde la biología estructural hasta la química cuántica, y desde la meteorología hasta la ciencia de los materiales. Pero todavía queda mucho terreno por conquistar. La IA es una herramienta eficaz que permite a los investigadores observar las complejas interrelaciones de nuestro mundo desde nuevas perspectivas y obtener respuestas con mayor rapidez. En Google creemos que la IA es el multiplicador definitivo del ingenio humano, pues nos permite acelerar la ciencia y la innovación prácticamente en todos los campos, ya se trate de entender mejor los procesos biológicos para desarrollar nuevos medicamentos, de generar energía limpia sin límites a partir de la investigación en fusión, o de encontrar materiales sostenibles o soluciones a la crisis climática.

AlphaFold, uno de los proyectos insignia de Google DeepMind, es un fascinante ejemplo del enorme impacto de la IA en uno de los problemas científicos que ocupa a los equipos de investigación desde hace décadas: descifrar y comprender mejor la estructura tridimensional de las proteínas. Las proteínas están formadas por cadenas complejas de aminoácidos, que están plegadas y se encuentran en el núcleo de las células. El gran rompecabezas es que cada proteína tiene una estructura diferente. La forma determina sus propiedades y funciones para el organismo. Describir una sola proteína e identificar sus funciones en el cuerpo humano daría material suficiente para llenar una tesis doctoral, y supone años de trabajo. Con AlphaFold hemos contribuido a acelerar este proceso: recopilando 200 millones de estructuras de proteínas (prácticamente todas las que se conocen científicamente), AlphaFold ha aportado probablemente un progreso equivalente a cientos de millones de años de investigación. Con AlphaFold 3, la versión más reciente, sus funciones de predicción de estructuras se han ampliado a otras biomoléculas, como el ADN y el ARN. Cuando empezamos a desarrollar AlphaFold, nos basamos en la información procedente del enorme trabajo preliminar de innumerables investigadores e investigadoras. Cada vez que conseguían

Nos enfrentamos a algunos de los retos científicos y de ingeniería más difíciles de la actualidad y desarrollamos tecnologías revolucionarias.

descifrar la estructura de una proteína, la estructura tridimensional correspondiente se almacenaba en una base de datos. Esta base de datos con más de cien mil estructuras proteicas sirvió como base de entrenamiento de AlphaFold. En vista de su enorme potencial, decidimos poner nuestra tecnología de AlphaFold 2 a disposición de grupos de investigación de todo el mundo como aplicación de código abierto. En los dos últimos años, la base de datos de AlphaFold ha brindado acceso abierto ilimitado a nuestros 200 millones de predicciones de estructuras de proteínas, incluyendo 20.000 del cuerpo humano. Esta base de datos de predicciones de libre acceso ha contribuido a la democratización de la investigación científica; hasta hoy han recurrido a ella más de 2 millones de investigadores de 190 países. En Europa, instituciones de renombre como la Universidad de Oxford, la Universidad de Copenhague o el Instituto Leibniz de Investigación de la Troposfera han trabajado con nuestra base de datos. Y lo más importante es que también pueden beneficiarse de ella los equipos de países emergentes, que, en general, carecen de la infraestructura de investigación necesaria para descifrar estructuras de proteínas de forma experimental.

Las predicciones aceleran los flujos de trabajo

La investigación apoyada por AlphaFold está presente en numerosos proyectos en el ámbito de la salud, desde el desarrollo de la vacuna contra la malaria (véase la página siguiente) hasta una mejor comprensión del estudio avanzado de las causas del COVID­19, el cáncer y otras enfermedades. También se utiliza en otros campos al margen de la medicina, como en el desarrollo de enzimas que «comen» plástico (véase la página siguiente) o para combatir los agentes patógenos que afectan a los cultivos alimentarios. Muchos equipos científicos que utilizan AlphaFold afirman que sus predicciones les han permitido acelerar sus líneas de trabajo en varios años y, de este modo, anticipar la puesta en práctica de soluciones a algunos de los mayores retos a los que se enfrenta la humanidad. La IA y el aprendizaje automático nos brindan, en definitiva, las herramientas necesarias para entender este sistema tan complejo que es la vida. Pero nuestro camino no acaba en AlphaFold y las estructuras proteicas. También hemos desarrollado una herramienta de IA que podría revolucionar la investigación de los materiales. Esta herramienta permite predecir la estabilidad de nuevos materiales, lo que aumentaría así de forma radical la velocidad y la eficiencia de los resultados de la investigación. Hasta ahora ha identificado nada menos que 2,2 millones de candidatos nuevos. Entre las 380.000 predicciones firmes figuran también materiales que podrían contribuir a reducir el

impacto ecológico de las tecnologías, como p. ej. baterías eficientes y sostenibles para coches eléctricos o superconductores para ordenadores más eficientes. Al ayudar a resolver algunos de los problemas más acuciantes de la ciencia y la ingeniería de nuestro tiempo contribuimos a la creación de tecnologías revolucionarias que podrían transformar nuestra forma de trabajar, apoyar a comunidades diversas y mejorar la vida de miles de millones de personas. Teniendo en cuenta los enormes desafíos a los que se enfrenta la humanidad, la IA ya no es un complemento práctico, sino un elemento esencial para acelerar el progreso científico.

Con todo, esta misión es demasiado extensa y demasiado importante como para cumplirla en solitario. Necesitamos colaborar para sacar el máximo provecho a la IA y, por eso, en Google cooperamos con comunidades científicas e instituciones de investigación de toda Europa e involucramos a la clase política y a la sociedad en conjunto. Al mismo tiempo, somos conscientes de la necesidad de actuar con responsabilidad y de mitigar los riesgos reales que entraña la IA, como la probabilidad de errores o de su uso indebido. Nuestro trabajo se guía por el método científico y aborda la responsabilidad y la seguridad de forma holística para garantizar que las ventajas de la IA beneficien a todas las personas y ayuden a hacer el mundo mejor.

Este resumen está redactado por Gemini y adaptado a la versión final por el equipo editorial.

La inteligencia artificial está revolucionando la investigación científica, pues permite analizar grandes cantidades de datos a una velocidad hasta ahora inimaginable. Un buen ejemplo es AlphaFold, un programa para investigar las estructuras proteicas que ha hecho posibles avances decisivos en la medicina. También en otros campos, como la ciencia de los materiales, la IA contribuye a encontrar soluciones a problemas como el cambio climático o la escasez de energía. Las herramientas de IA son la clave para democratizar la investigación y acelerar el progreso científico, y serán indispensables para abordar los grandes desafíos de la humanidad.

La IA en la aplicación práctica

Los científicos utilizan AlphaFold para abordar toda una serie de desafíos. A continuación presentamos dos ejemplos:

01.

LUCHA CONTRA LA MALARIA

Cada año, la malaria causa más de 600.000 muertes. Investigadores de todo el mundo trabajan para dar con una vacuna efectiva. La gran dificultad radica en la mutabilidad de los patógenos de la malaria. Una vez que han entrado en el torrente sanguíneo a través de la picadura de mosquitos infectados, son capaces de engañar al sistema inmunológico cambiando constantemente su propia estructura y la de sus células anfitrionas. Los investigadores de la Universidad de Oxford han usado AlphaFold para averiguar qué partes de una proteína podrían aplicar a una nueva generación de vacunas que atacan los parásitos durante todo su ciclo de vida. Anteriormente había que examinar miles de moléculas por separado para seleccionar las más prometedoras. AlphaFold acelera la búsqueda y permite elaborar tratamientos con muy buenas perspectivas para prevenir la infección y la propagación de la malaria.

02. ENZIMAS QUE SE COMEN EL PLÁSTICO

Reciclar el plástico es todavía difícil, ya que en la industria predomina el uso de plásticos mixtos. Separar sus distintos componentes exige mucho tiempo, por lo que un reciclaje completo es prácticamente imposible. Como consecuencia, gran parte de los 400 millones de toneladas de basura de plástico producida cada año se incinera o va a parar a los océanos. La solución podría estar en el desarrollo de enzimas para descomponer estos plásticos contaminantes. Con la ayuda de AlphaFold, un equipo de investigadores de la Universidad de Portsmouth identificó en pocos días 100 estructuras de enzimas, lo que les permitió desarrollar enzimas para reciclar el plástico de forma más rápida, sostenible y económica. Este método funciona ya a escala reducida con muy buenos resultados: se ha logrado degradar casi por completo una tonelada de basura de plástico en tan solo diez horas. Aplicado a nivel industrial, este trabajo podría revolucionar el reciclaje del plástico y reducir de forma sustancial los residuos marinos.

