La inteligencia artificial, una espada de doble filo. EP1: El poder de los datos

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Una herramienta que todavía nos resulta lejana, misteriosa y que ha permitido nuevos avances, por ejemplo, en materia de investigación científica, en la medicina, pero que también ha suscitado toda suerte de temores, porque se podría estar ante una tecnología que, desarrollada a su nivel, podría superar incluso la inteligencia humana. El filósofo Yuval Harari explica muy bien estos temores con un poema de Goethe titul un brujo ya anciano deja su taller en manos de un joven aprendiz, a quien pide que en su ausencia se encargue de tareas como traer agua del río. El aprendiz decide facilitarse las cosas y recurriendo a uno de los conjuros del brujo, pues lanza un hechizo sobre una escoba para que vaya por el agua. Sin embargo, el aprendiz no sabe cómo detener la escoba, que de manera desaforada va trayendo cada vez más agua, lo que amenaza con inundar el taller. el taller. Afanado, el aprendiz corta la escoba en dos pedazos, solo para ver que cada mitad se convierte en una nueva escoba. Ahora hay dos escobas encantadas que inundan el taller con innumerables cubos de agua. De inmediato llega el brujo y deshace el hechizo y detiene la inundación. La lección para el aprendiz y para la humanidad, dice Harari, es muy clara. Nunca recurras a poderes que no puedes controlar. La inteligencia artificial es entonces un arma compleja, difícil, de doble filo, pero que al parecer ya llegó para quedarse. ¿Cuál es su poder realmente y de qué se alimenta? Comencemos por decir entonces que los datos son la materia prima de la inteligencia artificial y que entre los dos hay una relación estrecha. Los datos sirven para que la inteligencia artificial desarrolle sus patrones, los famosos algoritmos de los que tanto hemos hablado aquí y que permiten analizar comportamientos históricos e incluso predecir el futuro. Quien más tenga datos va a ganar la batalla en esta carrera por desarrollar la inteligencia artificial. Y no solamente se vuelve importante obtener los datos, sino cómo usarlos. Si ese poder se va a utilizar como el aprendiz de brujo o si vamos a hacer uso de esta nueva herramienta en beneficio de la humanidad y no de unos pocos. En este podcast vamos a hablar sobre los datos, sobre la información. Esas millones y trillones de datos que recorren el mundo a través de las redes y que son hoy el alimento de la inteligencia artificial. ¿Quién los tiene? ¿Cómo se recaban? ¿Cómo es que se están haciendo estos algoritmos que inicialmente están hechos para encontrar y corregir problemas de la sociedad, pero que también sirven para confundir y crear realidades falsas y que apelan a los sentimientos más primarios y crudos de la condición humana. Aquí comienza el primer episodio de esta serie que lleva por título La inteligencia artificial, una espada de doble filo. Cuando uno habla de datos en el mundo, uno no habla de millones ni de cientos, sino de trillones, sextillones. El mundo en materia de datos genera 3 trillones de bytes al día Lo que da 64 zettabytes al año Sin incluir datos físicos como los libros, documentos, en papel, etc. Un zettabyte equivale a 2 bytes elevados a la 70ª potencia Esto equivale más o menos a 660 mil millones de discos Blu-ray, 33 millones de cerebros humanos y 330 millones de los discos duros más grandes del mundo. El 90% de los datos, oiganme este dato, se crearon en los últimos dos años. Según Noval Harari, si esta herramienta que es tan poderosa porque basa su poder en el poder de la información y de la verdad, si se usa mal, pues esta información y esta cantidad de datos mal utilizados nos pueden conducir, no a la verdad, sino a todo lo contrario. Le doy la bienvenida a fondo a uno de los científicos más importantes de América Latina, el colombiano Pablo Arbeláez, profesor asociado de Ingeniería Biomédica de la Universidad de los Andes. Fue reconocido con el premio AI 2000 Most Influential Scholar Award Honorable Mention por sus destacadas contribuciones e impacto duradero en el área de la visión por computador. Este reconocimiento clasifica al profesor Abelaes como parte de los 100 investigadores más influyentes en su disciplina en la última década. El único de una universidad latinoamericana. Y miren para las cosas que sirve la inteligencia artificial. Esta prestigiosa lista AI2000 es generada automáticamente por algoritmos informáticos del sistema Xinhua A-Minor Academic Data, que rastrea y clasifica la relevancia de investigadores de todo