¿Qué pasará con las acciones tecnológicas en 2026?
diciembre 19, 2025
Mientras el mercado alcista de las acciones estadounidenses se extiende a su cuarto año, hay más preocupaciones que nunca sobre la sostenibilidad del fuerte gasto en IA.
Por Jeran Wittenstein, Ryan Vlastelica y Carmen Reinicke. Bloomberg. 19 de diciembre de 2025.
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Los inversores recordarán 2025 como el año en que el repunte de la inteligencia artificial se amplió y los temores se hicieron más pronunciados, no solo por una burbuja en las acciones, sino también por la disrupción que representa la tecnología.
Si bien gigantes tecnológicos como Alphabet Inc. y Nvidia Corp. registraron fuertes ganancias, sectores poco conocidos de la industria, como los chips de memoria y los discos duros, resultaron ser mucho más atractivos para los inversores. Mientras tanto, la amenaza de la competencia de pesos pesados y empresas emergentes con grandes recursos como OpenAI y Anthropic lastró a los fabricantes de software, considerados los más vulnerables a los desafíos.
Mientras el mercado alcista de las acciones estadounidenses se extiende a su cuarto año, hay más preocupaciones que nunca sobre la sostenibilidad del fuerte gasto en computación de IA y si los retornos justificarán las inversiones.
“Hay mucho optimismo en torno a la IA, pero también mucha expectación”, afirmó Anthony Saglimbene, estratega jefe de mercado de Ameriprise. “En 2026, nos centraremos más en la eficacia de la IA. ¿Cuál es el retorno de la inversión (ROI) de los hiperescaladores que han estado invirtiendo? ¿Verán que el crecimiento de sus ganancias continúa acelerándose?”
A continuación, presentamos algunas de las historias más importantes del mercado de valores para la industria tecnológica en 2025 y las perspectivas para cada una de ellas en el nuevo año.
Nerviosismo por las neonubes
Las neonubes, que son empresas que ofrecen servicios de computación en la nube adaptados a los clientes de IA, fueron furor durante la mayor parte de 2025. Pero de cara a 2026 parecen más bien indicadores del riesgo de burbuja de la IA
El creciente escrutinio sobre la falta de rentabilidad de OpenAI ha suscitado dudas sobre su capacidad para afrontar sus enormes compromisos de inversión, incluyendo un acuerdo de computación en la nube con Oracle Corp., cuyo valor se estima en 300 000 millones de dólares a cinco años. Se esperaba que Oracle fuera uno de los principales beneficiarios del crecimiento de la IA, pero sus acciones han caído un 45 % desde que alcanzaron su máximo en septiembre, ya que su exposición a OpenAI se ha convertido en una preocupación importante.
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“Existe mucho temor con respecto a OpenAI y los compromisos que ha asumido”, afirmó Adam Rich, quien ayuda a supervisar más de 17 000 millones de dólares en activos como subdirector de inversiones y gestor de cartera en Vaughan Nelson. “Solo podemos predecir lo que sabemos, y ahora mismo hay mucho que desconocemos. Mientras esto siga así, será difícil que empresas como Oracle recuperen su atractivo”.
Oracle enfrenta otros problemas, como la cantidad de dinero que gasta en arrendamientos de centros de datos, retrasos reportados en algunos proyectos de centros de datos y problemas de financiación. Su creciente endeudamiento preocupa especialmente a los inversores, ya que el riesgo crediticio de la compañía se ha disparado a su nivel más alto desde la crisis financiera.
Más allá de Oracle, el proveedor de neocloud CoreWeave Inc. ha perdido cerca de dos tercios de su valor de mercado desde que alcanzó su máximo en junio. Y las acciones de Nebius Group NV han caído más del 42 % desde su máximo de octubre.
Tecnología aburrida
Los inversores descubrieron nuevas oportunidades de negocio en IA en 2025 al seguir el destino de los miles de millones de dólares en gastos de capital prometidos. Se puede comprobar con solo observar a las empresas con mejor rendimiento en el índice S&P 500. La empresa de memoria y almacenamiento Sandisk Corp. encabeza la lista, seguida de Western Digital Corp, que fabrica unidades de disco duro, y su rival Seagate Technology Holdings Plc. Micron Technology Inc., el mayor fabricante de chips de memoria con sede en EE. UU., ocupa el quinto lugar
Se espera que la tendencia continúe en 2026, a medida que la inversión en capital sigue creciendo. Los inversores se preguntan cada vez más hacia dónde se dirige la próxima ola, y algunos se centran en las acciones de software, que se encuentran en una situación desfavorable.
“Las cosas en la periferia son interesantes”, dijo Melissa Otto, directora de investigación en tecnología, medios y telecomunicaciones en Visible Alpha. “Existe un ecosistema de IA que gira en torno a la propia infraestructura de IA”.
Desplome del software
Las acciones de software cotizaron a valoraciones de mercado atractivas en 2025, pero eso no logró atraer a los inversores. Las acciones de las empresas de software como servicio, o SaaS, se vieron particularmente afectadas. Gran parte de la debilidad refleja los crecientes temores de que el grupo se vea afectado por la IA, ya que las ofertas de servicios como ChatGPT y Gemini de Alphabet reducen la demanda o el poder de fijación de precios.
La IA representa una “competencia existencial” para algunas empresas de software, ya que “el dominio de los chatbots y agentes de IA se convierte en el principal campo de batalla”, escribieron los analistas de RBC Capital Markets en una nota de investigación esta semana.
Empresas como ServiceNow Inc., Adobe Inc. y Salesforce Inc. estuvieron entre las de peor desempeño del sector tecnológico este año. El índice Morgan Stanley de empresas SaaS bajó un 10%, en comparación con una ganancia del 5% en un índice de software más amplio que incluye empresas consideradas ganadoras en IA como Microsoft Corp.
La persistencia del bajo rendimiento del software será un tema clave en el mercado bursátil en 2026. Algunos profesionales de Wall Street ya creen que se ha exagerado. El grupo SaaS «cotiza con un descuento de entre el 30 % y el 40 % con respecto a lo que sugieren sus fundamentos», escribieron los analistas de KeyBanc Capital Markets en una nota a sus clientes a finales del mes pasado.
Lo caro se volvió más caro
La preocupación de que las valoraciones exorbitantes frenaran el ascenso de algunas de las acciones más atractivas de 2024 en 2025 resultó infundada. Palantir Technologies Inc. resultó ser una de las empresas con mejor rendimiento del año, a pesar de cotizar a más de 200 veces las ganancias estimadas durante gran parte del año. El avance del 146% de la acción la sitúa en el octavo lugar del S&P 500.
Wall Street se ha mostrado escéptico con Palantir durante mucho tiempo, principalmente debido a su elevada valoración. De los 29 analistas que cubren al fabricante de software de análisis de datos, solo nueve recomiendan comprar la acción. Aun así, se espera que la compañía se expanda a un ritmo envidiable, con un aumento proyectado de sus ingresos del 43 % en 2026 y del 39 % en 2027, según el promedio de estimaciones de analistas recopiladas por Bloomberg.
El fabricante de vehículos eléctricos Tesla Inc. también superó las preocupaciones sobre su valoración, que es, con diferencia, la más cara de los llamados Siete Magníficos. La acción alcanzó un récord esta semana a pesar de cotizar a más de 200 veces las ganancias previstas y enfrentarse a diversos obstáculos, desde la ralentización de las ventas de vehículos eléctricos hasta la preocupación por la seguridad.
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Los inversores se muestran optimistas ante la visión del director ejecutivo Elon Musk de un futuro con vehículos autónomos y la incipiente apuesta por la robótica. Tras dos años de estancamiento en el crecimiento de los ingresos, se espera que las ventas de Tesla crezcan un 13 % en 2026 y un 19 % en 2027.
Todo esto deja el panorama tecnológico de cara a 2026 prácticamente igual que hace un año. Sí, las acciones son caras, pero las oportunidades de crecimiento están ahí. Depende de las empresas aprovecharlas.
“Las expectativas son altas y las valoraciones son caras”, dijo Saglimbene de Ameriprise. “Eso significa que tienen mucho que demostrar y que realmente tendrán que superar las expectativas para ascender”.
© 2025 Bloomberg LP
Fuente: investmentnews.com, 19/12/25
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El impacto de la IA en el asesoramiento financiero
diciembre 18, 2025
Por Steve Randall. 18 de diciembre de 2025.
Kerry Ryan de Seismic le cuenta a InvestmentNews cómo los gestores de patrimonio y activos están utilizando la IA para personalizar el asesoramiento y redefinir el papel del asesor.
La inteligencia artificial ya no es una ambición futura para los administradores de patrimonio y activos; en 2026, será central para la forma en que las empresas personalizan el asesoramiento, escalan la productividad y compiten por los clientes.