IA «MADE IN EUROPE»

La IA no es solo cosa del futuro. Ya está aportando ventajas, aquí y ahora: para startups nuevas y pequeñas, para corporaciones tradicionales, empresas de ciberseguridad y de radiología, para empresas en Dublín, Copenhague y Madrid. A continuación presentamos diez empresas, instituciones y ONGs que trabajan cada día con IA en beneficio de sus clientes, pacientes y empleados.

SPOTIFY

Al servicio de los amantes de la música de todo el mundo

Spotify es una auténtica historia de éxito europea, con más de 600 millones de usuarios al mes que utilizan sus servicios de streaming de música en todo el mundo. En el 2016, Spotify llevó a cabo la migración de 1200 servicios en línea y estructuras de procesamiento de datos a Google Cloud, lo que le permitió mejorar la eficiencia operativa y disponer de acceso a las capacidades de IA de Google.

Spotify, cuyas actividades de desarrollo tienen en primer plano la privacidad de los datos, utiliza los modelos de lenguaje extenso de Google para identificar patrones individuales de escucha y adaptar recomendaciones personales a medida de los usuarios. Funciones como Descubrimiento semanal y Wrapped de Spotify utilizan modelos de IA para elaborar listas de reproducción personalizadas y storytelling guiado por datos que refuerzan la fidelidad de los usuarios. Spotify utiliza la IA también para identificar y eliminar posibles contenidos dañinos y crear así un entorno más seguro para los amantes de la música.

Aplicando el potencial de la IA, Spotify ha conseguido fidelizar a sus usuarios y aumentar en dos dígitos la cifra de abonados premium.

CROWDSEC

Convertir Internet en un lugar más seguro

Entre el 2010 y el 2019, Philippe Humeau y Thibault Koechlin trabajaban en el ámbito del alojamiento de datos de alta seguridad y diseñaron un sistema que bloqueaba las direcciones IP de usuarios malintencionados. Un día, uno de sus clientes sufrió el ataque de un hacker que utilizaba más de 3000 direcciones IP. Mientras intentaban solventar el ataque, Humeau y Koechlin tuvieron una idea: «¿Y si compartimos estas IPs con nuestros compañeros de profesión? Así ayudaríamos a impedir que estos ciberdelincuentes siguieran actuando, ¿no?».

En el 2020, los dos emprendedores franceses fundaron CrowdSec, una startup de ciberseguridad con sede en Nantes que ofrece un sistema colaborativo, proactivo y de código abierto para prevenir intrusiones, así como un cortafuegos para aplicaciones web. Cuando una dirección IP muestra un comportamiento sospechoso, se bloquea y se comparte la información. El truco está en que, si dicha dirección IP es notificada por un número de usuarios suficiente, se redistribuye en la lista de bloqueo en tiempo real, y permite así que los usuarios se protejan mutuamente. La IA interviene de forma decisiva en evitar falsos positivos e identificar comportamientos complejos, cambios repentinos del comportamiento, ataques con baja relación señal/ ruido, direcciones IP que funcionan como series o incluso direcciones IP de proxies residenciales. Los últimos avances en IA permiten a CrowdSec cambiar de un clásico sistema especializado a un método de aprendizaje automático para analizar 12 millones de señales al día. Otros sistemas de IA empiezan ahora a aprender a partir del valioso conjunto de datos de CrowdSec para proponer sus propias soluciones. La exclusiva propuesta de CrowdSec, que participó el año pasado en el programa inaugural proporcionado por Growth Academy de Google para Startups que trata la ciberseguridad y que utiliza las herramientas y los productos de Google, fue todo un éxito. En la actualidad, CrowdSec cuenta con más de 100.000 usuarios activos en más de 190 países, y su protección abarca más de 10 tipos de ataques en 500 escenarios diferentes.

CLEVERGY

Ahorrar dinero y proteger el clima

Analizar, optimizar y controlar tu consumo energético a través de una aplicación apoyada por IA: esta es una clara proposición de valor. Pero Clevergy, una compañía con sede en Madrid que participó en el programa sobre la sostenibilidad proporcionado por Google para Startups en el 2022, aspira a algo más que ahorrar costes. La solución de esta compañía gira en torno a Google Cloud, que aporta a Clevergy la arquitectura necesaria para analizar millones de puntos de datos, como el consumo de energía por hora, patrones meteorológicos e información de la unidad doméstica, para generar recomendaciones personalizadas a la medida del consumidor individual, con consejos de todo tipo, desde cómo mejorar el rendimiento de tu instalación solar hasta cómo averiguar cuáles son las mejores horas para cargar tu coche eléctrico o poner en marcha el lavavajillas. «Lo que queremos es crear una plataforma que facilite la transición energética en todos los hogares», comenta Beltrán Aznar, CEO y cofundador de la compañía.

Para lograrlo, Clevergy colabora con proveedores de energía como la compañía eléctrica Naturgy o con instaladores de paneles solares. Clevergy pone a su disposición una aplicación que pueden utilizar sus clientes para recabar información de utilidad para analizar su consumo energético. A partir de esta información, las empresas pueden identificar oportunidades de venta cruzada y ayudar a los consumidores a reducir el derroche y los costes de la energía. Este planteamiento resulta ventajoso para ambas partes: por un lado, mejora la satisfacción del cliente y los ingresos, y, por otro, contribuye a un futuro más sostenible. Puesto que la eficiencia energética constituye un pilar elemental de los objetivos de descarbonización europeos, las soluciones basadas en IA como Clevergy pueden ser decisivas para alcanzar un impacto medioambiental positivo.

SOCIALSPACE

Empoderar a la juventud para gestionar su salud mental

Según un estudio del Gobierno danés del 2021, una de cada tres mujeres y uno de cada cinco hombres de edades comprendidas entre los 16 y los 24 años tienen problemas de salud mental, lo que supone un aumento de más del 7 % en una década. La ONG SocialSpace, con sede en Copenhague, quiere contribuir a invertir esta tendencia ayudando a la juventud a tomar las riendas de su bienestar psicológico. SocialSpace fue fundada en el 2021 por Freja Sangild Boysen, quien sufrió en primera persona las dificultades de bucear en la compleja maraña de los más de 70 servicios de asesoramiento gratuitos que existen en Dinamarca. Su ONG diseñó una aplicación que incorpora un chatbot asistido por IA que guía a los jóvenes interesados por este ecosistema. «Creemos que las herramientas digitales pueden formar parte de la solución», explica la fundadora SocialSpace. El chatbot, basado en Google Gemini y entrenado con los datos de usuarios de SocialSpace, tiene por objeto crear una experiencia interactiva y fluida para las personas que buscan asesoramiento. Ofrece consejos personalizados y anónimos, con un lenguaje empático que anima a los jóvenes a hablar abiertamente sobre sus experiencias. Partiendo de estas conversaciones, el chatbot emite una selección de recomendaciones de servicios derivadas de palabras clave que aparecen frecuentemente en los sitios web de los proveedores de servicios. Con el chatbot de IA, SocialSpace prevé duplicar su número de usuarios en dos años y espera poder servir de modelo para aplicaciones similares en cualquier parte del mundo.

DEEPHEALTH

IA aplicada a la lucha contra el cáncer de pulmón

Según datos de la Comisión Europea (Sistema Europeo de Información sobre el Cáncer), el cáncer de pulmón es la principal causa de las muertes por cáncer en Europa. Sin embargo, si se detecta en una fase temprana, los pacientes tienen más posibilidades de tratamiento y una mayor probabilidad de superarlo. La tomografía computerizada (TAC) de baja dosis es una esperanza en la detección temprana, pero el mayor obstáculo es el complejo y prolongado análisis necesario para identificar con precisión y diagnosticar nódulos cancerígenos a partir de las imágenes obtenidas. DeepHealth, empresa líder mundial de informática médica asistida por IA, ha desarrollado una solución de IA revolucionaria diseñada para apoyar a los equipos de radiología a identificar el cáncer. Mediante la detección automática y la segmentación de los nódulos en el pulmón, la IA permite a los radiólogos interpretar los TAC del pulmón con mayor fidelidad y, según un estudio realizado por Hempel, et al., hasta un 42 % más rápido.

Actualmente, la solución asistida por IA de DeepHealth se utiliza para apoyar a los radiólogos en uno de los mayores esfuerzos mundiales de detección del cáncer de pulmón, el programa de detección precoz de enfermedades pulmonares del servicio de asistencia sanitaria de Inglaterra (NHS), donde los datos de la administración del Reino Unido muestran que el 76 % de los cánceres detectados se constataron en las fases tempranas.