el mundo, de acuerdo a la cantidad de citas logradas en las principales publicaciones en inteligencia artificial. El profesor Pablo Arbeláez nos va a explicar por qué son importantes los datos, hoy más que nunca. Cómo es que alimentan la inteligencia artificial y los riesgos que hay de que si no se manejan bien esos datos, ¿Riesgos que hay? De que si no se manejan bien esos datos, pues en lugar de generar algoritmos en beneficio de la ciencia y en beneficio del bienestar, terminemos, como dice el poema serie de técnicas, de fórmulas matemáticas, si se quiere, que toman como entrada los datos. Se tienen ciertos datos y la inteligencia artificial analiza esos datos para poder aprender algo sobre ellos, para poder, por ejemplo, saber si son imágenes, qué tipo de objetos hay en las imágenes. Entonces, los datos son la entrada de la inteligencia artificial y son el sustento sobre el que aprende la máquina. La máquina lo que aprende es a reconocer o a generar datos como los que le fueron mostrados en el entrenamiento. Por eso se dice coloquialmente que si los datos de entrada son basura, pues la salida será basura. Realmente es el centro de estas tecnologías y tener cuidado en el tipo de datos, en el manejo que se le da a los datos, es fundamental para que la inteligencia artificial pueda realmente ser útil y ser usada en beneficio común. ¿Cómo se consiguen esos datos? Profesor, le pregunto porque muchos de esos datos son públicos, están en el Internet. Profesor, le pregunto porque muchos de esos datos son públicos, están en internet ¿Quiénes son los que los empacan? ¿Y quiénes son los que los utilizan y los procesan? Para que terminen siendo el alimento de la inteligencia artificial Los que tienen los datos en el mundo Hay muchos datos que son públicos Por eso los métodos de inteligencia artificial, pues como ChatGPT que es tan conocido hoy en día, se entrenan con todo internet, internet es de alguna manera un reflejo en nuestra sociedad, entonces eso es lo que aprenden estos métodos y a partir de ahí es que aprenden a razonar y a generar nuevos datos. Eso es también la fuente de muchas de sus limitaciones, el ruido que hay en los datos. En Internet hay mucha basura, hay mucha desinformación. Por supuesto, eso se está utilizando al mismo tiempo que se usa la enciclopedia británica o el New York Times para enseñarle a la máquina a hablar, por ejemplo, si estamos refiriéndonos a los chatbots. Entonces, hoy en día realmente la batalla, efectivamente, porque es una batalla en el mundo de la tecnología, está por poder controlar los datos sobre los que se desarrollan estos modelos. No solamente para poder garantizar productos de mejor calidad, pero también para poder ser mucho más claros respecto, por ejemplo, a la propiedad intelectual y al uso de datos de otros. Usted habla del New York Times y de ese caso. Expliquémoslo. Ese gran periódico acaba de demandar a Chad GPT por utilizar su biblioteca porque ni siquiera se reconoce que son datos sacados de la biblioteca del New York Times con lo cual entramos al universo de la propiedad intelectual de los datos que es parte de un nuevo campo de batalla. Sí, sí, quizás ese es el caso más emblemático, pero es algo que se está viendo en toda la industria. Y es que, pues, sencillamente este periódico famoso dice que Chagipiti usó toda su base de datos y que sencillamente reproduce el conocimiento de la empresa que ha forjado durante décadas, reproduce el conocimiento de la empresa que ha forjado durante décadas de manera ilegal. Mientras que OpenAI dice, no, eso es un uso justo de los datos porque están ahí y no reproduce exactamente lo que dice el New York Times. Dice cosas muy parecidas, pero son originales. Ahí está realmente el centro de la discusión. Una de las empresas que hoy son poseedoras de la mayoría de los datos que nosotros introducimos en el Internet y en nuestros celulares son las compañías de telefonía. Ellas son como las carreteras por donde esos datos circulan. Está con nosotros D'Angeli Rodríguez, experta en Big Data y quien actualmente lidera la estrategia de marketing B2B para Colombia, de Telefónica. Ella nos va a explicar lo importante que están resultando que estas carreteras por donde pasan esos datos sean cada vez más rápidas. Las empresas de telecomunicaciones o todas las redes de telecomunicaciones al final son la columna vertebral que permite que se originen esa cantidad de datos a nivel mundial. Son las carreteras, podemos decirlo. Son las carreteras que aseguran y que hacen que se generen esta cantidad de datos todos