Inteligencia artificial: limitaciones y desarrollos necesarios

Desde hace años hemos sido testigos de los múltiples avances que se han ido sucediendo en el campo de la inteligencia artificial (IA) y, en especial, tras el lanzamiento de modelos de lenguaje, como ChatGPT (OpenAI). Sin embargo, casi al mismo tiempo que observamos las muchas ventajas que brinda la IA, nos damos cuenta de las todavía múltiples limitaciones que esta tecnología enfrenta. De hecho, cada vez son más las noticias y los estudios que hablan sobre el ...

Desde hace años hemos sido testigos de los múltiples avances que se han ido sucediendo en el campo de la inteligencia artificial (IA) y, en especial, tras el lanzamiento de modelos de lenguaje, como ChatGPT (OpenAI). Sin embargo, casi al mismo tiempo que observamos las muchas ventajas que brinda la IA, nos damos cuenta de las todavía múltiples limitaciones que esta tecnología enfrenta. De hecho, cada vez son más las noticias y los estudios que hablan sobre el retroceso o la reacción negativa (backlash, término utilizado en inglés) de la IA como consecuencia de los todavía necesarios avances que quedan por acometer o las dificultades en el tratamiento de ciertos datos. Según un estudio reciente de la iniciativa The Data Provence, las fuentes web más importantes utilizadas para entrenar modelos de IA han comenzado a restringir el uso de sus datos, lo cual estaría limitando la capacidad de la propia tecnología para desarrollarse.

Más allá de estas limitaciones “operativas”, hay otros elementos, como la sostenibilidad, la seguridad o el impacto en la economía, que siguen siendo un punto de atención en el uso de esta tecnología. Con respecto a la sostenibilidad, es clara la contribución que la IA puede brindar al cumplimiento de determinados objetivos climáticos. Sin embargo, lo que puede servir de mecanismo para solventar ciertos retos, supone en sí mismo un desafío medioambiental. Los centros de datos, esenciales para el funcionamiento de la IA, consumen cantidades enormes de energía. Pero el desafío no es solo energético. Estas infraestructuras son muy dependientes del consumo de agua, ya que necesitan llevar a cabo intensos procesos de refrigeración que garanticen el adecuado mantenimiento de la temperatura. Se estima que el uso total de agua por parte de los centros de datos a escala mundial creció un 6% anual entre 2017 y 2022.

Por otro lado, la IA sigue planteando incógnitas sobre su impacto en variables económicas como el empleo o la productividad. El FMI publicaba a principios de año un documento en el que señalaba el poder de la IA en la reconfiguración del mercado laboral. Sin embargo, a pesar de reconocer esta capacidad, parece que la literatura actual sigue sin aclarar si el efecto complementariedad es mayor o menor que el efecto sustitución y, por tanto, si su impacto puede considerarse como positivo o negativo.

En cualquier caso, el FMI señalaba que, ante un panorama en constante evolución, era fundamental que los países se centraran en apoyar la reubicación de la mano de obra y en la mejora de los marcos regulatorios. En este sentido, Europa ya ha dado los primeros pasos con la aprobación del Reglamento de Inteligencia Artificial, el cual tiene un doble objetivo: garantizar que los sistemas de IA utilizados en la UE sean seguros y respeten los derechos fundamentales de los ciudadanos, y estimular la inversión y la innovación en el ámbito de la IA en Europa.

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