El programa de control de salud pulmonar es un ejemplo destacado de cómo la IA puede no solo mejorar los resultados clínicos, sino también desbloquear el poder de la detección temprana de enfermedades. Aplicando la IA a los programas de detección para la población a gran escala, con sus soluciones integrales para enfermedades pulmonares, de mama y de la próstata, DeepHealth está rebasando los límites de lo posible en la tecnología de imágenes.

UKSH

Optimización de los procesos del hospital con IA

El profesor Jens Scholz lo dice claramente: «Un hospital que no explora de forma activa la inteligencia artificial a día de hoy no ha dado el paso hacia el siglo XXI». El CEO del Hospital Universitario Schleswig Holstein (UKSH), ubicado en Alemania, es consciente de que el sector de la sanidad tiene una necesidad urgente de modernización. «Solo el año pasado tratamos a medio millón de personas en el UKSH», señala Scholz. «La inteligencia artificial podría mejorar los procesos para todos los involucrados, p. ej., en la sección de urgencias». En una fase piloto, la IA optimizará los procesos operativos orientados a proporcionar a los pacientes una atención más rápida, reducir la carga de trabajo del personal hospitalario y utilizar los recursos de forma más eficiente.

Una de las ventajas de la IA, como subraya Scholz, es que ya puede vincular la información del paciente con datos disponibles de tratamientos anteriores mientras el paciente es trasladado al hospital. Incluso antes de llegar, la IA podría recabar diferentes datos, como los signos vitales del paciente, para analizar qué tratamientos serán necesarios. De este modo, la IA podría ayudar a coordinar mejor los recursos necesarios. «La tecnología tiene un potencial enorme», afirma Scholz. En cuestión de IA, el UKSH desempeña un papel pionero entre los hospitales de Alemania. Trabaja de forma intensiva en toda una serie de aplicaciones posibles de la IA. Los empleados, por ejemplo, pueden utilizar modelos de lenguaje de IA para redactar borradores de escritos de los doctores. Para poder desplegar la IA con éxito, también en combinación con datos sensibles, el UKSH utiliza ahora la nube soberana de T­Systems y Google, que está sujeta a requisitos de seguridad muy rigurosos. De hecho, los datos solo están alojados en Alemania. El principal objetivo de todo uso de la IA es transferir a la IA la mayor cantidad posible de tareas administrativas para que el personal médico tenga más tiempo para atender a sus pacientes.

CARREFOUR

Reducir gastos y minimizar el desperdicio de alimentos

Las personas que compran hoy en día esperan algo más que pasillos bien surtidos; buscan experiencias digitales perfectamente integradas, desde la comodidad de los pedidos online con recogida en la tienda hasta recomendaciones de inventario personalizadas. Carrefour, uno de los principales minoristas europeos con un nutrido historial, se ha embarcado hacia este nuevo rumbo y está llevando a cabo una profunda transformación digital para satisfacer las expectativas de sus clientes y mantenerse a la cabeza de la competencia.

Para una compañía del tamaño de Carrefour, una misión como esta no es una pequeña aventura. Para reducir costes e incrementar la rentabilidad, la empresa se ha aliado con Google Cloud con la intención de utilizar soluciones asistidas por IA. En sus tiendas en Bélgica, Carrefour utiliza IA para optimizar la gestión de inventario. Sofisticados algoritmos alimentados con grandes cantidades de datos de compras se encargan ahora de pronosticar con precisión la demanda, lo que permite a este minorista mantener las existencias a un nivel óptimo y predecir necesidades de reposición.

Los resultados son sorprendentes: desde que utiliza Google Cloud, Carrefour ha reducido los costes operativos en un 40 %, y el consumo de energía en un 45 % en su unidad de informática. El sistema de IA es también una eficaz herramienta a la hora de reducir los residuos alimentarios. Mediante la identificación proactiva de artículos que se aproximan a la fecha de caducidad y con recomendaciones de precios reducidos, Carrefour reduce al mínimo el desperdicio de alimentos y las pérdidas económicas, de forma que ambas partes salen ganando: la empresa y el medio ambiente.

ELEVENLABS

Poner voz al mundo digital

La startup de IA ElevenLabs se ha propuesto la misión de facilitar el acceso a cualquier contenido, en cualquier idioma y a través de la voz. Los fundadores de esta empresa polaca, frustrados con la falta de emociones del doblaje tradicional, desarrollaron su propio modelo capaz de generar voz similar a la humana a partir de texto. Los modelos de ElevenLabs están vinculados al contexto y pueden reproducir de forma realista la entonación, el ritmo y el énfasis, así como los matices emocionales del texto. Esto significa que una novela negra recibe un tono diferente que un poema de amor, y las voces se pueden adaptar en género, edad y acento. Gracias a su colaboración con Google Cloud, ElevenLabs dispone de la infraestructura que necesita para atender de forma eficaz a clientes de todo el mundo a gran escala y con una disponibilidad constante.

Su tecnología se utiliza para audiolibros y artículos de noticias, para animar caracteres de videojuegos, apoyar la preproducción cinematográfica, automatizar procesos de localización en el ámbito del entretenimiento, crear contenido de audio dinámico para las redes sociales y los medios publicitarios, proporcionar apoyo automatizado por voz a agentes y entrenar a profesionales médicos.

La misión de ElevenLabs abarca más allá del mundo empresarial y del entretenimiento. Los fundadores de la empresa, Piotr Dąbkowski y Mateusz Staniszewski, aspiran a democratizar el acceso al contenido escrito para las personas con discapacidades visuales, y ayudar a quienes han perdido la voz a recuperarla. La empresa se centra en crear productos punteros de voz mediante IA, así como en mejorar la protección contra usos maliciosos. Comprometidos con una IA responsable y la transparencia de contenido de IA, utilizan sistemas de moderación avanzados, colaboran en el origen de los contenidos y han desarrollado mecanismos de autenticación de voz propios.

AA IRELAND

Mejorar la experiencia digital de los clientes

Fundada en 1910, The AA Ireland es una referencia en su país. Aunque es más conocida por su servicio de asistencia de emergencia en carretera, es también una agencia líder de seguros de coche, y ofrece también seguros de hogar y de viaje. The AA (Ireland), en colaboración con la agencia de diseño Granite, empezó a transformar su sitio web en el 2021, utilizando herramientas de IA, con el propósito de facilitar a los clientes el proceso de solicitud de presupuestos para el seguro del coche. «Nuestro proceso digital rediseñado para la contratación de seguros de coche se beneficia de recomendaciones apoyadas por IA para la suscripción, la tramitación del proceso y la optimización de los pasos necesarios, lo que acelera notablemente el proceso, reduce la carga cognitiva del usuario y mejora la satisfacción del cliente en general», explica la empresa. Por otro lado, los modelos de IA generativa como Gemini de Google han demostrado ser muy útiles para mejorar productos creativos y desarrollar campañas de promoción digitales que atraen la atención de diferentes clases de público. «Gemini sirve de ayuda al crear y adaptar los textos de los anuncios, proponiendo material creativo que podemos usar. Pero Gemini también nos ayuda a examinar el panorama competitivo», apunta la empresa, y añade que la tecnología permite a la organización adaptarse con rapidez y satisfacer las necesidades cambiantes de los clientes. «En The AA (Ireland), consideramos la IA como una extensión de nuestro equipo que transforma continuamente a una empresa con más de 100 años de historia y prestigio».

BOWER

El camino hacia la economía circular

En el 2021, la Unión Europea produjo más de 84 millones de toneladas de residuos procedentes de envases, lo que supone un aumento del 6,0 % respecto al 2020, o el equivalente a 190 kilogramos por habitante. Menos de la mitad de la basura municipal se recicla. Suwar Mert y Berfin Roza Mert, dos hermanos de Estocolmo (Suecia), se han propuesto ayudar a las personas a reciclar mejor su basura. En el 2018 crearon Bower, una aplicación móvil apoyada por IA que identifica todo tipo de materiales o envases y guía a los usuarios hasta un punto de recogida de residuos o de reciclaje cercano donde pueden depositarlos debidamente. Los usuarios pueden escanear un código de barras o hacer una foto del objeto. Gracias a un nuevo modelo de visión computerizada de código abierto entrenado con Google Gemini, la aplicación funciona ahora en todo el mundo y es capaz de identificar la mayoría de los objetos domésticos con una precisión de más del 90 %. Reconoce tanto el tipo de objeto como el tipo de material, lo asocia con la normativa local en materia de reciclaje y ayuda a los usuarios a depositarlos de la forma correcta. Para animar a los usuarios a participar, los desarrolladores de la aplicación han gamificado el reciclaje con desafíos, competiciones, recompensas y seguimiento del volumen de emisiones de CO2 evitadas.