los días. No solamente por las propias redes de comunicación y solamente hacia las compañías, sino también todos los datos que se generan a raíz de las comunicaciones en voz, en datos, obviamente internet, el internet de las cosas, y eso genera una cantidad de data que al final sin estas redes y esta evolución tecnológica de las redes no existiría, y que al final esta evolución tecnológica también va a permitir la masificación más de la que ya hoy estamos y la hiperconexión más de la que hoy ya tenemos de esos datos. Cuando ya hablamos de inclusive redes de 5G o redes propias de IoT que van a permitir la masificación de esa conexión de cosas, pues esto va a seguir creciendo exponencialmente como ha venido pasando en los últimos años. D'Angeli nos va a explicar por qué cada vez las redes tienen que ser más rápidas y cómo vamos de 3G, 4G, 5G, 6G. En Colombia estamos entrando en la 5G. ¿Qué significa 5G? Aquí lo explica D'Angeli Rodríguez. Tiene que ver porque finalmente cada red tiene diferentes casos de uso. Hoy nos conectamos para hablar, para conectarnos, para navegar por las redes 4G. Inclusive 3G. Antes 2G. Pero ahora nace el 5G. El 5G tiene unas velocidades, unas capacidades de respuesta muy rápidas. Entonces, empieza a conectar nuevos casos de uso. Me explico en español aterrizado. Si queremos ver, transmitir en tiempo real, por ejemplo, información de un dron para nivel de seguridad, video en tiempo real, no va a navegar por 4G, sino va a cursar por 5G. Entonces, la 5G habilita nuevos casos de uso y nueva captura de nueva información, alimentando esta gran base de datos o esta gran cantidad de datos que tenemos. Entonces, es importante porque a medida que van evolucionando las redes, se habilitan nuevas fuentes de información. Y entonces tienes nuevos insights o nuevas entradas de información para toma de decisiones, tanto para los gobiernos que impactan a las personas como para las empresas, para, como tú decías ahora, entregar una personalización, por ejemplo, de productos o para tomar decisiones en función de lo que se defina, en función del tráfico, en función del turismo, etcétera, etcétera. Entonces, las redes son las que nos van a habilitar y en función de esas capacidades te habilitan nuevos casos de uso que generan nueva información. Harari en su libro Nexus plantea pues una gran discusión y es que él dice, bueno, ¿será que en la medida en que tengamos más datos y en que tengamos más información de todo vamos a ser una mejor sociedad? Y él mismo se responde diciendo, bueno, fíjese, en estos últimos tres años, que es cuando más se ha desarrollado la inteligencia artificial, es cuando más hemos acabado con el planeta, es cuando más hemos deforestado el Amazonas y cuando más estamos al borde, no de la paz mundial, sino de una guerra mundial. Para el profesor Pablo Arbeláez, esta es una carrera que hasta ahora comienza, la carrera de recolección de datos y de producción de datos. Una carrera que no se está cambiando vertiginosamente. artiginosamente? Una de las de las discusiones que se ha dado recientemente es si pues una vez que se agote el conocimiento escrito de la humanidad pues la inteligencia artificial va a estancarse ya pues prácticamente hemos utilizado todo lo que ha escrito el ser humano para entrenar estos modelos pero en realidad eso no es así porque efectivamente cada vez estamos recolectando más datos que son extremadamente valiosos y esos son los datos de nuestra vida cotidiana. Los estamos en permanencia recolectando, pronto los estaremos compartiendo en vivo gracias a estas nuevas formas de conectividad. Eso me impresiona. Y pues lo que hay que realmente tener en cuenta es que serán esos datos ahora los que se van a utilizar para entrenar el chat GPT del futuro, ya no lo que hay en internet. Claro, porque una cosa es esa información cotidiana que menciona Pablo, que hoy yo creo que estamos con una cantidad de datos de nuestra vida, del día a día. Y otra cosa es esa evolución y esa masificación y yo hablo mucho del internet de las cosas porque finalmente esa hiperconexión, hoy nosotros en el mundo tenemos 50 millones de conexiones IOT en Hispanoamérica tenemos solo IOT, internet de las cosas es decir, todas las cosas nos hablan una nevera, un semáforo una luz pública, el alumbrado público, un carro todoforo, una luz pública, el alumbrado público, un carro, todo eso está, muchos de esos dispositivos hoy ya están conectados y ya entregan datos, pero no son masificados, a pesar de que te se hablan de millones de conexiones. Cuando se empiezan a habilitar estas