凯文·凯利：没有专家能看透AI未来（演讲全文）

Hoy nos centraremos en las tendencias del futuro, las transformaciones de la industria que se avecinan y las nuevas posibilidades.

En primer lugar, quiero subrayar algo con claridad: en la actualidad no existe ningún experto en inteligencia artificial que pueda, de verdad, ver el futuro de la IA.

Todavía no podemos determinar si la inteligencia artificial general (AGI) realmente llegará a hacerse realidad; tampoco está claro si el desarrollo futuro de la IA tenderá a una alta centralización o si se fragmentará en innumerables unidades inteligentes pequeñas y descentralizadas; no sabemos si la IA reemplazará a gran escala el trabajo humano; y tampoco podemos evaluar si la IA dominará con un enfoque de código abierto o si predominará un modelo de código cerrado.

Tenemos innumerables conjeturas y escenarios, pero nadie puede ofrecer respuestas definitivas. Esta es la incertidumbre en la frontera de la industria de la IA: las velocidades de desarrollo varían muchísimo entre distintos campos; algunas vías iteran con gran rapidez, mientras que otras avanzan lentamente y con profundización constante.

Además, esta incertidumbre no desaparecerá en el corto plazo. En uno, dos o incluso cinco años, estas dudas centrales no podrán resolverse de manera completa. Después de cinco años, seguiremos enfrentando esos problemas de la industria que aún están sin respuesta. Por eso, aprender a convivir con la incertidumbre, adaptarnos a lo desconocido, es una lección obligatoria para todos nosotros.

Pero al mismo tiempo, la incertidumbre en sí misma es la mayor oportunidad. Todas las tendencias que compartiré a continuación, aunque están llenas de incógnitas, también abren una puerta para que cada uno de ustedes pueda crear cosas nuevas, nunca antes vistas.

En los próximos cinco años aproximadamente, las oportunidades y las incógnitas en el ámbito de la IA se concentran principalmente en tres frentes: robots humanoides, inteligencia emocional y el ecosistema de agentes inteligentes.

Hablemos primero de los robots humanoides. Estoy convencido de que los robots humanoides serán la creación más compleja que haya construido la humanidad: el producto con mayor dificultad en estructura, lógica y nivel técnico que existe en la Tierra además de la propia humanidad.

Su desarrollo es extremadamente difícil y requiere que miles de talentos de primer nivel se unan para superar las barreras. Porque un robot humanoide no solo integra los sistemas de IA más complejos actuales, sino que además fusiona tres bloques centrales: hardware de precisión, suministro energético clave y algoritmos de software de apoyo. Cada uno de estos tres ámbitos es en sí mismo muy desafiante; el reto de integrarlos, comprimirlos y adaptarlos en un dispositivo humanoide pequeño hace que la dificultad se dispare de manera exponencial.

Se puede decir que lograr un robot humanoide capaz de entrar en los hogares, entrar en las aulas y servir a los humanos de manera constante será el proyecto de ingeniería más difícil de la historia tecnológica humana, y actualmente todavía estamos en los inicios.

En la fase actual, los grandes modelos de lenguaje (LLM) solo han replicado una parte muy pequeña de la vasta gama de capacidades cognitivas humanas, e incluso no replican la forma central de pensar del ser humano. La IA que desarrollamos hoy es, en realidad, una forma simulada única y parcial dentro del complejo sistema de pensamiento humano.

Los grandes modelos de lenguaje actuales tienen dos deficiencias principales: incapacidad de aprendizaje autónomo y debilidad en memoria a largo plazo. Pero la iteración autónoma, el aprendizaje continuo y la adaptación dinámica al entorno son capacidades indispensables para que los agentes acompañen a los humanos y evolucionen de forma sostenida. Esto también implica que no podemos limitarnos únicamente a los grandes modelos de lenguaje; debemos explorar nuevas formas de cognición de la IA.

Los grandes modelos de lenguaje son poderosos e insustituibles, y pueden aterrizar en una enorme cantidad de escenarios. Sin embargo, su base de entrenamiento se apoya en enormes cantidades de textos y conocimiento escrito: entienden el mundo de los libros, pero no entienden el mundo físico real.

La IA del futuro necesita dejar atrás el “hablar en papel” y contar con una capacidad real de percepción. Debe poder captar el espacio tridimensional, identificar la orientación de los objetos y comprender el mundo físico en 3D, con una verdadera capacidad de juicio en escenarios reales. Esta es la “modelización del mundo” que muchos laboratorios del mundo están intentando resolver.