Esa es la opinión de Kerry Ryan, CPAWA, director senior de marketing de servicios financieros en Seismic, quien ha estado hablando con InvestmentNews y dice que las empresas están incorporando IA directamente en los flujos de trabajo de asesores y mayoristas.
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“Las empresas de gestión patrimonial y de activos están avanzando rápidamente en sus estrategias de IA para reducir la brecha de asesoramiento y ofrecer una orientación hiperpersonalizada a gran escala. Los sistemas de IA de última generación convierten automáticamente los datos no estructurados de las reuniones en flujos de trabajo estructurados y prácticos“, afirma, y añade que estas herramientas “muestran dinámicamente la información de los clientes mediante la síntesis de señales de comportamiento, datos de cartera e inteligencia de CRM“.
Ryan enfatiza que la IA no solo está acelerando la eficiencia de los asesores, sino que también está cambiando fundamentalmente la experiencia del cliente.
“Los agentes de IA y el análisis predictivo orquestan recomendaciones, contenido y las mejores acciones en tiempo real en todos los canales”, afirma, lo que permite a los asesores “diseñar experiencias de cliente verdaderamente holísticas y basadas en objetivos. La transición de interacciones reactivas y centradas en el producto a una orientación anticipatoria y basada en datos señala una transformación fundamental en la forma de brindar asesoramiento financiero en la próxima década”.
Si bien el entusiasmo por la IA es alto, Ryan advierte que la personalización a escala es imposible sin la infraestructura adecuada.
“Ofrecer experiencias hiperpersonalizadas al cliente solo es posible con la base de datos adecuada”, afirma. “Las empresas deben contar con una integración de datos en tiempo real que facilite experiencias digitales modernas y recomendaciones personalizadas, además de análisis predictivo y automatización inteligente”.
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Riesgo y cumplimiento
Ryan afirma que , dado que las soluciones de inteligencia artificial (IA) permiten a las empresas de servicios financieros automatizar procesos, surgen inquietudes sobre lo que sucede cuando los sistemas actúan solos y que una gobernanza sólida es esencial, enfatizando que las empresas deben adoptar “una gobernanza de datos consistente en toda la empresa para garantizar un uso responsable y conforme de los datos de los clientes”.
Ryan señala que, si bien es probable que las soluciones de IA fortalezcan los procesos de cumplimiento, las próximas regulaciones probablemente requerirán que las empresas formalicen la gobernanza de modelos, la transparencia, los controles de datos y los marcos de idoneidad, lo que a su vez impulsará la demanda de soluciones de IA más maduras y auditables.
“Al mismo tiempo, una supervisión más estricta de las comunicaciones con los clientes y la personalización impulsará a las empresas hacia plataformas de IA compatibles que puedan documentar el razonamiento, mitigar el sesgo y garantizar la visibilidad de la supervisión”, afirma. “A medida que estos estándares se afiancen, las empresas buscarán cada vez más asociarse con proveedores tecnológicos que puedan implementar la IA de forma segura en todos los flujos de trabajo, manteniendo al mismo tiempo el rigor de cumplimiento que exigen los reguladores”.
La evolución del rol del asesor
A medida que la IA absorbe tareas administrativas y analíticas, Ryan dice que el rol del asesor continúa evolucionando.
“Los asesores pasan de ser selectores de productos a organizadores de procesos patrimoniales integrales”, afirma. “A medida que la IA elimina la carga administrativa, los asesores tienen más tiempo para centrarse en la construcción de relaciones y la orientación estratégica”.
En 2026, afirma, las empresas competirán explícitamente en función de lo bien que combinen las capacidades humanas y de las máquinas.
“Los asesores se apoyarán más en la sinergia humana y tecnológica que genera mayor valor para los clientes, y esta combinación se convertirá en un diferenciador competitivo más explícito”, afirma. “Preveo que los gestores de patrimonio y activos ampliarán sus colaboraciones con plataformas de IA, datos y automatización de experiencias para optimizar la personalización, la productividad de los asesores y la conectividad de datos. Esta transición hacia ecosistemas tecnológicos abiertos e interoperables ayudará a las empresas de servicios financieros y a sus socios a ofrecer experiencias de cliente más rápidas, más compatibles y con mayor impacto”.
Brechas de habilidades de los asesores
Si bien algunas capacidades permanecen internamente, Ryan dice que las asociaciones predominan, pero la expansión de la IA expone brechas de talento, particularmente entre asesores y profesionales de ventas de gestión de activos.
“La fluidez en IA y la alfabetización de datos serán habilidades clave que las empresas desarrollarán internamente y contratarán externamente para cubrir las necesidades, centrándose en cómo los asesores y los profesionales de ventas de gestión de activos pueden utilizar estas habilidades, junto con un sólido liderazgo, comunicación y resolución de problemas, para guiar a los clientes en entornos complejos”, afirma. “Las empresas abordarán estas carencias en 2026 mediante herramientas basadas en IA en toda la infraestructura tecnológica de los asesores, que les proporcionarán contenido de capacitación, formación y coaching para toda la organización”.
A pesar del papel cada vez mayor de la IA, Ryan dice que las empresas pueden mantener la confianza de los clientes enfatizando la transparencia y una fuerte privacidad de los datos.
“Las empresas pueden empezar explicando claramente cómo se utiliza la IA en sus recomendaciones, así como cómo se aprovechan los datos de los clientes en conjunto con ella”, afirma. “Al adoptar prácticas sólidas de privacidad de datos, las empresas pueden capacitar a los asesores y profesionales de ventas para combinar la velocidad de la IA con el criterio y la experiencia humanos para reforzar y mantener la confianza de los clientes en las soluciones de IA”.
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Motor de crecimiento
En conclusión, Ryan dice que las empresas de gestión de patrimonio y activos deben pensar en la IA como un motor de crecimiento, no simplemente como otra palanca de costos.
“Las empresas que adapten su mentalidad obtendrán una ventaja competitiva en cuanto a personalización y experiencias de cliente superiores, impulsadas por la productividad de los asesores mejorada con IA, ecosistemas integrados y modernización operativa para obtener resultados consistentes”, afirma. “En ambos segmentos, las empresas que integren la IA a fondo en la arquitectura de datos, los modelos operativos y las experiencias de cliente escalarán más rápido y ampliarán las ventajas de rendimiento y costos frente a las empresas más lentas en su adopción”.
Fuente: investmentnews.com, 18/12/25
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Médicos oftalmólogos e IA: poderosa alianza contra la ceguera
septiembre 29, 2025
Por Roberto Borrone.
Día Mundial de la Visión. Se celebra el segundo jueves de octubre, para contribuir a la toma de conciencia sobre las enfermedades que pueden causar discapacidad visual, muchas de ellas prevenibles o tratables cuando el diagnóstico es precoz
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“La Inteligencia artificial (IA) no reemplazará a los médicos, pero los médicos que la usen reemplazarán a quienes no la utilicen” (Eric Topol). El doctorr Roger Zaldívar ha destacado el concepto de “inteligencia aumentada” y la sinergia entre la IA y los médicos oftalmólogos que mejora y amplifica determinadas capacidades cognitivas. Concretamente en oftalmología la capacidad diagnóstica mediante el procesamiento de imágenes (tan vastamente utilizadas en nuestra especialidad) ya ha llegado a niveles de sensibilidad y especificidad asombrosos (del 80 al 95 %). Esto se aplica en imágenes de la retina para detectar lesiones generadas por la diabetes; también en imágenes del nervio óptico para detectar precozmente lesiones por glaucoma; en la integración de imágenes de tumores orbitarios, lo que permite detectar patrones de benignidad o malignidad y delimitarlos para una planificación quirúrgica precisa; también se aplica IA para la detección y predicción de progresión de la degeneración macular relacionada con la edad; para la detección y la clasificación de la retinopatía del prematuro y para evaluar lentes intraoculares y dimensiones oculares internas (entre otras aplicaciones).
El segundo jueves de octubre de cada año se celebra el “Día mundial de la visión”. Esa fecha fue dispuesta por la Organización Mundial de la Salud (OMS) conjuntamente con la Agencia Internacional de Prevención de la Ceguera (www.iapb.org). Su objetivo es contribuir a la toma de conciencia de las múltiples enfermedades que pueden generar ceguera o discapacidad visual, muchas de las cuales (80%) pueden prevenirse o son pasibles de tratamiento cuando el diagnóstico es precoz.
Es importante conocer cuál es el cronograma de exámenes oftalmológicos indispensables a lo largo de la vida. La Sociedad Argentina de Oftalmología Infantil (SAOI) ofrece una excelente información en las redes. En los recién nacidos se debe efectuar una evaluación oftalmológica para -entre otros objetivos- prevenir la conjuntivitis neonatal, y realizar la prueba del “reflejo rojo pupilar” para descartar la presencia de opacidades que impidan la llegada de un estímulo visual nítido a la retina del neonato (por ejemplo, cataratas congénitas).