redes, se va a masificar más, y eso significa que la cantidad de datos que va a crecer en conexiones IoT van a ser impresionantes. Y con esa data es que se van a empezar a entrenar los modelos que menciona Pablo y a tomar decisiones que van a ser también de un impacto positivo el de New York Times, sino también por allí escuché bastantes de otras empresas. habla y te dice algo, me voy a dañar, cómo está el tráfico, tú hablabas de identificación de imágenes, por ejemplo, ya existe y existen las tecnologías ya donde te dicen, oye, aquí es una zona de alto robo, alto riesgo por hurto, aquí hay alto tráfico, ese tipo de cosas se complementan, o sea, el dato no solo es el dato, tú decías algo muy interesante que me gusta mucho porque hoy hablamos mucho de inteligencia artificial en mil foros, que me gusta mucho porque hoy hablamos mucho de inteligencia artificial en mil foros, pero como que falta cuestionarse, detrás de eso están los datos. Perfecto, pero es que detrás de los datos hay una captura del dato, hay unas autopistas, hay que asegurar y mitigar el riesgo de la ciberseguridad, pero además requieres unas grandes capacidades de almacenamiento en nube. Entonces todas estas tecnologías que al final las compone a lo que se llama transformación digital para poder llegar a esa monetización o usabilidad de la inteligencia artificial. Como consecuencia de todo esto que estamos discutiendo en el próximo año, vamos a tener un cambio grande en la interacción con estas inteligencias artificiales. Hasta hoy nosotros nos comunicamos con ChatGPT por chat, ¿cierto? Le escribo un chat, él me escribió un chat. Correcto. Exacto. En el 2025 vamos a empezar a comunicarnos con ChatGPT por videoconferencia. Es decir, no solamente ChatGPT va a tener una presencia física como queramos, sino que ChatGPT me va a ver a mí, a Pablo Arbeláez, va a ver cómo estoy vestido, va a ver mi casa, el desorden, va a acompañarme en mi vida cotidiana. Eso es un nivel de intrusión muchísimo mayor que el que hemos vivido hasta ahora. muchísimo mayor que el que hemos vivido hasta ahora. D'Angeli, pero explíqueme por qué es importante que los datos tengan que ser bien utilizados, porque como dice Pablo aquí, si uno alimenta la inteligencia artificial con datos falsos, mal recogidos, mal obtenidos, el resultado, como bien también lo dice Harari, no va a ser más sabiduría, más conocimiento, sino todo lo contrario. Por un lado está el tema ético, ¿no? Eso me parece clave. Por otro lado está el uso responsable. O sea, si yo dentro de un rol en una empresa interactúo con un chat GPT con información propia de mi empresa, interactúo con un chat GPT con información propia de mi empresa, pues estoy dejando al descubierto un montón de información que así como el caso comentaron, he escuchado varios casos en donde estoy abriendo información interna de la compañía y que va a ser de uso absolutamente público y ahí no hay conflicto legal. Creo que será muy complejo un conflicto legal. Y por otro lado es tener esa capacidad de asegurar todos los puntos que puedan ser vulnerables ante un ataque cibernético. Hoy en día, entre más datos, más ataques. Y los hackers o los ciberataques pueden llegar por el correo electrónico. Les da un ejemplo antes de entrar acá. Y no soy yo la experta precisamente de la ciberseguridad, pero sí nos decían oye pilas con compartir información por whatsapp yo creo que todos compartimos cualquier cantidad de información por whatsapp no esto sigue siendo meta el dueño de toda esta conversación y de todo lo que tú pases por ahí cualquier presentación así como estoy diciendo que es irresponsable por ejemplo entregar información a chat GPT en mi empresa yo estoy segura cada vez que yo paso una presentación por WhatsApp por aquí para mi compañero que está al lado por facilidad, estoy entregando la información de la compañía a uso público y eso es un riesgo. Entonces, no solamente desde ese uso, por eso lo uno con el uso responsable, porque allí estoy disponibilizando toda la información y tengo una brecha de seguridad. Sí, pues es central a toda esta discusión. Comienza quizás por ser conscientes de todo esto, ¿cierto? Que cuando yo interactúo con la inteligencia artificial, cuando yo utilizo todos estos servicios, pues nunca son gratis. Yo siempre estoy pagando con mis datos. Entonces, ese es el primer paso. Lo segundo es, los usuarios, pues, al ser conscientes de esto, tratar de ajustar estas herramientas para que tengan una mayor protección de los datos. Siempre puede uno asegurarse que sus datos sean tratados