En el futuro, la IA no tendrá solo modelos de lenguaje, sino también modelos físicos, modelos de química y modelos biológicos. Ya no reconocerá el mundo mediante la cognición textual, sino que percibirá la realidad a través de leyes físicas reales y leyes naturales, comprendiendo todos los fenómenos naturales, como las colisiones de objetos y el flujo de líquidos.

Estas tecnologías también se conocen como inteligencia espacial, IA embebida o modelos del mundo. El núcleo de todas ellas es permitir que el reconocimiento abstracto de conocimiento aterrice en el mundo físico tridimensional. Este es, hoy en día, el frente más central de la vanguardia, y encierra oportunidades masivas de innovación.

Y la necesidad fundamental de los robots humanoides es precisamente esta inteligencia espacial. La capacidad lingüística es importante, pero está muy lejos de ser suficiente. El robot necesita ir más allá de la cognición textual y realmente entender el mundo físico. Los avances futuros en el campo de los robots dependerán inevitablemente de esta inteligencia espacial miniaturizada y de alta precisión: debe poder integrarse en teléfonos y dispositivos robóticos pequeños. Este es un gran reto tecnológico, pero también una excelente oportunidad para el emprendimiento y la innovación.

Además, el brazo mecánico es otra gran barrera técnica. La estructura de la mano humana es extremadamente precisa: puede percibir la presión y también reconocer la temperatura. Replicar una estructura mecánica comparable a la de una mano humana es sumamente difícil. No solo debemos desarrollar simples pinzas mecánicas, sino también construir manos mecánicas bioinspiradas con percepción multidimensional. Esto requiere que innumerables ingenieros y especialistas en IA sigan trabajando sin descanso: será un reto de ingeniería importante en el futuro y también creará un gran volumen de oportunidades de empleo y de investigación.

Por último está el problema de la energía de los robots. Aunque en la actualidad la tecnología relacionada ya ha logrado numerosos avances, aún existe una gran brecha frente a la eficiencia energética de los seres humanos. Como individuos biológicos, el “cerebro” humano solo necesita 25 vatios de potencia para la supercomputación, y el consumo máximo de energía para todo el cuerpo es de apenas 300 vatios, aun así puede trabajar y estar activo durante 12 horas de forma continua. Sin embargo, en la actualidad, los robots humanoides ni siquiera pueden alcanzar la mitad de la eficiencia energética humana; el desafío clave de ingeniería que urge resolver es la eficiencia energética.

Aún más estricto: para que el robot humanoide se integre en la vida humana, acompañe y cuide a la familia, y mantenga una interacción profunda con las personas, debe alcanzar una confiabilidad ultraalta del 99,999%. Pero hoy los robots están muy lejos de ese estándar.

Esta es la “ley de mejora de precisión por nueve” en la industria: pasar de 99% a 99,9%, luego a 99,99% y 99,999%; por cada “9” adicional en precisión, la cantidad de trabajo de I+D y la dificultad técnica son equivalentes a la suma de todo lo realizado en las etapas anteriores. Cuanto más alto sea el nivel de precisión, más grande será la dificultad de perfeccionar. Incluso en las fábricas de robótica más punteras del mundo, la cobertura de tareas automatizadas es de solo 91%. Esto demuestra que aún nos queda un camino muy largo por recorrer.

Por supuesto, los robots no humanoides ya han logrado una implementación a escala. Por ejemplo, los robots de agricultura de precisión pueden monitorear con exactitud el estado de crecimiento de cada lechuga y, así, controlar el riego y aplicar fertilizantes de manera precisa y cuantificada para cultivos individuales. Este es un modelo de agricultura de precisión que para los agricultores tradicionales resulta difícil, si no imposible, de lograr; ahora, gracias a los robots agrícolas, ya se ha aterrizado. Además, los robots especializados, como los robots de ordeño inteligente, también siguen iterando y optimizándose gracias a la habilitación por IA.

Los autos de conducción autónoma en San Francisco son un producto de referencia de la tecnología robótica, pero incluso así su madurez apenas alcanza el 99,9%. El 0,001% restante de escenarios extremos todavía requiere la intervención y supervisión remota de personas para cubrir y garantizar respaldo. Eliminar por completo esa última fracción de intervención humana requiere una inversión de tiempo, dinero y costos tecnológicos que equivale a toda la acumulación de los últimos cuarenta años de la industria de conducción autónoma.