En los neonatos prematuros un médico oftalmólogo especialmente entrenado debe realizar un examen de la retina para detectar una patología denominada “retinopatía del prematuro” (ROP). Los prematuros de riesgo son todos los recién nacidos con un peso al nacer igual o menor a 1.500 gramos; todos los recién nacidos con una edad gestacional de 32 semanas o menor, y recién nacidos que al nacer presenten una evolución clínica inestable, incluidos aquellos que requieren apoyo cardiorrespiratorio o que presenten factores de riesgo como la necesidad de oxigenoterapia, retardo del crecimiento intra y extrauterino, transfusiones, infecciones, entre otros. Ningún neonato prematuro debe egresar de las unidades de neonatología sin evaluación oftalmológica. Estos controles de la retina deben continuar periódicamente luego del alta de internación a cargo de un médico oftalmólogo especialmente entrenado.
Siguiendo con el cronograma de control de niños sin patología ocular, los controles oftalmológicos durante el primer año de vida, luego de la evaluación al nacer, se deben efectuar a los 3 meses, a los 6 y a los 12 meses. Preferentemente deben ser realizados por un oftalmólogo infantil quien efectuará un examen de la retina bajo dilatación pupilar a los efectos de descartar la presencia de diversas patologías como por ejemplo un retinoblastoma (tumor ocular maligno más frecuente en los niños).
Respecto de los controles en edad preescolar y escolar, se debe efectuar una evaluación oftalmológica a los 3 y otra a los 5 años de edad. Luego los exámenes se deben reiterar cada 2 años.
En estas edades entra en escena una enfermedad que requiere especial atención: la miopía. Un ojo con miopía es un ojo enfermo en su estructura y en su función. En los pacientes miopes es mayor la frecuencia de desprendimiento de retina y tienen, además, un riesgo aumentado de padecer glaucoma (hipertensión ocular con riesgo de ceguera). También en ellos es mayor la posibilidad de padecer visión subnormal generada por una enfermedad de la parte central de la retina denominada maculopatía miópica y, además, tienen incrementada la posibilidad de padecer cataratas a una edad inferior a la habitual.
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La prevalencia de miopía en el mundo se está acelerando y las previsiones, de seguir la curva actual, es que en 2050 el 50 % de la población mundial padezca miopía. La novedad es que se han desarrollado en los últimos años alternativas terapéuticas y recomendaciones de estilo de vida para atenuar el avance de la miopía en los niños. Estos, cuando hay antecedentes familiares de miopía deben ser particularmente controlados. Una recomendación es impedir totalmente el tiempo de exposición a pantallas durante los 2 primeros años de vida y limitarlo drásticamente hasta los 5 años de edad (1 hora por día). Otra recomendación importante es realizar actividades al aire libre o exposición a la luz natural al menos 2 horas por día (esto inhibe o enlentece el aumento de la miopía). En cuanto al tratamiento en los niños con factores de riesgo y evidencias de progresión de la miopía las opciones son, por un lado, farmacológicas mediante gotas oftálmicas de atropina muy diluida y, un reciente desarrollo que consiste en anteojos o lentes de contacto especiales con desenfoque periférico. Estos tratamientos deben ser realizados bajo la prescripción y supervisión de un médico oftalmólogo infantil.
Respecto de los controles oftalmológicos en adultos, para quienes no tengan síntomas ni factores de riesgo, se debe efectuar un examen oftalmológico realizado por un médico oftalmólogo al menos cada 2 años. A partir de los 40 años de edad comienzan las dificultades en la lectura (presbicia). Estos controles son una excelente oportunidad para descartar que el paciente padezca glaucoma (aumento de la presión ocular que si no se controla, es una causa de ceguera irreversible). Para quienes tiene síntomas visuales ó factores de riesgo por enfermedades oculares ó sistémicas, es necesario efectuar un examen oftalmológico de inmediato, a cualquier edad. Los factores de riesgo incluyen, entre otros, diabetes; hipertensión arterial, enfermedades inmunológicas e historia familiar de enfermedad ocular. De acuerdo a los hallazgos, el médico oftalmólogo determinará la secuencia de los controles. A partir de los 60 años de edad es importante descartar indicios de una enfermedad degenerativa de la retina denominada maculopatía relacionada con la edad. En estos casos existen tratamientos que deben ser aplicados a tiempo para evitar una ceguera legal (incapacidad de lectura). Paralelamente, las periódicas compañas solidarias organizadas por la oftalmología argentina en poblaciones alejadas de los centros urbanos están logrando reducir los casos de discapacidad visual generados por cataratas no operadas. Múltiples plataformas y equipos con IA incorporada permiten efectuar tamizajes poblacionales de distintas enfermedades oculares.
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Como conclusión, la IA y los médicos oftalmólogos están logrando una alianza sumamente poderosa para luchar contra la ceguera. Es un proceso con una dinámica arrolladora. El 85 % de los artículos científicos sobre IA y oftalmología se publicaron -según PubMed (EEUU) – a partir de 2020. Retomando el concepto expresado al comienzo de estas líneas sobre la hipotética capacidad sustitutiva del médico por esta tecnología, caba coincidir con Roberto Ebner en que “información médica” no es equivalente a “conocimiento médico”, y esto está en línea con los conceptos desarrollados por Eduardo Levy Yeyati cuando diferencia entre el “conocimiento explícito” y el “conocimiento tácito”. El conocimiento explícito es el conocimiento objetivo, documentado, “los datos” (“el saber qué”). Este es el terreno de la IA pero también de sus alucinaciones (errores). El conocimiento tácito, desarrollado al enfrentar la incertidumbre, incluye la experiencia, intuiciones, percepciones (“el saber cómo”). El conocimiento tácito proporciona el contexto y la experiencia que permiten aplicar eficazmente el conocimiento explícito. En síntesis, estamos ante un instrumento muy poderoso, cuyo techo desconocemos, pero que no reemplaza al “juicio clínico” o “criterio médico” y menos aún a la empatía humana “natural” y a la contención que todos necesitamos como pacientes.
Fuente: lanacion.com.ar, 22/09/25
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DeepSeek y medicina
abril 10, 2025
Por Roberto Borrone.
“La inteligencia consiste no solo en el conocimiento, sino también en la destreza de aplicar los conocimientos en la práctica” (Aristóteles). Luis Ignacio Brusco enfatiza en su magnífico libro Homo IA que el término “inteligencia” es heterogéneo y que mezcla muchas funciones (memoria, pensamiento deductivo, capacidades lingüísticas, capacidad visoespacial). Agreguemos a esto el concepto incorporado en 1995 por Daniel Coleman denominado “inteligencia emocional”. La Inteligencia artificial (IA) trata de imitar a la inteligencia humana en funciones como memoria, aprendizaje, resolución de problemas y toma de decisiones. Incluso muchos descreen que la empatía sea una de las limitaciones de la IA.
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Ariel Torres enfatizó recientemente en LA NACIÓN (01/02/25), que una noticia tecno de alto impacto en el inicio de este año fue indudablemente la irrupción del modelo de lenguaje de inteligencia artificial (IA) DeepSeek generado por una pequeña empresa china, High Flyer, según su denominación en inglés y Haán Fang (Cuadrado Mágico), su nombre chino. El antecedente previo de impacto equivalente fue el desarrollo de la compañía Open AI cuando el 30 de noviembre de 2022 lanzó el ChatGPT. Un detalle sorprendente es que la startup china informó que sólo utilizó una fracción de los chips informáticos empleados por las empresas de IA. Los ingenieros de DeepSeek comunicaron que sólo necesitaron 2000 chips en lugar de los 16.000 o más utilizados por las compañías de IA preexistentes. (Cade Metz,The New York Times). En otras palabras, DeepSeek habría utilizado 8 a 10 veces menos de recursos de hardware especializado. La explicación disponible para esa novedad es que DeepSeek se basó en una metodología más eficaz para analizar los datos repartiendo el análisis entre varios modelos especializados de IA. Se lo denomina método de “mezcla de expertos” y habilita al modelo para decidir qué redes de procesamiento debe activar para cada tarea. El 20 de enero DeepSeek lanzó su modelo denominado DeepSeek R1. La información indica que R1 fue entrenado tomando como base el funcionamiento del Chatbot V3, de la misma startup china, mediante técnicas de aprendizaje por refuerzo ,donde a partir de las señales de retroalimentación que recibe (recompensa o penalización) el sistema ajusta su comportamiento. (http://es.wired.com)
Open AI ha expresado sus sospechas de que DeepSeek ha entrenado sus modelos estudiando los resultados de los modelos estadounidenses, mediante un proceso conocido como “destilación”. Se trata de una técnica prohibida expresamente en los términos de uso de sus modelos GPT. Vishal Yadav y Nikhil Pandley (Microsoft) se han referido a esto explicando que la destilación es un técnica diseñada para transferir los conocimientos de un gran modelo preentrenado (“el maestro”) a un modelo más pequeño (“el alumno”). Otro aspecto a destacar es que DeepSeek ha abierto su sistema de IA, esto significa que ha compartido el código informático con otras empresas e investigadores (“código abierto”) permitiendo que los desarrolladores trabajen de manera colaborativa. El código abierto está disponible para que cualquiera lo descargue y lo use.
