Desmitificando la IA para líderes empresariales
Mientras los optimistas creen que la inteligencia artificial transformará el mundo y los pesimistas advierten sobre la obsolescencia humana, Marc Torrens explica cuáles son las capacidades de la IA y cómo utilizarla.
¿Es la inteligencia artificial verdaderamente inteligente? La tendencia a atribuir capacidades cognitivas humanas —o incluso autoconciencia— a una máquina que responde con fluidez dice más sobre nosotros que sobre la tecnología en sí. Incluso las mentes más brillantes pueden dejarse deslumbrar por los avances recientes en IA. Sin comprender cómo funciona, es fácil interpretar mal lo que estamos viendo.
El profesor Marc Torrens ofreció recientemente una sesión en Esade Business School con un objetivo claro: desmitificar la IA para los líderes empresariales. La inteligencia artificial no es ni magia ni salvación. Es un conjunto de sistemas matemáticos poderosos en determinados ámbitos, limitados en otros y, con frecuencia, malinterpretados.
La historia de la IA
La inteligencia artificial se remonta a 1956, cuando emergió como disciplina formal dentro de la informática. Durante décadas, la investigación se centró en la llamada IA simbólica: sistemas que utilizaban el conocimiento introducido por humanos para resolver problemas estructurados.
El gran salto llegó en los años noventa. “En los 90, gracias a la digitalización, empezamos a generar enormes cantidades de datos”, explica Torrens. “Los sistemas de aprendizaje automático ya no dependían de reglas diseñadas manualmente, sino que detectaban patrones en grandes volúmenes de información”.
En los últimos cuatro o cinco años, la IA generativa ha acelerado su desarrollo de forma notable. La novedad es su capacidad para crear contenido nuevo. Los grandes modelos de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés) se entrenan con volúmenes masivos de texto y aprenden relaciones estadísticas entre palabras, frases y conceptos. No “entienden” en un sentido humano, pero calculan probabilidades y generan respuestas en función de ellas.
¿Es inteligente la IA?
La escala impresiona. “Podemos entender los grandes modelos de lenguaje como un repositorio de conocimiento”, afirma Torrens. “Si una persona trabajara 12 horas al día, siete días a la semana, tardaría 300.000 años en procesar el volumen de documentos que un modelo de lenguaje ingiere durante su entrenamiento”.
La comparación es impactante, pero también engañosa. Torrens recurre al ejemplo de un niño de cuatro años, que procesa una magnitud de información comparable durante sus primeros años de vida. La diferencia es que los niños no solo aprenden de textos, sino también de la vista, el oído, el tacto y de la experiencia directa de causa y efecto. El texto con el que se entrenan los LLM es una representación limitada de la realidad.
Esta distinción es clave para valorar si la IA generativa es realmente inteligente. Desde Silicon Valley se sugiere con frecuencia que la próxima frontera será la Inteligencia Artificial General (AGI), es decir, sistemas con razonamiento flexible similar al humano. Sin embargo, muchos investigadores discrepan. La inteligencia implica algo más que reconocimiento de patrones.
“La IA puede mantener conversaciones plausibles, pero no entiende el concepto de visión”, señala Torrens.
El filósofo Daniel Dennett resumió esta paradoja de forma contundente: “Estamos creando máquinas muy competentes sin comprensión alguna”. Competencia sin comprensión puede parecer inteligencia. Pero no es lo mismo.
Por qué la IA parece inteligente
Nuestra propia psicología nos lleva a antropomorfizar. Torrens menciona el ejemplo de un niño que dibuja el sol con una cara sonriente. “Atribuimos de manera habitual nuestras capacidades y características a lo que nos rodea”, explica.
Cuando un chatbot responde con fluidez y coherencia contextual, asumimos instintivamente que hay inteligencia detrás de sus palabras. Sin embargo, estos sistemas son estocásticos y no deterministas: ante la misma pregunta pueden ofrecer respuestas distintas. Esa variabilidad genera la impresión de creatividad —incluso de humanidad—. La contrapartida es que no podemos asumir que sus respuestas sean necesariamente correctas.