Por eso siempre recalco que los robots humanoides son la creación tecnológica más compleja de la historia de la humanidad. Con una estimación conservadora, todavía se necesitan alrededor de 10 años para madurar y desplegarse de forma real. Esto no es solo una opinión personal; los datos de predicción del mercado también lo corroboran, y la dificultad del desarrollo y aterrizaje supera muchísimo lo que la mayoría imagina.

Después de hablar de robots, pasemos a la segunda gran vía vanguardista: la inteligencia emocional. Este será el mayor “sorpresón” del desarrollo futuro de la IA: dotar a la IA con capacidades emocionales será el siguiente paso central de su iteración.

Necesitamos que la IA tenga emociones principalmente para ajustarse a los hábitos de interacción de los humanos. Los seres humanos, por naturaleza, pueden percibir y comprender las emociones, sin necesidad de un aprendizaje de adaptación adicional. Ahora, cuando la IA incorpora cámaras de visión, ya puede reconocer con precisión emociones humanas como la alegría, la sorpresa o el miedo, y ofrecer respuestas correspondientes.

Pensemos en escenarios como: un juguete inteligente de IA para niños que pueda detectar cuando el niño está decaído, y que lo acompañe activamente y le escuche; o mascotas humanas como gatos y perros que en el futuro puedan realmente hablar y comunicarse con sus dueños. Estos escenarios ya tienen condiciones para poder aterrizar hoy.

Estoy convencido de que la IA y los robots que cuentan con emociones establecerán vínculos emocionales reales y profundos con los seres humanos. Aunque sean productos de la inteligencia artificial, el lazo y la relación emocional que nosotros construyamos con ellos también será extremadamente real.

Por último, la tercera vía central es el ecosistema de agentes inteligentes, que también es una dirección muy debatida en la industria en este momento.

En el futuro, cada persona tendrá su propio agente inteligente personal, y detrás se coordinarán y trabajarán en conjunto innumerables agentes inteligentes secundarios invisibles. El mayor rasgo del agente inteligente central que usamos de manera cercana es que estará siempre en línea y responderá en cualquier momento: puede integrarse en dispositivos como gafas inteligentes y terminales portátiles, sirviendo al usuario 24/7.

Con el acompañamiento a largo plazo, estos agentes inteligentes seguirán aprendiendo tus hábitos, comprenderán tus necesidades y, finalmente, te conocerán mejor que tú mismo. Yo lo defino como “yo externo” (agente yo-externo): no es un “otro” independiente, pero tampoco eres completamente tú; es una entidad inteligente personal que se ajusta a ti, te adapta y te extiende.

Con el tiempo, se formará un ecosistema económico completo de agentes inteligentes de IA: innumerables agentes se conectarán, asignarán tareas y colaborarán de manera autónoma para completar todo tipo de asuntos. Y lo más importante es que este ecosistema dará origen a un sistema de transacciones propio: los agentes inteligentes se liquidarán, otorgarán crédito y realizarán intercambios entre ellos de forma autónoma.

Esto también hace que las criptomonedas y las stablecoins por fin tengan escenarios reales de uso, dejando de ser solo herramientas de especulación: pueden convertirse en monedas de circulación exclusivas del ecosistema de agentes inteligentes de IA. Hoy, varios proyectos como Strike ya están probando y validando este modelo.

Pero, tras la popularización de los agentes inteligentes, surgirán también una serie de problemas completamente nuevos: ¿de quién es la propiedad de los agentes inteligentes? ¿Para quién terminarán sirviendo: a las empresas de desarrollo, a los usuarios que los usan o a un tercero?

El planteamiento más central y con más oportunidades es la construcción de un sistema de confianza inteligente: cómo lograr que agentes inteligentes desconocidos y no sometidos a verificación de seguridad interactúen y cooperen de forma segura y confiable. Esta necesidad dará lugar a todo un conjunto de nuevas tecnologías de confianza, y también será la base central para el aterrizaje futuro del ecosistema de agentes inteligentes.

En resumen, la incertidumbre de la industria de la IA en el futuro y las oportunidades centrales se concentran completamente en tres ámbitos: avances tecnológicos en robots humanoides, el aterrizaje de la inteligencia emocional de IA y la construcción de un ecosistema de agentes inteligentes a escala total.

Por último, quiero subrayar algo: mirando desde la perspectiva de 10 años en adelante, nos daremos cuenta de que hoy en día no hay nadie que pueda llamarse verdaderamente “experto en IA”. Esto también significa que entrar ahora nunca es tarde. Espero muchísimo que cada uno de ustedes, en esta nueva vía, pueda crear resultados que transformen la era.