El 5 de febrero le efectuamos un test a DeepSeek solicitándole que responda un cuestionario integrado por 45 preguntas médicas de la especialidad oftalmología. Se utilizó como fuente la bibliografía científica a la que habitualmente recurrimos para elaborar los exámenes de posgrado en la carrera de especialista de la Primera Cátedra de Oftalmología de la Facultad de Medicina de la Universidad de Buenos Aires (UBA) con sede en el Hospital de Clínicas. La novedad que incorporamos fue que el nivel de complejidad de los escenarios clínicos planteados en cada pregunta de este examen fue superior al utilizado habitualmente en nuestros exámenes. Otro rasgo singular de este examen fue que una proporción significativa de los escenarios clínicos planteados corresponde a síndromes sistémicos, es decir, enfermedades que, además del compromiso ocular, afectan a diferentes estructuras del organismo por lo que para su diagnóstico se requiere un profundo conocimiento tanto de oftalmología como de medicina en general. A DeepSeek se le solicitó emitir un diagnóstico para cada uno de los 45 casos clínicos planteados.
El resultado fue que DeepSeek respondió correctamente el 86 % de las preguntas (39/45). Las respuestas de DeepSeek a cada pregunta incluyó extensos párrafos en los que expresó todo el razonamiento que utilizó al valorar los síntomas, signos y resultados de estudios complementarios de cada caso clínico. En ese “razonamiento” DeepSeek emitió diagnósticos presuntivos y diagnósticos diferenciales hasta que finalmente llegó a su diagnóstico final. Un aspecto sorprendente es el lenguaje utilizado durante el razonamiento, simulando el escenario de estar interactuando con un colega experto en el tema, o la situación habitual de un ateneo clínico en una institución de salud. En la primera fase de sus respuestas, consistente en dar las respuestas con todo el “razonamiento” efectuado hasta llegar al diagnóstico final de las 45 preguntas, DeepSeek empleó 214 segundos, En la segunda fase de sus respuestas, realizada sin interrupción luego de la primera fase, DeepSeek ofreció un listado con sus 45 diagnósticos finales, tardando en total 14 segundos. En síntesis, tardó menos de 5 segundos para cada respuesta en la primera fase de respuestas con el razonamiento (4.75 segundos) y la tercera parte de 1 segundo (0.31 seg.) por cada respuesta en la segunda fase (sólo los diagnósticos).
Con el mismo examen fue testeado el modelo GPT4o de Open AI. El resultado fue que el 68 % de sus respuestas fueron correctas (31/45). En este caso el texto de las respuestas fue directamente el diagnóstico de cada caso clínico.
Un detalle interesante fue que DeepSeek y GPT4o coincidieron en 5 preguntas en sus respuestas incorrectas (sin coincidir en sus respectivas respuestas), es decir que en el 83 % de las respuestas incorrectas de DeepSeek (5/6), GPT4o también se equivocó. Se prestó especial atención a la construcción de las preguntas (planteo de casos clínicos) para minimizar un problema en lo que se denomina “prompt”, es decir, la instrucción o pregunta que se le hace a una herramienta de inteligencia artificial para que produzca algo.
Con el mismo examen fue evaluado un médico oftalmólogo con 25 años de experiencia en la especialidad y reconocido por su erudición superlativa en esta disciplina médica. Sus respuestas correctas correspondieron al 66 % de las preguntas (30/45). El tiempo que le demandó responder las 45 preguntas del examen fue de 49 minutos. Al finalizar calificó al examen como de alta dificultad.
La experiencia es ilustrativa en varios aspectos pero debemos considerar que es una “foto” circunstancial en el contexto de una tecnología que avanza con una dinámica sorprendent,e por lo que este “ranking” entre los modelos de inteligencias artificiales variará seguramente en muy poco tiempo (quizás cuando este artículo sea publicado). Valga la aclaración por las suspicacias que esto genera en el contexto geopolítico actual y la competencia tecnológica existente por la supremacía en IA.
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Algunas reflexiones finales. No hay dudas respecto a la formidable herramienta que representa la IA para actuar cooperativamente con el médico al poner a su disposición su sorprendente capacidad para procesar una cantidad asombrosa de datos en forma instantánea. Ante la crisis actual que atraviesa la relación médico-paciente, la IA está abriendo la posibilidad para los médicos de humanizar nuestra práctica profesional poniendo el foco, además del conocimiento y las destrezas, en competencias como la empatía y el “criterio médico”, con una mirada holística del paciente. La sorprendente velocidad de estos avances tecnológicos me remite a una frase que repetía mi padre refiriéndose – hace ya muchos años-, a la brevedad de los viajes en avión cubriendo largas distancias: “el cuerpo llega antes que el alma”. Podríamos parafrasearla diciendo que cada novedad de esta revolución tecnológica liderada por la inteligencia artificial nos llega antes de recuperarnos del asombro que nos ha generado el último eslabón. A modo de epílogo, valga una advertencia: la fascinación por la tecnología no nos debe hacer olvidar el rol “humano” del médico ante el paciente.
Fuente: lanacion.com.ar, 03/04/25
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Ventajas de incursionar en los Negocios Digitales
enero 7, 2025
Por Gustavo Ibáñez Padilla.
El mundo está atravesando una transformación sin precedentes, marcada por la convergencia de la tecnología digital y la economía global. La expansión de Internet, la inteligencia artificial (IA) y el comercio electrónico han revolucionado la manera en que interactuamos y hacemos negocios. Este fenómeno no solo facilita la comunicación a nivel mundial, sino que también impulsa el comercio y la innovación. En este contexto, las ventajas de incursionar en los negocios digitales son enormes y diversificadas.
Ser tu propio jefe
Una de las motivaciones más fuertes para emprender en el ámbito digital es la autonomía que ofrece. Ser tu propio jefe implica tener control total sobre tu destino profesional. Según el empresario y autor Richard Branson, «El negocio más exitoso es aquel que puedes hacer con pasión». Esta libertad permite a los emprendedores decidir cuánto quieren trabajar, qué proyectos tomar y cómo balancear su vida personal y profesional. La capacidad de ajustar tu ritmo de trabajo según tus necesidades y aspiraciones es una ventaja inigualable.
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Barreras de entrada mínimas
A diferencia de los negocios tradicionales, los negocios digitales presentan barreras de entrada significativamente más bajas. No se requiere una inversión inicial grande ni conocimientos técnicos avanzados para comenzar. Plataformas como Shopify, WordPress y Wix permiten a los emprendedores crear tiendas y sitios web funcionales con una inversión mínima. Esto reduce el riesgo financiero y facilita la experimentación con diferentes ideas de negocio sin comprometer grandes recursos.
Un mercado en expansión
El comercio en línea está en auge. Según un informe de Statista, se espera que el comercio electrónico mundial alcance los 7,4 billones de dólares en 2024. Esta tendencia refleja el creciente número de consumidores que prefieren comprar en línea por conveniencia y accesibilidad. Empresas como Amazon y Alibaba han demostrado el potencial del mercado digital, y el crecimiento continuo de este sector indica que la demanda seguirá aumentando. Emprender en un mercado en constante expansión ofrece oportunidades ilimitadas para los nuevos negocios.
La revolución móvil
El auge de los teléfonos inteligentes ha transformado la manera en que los consumidores interactúan con las empresas. Hoy en día, un gran porcentaje de las compras en línea se realizan a través de dispositivos móviles. Según Pew Research, el 85% de los estadounidenses posee un teléfono inteligente, lo que representa una enorme oportunidad para los negocios digitales. Tener una presencia en línea optimizada para móviles no solo es crucial, sino que también permite a las empresas llegar a sus clientes en cualquier momento y lugar.
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Amplificación del nicho
Internet permite a los negocios llegar a un público global, ampliando significativamente su mercado potencial. Esto es especialmente beneficioso para los negocios de nicho, que pueden tener una base de clientes limitada a nivel local. La plataforma Etsy, por ejemplo, ha permitido a artesanos y creadores vender productos únicos a clientes de todo el mundo. La capacidad de encontrar y atraer a tu audiencia específica en una escala global es una ventaja clave de los negocios digitales.
Delegación y automatización
La delegación y automatización de tareas es más accesible y económica en el ámbito digital. Plataformas como Upwork y Fiverr conectan a los emprendedores con freelancers especializados a costos competitivos. Además, herramientas de automatización como Zapier, Hootsuite y Social-Gator permiten gestionar procesos operativos y de marketing con mínima intervención humana. La inteligencia artificial también está jugando un papel crucial, optimizando la atención al cliente y la gestión de inventarios. Este enfoque reduce costos operativos y libera tiempo para que los emprendedores se concentren en la estrategia y el crecimiento.