Bower cuenta actualmente con más de 650.000 usuarios y está disponible en todo el mundo. En el 2023, Bower recibió una subvención de 1,75 millones de euros de Google.org y contó con el apoyo de un equipo de colaboradores de Google para acelerar el desarrollo de la aplicación. Los hermanos persiguen un ambicioso objetivo: ahorrar 500.000 toneladas métricas de CO2 al año a través del reciclaje.

«Una regulación inteligente permite obtener mayores beneficios»

Cecilia Bonefeld-Dahl, directora general de DIGITALEUROPE, la principal asociación para la tecnología digital de Europa, y Joëlle Barral, directora sénior del área de Investigación e Ingeniería de Google DeepMind, conversan sobre la Ley de Inteligencia Artificial de la UE y sus efectos en la competitividad de Europa.

Cecilia, hace pocos meses entró en vigor la Ley de Inteligencia Artificial de la UE (Ley de IA), la primera normativa del mundo con carácter integral para regular la IA. ¿Qué opinas de que la UE lidere la regulación de la IA?

CBD Intentar regular un campo tan nuevo es todo un acontecimiento histórico. Para ciertas cosas, es algo bueno, para otras, no tanto. El año pasado, solo alrededor de un 6 % del capital de riesgo invertido en IA recayó en startups de la UE, y esto es muy poco. Tenemos muchas pequeñas empresas dedicadas a la IA. La falta de consolidación hace que sea difícil atraer inversiones y competir a escala mundial.

¿Cómo crees que repercutirá la Ley de IA en la competitividad de Europa?

CBD Sin duda no ha hecho que las compañías con sede en Europa sean más competitivas. Muchas ya se han ido a EE. UU.. Los consumidores y consumidoras europeos no serán quienes disfruten de las primeras ventajas de los productos que salgan al mercado. Tenemos que acelerar nuestra agilidad, y la legislación no nos va a ayudar a ser los primeros en llegar a la meta.

Joëlle, eres directora del área de Investigación de IA en Google DeepMind. ¿Cómo crees que influirá la Ley de IA en tu trabajo y en el desarrollo de las tecnologías de IA?

JB Ya influye en todo lo que hacemos. Hemos establecido un programa de preparación para la Ley de IA a nivel interno. Nuestros equipos

Gemini sugirió preguntas pertinentes para la entrevista y ayudó a resumir estudios relevantes.

se están preparando para incorporar la documentación, las pruebas y los requisitos de supervisión. Tenemos que asegurarnos de que nuestra forma de llevarlo a la práctica se adapte a medida que evolucione la tecnología.

Google opera a nivel internacional y debe ceñirse a distintos panoramas legislativos. ¿Cómo aborda la compañía estas trabas para garantizar el desarrollo responsable de la IA y su despliegue en las diferentes regiones?

JB Muchos países reconocen que la IA es una enorme oportunidad para la sociedad, pero también son conscientes de los desafíos que supone garantizar su madurez para el uso generalizado. Fomentar la colaboración entre muchos países es esencial para desarrollar un plano común de gobernanza global. Para garantizar un desarrollo y despliegue coherentes y responsables de la IA en todo el mundo trabajamos estrechamente con Gobiernos, reguladores y expertos de la industria que nos ayudan a entender las peculiaridades locales y a adaptar nuestros productos y servicios según sea necesario.

¿Crees que sería posible desarrollar un conjunto de normas de IA que fuera aplicable a escala mundial?

JB Tengo esperanza: dentro de unas décadas, estaremos en una situación muy diferente si conseguimos tener un marco común en vez de adoptar planteamientos individuales.

CBD Las tecnológicas no son empresas nacionales. Tener que cumplir normativas nacionales o incluso regionales es una fuente de problemas. Todo el mundo se beneficiaría de un marco legislativo armonizado.

DIGITALEUROPE ha publicado recientemente un estudio según el cual la UE va rezagada respecto a los competidores internacionales en la mayoría de las tecnologías esenciales, incluida la IA. ¿A qué se debe esto principalmente?

CBD ¡A que seguimos siendo 27 países! Yo he sido CEO, y opté por ascender primero fuera de Europa. Y esto es así para muchas tecnológicas. La escalabilidad no será posible en Europa hasta que no sea realmente un mercado único. Eliminar estas barreras es la tarea más importante para la próxima legislatura de esta Comisión.

¿Qué pueden o deberían hacer los políticos para impulsar la competitividad de Europa en IA?

JB La próxima legislatura de la UE ofrece la oportunidad de desarrollar una estrategia a varios años vista y una agenda política que potencie la IA y otras tecnologías digitales para favorecer la competitividad de la UE en el contexto de una sólida cooperación transatlántica. Los responsables políticos deberían centrarse en la implementación y la aplicación de una normativa eficaz que fomente el avance científico, la innovación con tecnologías digitales y la adopción generalizada de tecnologías digitales en todos los sectores por parte de todas las organizaciones, independientemente de su tamaño. Además, el ecosistema tecnológico también debe ser un lugar que se refuerce mutuamente. Todos deberíamos poder movernos sin dificultades entre startups, grandes compañías y el mundo académico.

Regular la IA implica un frágil equilibrio entre fomentar la innovación, aportar beneficios sociales y gestionar riesgos inherentes. ¿Cómo pueden alcanzar los responsables políticos este equilibrio sin caer en una regulación excesiva?

CBD Preguntando a las empresas: ¿dónde tenéis dificultades? Sabemos que una empresa con 50 empleados tendrá unos costes directos de alrededor de 300.000 euros solamente para implementar la Ley de IA. ¿Quién va a pagar eso? Necesitamos un programa de inversión. De lo contrario, frenaremos todavía más a las empresas, y estas tendrán que contratar a equipos de abogados en lugar de a especialistas en código. Y creo que es justo decir lo siguiente: si una empresa presenta toda la documentación necesaria para lanzar un producto incluido en una de las categorías de riesgo, debe esperar una respuesta en el plazo de tres meses. El producto debería considerarse conforme por defecto si no se notifica ninguna objeción durante este periodo.

JB Tenemos que asegurarnos de que la regulación de la IA fomente y permita obtener los máximos beneficios sociales y económicos que la IA puede brindar, al tiempo que se abordan los riesgos y la complejidad de la tecnología, así como las preocupaciones de la ciudadanía. Con la Ley de IA ya implantada, será especialmente importante tenerlo en cuenta cuando se desarrolle e implemente el código de buenas prácticas durante los próximos meses. Este código es una herramienta para cerrar la brecha entre la entrada en vigor de obligaciones para los proveedores de modelos de IA de uso general y la adopción de normas europeas armonizadas.

¿Qué otras condiciones generales son fundamentales para fomentar la innovación en IA y la competitividad en Europa?

JB Invertir en investigación y desarrollo es fundamental. Actualmente, el gasto per cápita de EE. UU. en I+D para la IA es más que el doble del de la UE. I+D tiene una importancia crucial para entender mejor las ventajas y los riesgos de la IA y cómo gestionarlos. Ade­

«La escalabilidad no será posible en Europa hasta que no sea realmente un mercado único. Eliminar estas barreras es la tarea más importante para la próxima legislatura de esta Comisión».

CECILIA BONEFELD-DAHL

más, es esencial construir la infraestructura de base adecuada. Deberíamos doblar los esfuerzos de Europa para mejorar las cualificaciones y dotar a la fuerza laboral de nuevas competencias de IA.

El estudio realizado por DIGITALEUROPE señala también la importancia de la colaboración estratégica. ¿Cómo pueden colaborar la industria, el mundo académico y los Gobiernos para acelerar la innovación en IA y reforzar la posición de Europa en el panorama internacional de la IA en los próximos cinco años?

CBD Necesitamos más fertilización cruzada. No veo por qué no deberíamos alentar a la industria a compartir conocimientos. Muchos equipos de abogados están analizando las normativas y necesitarán conocimientos para saber cómo funciona la IA o cómo documentarla. También están las amenazas reales, como ciberataques por parte de agentes maliciosos, y muchas otras cosas que tenemos que aprender y que enseñarnos unos a otros.

Joëlle, Google tiene sus propios principios para la IA. ¿Qué motivaciones hay detrás de su desarrollo y cómo orientan el desarrollo y uso responsables de la IA en la empresa?

JB Nosotros fuimos de los primeros en introducir estos principios para la IA en 2018. El primero de ellos hace hincapié en que la IA debe aportar beneficios a la sociedad. Y otros principios adicionales garantizan que no utilicemos la tecnología si puede ser perjudicial. Nuestros principios de IA también identifican las aplicaciones que no apoyamos, como la vigilancia masiva o las armas. Desde la investigación temprana hasta el lanzamiento del producto, nuestros equipos utilizan estos principios a modo de ancla. Son principios reales que rigen nuestra forma de actuar.