correctamente, lo que pasa es que que como no está en el interés de las empresas necesariamente que uno lo haga, entonces muchas veces es difícil que uno pueda configurar sus redes sociales, sus herramientas de inteligencia artificial de manera que sus datos se utilicen correctamente. Pero siempre es posible porque por ley deben asegurar una privacidad de los datos. deben asegurar una privacidad de los datos. Y más allá de los usuarios, por supuesto, el debate está en la regulación acerca del uso de estos datos por las empresas, ¿cierto? El trabajo que tenemos que hacer como sociedad para entender quién es el dueño de los datos. Sí, claro, nosotros deberíamos ser los dueños de nuestros propios datos, pero ¿qué pasa entonces con las empresas de telefonía que tienen las autopistas por donde pasan esos datos? ¿Cómo los están utilizando, D'Angeli? de diario o estimaciones de tres quintillones de datos de bytes. O sea, ni siquiera quiero entrar en el número porque seguramente confunde. Pero más allá de eso es, o sea, puede ser, y de hecho esto ha venido creciendo en los últimos dos años, el 90% por allí de la cantidad de datos que hoy en día hay en el mundo han venido creciendo en los últimos dos, tres años. Pero entonces, ¿qué pasa con las empresas? Claro, nosotros manejamos toda la información de las redes móviles, no solamente de las redes y de las redes fijas. Hoy tenemos más de 384 millones de accesos en el mundo y 174 millones de conexiones de fibra en el mundo. Eso es cantidad infinita de datos, pero también esos datos usados de manera responsable generan casos de uso en beneficio de una manera positiva para las personas. Entonces, lo que nosotros sí promovemos es el uso responsable bajo política de protección de datos de una manera anonimizada para generar casos de uso. Te voy a dar un ejemplo para traducir eso que acabo de decir. nosotros por ejemplo hace poco, bueno ya como un año pasado o más, hicimos un piloto en Villa de Leyva donde medimos cómo fue el comportamiento en Villa de Leyva en un evento específico, entonces imagínate velitas, velitas vamos a medir cómo es el comportamiento, el movimiento de los usuarios con esa data, con esos datos de todos los usuarios, las redes móviles de manera anonimizada entonces no me estoy metiendo con los datos de María Jimena, sino anonimizada y veo patron no me estoy metiendo con los datos de María Jiménez, sino anonimizada. Y veo patrones de comportamiento. Entonces, con eso puedo entender cuántas personas pudieron llegar, cómo se movilizan, cuántas ambulancias debo disponibilizar, cuántos puntos de policía, asegurar la demanda a los restaurantes. Entonces, en función de la seguridad y del bien del ciudadano. Entonces, nosotros esos datos de las redes los trabajamos para este tipo de análisis que son casos de uso o de movilidad para evitar el tráfico o desviar el tráfico cuando haya un accidente o una zona de alto tráfico. Pero también hay otras iniciativas a nivel mundial. Hay una que se llama Open Gateway. Es una iniciativa que lo que busca es poder monetizar toda esa data que tenemos en las redes en función y beneficio de los usuarios. Entonces, por ejemplo, nosotros tenemos todos los datos de las redes móviles para entender si han habido cambios de SIM para evitar el fraude financiero vía el cambio de SIM, que se llama SIM Swap. Y nosotros como Telefónica ya estamos incluidos, pues de hecho nuestro presidente es el presidente de la GSMA y estamos en esa iniciativa y desarrollamos estos casos de uso para nuestros clientes. Entonces, un banco con esa data puede tomar decisión si aquí hay un posible caso de fraude y evita el fraude financiero que te puede estar haciendo un amigo de lo ajeno. Entonces, para esos casos es que utilizamos esa data o lo manejamos, los casos de uso que tenemos son los que manejamos con nuestras empresas, con nuestros bancos, con nuestros sectores del gobierno, en ese tipo como el de ejemplo que te di como el de Villaléva. El mal uso de los datos está inscrito en este mundo desde que llegó el Internet y podemos acordarnos de una muy mala utilización de los datos que fue precisamente en las elecciones del 2016, en los Estados Unidos, cuando Cambridge Analytica, que era una compañía inglesa, decidió comprar unos datos que le vendió Facebook y con eso logró perfilar a los usuarios para que en la campaña del 2016 votaran por Donald Trump, apelando a sus concepciones más primarias, como era el odio, el miedo y el temor. Sí, por supuesto, el poder de los datos es inmenso y eso se da para malos usos. Estaba yo pensando