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Operatividad 24/7
Una de las ventajas más significativas de los negocios digitales es su operatividad continua. Las tiendas en línea y los servicios digitales están disponibles las 24 horas del día, los 7 días de la semana. Esto no solo aumenta la accesibilidad para los clientes, sino que también maximiza las oportunidades de venta. El cofundador de Alibaba, Jack Ma, destaca que «el e-commerce es un campo de batalla global». La capacidad de generar ingresos mientras duermes es una realidad en el mundo digital, proporcionando una eficiencia operativa sin precedentes.
Ejemplos de éxito
Numerosos ejemplos ilustran el éxito y las ventajas de los negocios digitales. Amazon, que comenzó como una librería en línea, se ha convertido en un gigante del comercio electrónico y la tecnología. Airbnb ha revolucionado la industria de la hospitalidad, permitiendo a los usuarios alquilar sus propiedades a viajeros de todo el mundo. Empresas como Uber y Lyft han transformado la industria del transporte mediante plataformas digitales que conectan a conductores y pasajeros de manera eficiente.
Otro caso notable es el de Netflix, que comenzó compitiendo con el alquiler de DVD y se ha transformado en una plataforma de streaming global, redefiniendo la forma en que consumimos entretenimiento. Estos ejemplos demuestran que la innovación digital puede abrir puertas a nuevas oportunidades y mercados, generando crecimiento y éxito a gran escala.
Los Negocios del siglo XXI
En un mundo en constante cambio, los negocios digitales representan una oportunidad única para emprendedores de todas las edades y sectores. La autonomía, las bajas barreras de entrada, el acceso a un mercado global, la revolución móvil, la capacidad de amplificar nichos, la eficiencia de la delegación y automatización, y la operatividad continua son ventajas innegables que ofrecen una base sólida para el éxito.
Como dijo Steve Jobs, «La innovación es lo que distingue a un líder de los demás». Incursionar en los negocios digitales no solo te posiciona en la vanguardia de la innovación, sino que también te permite aprovechar las tendencias emergentes y transformar tu visión en realidad. Este es el momento de dar el paso hacia el futuro y capitalizar las enormes oportunidades que ofrece el mundo digital.
Fuente: Ediciones EP, 19/07/24.
Información sobre Gustavo Ibáñez Padilla
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La inteligencia artificial revoluciona la docencia médica
marzo 5, 2024
Por Roberto Borrone.
El protagonismo creciente (en forma exponencial) de la inteligencia artificial (IA) en el mundo de la medicina es un hecho concreto e irreversible y con un futuro que superará límites insospechados.
Podemos abordar el tema en dos planos: uno –el más transitado– es el de las aplicaciones de la IA en el área asistencial y de investigación médica. El segundo plano es el enfocado en la potencialidad del uso de la IA en el área de la docencia médica.
En la cátedra de Oftalmología del Hospital de Clínicas José de San Martín (UBA) efectuamos en septiembre del año pasado una investigación que consistió en comparar el desempeño de una cohorte de médicos con respecto al del ChatGPT-4 en el examen final teórico de posgrado de la carrera de médico especialista universitario en Oftalmología. Ese examen consiste en 50 preguntas con cuatro opciones de respuesta cada una (multiple choice). El artículo con los resultados y análisis de esta experiencia fue aprobado para su publicación en la revista científica Oftalmología Clínica y Experimental al superar la evaluación de los revisores. Las respuestas correctas de los alumnos determinaron una exactitud promedio del 78%, en tanto que GPT-4 logró una exactitud del 80%. El umbral de respuestas correctas para aprobar el examen requiere una exactitud del 60%.
El tiempo promedio para completar el examen fue de 75 minutos para los alumnos y de 73,49 segundos para GPT-4. Se trata de una cifra 61 veces inferior al promedio del tiempo utilizado por los alumnos.
En el examen para obtener la licencia médica en los EE.UU. la performance global de GPT-4 fue de una exactitud del 86% En cuanto a las preguntas vinculadas específicamente a oftalmología, GPT-4 respondió correctamente el 70% de la fase 1; 90% de la fase 2 y 96% de la fase 3. En cada etapa del examen las preguntas se enfocan en diferentes áreas del conocimiento.
En el examen del Colegio de Oftalmólogos del Reino Unido, con la misma modalidad de multiple choice, la exactitud de GPT-4 fue del 79,1%. En el examen nacional para la licencia médica en China, GPT-4 logró el 84% de exactitud.
El campo de aplicación de la IA en la docencia médica tiene notables posibilidades. Julio Mayol, de la Universidad Complutense de Madrid, destaca que “la inteligencia artificial hace posible la personalización del aprendizaje médico adaptando los contenidos, el ritmo y el estilo a las necesidades de cada estudiante. Esto promueve un mayor compromiso y motivación por parte del estudiante, conectándolo mejor con el material de estudio”.
La IA ayuda a generar contenidos educativos actualizados y de alta calidad. También incrementa la capacidad de producción de simulaciones clínicas para recrear escenarios realistas que permiten entrenar habilidades prácticas y estimular el razonamiento clínico de los estudiantes. Con la utilización de simuladores y entornos virtuales, los residentes pueden perfeccionar técnicas sin poner en riesgo a los pacientes. Incluso las nuevas herramientas de IA son capaces de interpretar la información de los videos quirúrgicos. Estas posibilidades nos conducen a herramientas de tutoría inteligente para resolver áreas de dificultad en cada estudiante y residente.
Respecto de las aplicaciones de la IA en el campo de la investigación médica y la tarea asistencial, las posibilidades son deslumbrantes, pero esto no debe distraernos de ciertos riesgos y desafíos.
Un logro impactante consistió en la predicción de eventos como el riesgo de muerte de los pacientes, el tiempo estimado de internación o la posibilidad de su readmisión en internación dentro del primer mes luego del alta. El modelo predictivo basado en IA NYUTron fue entrenado con las anotaciones redactadas por los médicos en las historias clínicas de 336.000 pacientes en los EE.UU., atendidos entre 2011 y 2020. Fue diseñado por un equipo de la Escuela Grossman de Medicina de la Universidad de Nueva York. Sus resultados fueron publicados en la prestigiosa revista científica Nature. Esas historias clínicas constituyeron una fuente de datos de 4100 millones de palabras. Al analizar grandes cantidades de datos de los pacientes, la IA puede encontrar patrones que los médicos podrían pasar por alto. Analizando las historias clínicas, los investigadores pudieron calcular el porcentaje de aciertos del programa. El resultado fue que el programa identificó al 85% de los pacientes que finalmente murieron en su internación y al 80% de los pacientes que requirieron reinternación en un plazo de 30 días.
Erik Oermann, investigador principal del proyecto, concluyó que la IA ayudará a proveer más información a los médicos para la toma de decisiones.
La detección temprana de enfermedades es otra de las áreas en las que el desarrollo de herramientas de IA está logrando avances impensados poco tiempo atrás. La IA está facilitando el diagnóstico precoz del cáncer y de enfermedades neurodegenerativas (Parkinson, Alzheimer o esclerosis lateral amiotrófica). El análisis de imágenes médicas (tomografías computadas, resonancias magnéticas, imágenes de la retina, histopatologías) utilizando IA permite efectuar diagnósticos más precoces y precisos, y personalizar los tratamientos para mejorar la calidad de vida y la supervivencia, tal como lo expresó claramente Isabel Lüthy.
La IA ha abierto un inmenso panorama para el desarrollo de nuevas drogas.
Otro campo es el monitoreo en tiempo real del estado de salud de los pacientes en forma remota mediante sensores y dispositivos portátiles que permiten a la IA analizar esos datos y eventualmente enviar una señal de alerta.
Marcelo D’Agostino (OPS/OMS) ha remarcado la importancia de usar herramientas basadas en algoritmos transparentes que se nutran de bases de datos con evidencia científica probada. Son fundamentales las consideraciones éticas sobre el origen de los datos cumpliendo además con las normas de privacidad y confidencialidad. Herramientas como ChatGPT pueden no entender el contexto y llevar a interpretaciones inexactas o incompletas.
Roberto Miatello, decano de la Facultad de Ciencias Médicas de la Universidad de Cuyo, ha expresado que “la IA no debe (ni puede) reemplazar por completo la experiencia clínica y el juicio humano, sino más bien complementarlos. No puede reemplazar la necesidad de habilidades interpersonales, empatía y juicio clínico, que son componentes fundamentales de la atención médica de calidad”.