Hablemos del sector público: ¿cómo creéis que puede ayudar la IA a los Gobiernos y a la clase política a mejorar la eficiencia en su trabajo diario, y también al sector público en general?

CBD Deberían utilizar la IA para averiguar cómo pueden gastar menos dinero público y generar más valor a partir de él. Ya se trate de curar el cáncer, combatir pandemias o luchar contra la ciberdelincuencia.

JB La IA implica una personalización. Un ejemplo reciente es el del municipio de Pádova, en Italia, que recibía muchas llamadas sobre la calidad del aire. Gracias a la IA, pudieron ofrecer mejores respuestas a sus ciudadanos y liberar recursos para un mejor uso. Hay miles de ejemplos como este.

Para terminar, ¿cuál es vuestra visión del futuro de la IA en Europa?

«Europa debería reconocer que perdió el enlace de la transición tecnológica hace 20 años y, en cierto modo, ahora tiene la oportunidad de reengancharse, porque dispone del talento necesario».

JOËLLE BARRAL

JB Europa debería reconocer que perdió el enlace de la transición tecnológica hace 20 años, y ahora tiene la oportunidad de recuperarse, porque dispone del talento necesario. Creo que Europa tiene una gran oportunidad de ser protagonista en esta nueva era.

CBD ¿Sería poco realista proponer que el 25 % del gasto público de Europa se destinara a la transformación digital de la sociedad? Podríamos convertirnos en especialistas en algunos campos que hoy no se están desarrollando suficientemente, como la atención sanitaria, la educación o la lucha contra el cambio climático. No estamos empleando todo nuestro potencial en algunos ámbitos importantes para los ciudadanos y ciudadanas europeos.

UN ENORME POTENCIAL

La inteligencia artificial puede dar un impulso decisivo a la economía europea, según se desprende de un nuevo estudio realizado por encargo de Google. Martin Thelle, colaborador sénior de Implement Consulting Group y coautor del estudio, explica el potencial específico que ofrece la IA y lo que tiene que hacer Europa para aprovecharlo completamente.

Acaba de terminar un informe que trata el impacto de la IA generativa en la economía de la UE, realizado por encargo de Google. ¿Cuáles son las conclusiones más importantes?

Estimamos que la IA generativa tiene un potencial para fortalecer el producto interior bruto (PIB) de la UE en un 8 %, o entre aproximadamente 1,2 y 1,4 billones de euros, durante la próxima década. Es previsible que las tasas de adopción aumenten rápidamente, siguiendo un patrón de curva en S, con un pico de adopción marginal en alrededor de diez años. Este ritmo es notablemente más rápido que el de otras tecnologías anteriores, que a menudo necesitaron décadas para llegar a implantarse de forma generalizada. Más del 60 % de los trabajos se complementarán con IA, lo que aumentará la productividad gracias a la automatización de tareas que consumen mucho tiempo y permitirá a los trabajadores centrarse en actividades que aportan más valor. Para aprovechar estas ventajas y ayudar a las personas a adaptarse a estos cambios es fundamental invertir en la formación de las capacidades necesarias.

Hay quien dice, como Sundar Pichai, CEO de Google, que la IA cambiará el mundo incluso más rápido que la invención de la electricidad. ¿Estás de acuerdo?

Desde luego. Pero a pesar de que Thomas Edison inventó la bombilla hace más de 160 años, todavía a día de hoy hay cientos de millones de personas que carecen de acceso al suministro eléctrico. En el caso de la IA, es previsible una implantación generalizada en solo 20 a 30 años. El mundo está ahora mucho más interconectado de lo que lo estaba en 1879, y esto hace que las nuevas tecnologías se propaguen más rápido.

¿Cómo puede potenciar la IA exactamente la productividad y la competitividad de Europa?

La IA tiene un potencial para mejorar la productividad sustancialmente mediante la automatización de tareas rutinarias, repetitivas y que consumen mucho tiempo, pues permite hacerlas de forma más

rápida y con mayor precisión. Además, la IA puede ayudar a las personas a acelerar los procesos laborales apoyando tareas cognitivas complejas como hacer escritos, analizar grandes conjuntos de datos y resumir información. Este incremento de la productividad es fundamental para que la economía europea siga siendo competitiva, y podría tener efectos positivos tanto a nivel económico como científico.

Hablando de ciencia, ¿cómo puede la IA acelerar el avance de la investigación en Europa?

La IA puede ayudar a los especialistas a analizar y a gestionar grandes cantidades de datos que son necesarios para la innovación científica, y de este modo acelerar los procesos. También puede automatizar y simular experimentos, lo que reduce los costes y el tiempo necesario para lograr descubrimientos científicos. En la investigación de fármacos, por ejemplo, la IA puede predecir interacciones moleculares y posibles efectos secundarios, lo que supone una enorme ayuda para los equipos científicos y acorta la fase de investigación. La IA también puede mejorar la colaboración entre institutos de investigación facilitando un uso compartido y análisis de datos más eficientes.

¿Qué sectores de la economía se beneficiarán más de la IA, y en cuáles tendrá menos efecto?

Los sectores con un alto potencial de automatización de tareas cognitivas repetitivas, como la informática, el sector financiero o la administración pública, serán los más beneficiados. Por ejemplo, la IA puede sistematizar transacciones financieras y comprobaciones del cumplimiento normativo, lo que reduce considerablemente los costes de operación. En cambio, los sectores en los que predomina la interacción personal o las tareas manuales, como la asistencia personal o la construcción, estarán menos expuestas a la IA. En la construcción, si bien la IA puede asistir la planificación del proyecto y la supervisión de la seguridad, la mano de obra necesaria en la construcción de estructuras ofrece menos posibilidades de automatización.

Más del

100.000 120.000 - 60 %

millones de € de incremento del PIB en España

Tradicionalmente, el sector de los servicios está ligado al esfuerzo por mejorar la productividad. Tu informe indica que las empresas de servicios podrían obtener beneficios exorbitantes de la IA. ¿Podrías citar ejemplos concretos?

En efecto, en la medida en que las economías se encauzan hacia los servicios, la productividad se estanca. En el sector de los servicios, la IA puede mejorar enormemente la productividad mediante mejoras en la atención al cliente, por ejemplo con chatbots que responden eficientemente a las solicitudes, y sistematizando procesos como la tramitación de documentación legal o de contratos. Por ejemplo, en los despachos jurídicos, la IA puede ayudar a los juristas a revisar contratos y documentos legales rápidamente y reducir así el tiempo dedicado a estas tareas. Asimismo, los departamentos de atención al cliente pueden implementar chatbots de IA para atender consultas de rutina y, de este modo, liberar tiempo de los recursos humanos para resolver asuntos más complejos.

¿Es esto aplicable también a los servicios públicos de Europa? Sí, la IA puede racionalizar los servicios al ciudadano mediante sistemas automatizados y reducir los tiempos de espera. Por ejemplo, en Portugal y Dinamarca hay chatbots de IA al servicio de la ciudadanía 24 horas al día durante los 7 días de la semana que proporcionan respuestas personalizadas basadas en extensas bases de datos públicas. La Comisión Europea ya utiliza IA para la traducción automática en sus procesos, lo que mejora la comunicación y la eficiencia. La IA también puede ayudar a los especialistas a gestionar datos de salud pública para predecir brotes de enfermedades y optimizar la asignación de recursos en la atención sanitaria.

Las pequeñas y medianas empresas (pymes) son la médula de muchas economías de Europa. ¿Cómo pueden aprovechar la IA para aumentar su productividad a pesar de sus capacidades limitadas? Para las pymes, implementar la IA puede resultar difícil por la falta de recursos de TI y competencias digitales. Sin embargo, la IA generativa se puede utilizar de forma mucho más intuitiva gracias a la inte­

de los empleos experimentará un incremento gracias a la IA generativa

racción mediante lenguaje natural, y es menos cara que otras innovaciones tecnológicas anteriores. Las pymes pueden adoptar fácilmente la IA sin ningún o con apenas requisitos de datos.

¿Qué crees que necesita Europa para aprovechar plenamente las ventajas de la IA y evitar quedarse detrás de otras economías globales? ¿Cuáles son las principales dificultades que hay que superar? Europa va rezagada en la ola inicial de innovación en IA, y para recuperar ahora una posición en la delantera tendrá que maximizar el uso de las tecnologías existentes. La UE debe implantar regulaciones para la IA favorables, invertir intensamente en infraestructuras de IA y potencia de computación, y promover la adopción y la accesibilidad a gran escala. Para ello es necesario reorientar y mejorar las competencias de las plantillas de forma que puedan aprovechar las ventajas de la IA plenamente. El impacto en el empleo será comparable al de otros avances tecnológicos, pero las transformaciones del mundo laboral no serán tan graves como algunos temen.

