Hoy quiero hablarte de esa sensación incómoda que tenemos muchos: llevamos décadas oyendo promesas sobre la IA… y, sin embargo, parece que ahora sí.
Los viejos del lugar recuerdan los inviernos de la IA. Frío, poco presupuesto y mucha risa floja de los de siempre: “esto no funciona”, “no es para empresas serias”, “ya vendrá algo mejor”. Cada ciclo tenía su decorado: expert systems, redes neuronales, big data, deep learning… y luego, fundido a negro.
Pero, mientras el público bostezaba, la IA nunca se fue del teatro. Se quedó detrás del telón. Ajustando focos, cambiando utilería, entrenando actores que olvidaban el guión y volvían a empezar. Silencio, iteración y callo. Nada sexy. Mucho trabajo.
¿Y qué ha cambiado ahora?
No es sólo potencia de cómputo ni modelos más grandes. Es un cambio de la escena completa: datos, UX, coste por inferencia, casos de uso con retorno en semanas, integración en herramientas que ya usas, y—sobre todo—apetito empresarial por automatizar lo que antes era intocable. +
Los LLMs dejan de ser parte de una demo para convertirse en un elemento adicional del workflow. Los agentes pasan de promesa a “oye, esto me ahorra dos horas al día”. El backstage se ha profesionalizado y muchos profesionales temblamos pensando en lo que esto puede implicar.
Pero no es que te lo diga yo, de este tema habla Ray Kurzweil en su charla TED donde resume seis décadas de IA en seis ideas que trazan una curva coherente:
Orígenes y expectativas: de Dartmouth 1956 a hoy, pasando de optimismo ingenuo (“en un semestre tendremos inteligencia humana”) a décadas de iteraciones.
La esencia humana y las herramientas: el cerebro + el pulgar oponible como motor de evolución, con la IA como la “herramienta de herramientas”.
Exponenciales invisibles: 75 cuatrillones de veces más potencia de cálculo desde 1939, una curva que nadie dirigía, pero que ha hecho posible los LLM actuales.
Impacto transversal en industrias: desde la vacuna de Moderna desarrollada en dos días hasta AlphaFold descifrando el plegamiento de proteínas, la IA acelera descubrimientos.
Recursos y energía: lejos de agotarse, la abundancia tecnológica (solar, renovables, optimización) crece a la misma velocidad exponencial.
El horizonte singular: nanobots conectando cerebro y nube, un salto de un millón en inteligencia para 2045, y la posibilidad de ganar más de un año de vida por cada año que pasa —la llamada longevity escape velocity.
Lo que ha pasado probablemente sea lo menos interesante de la charla. Lo que realmente nos preguntamos es qué ocurrirá en los próximos meses o años.
Aquí es donde Kurzweil se detiene más: el futuro cercano no es solo más productividad, es una redefinición del concepto de lo que entendemos por humanidad.
En los 2030s, los nanobots cerebrales serán la interfaz con la nube, expandiendo memoria, percepción y creatividad. Hacia 2045, la inteligencia aumentada será millones de veces mayor que hoy.
Esto no es únicamente ciencia ficción especulativa: ya tenemos la primera prueba en medicina. Si hoy la IA puede diseñar una vacuna en días o simular millones de compuestos para detectar terapias, imagina ese mismo enfoque aplicado a longevidad, energía o incluso a la forma en que nos comunicamos.
La promesa no es “vivir más años” sino vivir mejor esos años: más sanos, más plenos, más creativos.
La pregunta de fondo es si estamos preparados para una transición donde el progreso ya no se mide en décadas, sino en curvas que doblan cada año.
También hay una lección incómoda: la adopción masiva no llega cuando la tecnología “puede”, llega cuando la gente “quiere” (y el CFO “aprueba”).
Para querer, hacen falta fricciones bajas y victorias rápidas. Para aprobar, métricas claras. Eso, precisamente, es lo que el ecosistema ha cocinado entre bambalinas durante años y diferentes inviernos superados una y otra vez.
¿Significa esto que no volverá el frío? No. Habrá heladas. Habrá soberbia. Habrá proyectos que nacen con PowerPoint y mueren con un ticket de Jira.
Pero esta vez el protagonista no estará solo. Tendrá un amplio reparto apoyando la función: compliance, seguridad, gobierno del dato, y un playbook de productividad que sí habla el idioma del negocio.
Si has llegado hasta aquí, te propongo un filtro sencillo para ayudarte a separar hype de valor:
¿Qué tarea concreta sustituye o acelera la IA?
¿Cuántos minutos ahorras por usarla cada día?
¿Qué riesgos reduce y cómo lo medimos?
¿Qué decisiones se mejoran y con qué evidencia?
¿Cómo lo apagas si no funciona?
Hemos vivido largos inviernos. Pero el teatro está lleno, el público está dispuesto a pagar y el telón listo para ser levantado una vez más.
La pregunta es: ¿será esta la ocasión definitiva… o sólo otro acto antes del siguiente invierno?
Recuerda, que nunca te falten ideas, ni ganas de probarlas.
A.
PD: Para calentar antes de la función te dejo unos cuantos libros que te pueden aclarar muchas más cuestiones en torno a la IA.
La Singularidad Está Más Cerca — Ray Kurzweil.
Máquinas Predictivas — Agrawal, Gans, Goldfarb.
Architects of Intelligence — Martin Ford.
Y si quieres ver la charla TED de Ray, aquí te la dejo.