Luis Ignacio Brusco, decano de la Facultad de Medicina de la Universidad de Buenos Aires, plantea una pregunta fundamental: ¿la inteligencia artificial puede desarrollar empatía? “La empatía permite comprender las relaciones intersubjetivas e implica la capacidad de entender al otro. La empatía es ver con los ojos de otro, escuchar con los oídos de otro y sentir con el corazón de otro” (Alfred Adler). Esta falta de empatía es considerada una de las limitaciones de la IA. El profesor Brusco plantea que “para tener empatía es necesaria la metacognición, es decir, reconocerse a uno mismo. En ese marco, no podríamos entender la intersubjetividad sin tener conciencia de nuestra subjetividad. Que la IA logre empatía implicaría su llegada a la singularidad, y esto implicaría inteligencia emocional”. El límite sería que “la inteligencia artificial nunca podrá repetir la idiosincrasia grupal de lo aprendido como homo sapiens y de pertenecer a esta tribu, nuestra tribu, de la cual nunca podrá ser parte. Allí reside su debilidad (su talón de Aquiles) y hasta quizá su fortaleza (y también su peligro)”.
Para concluir, y siguiendo al doctor Arcadi Gual, desde el Corpus Hippocraticum los valores de la medicina se sustentan en la philotechnie (amor por la ciencia/técnica) y la philantropie (amor y respeto al paciente/principios éticos). La irrupción de la IA en la medicina nos brinda una herramienta fantástica que no debería alterar el imprescindible equilibrio entre esas dos columnas fundamentales.
─Roberto Borrone es Profesor consulto de la cátedra de Oftalmología de la Facultad de Medicina de la Universidad de Buenos Aires, Hospital de Clínicas (UBA). Doctor en Medicina (UBA).
Fuente: lanacion.com.ar, 05/03/24
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Eliminar humanos y reemplazarlos por máquinas
febrero 16, 2024
Por Steven W. Mosher.
Nuevo Objetivo Globalista: eliminar humanos y reemplazarlos por máquinas
Ahora que el mito de la bomba demográfica se ha desvanecido (incluso The New York Times admitió que la población mundial pronto comenzará a decrecer), los controladores demográficos tuvieron que idear otra excusa para continuar con la guerra contra los seres humanos.
Y el Foro Económico Mundial está ansioso por ofrecer una: los seres humanos muy pronto sobrarán.
El movimiento de control demográfico nació en la década de 1960 a partir de un oscuro temor a que el número de seres humanos creciera sin control. Pronto se les unieron ambientalistas radicales y feministas radicales. Cada grupo añadió al movimiento su propia animadversión peculiar hacia los seres humanos en general y, en el caso de las feministas, hacia los hombres en particular.
Esta trilogía de controladores, ambientalistas y feministas nos ha arengado durante décadas sobre los peligros de permitir que las masas pobres y analfabetas de la humanidad procreen. Hicieron propaganda sin cesar de la idea de poner un límite al número de seres humanos, trabajando hacia lo que llaman “crecimiento poblacional cero”.
Ahora, a esta trilogía se le ha unido un cuarto grupo, liderado por el Foro Económico Mundial, que promociona la que tal vez sea la visión más distópica de todas: el Mundo de las Máquinas.
Analicemos un discurso reciente de un caballero llamado Yuval Harari en el Foro Económico Mundial: «Ahora, avancemos rápidamente hacia el siglo XXI, cuando simplemente no necesitemos a la gran mayoría de la población porque el futuro pasa por desarrollar tecnologías cada vez más sofisticadas, como la inteligencia artificial y la bioingeniería. La mayoría de la gente no aporta nada a esto, excepto quizás por sus datos, y cualquier cosa que la gente siga haciendo y que sea útil, estas tecnologías las harán cada vez más innecesarias y harán posible reemplazar a las personas.»
En otras palabras, Harari imagina un futuro en el que la gran mayoría de las personas sean reemplazadas por máquinas inteligentes, un futuro en el que los seres humanos se vuelvan ‘sobrantes’, es decir, anticuados, innecesarios e inútiles.
O, como dijo en otra ocasión: «Ahora estamos siendo testigos de la creación de una nueva clase masiva de gente inútil. A medida que las computadoras mejoran cada vez más en más campos, existe una clara posibilidad de que las computadoras nos superen en la mayoría de las tareas y hagan que los humanos sean superfluos. Y entonces la gran pregunta política y económica del siglo XXI será: ¿para qué necesitamos a los humanos? O al menos, ¿para qué necesitamos tantos humanos?»
Quizás Ud. quisiera aplicarle su propia medicina al Sr. Harari y descartarlo por ser simplemente otro futurista marginal que se dedica a sueños de fantasía, pero no lo es. Es el principal asesor ideológico de Klaus Schwab, director del Foro Económico Mundial.
¿Qué deberían hacer los globalistas con la “gran mayoría de la población” que “no contribuye” a los avances tecnológicos y a quienes “ya no necesitan” para administrar sus empresas?
Harari es demasiado inteligente para imitar a Ebenezer Scrooge, el personaje de Charles Dickens en Cuento de Navidad, quien dijo de los pobres: «Si prefieren morir, será mejor que lo hagan y reduzcan el excedente de población.»
Pero la implicación es clara.
Desde el punto de vista de personas como Harari y Schwab (y de la élite globalista, en general), los seres humanos son simplemente máquinas de carne y hueso. A sus ojos no tenemos ningún valor aparte de nuestra utilidad. Y si tiene sentido económico reemplazarnos con máquinas reales, entonces las máquinas de carne y hueso excedentes tenemos que desaparecer.
La idea de que casi toda la humanidad está o pronto estará obsoleta ha revitalizado el movimiento de control demográfico.
Antiguos programas de control, como la política de un solo hijo de China, sólo estimularon su apetito. En opinión de los controladores demográficos de mayor importancia, nuestras cifras demográficas actuales deberían reducirse a aproximadamente mil millones de seres humanos en el mundo.
Pero la opción Harari les abre una perspectiva aún más interesante: la inteligencia artificial y la robótica permitirán reducir aún más esta cifra.
Su visión distópica imagina un mundo de máquinas inteligentes, empeñosos sirvientes de unos pocos millones, o tal vez sólo unos pocos cientos de miles, de seres humanos que, debido a que contribuyen a los avances tecnológicos, son considerados dignos de habitar el planeta Tierra.
Es un misterio imaginarse por qué esta perspectiva resultaría atractiva para alguien.
¿Nuestras elites globalistas temen y odian tanto a sus semejantes que preferirían pasar sus días interactuando con máquinas semi-sensibles?
¿Quién elegiría voluntariamente vivir en un aislado ‘esplendor’ y estar solamente rodeado de máquinas serviles?
Serviles, es decir, hasta que las máquinas se vuelven lo suficientemente inteligentes como para darse cuenta de que realmente no necesitan en absoluto estas formas de vida primitivas basadas en carbono (estos seres inútiles que comen) y simplemente decidan erradicarlas del planeta como se erradicaría una plaga de cucarachas.
─Steven W. Mosher es presidente de Population Research Institute y autor de «Bully of Asia: Why China’s Dream is the New Threat to World Order».
Fuente: adelanteespana.com, 16/02/24
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Un mundo que cambia. César Vidal
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Estafas mediante Inteligenci Artificial
marzo 9, 2023
Cada vez hay más estafas con herramientas de IA, especialistas piden mayor regulación de los gobiernos
Por Todd Crawford.
Los estafadores están recurriendo cada vez más a la inteligencia artificial (IA) para estafar a objetivos desprevenidos con su dinero duramente ganado.
Según un informe del Washington Post, miles de víctimas han perdido millones de dólares a manos de estafadores que utilizan IA para imitar las voces de sus seres queridos que piden ayuda.
Un modelo de IA, desarrollado por Microsoft, llamado VALL-E que puede simular con precisión la voz de una persona después de analizar solo tres segundos de audio irrumpió en escena a principios de este año y se adaptó rápidamente para cometer fraude.
“VALL-E puede tomar una grabación de tres segundos de la voz de alguien y replicar esa voz, convirtiendo las palabras escritas en habla, con entonación y emoción realistas según el contexto del texto”, se lee en un sitio web oficial de VALL-E.
Los desarrolladores de la IA especulan que la tecnología podría usarse para aplicaciones de texto a voz de alta calidad y podría ayudar a los creadores de contenido cuando se combina con otros modelos de IA como GPT-3. Sin embargo, la tecnología se adoptó de inmediato para un propósito más oscuro, a menudo dirigido a los ancianos.
En una conversación con el Washington Post, Ruth Card, una abuela de 73 años, dijo que recibió una llamada telefónica de quien creía que era su nieto, Brandon, quien suplicaba dinero para pagar la fianza, lo que llevó a ella y a su esposo a correr al banco para asegurar los fondos.
“Definitivamente fue este sentimiento de… miedo. Que tenemos que ayudarlo en este momento”, dijo Card al Washington Post, y agregó que “nos absorbieron. Estábamos convencidos de que estábamos hablando con Brandon”.