en toda la información que tiene una compañía telefónica, por ejemplo, sobre mí, ¿cierto? Y pues es la misma que mi proveedor de internet sabe dónde estoy todo el tiempo, sabe a quién llamo, sabe con quién estoy, si mi teléfono está cerca del suyo o no. Y si además de eso es mi proveedor de internet, pues sabe dónde navego yo, sabe todo lo que yo compro, si además es mi banco, pues sabe mis transacciones monetarias, si además es mi proveedor de salud, pues sabe absolutamente todo sobre mi salud. Bueno, pues eso es lo que está pasando hoy en día en China. El gobierno chino es dueño del proveedor de internet, de la telefónica, del banco, del hospital, entonces sabe absolutamente sobre todo sus ciudadanos y crea modelos para cada uno de sus ciudadanos para hacer lo que llaman policía preventiva, para poder decidir si una persona va a rebelarse contra el régimen o no y tomar acciones desde antes. Entonces, pues ahí hay un ejemplo de cómo estos mismos datos se pueden utilizar para optimizar los patrones del tráfico o bien mejorar los productos o sencillamente convertirse en una herramienta totalitaria. O sea, estamos mucho más allá de lo que dijo George Orwell. O sea, George Orwell se quedó corto, llegó hasta el gran hermano que eran los grandes, pero esto es más complicado. Por supuesto, es un nivel de control que va mucho más allá de lo que soñaron los autores de la ciencia ficción. Yo creo que no hay que resistirse al cambio, sino hay que adaptarse a ese cambio, pero claramente estamos como cuando llegó el internet, donde obviamente hay cierta adversión a ese cambio por los conflictos que puede representar y que esto acompañado de temas éticos de gestión del cambio, inclusive de adaptarse al cambio, de temas regulatorios, lo que te les comentaba Penguedo es un tema, es un estándar que regula el uso también de esos datos, entonces como que esto todo en conjunto pues finalmente tiene que llevarnos a seguir evolucionando en este camino, yo no creo que eso, y no lo veo, no veo que tenga como esa reversa, entonces o nos adaptamos o nos quedamos, pero sí con ese uso responsable y en esa conversación de estandarización. Para un entorno más empresarial, los datos, todas las empresas ya entrando en la empresa puntualmente, manejan también una gran cantidad de información. Pero es una gran cantidad de información que si no está bien estructurada, si no está, digamos que tiene una buena calidad, se llama como un gobierno del dato, se llama eso, pues no vas a poder aprovecharlos de manera positiva en función de la eficiencia, de mejorar el producto para el usuario final. Entonces al final sí va a haber un resultado positivo y hay que montarnos en esa era, ya estamos de hecho, hace un tiempo atrás estamos. Y no hay que resistirse, pero efectivamente yo creo que hay diferentes entes que tienen que estar activos en asegurar esa estandarización y ese avance en esa estandarización y asegurando obviamente las capacidades tecnológicas para que realmente sea una inteligencia artificial que genere un impacto positivo y una monetización, ya yéndome muy al entorno empresarial. Claro. Pablo, usted es optimista, que es un científico que estudia eso, además experto en el tema. ¿Usted cuál es su feeling? Pues los riesgos son reales. Esta es una tecnología que en la última década ha avanzado de una manera increíble, aún para aquellos que trabajamos en esta área. Todos los años en las conferencias de inteligencia artificial hay magia negra respecto a lo que había el año pasado. Nos sorprendemos los expertos en esta área. Respecto a lo que había el año pasado, nos sorprendemos los expertos en esta área. Entonces, estas técnicas han avanzado muchísimo y desde el punto de vista de las matemáticas, no parece haber ninguna barrera para que sigan mejorando en el futuro cercano. Eso hace que la hipótesis de una mente sintética que sea superior a la humana, pues no es tan lejana como lo era hace 10 años. Hace 10 años yo habría dicho que eso era un disparate, hoy estoy siendo mucho más cauteloso como ve usted. Entonces, eso es una posibilidad real, es algo para lo que está trabajando el mundo entero, para que eso pase. Entonces, pues de alguna manera va a pasar. La pregunta es pregunta es bueno y cuando eso pase, ¿qué vamos a hacer? ¿Cómo vamos a garantizar que esa mente pues todavía tenga las mismas preocupaciones que las de los seres humanos? Entonces es lo que se llama el alineamiento, las grandes empresas de tecnología están tratando de buscar estrategias para alinear esas mentes sintéticas con los intereses de la