¿Puedes explicarlo un poco más? Actualmente, mucha gente contempla con optimismo el potencial de la IA para mejorar la eficiencia en su puesto de trabajo, mientras que otros temen que se produzcan despidos. ¿Qué les dirías a los que están preocupados por perder su puesto de trabajo?

Consulte aquí todo el informe sobre España.

La disrupción del mercado laboral no será probablemente mayor de lo que fue en transiciones tecnológicas del pasado. Hay pocos empleos en peligro, porque las herramientas de IA actuales no son capaces de realizar todas las tareas que implica un trabajo. Las profesiones que requieren interacción humana, como la hostelería o la cirugía, no se verán afectadas. Se estima que solo un 7 % de los trabajadores estarán muy expuestos a la

CONSTRUYENDO

Adquirir nuevas competencias para el empleo del futuro

Google AI Essentials es un curso de aprendizaje autodidacta pensado para ayudar a personas de diferentes profesiones y sectores a adquirir competencias básicas de IA para potenciar su productividad, y que no requiere ninguna experiencia previa. En menos de 10 horas, los participantes reciben nociones sobre la IA por parte de expertos en IA, y aprenden a usarla en la práctica. Tras completar el curso se emite un certificado de Google que los asistentes pueden compartir en sus redes o presentar con sus solicitudes de empleo. AI Essentials forma parte del programa Career Certificates de Google.

Más información en: grow.google/intl/europe/google-career-certificates/

IA, lo que significa que más de la mitad de las tareas relacionadas con su trabajo se podrán realizar mediante IA generativa en algún momento futuro. Cabe esperar que una economía apoyada en IA creará nuevas oportunidades laborales que hoy no conocemos, como por ejemplo en ingeniería de peticiones. La mayoría de los trabajos, más del 60 %, se incrementarán gracias a la IA en lugar de ser sustituidos por esta, lo que permitirá a las personas enfocarse en tareas importantes mientras que la IA se encargará de las tareas repetitivas.

¿Qué competencias deben desarrollar los trabajadores para beneficiarse de la IA?

Los trabajadores necesitan distintas competencias que van desde la alfabetización básica hasta aptitudes cognitivas avanzadas como el pensamiento crítico y capacidades analíticas. La IA generativa también creará nuevos tipos de empleos que todavía no podemos imaginar. Por ejemplo, será fundamental saber cómo interpretar y aprovechar información generada mediante IA. Los trabajadores de todos los sectores deberán acostumbrarse a aprender y a adaptarse continuamente a medida que evolucionen las tecnologías de IA.

Uno de los retos a los que se enfrenta la UE está asociado a los cambios demográficos en comparación con otras superpotencias económicas. ¿Qué hace que confíes en que la IA ayudará a resolver este desafío?

Al liberar tiempo, la IA permite a la fuerza laboral de Europa contrarrestar la escasez de personal en áreas críticas como la atención sanitaria, la ingeniería y la educación. Por ejemplo, la IA puede aumentar considerablemente la eficiencia en las plantillas de cuidados sanitarios, lo que podría ayudar a cubrir hasta un 40 % de las vacantes. En el sector de la educación, la IA puede aportar experiencias de aprendizaje personalizadas y apoyar a los profesores en las tareas administrativas, para que puedan dedicar más tiempo a la enseñanza y a implicar a los estudiantes. Asimismo, las soluciones asistidas por IA en ingeniería pueden optimizar la coordinación de

proyectos y la asignación de recursos, y de este modo ayudar a combatir la escasez de personal cualificado en este sector.

A pesar del enorme potencial de la IA para Europa, tu informe recalca la creciente brecha entre la UE y EE. UU. en la investigación y el desarrollo de la IA. ¿Qué implicaciones tiene esto en la economía europea y qué medidas pueden adoptarse para cerrar esta brecha en el futuro?

Si continúa la tendencia actual, EE. UU., y posiblemente China, estarán a la cabeza del desarrollo de la IA, en cambio la UE quedará como receptor. Esto significa que EE. UU. podría alcanzar mayores beneficios económicos de la IA que la UE. Para cerrar esta brecha, la UE debería fomentar las actividades de I+D locales en IA y desarrollar los modelos existentes para crear nuevas aplicaciones o herramientas. Los esfuerzos de colaboración para aprovechar los grandes recursos de que dispone Europa pueden ser más fructíferos que intentar avanzar en I+D por separado. Por ejemplo, la UE podría establecer centros de investigación de IA conjuntos e incentivar alianzas entre entidades públicas y privadas para promover la innovación.

Hablando de innovación, ¿en qué país de Europa ves el futuro más prometedor para la adopción de la IA?

Se espera que los mercados desarrollados digitalmente, como Estonia, Países Bajos y los países nórdicos, lideren la adopción de la IA gracias a su solidez digital. Por ejemplo, el programa de identidad digital e­Residency de Estonia y sus servicios gubernamentales digitales demuestran cómo las políticas innovadoras pueden impulsar la adopción de la IA. No obstante, también en Francia, España y Portugal se están produciendo avances prometedores. La inversión de Francia en startups de IA muestra cómo la financiación específica puede contribuir al crecimiento del ecosistema de IA. Estos ejemplos revelan que el potencial de la IA se ha reconocido, y que se está utilizando en muchos lugares de la UE. Ahora, lo importante es garantizar que Europa sea capaz de seguir colectivamente el ritmo de las demás regiones del mundo.

REDUCIR LAS EMISIONES

La prevención de las estelas de condensación es una medida eficiente para reducir el impacto climático de la aviación. Las herramientas de IA de Google pueden servir de ayuda en el control del tráfico aéreo para identificar trayectorias de vuelo óptimas que permitan alcanzar este objetivo.

¿Recuerdas la primera vez que miraste al cielo al acercarte a un aeropuerto? Las trazas blancas que se ven a veces detrás de los aviones pueden ser fascinantes, pero también es sorprendente el profundo efecto que tienen en el medio ambiente. La investigación indica que estos rastros de condensación, a los que solemos llamar «estelas», son responsables de cerca de un tercio del impacto de la aviación en el calentamiento global, y controlarlas es un aspecto importante de la lucha contra el cambio climático.

El área de investigación de Google y su equipo de IA aplicada al clima han desarrollado un algoritmo para identificar zonas del espacio aéreo con mayor probabilidad de formación de estelas. Si se integran estos datos en los sistemas de planificación de la aviación, es posible optimizar las rutas de vuelo y reducir de forma sustancial los efectos climáticos asociados a las estelas. «Nuestro objetivo es generar las mejores previsiones posibles para conseguir el máximo impacto climático. En último término, podremos medir el éxito de este trabajo en el nivel de calentamiento que podamos evitar», explica John Platt, miembro de Google Research.

Las estelas se forman cuando los aviones vuelan a través de capas de humedad a gran altitud y se forman pequeñas gotas de hielo alrededor del hollín procedente del escape del motor. Pueden permanecer en forma de nubes cirrus durante minutos o incluso horas, y estas nubes provocadas por el ser humano pueden atrapar el calor en la atmósfera de la Tierra. En el transcurso del 2023, el equipo de investigación de IA para el clima de Google colaboró con la iniciativa de energía sostenible de Bill Gates, Breakthrough Energy, para analizar un ingente conjunto de datos de imágenes de satélite, información meteorológica y de trayectorias de vuelo con el fin de proponer rutas y altitudes que podrían reducir las estelas. Pilotos de American Airlines realizaron 70 vuelos de prueba durante seis meses para comprobar la exactitud de las predicciones. El resultado fue una reducción del 54 % de la generación de estelas a cambio de un aumento del consumo de combustible del 2 %, lo que revela un potencial para una solución de protección del clima rentable y escalable.

«La prevención de las estelas de condensación tiene tanta importancia porque es una de las pocas herramientas de las que dispone el sector de la aviación para mitigar su impacto en el clima a corto y medio plazo», indica Ilona Sitova, Experta Senior en Aviación Sostenible del Maastricht Upper Area Control Centre (MUAC) de EUROCONTROL. El MUAC gestiona el espacio aéreo superior de Bélgica, Países Bajos, Luxemburgo y el noroeste de Alemania, uno de los corredores de aviación más transitados del mundo, con más de 5400 vuelos durante un día de alto tráfico en la temporada de verano.