Card descubrió la estafa antes de entregar el dinero, sin embargo, no todos tuvieron tanta suerte.
Pareja canadiense pierde $21.000
Según los informes, una pareja canadiense perdió 21.000 dólares canadienses a manos de un estafador después de recibir una llamada de quien creían que era un abogado que representaba a su hijo, quien afirmaba que su hijo fue encarcelado por matar a un diplomático en un accidente automovilístico.
Benjamin Perkin le dijo al Washington Post que los estafadores usaron una voz generada por IA que imitaba su voz que suplicaba dinero a sus padres. Más tarde, un hombre hizo un seguimiento de los padres de Perkin afirmando ser su abogado y diciendo que necesitaba $21.000 para los honorarios legales.
Perkin le dijo al Washington Post que la voz estaba “lo suficientemente cerca como para que mis padres realmente creyeran que hablaron conmigo”.
Creyendo que su hijo estaba en problemas, la pareja reunió el dinero y se lo envió al estafador como Bitcoin. Si bien admitieron que la llamada sonaba sospechosa, aun así enviaron los fondos y no se dieron cuenta de que habían sido estafados hasta que recibieron una llamada real de su hijo.
La pareja presentó un informe policial ante las autoridades canadienses, pero admitió al Washington Post: “El dinero se fue. No hay seguro. No hay forma de recuperarlo”.
Perkin especuló que los estafadores obtuvieron muestras de su voz a través de videos que publicó en YouTube sobre motos de nieve.
¿Viene la regulación?
Actualmente, hay una multitud de herramientas de IA accesibles al público en general que pueden crear un texto convincente, generar una imagen o un video con un simple aviso o, como en el caso de las estafas telefónicas, imitar de manera convincente la voz de cualquier persona.
Las llamadas para regular la tecnología están aumentando. Sin embargo, a diferencia del pasado, los gobiernos parecen reacios a tomar medidas. Mark MacCarthy, publicando para Brookings, escribió en marzo de 2020: “La regulación se considera un costo, un obstáculo, un retraso o una barrera que debe aceptarse a regañadientes como último recurso solo si es absolutamente necesario”.
En la década de 1970, cuando la industria de las tarjetas de crédito apenas estaba surgiendo, los consumidores estaban en apuros por cualquier transacción fraudulenta en sus tarjetas, incluso si su tarjeta había sido robada o perdida.
El Congreso de EE. UU. abordó el problema al aprobar la Ley de Facturación Justa de Crédito de 1974, que buscaba limitar la responsabilidad del titular de la tarjeta e impedía que las compañías de tarjetas de crédito traspasaran las pérdidas debidas al fraude a los titulares de la tarjeta.
La legislación inspiró confianza en la industria de las tarjetas de crédito y le permitió crecer hasta convertirse en un sistema sólido y confiable e inspiró la innovación.
“Sin embargo, los formuladores de políticas han olvidado este efecto secundario beneficioso de la regulación, prefiriendo dar rienda suelta a los actores de la industria para implementar tecnologías emergentes como mejor les parezca”, escribió MacCarthy.
La Casa Blanca publicó una «Guía para la regulación de aplicaciones de inteligencia artificial» en 2020, que estableció un marco para que los futuros legisladores elaboren legislación, sin embargo, no parece estar dando como resultado ninguna acción significativa.
La gente necesita confiar en la tecnología
A medida que las empresas continúan incorporando IA en sus productos y servicios, la atención de los legisladores se está desviando de la protección de datos a cómo el software utiliza esos datos.
Un libro blanco de 2020 titulado «Sobre la inteligencia artificial: un enfoque europeo para la excelencia y la confianza» buscó establecer un marco legal de IA y argumenta que la regulación es esencial para el desarrollo de la IA, inspirando confianza en los consumidores y estimulando la innovación.
El documento argumentó que a medida que la tecnología se convierte en una parte cada vez más central de todos los aspectos de la experiencia humana, las personas deben poder confiar en ella. “La confiabilidad también es un requisito previo para su aceptación”, argumentaron los autores del artículo.
Sin embargo, a pesar de la acción del gobierno, las nuevas IA no reguladas están inundando Internet, muchas disponibles de forma gratuita para cualquier persona, y los expertos predicen que el mercado de chips de IA crecerá exponencialmente hasta el final de la década.
A medida que los estafadores sigan adoptando la IA para realizar fraudes, la confianza en la tecnología seguirá deteriorándose, y los errores recientes solo han erosionado aún más esa confianza.
En febrero de este año, Google presentó Bard, un chatbot de IA que se lanzó como competidor de CHATGPT y que se volvió viral a fines de 2022 por su capacidad para generar texto convincente.
Sin embargo, un error fáctico generado por el chatbot de Alphabet, que se utilizó en un anuncio de lanzamiento de la tecnología, provocó que el precio de las acciones de la empresa cayera en picado en 100.000 millones de dólares.
En el anuncio, al bot se le presentó la pregunta: «¿Qué nuevos descubrimientos del telescopio espacial James Webb puedo contarle a mi hijo de 9 años?»
El chatbot escupió varias respuestas, sin embargo, una respuesta evidente fue incorrecta. El bot afirmó que el JWST podrá tomar las primeras imágenes de un exoplaneta, algo que logró el Very Large Telescope del Observatorio Europeo Austral en 2004.
La industria de la IA está fuera de control
Cynthia Rudin, profesora Earl D. McLean, Jr. de Ciencias de la Computación, Ingeniería Eléctrica e Informática, Ciencias Estadísticas, Matemáticas y Bioestadística y Bioinformática en la Universidad de Duke, le dijo recientemente a Wral Tech Wire que «la tecnología de IA en este momento es como un tren fuera de control y estamos tratando de perseguirlo a pie”.
Argumentó que las grandes empresas de tecnología no están incentivadas para crear herramientas éticas, sino que están incentivadas para generar ganancias.
«El problema es que cuando dicen cosas como ‘queremos democratizar la IA’ es realmente difícil creérselo cuando están ganando miles y miles de millones de dólares», dijo, y añadió que «por eso, sería mejor que estas empresas no fueran monopolios y que la gente pudiera elegir cómo quiere que se utilice esta tecnología».
Rudin dijo que los gobiernos «definitivamente deberían intervenir» y regular la tecnología, y señaló que «no es que no hayan recibido suficiente advertencia».
Ella señala que los sistemas de recomendación, la IA utilizada por numerosas plataformas para recomendar contenido, han estado en uso durante años, pero los gobiernos no les han impuesto ningún tipo de regulación y la gente tiene poco o nada que decir sobre cómo se usa la tecnología.
Cuando se le preguntó cuál es el peor de los casos, Rudin dijo: «La información errónea no es inocente».
“Hace un daño real a las personas a nivel personal. Ha sido la causa de guerras en el pasado. Piensa en la Segunda Guerra Mundial, piensa en Vietnam. Lo que realmente me preocupa es que la información errónea conduzca a una guerra en el futuro, y la IA será, al menos en parte, la culpable”, dijo.
Fuente: es.visiontimes.com, 08/03/23.
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La Inteligencia Artificial no es neutra
marzo 16, 2022
¿Decidirá un robot si puedes recibir un riñón o el préstamo de tu casa?
“Los modelos y algoritmos predictivos” indican a los pobres “como inversiones arriesgadas y padres problemáticos”, se lee en un artículo reciente de la Civiltá Cattolica
La Inteligencia Artificial no es neutra. La sustitución del hombre para maximizar objetivos y tareas a través de las máquinas o la robótica abre un debate serio sobre el impacto de la Inteligencia Artificial y su incidencia en la vida de millones de personas, especialmente aquellas pobres y marginadas.
“Los pobres en un mundo dominado por los big data” es el tema clave presentado en el artículo, titulado: Intelligenza artificiale e giustizia sociale. Una sfida per la Chiesa, publicado recientemente por La Civiltá Cattolica (18 enero / 01 de febrero 2020 – Año 171, pág. 121 – 131, Sumario 4070).
Antonio Spadaro S.J. y Paul Twomey ponen el énfasis en las potencialidades de acompañar el cambio tecnológico actual con la sabiduría humanista de la Iglesia. Además porque la tecnología e ingeniería robótica y sus implicaciones son impredecibles y ambiguas, para el trabajo y el empleo, la manufactura, la agricultura y los sistemas alimentarios, los servicios de salud, la lucha contra la pobreza y la marginación.
Precisamente, la Iglesia busca ser profética en el tiempo del “big data”, es decir, en la época inquieta e incierta de esos datos de cuyo volumen, complejidad y velocidad, sin control, se está forjando el desarrollo de la “Inteligencia Artificial” y la New Economy.
Se trata, según Spadaro y Twomey, de comprender el fenómeno con el intento de canalizarlo desde la perspectiva de la “justicia social”. Existen desafíos y oportunidades, pero abordar la cuestión desde el “bien común” podría inclinar la balanza a favor de la dignidad de la persona y no de su manipulación.