humanidad, para que no se olviden de nosotros, digámoslo. Ahora, cómo hacer eso, pues es motivo hasta ahora de especulación, porque todavía no tenemos esas máquinas súper inteligentes, no sabemos cómo vamos a hacer para que no decían que somos obsoletos y redundantes, digamos. Entonces, es una preocupación real en la cual se está invirtiendo mucho esfuerzo y al final del día a lo que llevan esos esfuerzos es a tratar de entender un poco más cómo funcionan estos métodos por debajo, ¿cierto? No la caja negra que uno le hace una consulta y le da una respuesta mágica, sino pues cómo llegan estos métodos, esas decisiones. Entonces, el riesgo es real, es a nosotros de ponernos de acuerdo para poder utilizar estas herramientas correctamente. D'Angeli, ¿qué es lo que se está haciendo, por ejemplo, aquí en Colombia? correctamente. D'Angeli, ¿qué es lo que se está haciendo, por ejemplo, aquí en Colombia? Además de lo que ocurre con la propuesta o la idea de Open Gateway, que es un estándar que se está utilizando para regular el uso y manejo de todos los datos, ¿qué se está haciendo aquí en Colombia, específicamente en ese sentido? Open Gateway es una iniciativa que ya lleva unos cuatro o tres años a nivel mundial, más o menos, o tal vez tres. En Colombia ya estamos montados en esa conversión, y es una conversión que además no solamente no es telefónica, es telefónica y las otras operadoras de cada uno de los mercados, en este caso en Colombia, para las operadoras que están aquí en Colombia. Y que busca estandariza para justamente esa protección del usuario final sobre los datos de las redes de nosotros, ¿sí? Entonces, ya empiezan a ver como todas esas políticas y te certifica, o sea, tú vas a lanzar un, a hablar de un caso, uso como el que les conté del cambio de SIM, y tiene que tener unos protocolos de certificación para poder hablar, que está bajo el estándar de Open Gateway, que es el que protege ya y ya está asegurando unas políticas. inteligencia artificial, pero también lo veo enfático en ver que bien utilizada es una herramienta que puede volver a nuestras sociedades mundos mejores. La rapidez de los cambios que estamos viviendo nunca la hemos visto. La humanidad es la primera vez que asiste a esta revolución de estas máquinas inteligentes. ¿Alguna reflexión? Pablo Damos, lo que me faltaba. Pablo Damos. A ver, pues ahí no, por supuesto para mí es fácil hacer profecías, pues porque es en lo que estamos trabajando todos los que nos especializamos en esta área desde hace ya varios años. Entonces, otro cambio grande que se viene es lo que llamamos la agencia, los agentes de inteligencia artificial, es decir, inteligencias artificiales que son especializadas para realizar ciertas tareas, no como Chachipiti, que en principio habla de lo que sea, sino un método que se especializa en hacer algo, pero algo que es bastante complejo, y en hacerlo muy bien, ¿cierto? ¿Qué desarrollos puede tener eso? Pues el sueño de muchos de los que están haciendo esto es hacer un agente que uno le diga, bueno, ve mi amor, inviertes esta platica en Wall Street, y pues que ese agente va solo a volver millonario el dueño. Esa es la caricatura, ¿cierto? Pero lo que hay detrás es los primeros sectores de la economía en los cuales los seres humanos van a empezar a encontrar competencia real de la inteligencia artificial. Todos los agentes que puedan reemplazar labores que hacen los humanos se van a empezar a adoptar inmediatamente. Entonces, eso es un cambio grande que ya se está preparando. Otro cambio inmenso es la aplicación de estas tecnologías para la guerra, los datos, los datos de la guerra. La guerra de Ucrania ha sido el acelerador mayor de la inteligencia artificial en la guerra, porque hay datos. Y le quiero decir, Pablo, que esos datos no son públicos, porque en Ucrania, por ejemplo, donde estuve, el número de soldados muertos, por ejemplo, donde estuve, el número de soldados muertos, tanto en Ucrania como de Rusia, es un número que no se conoce, a pesar de que tengamos tanta información. Vaya paradoja. Cada vez tenemos más datos, más información, pero viene una guerra y resulta que se puede controlar incluso el no saber el número de víctimas de esa guerra. Los datos de la guerra son por definición de seguridad nacional, ¿cierto? Entonces, pues esos datos se están utilizando ahora para desarrollar inteligencias artificiales que tomen decisiones en el campo de batalla. Esa es otra cosa, pues otro de los riesgos inmensos que se presentan. Hoy, el gran desafío del mundo, sobre todo el mundo empresarial, que está