Qué significa realmente la IA para los líderes empresariales
Los sistemas actuales de IA son especializados y limitados. Algunos algoritmos pueden conducir vehículos. Otros ganan partidas de ajedrez o póker. Pero, del mismo modo que un algoritmo diseñado para conducir no puede jugar al ajedrez, un modelo optimizado para el lenguaje no puede gestionar de forma autónoma la estrategia empresarial.
La clave está en comprender la especialización concreta de cada sistema y aplicarlo en consecuencia. La IA puede analizar documentos, clasificar imágenes, detectar anomalías, redactar informes y descubrir patrones invisibles para un analista humano.
La IA crea valor real cuando se orienta a objetivos claros, se guía por personas y se integra en flujos de trabajo bien diseñados
La oportunidad está en la aplicación vertical. “Lo interesante para las empresas es poder personalizar los modelos de IA”, explica Torrens. Las organizaciones que definen con claridad un problema, seleccionan datos relevantes y mantienen supervisión humana pueden generar valor tangible. Bien utilizada, la IA amplifica el trabajo humano: permite elaborar más informes, probar más escenarios o responder con mayor rapidez a los clientes.
Pero hay matices. Un aumento de eficiencia en una parte del negocio puede generar cuellos de botella en otra. Si la IA permite producir el doble de informes, alguien deberá leerlos. Por eso los líderes deben rediseñar procesos y flujos de trabajo para aprovechar verdaderamente el potencial de la tecnología. El juicio humano sigue siendo imprescindible.
La oportunidad de Europa
Mientras algunos líderes tecnológicos prometen un salto hacia la AGI, la realidad es que todavía no sabemos cómo alcanzarla.
“No tenemos más datos con los que entrenar los sistemas y ya estamos detectando rendimientos decrecientes”, apunta Torrens. Es probable que la IA continúe mejorando de forma incremental, pero algunos investigadores consideran que podríamos estar acercándonos a un límite en su evolución actual.
Más allá de la AGI se sitúa el concepto especulativo de superinteligencia: sistemas que superarían a los humanos en múltiples dominios. Estas proyecciones atraen inversiones extraordinarias y titulares llamativos, pero están lejos de materializarse. El debate sobre una posible “burbuja de la IA” ya ha comenzado, y los informes sobre la posible necesidad de financiación pública para algunas grandes compañías tecnológicas han avivado las dudas.
Para Europa, este contexto puede abrir una oportunidad.
“Durante mucho tiempo se ha dicho que Europa se está quedando atrás porque no invierte tanto como Estados Unidos o China en tecnología de IA”, señala Torrens. “Pero si esta tecnología no genera el valor prometido por Silicon Valley, entonces puede ser una oportunidad para Europa. Europa puede marcar la diferencia diseñando sistemas y aplicaciones que utilicen la IA en casos concretos o sectores específicos”.
A medida que recurrimos más a los chatbots en busca de guía y compañía, surgen temores de perder la independencia humana
Riesgos a considerar
Las advertencias de los tecno-pesimistas sobre una dependencia excesiva de la IA cobran sentido si pensamos que ya delegamos la navegación en aplicaciones de mapas o el descubrimiento musical en algoritmos de recomendación. Cada vez más personas recurren a chatbots no solo para obtener información, sino también para recibir consejo o incluso compañía.
También surgen preguntas sobre sostenibilidad. Detrás de interfaces pulidas hay trabajadores —a menudo en el Sur Global— que revisan contenidos perturbadores para entrenar y moderar estos sistemas. Además, los centros de datos que sustentan la IA consumen grandes cantidades de electricidad y, en muchos casos, importantes volúmenes de agua para refrigeración.
Estas cuestiones apuntan a un interrogante más profundo: ¿qué se esconde detrás de la comodidad y la aparente inteligencia de estos sistemas?
Comprender una herramienta poderosa
La IA no es magia. Es matemática a gran escala: probabilidades superpuestas entrenadas con enormes volúmenes de datos. Los líderes empresariales no deberían ni sobreestimarla ni temerla de forma automática, sino comprender qué está haciendo realmente.
La inteligencia artificial es, potencialmente, una de las herramientas más poderosas que hemos desarrollado hasta la fecha. Pero no está pensando. Al menos, no todavía.