El MUAC es un precursor en el patrocinio de la investigación para la prevención de las estelas de condensación, y fue el primero en lle­

var a cabo un ensayo operativo de prevención de estelas de condensación en el 2021. Google colabora con el MUAC desde el 2022 compartiendo la información recabada a través de su programa de IA, como los datos específicos de predicción de las capas de formación de estelas. Estas predicciones permiten a los servicios de control del tráfico aéreo emitir autorizaciones de vuelo tácticas con el fin de prevenir la formación de estelas desviando los vuelos fuera de las zonas con tendencia a este fenómeno. Adoptar estas decisiones no resulta nada fácil, ya que es necesario equilibrar el potencial de protección climática con otros factores, como los tiempos de vuelo y otros aspectos operativos. «Por ejemplo, si en un caso extremo, según la predicción no deben utilizarse determinados niveles de vuelo, esto reducirá inevitablemente el espacio aéreo disponible, y por tanto es muy probable que se produzcan retrasos. Nuestra meta es mantener una alta capacidad para atender de forma segura el espacio aéreo y, al mismo tiempo, reducir las estelas», puntualiza Ilona.

Mitigando estelas de condensación con IA

La logística y, por supuesto, la seguridad son también consideraciones fundamentales. El MUAC planifica su capacidad y los turnos de los controladores aéreos con hasta un año de antelación, y coordina los planes con unidades militares para determinar qué altitudes están disponibles para los usuarios del espacio aéreo civil. Sin embargo, las predicciones de formación de estelas con tanta anticipación son menos exactas. El mismo día de las operaciones es posible modificar la trayectoria de aeronaves concretas en tiempo real según las recomendaciones generadas por la IA de Google, pero reconducir los vuelos después del despegue resulta más complicado todavía.

«Estableciendo desvíos de la ruta durante el vuelo se obtiene una mayor precisión, pero esta no es la mejor alternativa, puesto que repercutirá en la planificación de la red y en la carga de trabajo de los controladores aéreos», explica Ilona. En cualquier caso, confía en que la IA pueda desempeñar un papel decisivo a la hora de resolver el rompecabezas que supone integrar medidas de prevención de estelas en el control del tráfico aéreo: «La IA mejorará muchos procesos locales de reducción de las estelas de condensación para las distintas partes interesadas, como las compañías aéreas, el administrador de la red o el control del tráfico aéreo, y aportará beneficios».

El MUAC se mantiene fiel a su compromiso de aprovechar el potencial de las nuevas tecnologías como parte de sus esfuerzos por prevenir las estelas de condensación. «Reconocemos la necesidad de contar con un alto nivel de automatización para los procesos de reducción de las estelas, y por eso son tan importantes los ensayos continuos que realizamos con Google, como el último que comenzó en agosto del 2024», subraya Ilona.

«Los avances en las capacidades de la IA deben ir acompañados de avances en seguridad»

Anca Dragan, directora del área de Seguridad y Ética de Google DeepMind, está convencida de que la IA alberga un sinfín de beneficios para la humanidad, pero también es consciente de que esto va unido a una serie de riesgos. Según Dragan, hay que abordar estos riesgos ahora, tanto si son inmediatos como a largo plazo.

Profesora Dragan, lleva años dedicada a la inteligencia artificial. Empezó a escribir código como alumna de cuarto curso escolar en su país de origen, Rumanía, y ya adulta, se trasladó a Alemania para cursar estudios de informática. Hoy es profesora asociada en la Universidad de Berkeley (California), actualmente en excedencia para cubrir el cargo de dirección del área de Seguridad y Alineación de la IA en Google DeepMind. Partiendo de su amplia experiencia, ¿cuál es su perspectiva del desarrollo de la IA hasta el momento?

Durante décadas, los investigadores desarrollaron sistemas de IA capaces de lograr proezas hasta entonces imposibles: desde ganar al campeón de ajedrez Garry Kasparov en 1997 hasta ayudarnos a entender el planeta Marte. Ahora, lo «imposible» ocurre en todas partes y cada día. La IA conduce vehículos por las principales ciudades de Norteamérica (yo misma trabajé en la compañía de coches sin conductor Waymo durante seis años, y fue realmente fascinante el progreso que conseguimos) y ayuda a médicos a detectar más casos de cáncer. Pero el desarrollo de la IA no termina con llegar a resolver determinados problemas específicos. Van a venir sistemas de IA todavía más avanzados y con una «inteligencia generalizada».

¿En qué se diferencian estos sistemas de lo que hemos visto hasta ahora?

La previsión es que los sistemas de inteligencia artificial general (IAG), tal y como se denominan hoy en día, alcancen un nivel de rendimiento similar al humano en tareas cognitivas de todos los ámbitos. El desarrollo de la IAG es un objetivo al que Google

DeepMind y otros investigadores de la IA de todo el mundo aspiran desde hace tiempo, y con buen motivo. Solo en el ámbito de la ciencia, si la inteligencia artificial ya puede resolver problemas científicos específicos y complejos como clasificar todo el universo de las proteínas (véase la página 10), las ventajas de contar con una herramienta y un asistente de IA para la investigación interdisciplinar serían inmensas. Y la hipótesis en la que muchos de nosotros creemos es que, para alcanzar determinados avances, se requiere una inteligencia universal, con proyección general, y que la IA estrecha no llega más que hasta cierto punto. Más allá de la ciencia, las ventajas para la educación, la sanidad, y en un plano más general, para el bienestar humano, pueden ser enormes; por ejemplo, descubrir terapias que curen enfermedades graves, o ayudarnos a luchar contra el cambio climático. Todavía no hemos alcanzado este hito, pero con los extraordinarios avances hacia una IA más inteligente y de propósito general que se están produciendo, es posible que lleguemos a disponer y a beneficiarnos de la IAG en la próxima década.

¿De qué forma afecta este desarrollo a los posibles riesgos de la IA?

La promesa de crear sistemas de IA cada vez más avanzados va unida a una serie de riesgos, desde daños inmediatos causados por los sistemas actuales hasta riesgos más extremos y potencialmente catastróficos de los sistemas IAG.

¿Qué tipo de riesgos le vienen a la cabeza?

Los sistemas actuales pueden ser un nuevo blanco para los ciberataques; pueden propagar estereotipos o carecer del discernimiento necesario para ponderar aspectos contradictorios en cuestiones polémicas. Pueden reforzar la polarización afectiva, dar malos consejos médicos o incitar injusticias. Algunos sistemas del futuro entrañarán riesgos todavía mayores, como armas cibernéticas muy avanzadas que potencien el bioterrorismo o se utilicen como eficaces herramientas de persuasión. En un futuro más lejano, algunos de los sistemas más potentes podrían llegar a adquirir conciencia propia, a autoproliferarse, desarrollar razonamientos sofisticados o comportamientos engañosos. Por consiguiente, estos avances en las capacidades deben ir acompañados de avances en la seguridad de la IA.

¿Deberíamos abordar estos problemas por orden de aparición, centrándonos primero en los riesgos inminentes de la IA y más tarde en los riesgos futuros? Y ¿cómo deberíamos afrontar estos riesgos tan fundamentales?

Lo cierto es que todos estos riesgos son relevantes, y es importante que nos pongamos a abordarlos todos ellos desde ya: esto es evidente en el caso de los riesgos inmediatos, pero lo más importante es que también debemos ocuparnos de los que son previsibles a más largo plazo. Si nos remitimos al pasado, podemos recordar que se reconoció relativamente temprano que la contaminación del aire era un riesgo grave a largo plazo resultante de la adopción a gran escala del motor de combustión interna y, sin embargo, tuvieron que pasar casi sesenta años desde que salió el primer Ford T

«En el transcurso de nuestro trabajo para mejorar la seguridad, a menudo nos damos cuenta de que las soluciones a los riesgos inminentes y a largo plazo están estrechamente vinculadas y se benefician recíprocamente».

de la línea de montaje hasta que se implantó en EE. UU. la normativa nacional sobre las emisiones de los vehículos motorizados. Históricamente, la humanidad ha reaccionado con retraso a los riesgos de la contaminación debido a la profunda intrincación de algunas de sus causas en la economía global.

¿Puede explicarlo un poco más?

Esta analogía con la contaminación nos enseña algo sobre la IA: si algo nos muestra el progreso humano, es que, cuanto antes identifiquemos y reduzcamos posibles riesgos derivados de nuevas tecnologías como la IA —tanto si son inminentes como a largo plazo—, mejor. Actualmente hay un discurso extendido de que los investigadores que se centran al mismo tiempo en los daños inmediatos de la IA y en los riesgos a largo plazo incurren en un conflicto, ya que los riesgos a largo plazo distraen a la hora de combatir los daños inmediatos. Pero eso no es así. Me parece realmente contraproducente, y creo que deberíamos dejar de culparnos los unos a los otros y ponernos a trabajar en la importantísima misión de abordar todo el panorama de riesgos.