sentado sobre una montaña de datos, es ver cómo eso mejora a sus empresas, es ver cómo eso mejora a una sociedad, es ver cómo eso mejora la política y la saca de la política basura. Es cómo mejora un hospital y es cómo mejora un colegio. En el fondo, el gran dilema es si la humanidad va a poder hacer un uso responsable de los datos y si las empresas que manejan esos datos van a utilizarlos de manera ética. Según el profesor Pablo Arbeláez, la industria ya está empezando a entender la importancia de usar de manera responsable los datos, sobre todo porque ha ido aprendiendo con sus errores. errores. No, un uso responsable de los datos y yo creo que hacia eso están apuntando los esfuerzos de toda la industria, claro, porque pues ya nos dimos cuenta de lo importante que es esto, ya nos dimos cuenta de lo que pasa si se usa mal entonces pues si realmente se está tratando de hacer pues todo, ¿cierto? La seguridad Cuando nosotros digamos monetizamos o exponemos o entregamos casos de uso aseguramos que sean anonimizados que que haya correcto tratamiento de los datos. Entonces, ya digamos que es un tema, es un uso responsable y existe esa conciencia. Pero también una cosa es este dato como público que estamos hablando, pero yo sí creo que hay muchos retos desde el sector empresarial para poder aprovechar y monetizar la inteligencia artificial. O sea, yo creo que hoy nos enfrentamos, y ahorita me decías, es mucho tema el tiempo, y es cierto, o sea, hace unos años hablábamos de la transformación digital, y todavía se habla, pero digamos que ya está más cliché, pero es un cliché que no ha terminado de cursarse. Entonces, las empresas en la media que puedan garantizar todas sus capacidades y luego hablar de una correcta estructuración de los datos para que tengan una inteligencia artificial realmente monetizable y que tenga casos de uso que realmente pueda generar un beneficio a sus clientes, un mejor conocimiento de su cliente, unas eficiencias, una predictibilidad, etc. Pues eso, para mí, esa ruta, todavía hay un reto importante en las empresas en Colombia. Entonces, como que es un poco como dual, o sea, por un lado estamos como que ya está acá, pero en las empresas todavía hay un camino importante que avanzar para que sea de manera segura. ¿Dónde se puede ubicar Colombia en el manejo de los datos en América Latina? Colombia internacionalmente, pues nuestra constitución es reconocida por ser muy, tener un manejo muy adecuado de los datos, ¿cierto? Hay ciertos requerimientos de hacer los datos públicos, de preservarlos, y eso pues a nivel internacional es bastante reconocido, sin embargo, el reto está en que esos datos existan, estén digitalizados, estén organizados de manera que puedan ser útiles para el país. Quizás para cerrar, María Jiménez, hemos hablado mucho de los datos de las personas, de los datos de los gobiernos, de los datos de las empresas, pero quizás no hemos hablado y pues hemos visto cómo ese es el sustento de la inteligencia artificial que se está creando, pero no hemos hablado de unos datos que también son claves, que son los datos del planeta, los datos de la naturaleza. Entonces, ahí hay una fuente de datos inmensa para el conocimiento humano y para la inteligencia artificial que apenas estamos empezando a entender. Nosotros tenemos precisamente un proyecto en el que buscamos proteger la Amazonía del cambio climático utilizando estos datos. Estamos entregando un chat GPTpt pero no con la basura de internet sino con las fotos de la amazonía los sonidos de la amazonía las imágenes satelitales para que la inteligencia artificial entienda realmente el ecosistema y nos puede ayudar a protegerlo mejor entonces pues ahí hay unos datos también maravillosos que pues serán el origen de inteligencias artificiales muy útiles, sin duda. Dice Jabal Harari en su libro Nexus, somos tan inteligentes que podemos producir misiles nucleares y algoritmos superinteligentes. Y somos tan estúpidos que aunque no estemos seguros de poder controlarlas y aunque no hacerlo podría conducirnos a la destrucción, seguimos produciendo estas cosas. ¿Por qué lo hacemos? ¿Acaso hay algo en nuestra naturaleza que nos fuerza a seguir la senda de la autodestrucción? Preguntas que dejamos aquí para que usted le responda. Esto es A Fondo. Mi nombre producido por Mafialand. Producción general, Beatriz Acevedo. Producción de audio, Daniel Chávez Mora. Música original del maestro Oscar Acevedo. Nos pueden escuchar también en mi canal de YouTube. Gracias por escuchar. Soy María Jimena Duzán. Gracias por ver el video.