Los big data, “datos necesarios para alimentar los motores de aprendizaje automático pueden llevar a una manipulación y a la explotación de los pobres: Los pobres del XXI siglo son, al mismo tiempo de quien no tiene dinero, los que, en un mundo basado sobre los datos y sobre las informaciones, aquellos ignorados, ingenuos y explotados”, se lee en el artículo.
“Los modelos y algoritmos predictivos” indican a los pobres “como inversiones arriesgadas y padres problemáticos”. Así, vigilancia, manipulación y control asoman como una amenaza en la vida de los pobres en la era de la IA, donde cada gesto o comportamiento se digitalizan en algoritmos sin alma y emociones con fines gubernativos, comerciales y públicos.
La influencia de esos sistemas avanzados de análisis podría hacer más complejo y menos humano la asistencia social, la defensa de la privacidad, la aplicación de leyes y el crédito para sectores ya marginados.
La Iglesia está ahí para ofrecer una reflexión sobre los aspectos éticos y espirituales, por ejemplo en el caso especifico de los códigos y los prejuicios a su alrededor. “El código de programación está escrito por seres humanos. Por lo tanto, su complejidad puede acentuar los defectos que inevitablemente acompañan a cualquier tarea que realizamos”.
“Las preconcepciones y el sesgo en la escritura de los algoritmos son inevitables. Y pueden tener efectos muy negativos sobre los derechos individuales, la elección, la colocación de los trabajadores y la protección de los consumidores”.
La revista de los Jesuitas en Roma, cuyos textos son revisados por la Santa Sede antes de su publicación, propone una mirada realista respecto a los sesgos presentes y futuros. “Sobre el código que viene escrito hoy se basarán los futuros sistemas de la IA por muchos años posteriores”.
“De hecho, los investigadores han encontrado prejuicios de varios tipos presentes en los algoritmos, en el software adoptado para las admisiones en las universidades, en los recursos humanos, en las calificaciones de crédito, en los bancos, en los sistemas de manutención de niños, en los sistemas de seguridad social y en otros”.
En definitiva, “los algoritmos no son neutrales. La creciente dependencia de la economía socioeconómica de la IA da un enorme poder a quienes programan sus algoritmos”.
“Riesgo de una mayor marginación de los vulnerables. Un análisis del impacto social de los grandes datos y de la IA muestra que su tendencia a tomar decisiones sobre la base de un perfil insuficiente y una retroalimentación limitada conduce a una mayor marginación de los pobres, los indigentes y los vulnerables”.
Por eso, la propuesta es que los futuros Bill Gates o Mark Zuckerberg y otros genios de la programación y de la informática, conciban las consecuencias éticas de sus negocios y descubrimientos para bien de la humanidad entera. Así como ha advertido el Papa Francisco en su discurso enviado al Foro Económico de Davos en enero de 2018.
Spadaro y Twomey afirman que la evolución de la IA contribuirá en gran medida a plasmar el siglo XXI. “La Iglesia está llamada a escuchar, a reflexionar y a comprometerse proponiendo un marco ético espiritual a la comunidad de la IA, de esta manera prestar un servicio a la comunidad universal. Según la tradición de la Rerum Novarum, se puede decir que aquí hay una llamada a la justicia social”.
La cuestión sigue abierta: ¿Qué será de la vida de millones de personas, externas a los círculos decisionales de expertos y de empresas especializadas en Inteligencia Artificial volcadas con millones de dólares en la carrera tecnológica que pretende incidir en cuestiones vitales, tales como la salud, el trabajo, las aseguraciones, las pensiones, la privacidad, la instrucción, etc.?
En efecto, la Pontificia Academia de las Ciencias en mayo de 2019, invitó a expertos internacionales a la Ciudad del Vaticano para abordar las preocupaciones de la Iglesia sobre los fundamentos científicos de la innovación de la IA / robótica; las relaciones persona-robot y las implicaciones para la sociedad.
Asimismo, el papa Francisco ha recibido en audiencia privada a líderes del campo tecnológico como el presidente de Microsoft, Brad Smith, el pasado 13 de febrero de 2019, para valorar el bien común en futuras innovaciones. A una platea de los representantes de empresas como Apple, Facebook, Google, Francisco también planteó el beneficio de la IA para que los menores no tengan acceso a material pornográfico y ser protegidos de otras amenazas a su inocencia.
Además, de alertar a las élites del mundo también sobre el mal uso de la inteligencia artificial para manipular la opinión de millones de personas y “envenenar” los debates públicos, a través de un mensaje al pasado Foro Económico Mundial en Davos (27.09.2019).
Artículo de la Civiltá Cattolica: INTELLIGENZA ARTIFICIALE E GIUSTIZIA SOCIALE. Una sfida per la Chiesa.
Fuente: es.aleteia.org, 23/01/20.
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Un algoritmo de aprendizaje automático (IA) refuta cinco conjeturas matemáticas sin ayuda humana
junio 15, 2021
Una inteligencia artificial refuta cinco conjeturas matemáticas sin ayuda humana
Un algoritmo de aprendizaje automático halla construcciones que se creían imposibles en la teoría de grafos
que muestran que ciertas conjeturas de la teoría de grafos son falsas.
Por Mayte Rius.
Una inteligencia artificial ha refutado cinco conjeturas matemáticas -teoremas no probados- en combinatoria extrema y teoría de grafos sin ayuda humana, sin ningún entrenamiento ni información previa sobre el tema.
Adam Zsolt Wagner, postdoctorado de la Universidad de Tel Aviv en Israel e investigador especializado en aprendizaje automático, combinatoria y teoría de grafos, utilizó un algoritmo de aprendizaje automático para buscar ejemplos que refutaran una serie de conjeturas que llevan tiempo asentadas en la teoría de grafos, un área de las matemáticas que implica el estudio de objetos configurados por una serie de puntos (los vértices) conectados por líneas (las aristas).Lee también
Los matemáticos pensaban que estas conjeturas eran ciertas, aunque sin haber podido probarlas, porque no habían encontrado una construcción que demostrase que son falsas.
La ‘creatividad’ de las máquinas
“Los matemáticos tienen muchas técnicas para encontrar tales construcciones, pero a veces el contraejemplo de una conjetura tiene una estructura muy extraña, y los humanos carecemos de creatividad para encontrarlos; por suerte, los ordenadores no están sujetos a los mismos límites de creatividad que nosotros, ya que piensan de forma diferente, y de ahí que mi programa haya encontrado contraejemplos a cinco conjeturas”, explica Wagner en una entrevista online con La Vanguardia .
A veces el contraejemplo de una conjetura tiene una estructura muy extraña y los humanos carecemos de creatividad para encontrarlo
Adam Zsolt WagnerPostdoctorado Univ. Tel Aviv, investigador aprendizaje automático
Para hacerlo posible, utilizó un algoritmo de aprendizaje por refuerzo, un programa similar a los que aprenden juegos partiendo solo de las reglas y practicando por su cuenta, como el famoso AlphaZero de Deepmind, que alcanzó por si solo un nivel de ajedrez sobrehumano. “Mi programa es mucho menos sofisticado, pero aún así fue lo suficientemente bueno para encontrar contraejemplos”, apunta Wagner.
El método
Aprender jugando
Y explica que el funcionamiento de su inteligencia artificial es sencillo. “Formula una conjetura como un juego; un jugador construye una gráfica y recibe una puntuación en función de lo cerca que esté de ser un contrajemplo; luego construye otra nueva figura y recibe una nueva puntuación; y así juega sucesivamente, mejorando sus construcciones y, si tenemos suerte, tras uno o dos días de aprendizaje ha encontrado una construcción que es mejor de lo que los humamos pensaban que era posible y, por tanto, hemos refutado la conjetura”, detalla.
Y añade que “lo divertido de este método es que el programa empieza sin saber nada: solo ingresamos la conjetura que tiene que refutar y dejamos que la magia del aprendizaje reforzado resuelva el resto; esto significa que no tuve que pensar en nada: una vez que el programa funcionó, solo metí alrededor de cien conjeturas y en el transcurso de unos meses se las arregló para refutar estas cinco”.
Lo divertido de este método es que el programa empieza sin saber nada
Adam Zsolt WagnerInvestigador Univ. Tel Aviv
Entre las conjeturas desmontadas se encuentran una pregunta de Brualdi y Cao sobre la maximización de permanentes de patrones evitando matrices, y varios problemas relacionados con los valores propios de adyacencia y distancia de los gráficos.
El matemático Timothy Gowers, director de investigación en Cambridge, ha asegurado en Twitter que el programa de Wagner puede resultar gran ayuda para los investigadores matemáticos al permitirles comprobar de manera sencilla sus conjeturas antes de seguir adelante en sus formulaciones y cálculos.
Fuente: lavanguardia.com, 25/05/21
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