Su trabajo en Google DeepMind se centra en la seguridad de la IA. ¿Cómo aborda usted los riesgos actuales y futuros?

Laboratorios comerciales como el de Google DeepMind trabajan para prevenir, evaluar y mitigar todo el panorama de riesgos de la IA. De hecho, muchos de nosotros, tanto mis compañeros que investi gan el aspecto ético como los que nos dedicados a la alineación de la IAG, como yo, creemos que priorizar un tipo de riesgo por encima de otros es una mala elección. En el transcurso de nuestro trabajo para mejorar la seguridad, a menudo nos damos cuenta de que las soluciones a los riesgos inminentes y a largo plazo están estrechamente vinculadas y se benefician recíprocamente.

¿Podría poner un ejemplo?

Claro que sí, le daré incluso dos. Está ampliamente reconocido que reducir los errores de factualidad de los modelos de IA generativa —o las «alucinaciones», según la jerga del gremio— es importante para reducir la divulgación de información imprecisa. Pero, en cambio, lo que no se sabe tanto es que muchas de las estrategias que utilizamos para evitar estas alucinaciones pueden ser también reveladoras para entender cómo podría ejercerse un control sobre los modelos de IAG del futuro. De forma similar, el esfuerzo por mantener el pluralismo de valores en la alineación puede prevenir el aumento de la polarización hoy en día, y al mismo tiempo contribuir a que los sistemas de IAG comprendan y se defiendan contra su uso indebido, garantizando el equilibrio de los objetivos de los usuarios y de la sociedad. Por eso, nuestros investigadores en el ámbito técnico­social y ético colaboran estrechamente con nuestros científicos e ingenieros de seguridad de la IA.

Hablando de cooperación: ¿cómo pueden o deberían involucrarse los políticos, los científicos y otras partes interesadas en hacer que la IA sea segura? Al igual que en cualquier laboratorio de IA, tenemos que colaborar en el espectro de riesgos de seguridad. También es esencial que las

Anca Dragan es profesora asociada en la Universidad de Berkeley (California). Actualmente se encuentra en excedencia para cubrir el cargo de dirección del área de Seguridad y Alineación de la IA en Google DeepMind y trabaja principalmente en San Francisco.

compañías de IA, el mundo académico, la sociedad civil y los gobiernos de todo el mundo se aparten de la idea errónea de separar daños inminentes y riesgos catastróficos, y que contemplen toda la gama de posibilidades que pueden surgir cuando la IA sea más sofisticada, autónoma y ubicua. Estableciendo prácticas comunes para la seguridad de la IA podrán evitarse tanto repercusiones en el presente como riesgos a largo plazo. En un esfuerzo conjunto, la comunidad internacional de gobiernos, la sociedad civil y la industria pueden desarrollar evaluaciones más sólidas para medir las capacidades de los modelos y la alineación, elaborar prácticas comunes para llevar a cabo estos ensayos con seguridad, y determinar qué medidas de prevención deben implementarse con niveles crecientes de riesgo.

¿Vamos con suficiente rapidez para afrontar estos riesgos?

Para ser clara, los sistemas de hoy no entrañan riesgos catastróficos: el chatbot más reciente no se va a convertir de pronto en una amenaza existencial. Pero tenemos que mejorar nuestra capacidad para medir derivaciones peligrosas y entender cómo cambian las capacidades a medida que los modelos de IA evolucionan, tanto en tamaño como en complejidad. Necesitamos las leyes de escala para las capacidades peligrosas, y debemos estar mejor preparados para mitigar el riesgo que pudiera suponer un sistema ante este tipo de comportamientos peligrosos. También necesitamos avances en la supervisión humana y en cómo utilizarla para prevenir que sus objetivos se desvíen de los nuestros. Y tenemos que entender mejor cómo es probable que los humanos utilicen estos modelos, a través de qué aplicaciones, y cuáles son las consecuencias más amplias de su adopción a gran escala. Podríamos necesitar años de investigación para entender los efectos de segundo y tercer orden de los sistemas de IA y para alcanzar los avances necesarios en la investigación de la alineación, y todos deberíamos aprovechar ahora urgentemente este valioso tiempo, como ya lo estamos haciendo en Google DeepMind.

CUESTIÓN DE AUTONOMÍA

Alrededor de 1300 millones de personas en todo el mundo sufren discapacidades graves. Las herramientas basadas en la IA, como la transcripción instantánea o los subtítulos automáticos de Google, pueden ayudar a estas personas a vivir con mayor independencia.

Para Matthew Johnston, un londinense de unos 50 años que nació con sordera, el mero uso de un audífono no es la solución. Al contrario, cuando habla con otras personas, necesita leerles los labios. En 2020, cuando su hijo menor se mudó a Hong Kong, procuraron mantener el contacto a través de videollamadas. Pero lamentablemente, Johnston se dio cuenta de que leer los labios era más difícil a través de la pantalla que cuando conversaban cara a cara. Cuando se enteró de que el último modelo del Google Pixel tenía una función llamada Subtítulos Automáticos, que transcribe las conversaciones en tiempo real, decidió comprarse este teléfono. La primera persona que le llamó fue su hijo. Estuvieron hablando durante media hora, hasta que Harry lo interrumpió: «Papá, fíjate, esta es la primera vez que hablamos por teléfono». Johnston reaccionó sorprendido: «Tengo 55 años y es la primera vez en mi vida que he conseguido llamar por teléfono a mi hijo».

Subtítulos Automáticos es una de muchas herramientas digitales que Google ha diseñado con y para la comunidad de personas con discapacidad. Conforme a los datos de la Organización Mundial de la Salud, el 16 % de la población mundial, o 1300 millones de personas, padecen discapacidades importantes. Hacer que el mundo sea más fácil de navegar para todas las personas, y sobre todo para aquellas con alguna discapacidad, es un objetivo muy acorde con la misión de Google de hacer que la información del mundo sea accesible de

Matthew Johnston pudo realizar su primera llamada telefónica con 55 años, gracias a la IA.

manera universal. «Es una cuestión de autonomía; se trata de dar a las personas la oportunidad de vivir la vida como desean vivirla, sin barreras, en un mundo que en muchos casos no está diseñado pensando en ellas», apunta Christopher Patnoe, director del área de accesibilidad e inclusión de personas con discapacidad para la región EMEA en Google.

La inteligencia artificial brinda nuevas posibilidades para diseñar productos más inclusivos. Por ejemplo, las personas sordas o con problemas auditivos pueden beneficiarse de la capacidad de los modelos de lenguaje extenso para analizar el habla. A partir de las tecnologías de reconocimiento automático del lenguaje hablado y de detección del sonido, los equipos de ingeniería de Google desarrollaron en 2018 la aplicación Transcripción Instantánea, y un año más tarde las Notificaciones de Sonidos. Transcripción Instantánea proporciona transcripciones en tiempo real de conversaciones en más de 120 idiomas, mientras que Notificaciones de Sonidos identifica sonidos en el entorno externo y doméstico, y envía notificaciones a personas sordas o con problemas auditivos en caso de dispararse una alarma de incendio o cuando suena un timbre.

Lidia Best, presidenta de la federación europea de personas con problemas auditivos, ha experimentado la eficiencia de la IA en primera persona y a través de infinidad de casos en su entorno: «Un artículo en redes sociales me impresionó muchísimo. Una compañera compartió una imagen de su smartphone, con la aplicación Transcripción Instantánea abierta, sosteniéndolo cerca de una televisión en Grecia. Era la primera vez que podía seguir la emisión de las noticias en griego, y solo gracias a la aplicación Transcripción Instantánea». Entre quienes participaron en el desarrollo de Transcripción Instantánea está Dimitri Kanevsky, un científico de Google que investiga la tecnología de reconocimiento de la voz y que perdió completamente la capacidad auditiva con un año de edad. Cuando entró en Google en 2014, utilizaba un dispositivo especial para visualizar subtítulos convertidos de voz a texto. Aunque la solución le resultaba útil, necesitaba la instalación previa de muchos complementos. La Transcripción Instantánea permitió a Kanevsky utilizar las transcripciones de voz a texto de forma más espontánea que antes —por ejemplo, al pedir un café. «Llevaba toda la vida soñando con esto», afirma Kanevsky. Y, ahora, se ha convertido en una de nuestras tecnologías asistenciales más populares para Android.

Más información sobre accesibilidad.

Perspectivas europeas de la tecnología y la sociedad