EMTECH AI 2025: INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA EL MUNDO REAL

Por primera vez en su historia, y gracias al generoso apoyo de Google.org, OdiseIA – Observatorio del Impacto Social y Ético de la Inteligencia Artificial – se hace presente en el EmTech AI, el evento para los líderes de la IA como tecnología emergente, organizado por la revista MIT Technology Review. 

OdiseIA se ha dado a la tarea de empezar a construir puentes transatlánticos con empresas del potente ecosistema del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), tras la profunda disrupción sufrida por el anuncio del Proyecto Stargate, por parte de la Administración Trump y las consecuencias en la normativa europea. Construimos puentes de entendimiento mutuo, agregando además el componente de una implantación de la IA, consciente con los colectivos vulnerables en un evento enfocado para profesionales de nivel ejecutivo.

Con sede en el edificio del legendario MIT Media Lab, el evento congregó a líderes académicos, empresariales y legales para analizar el impacto transformador de la inteligencia artificial. Centrado en aplicaciones prácticas, el simposio abordó desde la monetización de la IA hasta las consideraciones éticas y técnicas en su implementación. Will Douglas Heaven, editor senior de MIT Technology Review, enfatizó la urgencia de adoptar estas tecnologías calificando el “zeitgeit de la IA como algo abrumador.”

Las discusiones destacaron la democratización de herramientas avanzadas (Asha Sharma, de Microsoft), los desafíos legales en propiedad intelectual (Tyler Chou, de Paul Hastings) y la necesidad de plataformas soberanas de datos (Kevin Dallas, de EDB). En sectores críticos como sanidad y defensa, se subrayó la importancia de sistemas transparentes (Ali Farhadi, del Allen Institute) y autónomos confiables (Tom Schaefer, de Shield AI). El evento sirvió como termómetro de las prioridades sectoriales en lo que viene siendo la gran dicotomía de nuestra industria: innovación acelerada versus marcos regulatorios robustos.

Este artículo sirve como una entrada a una gran cantidad de opiniones informadas, entrevistas, reuniones ejecutivas sostenidas por nuestra representación, que paulatinamente se irán publicando en nuestro blog.

Introducción  

En un contexto donde la IA genera avances exponenciales, pero también dilemas éticos sin precedentes, el EmTech AI 2025 emergió como plataforma crucial para dirimir su futuro. El evento priorizó tres ejes: 

1) Implementación empresarial concreta, 

2) Gobernanza tecnológica, y 

3) Innovación técnica responsable.  

Will Douglas Heaven contextualizó el debate:"Hoy se trata de encontrar valor tangible en la IA, no sólo de maravillarnos con demostraciones." Esta premisa guió discusiones con representantes de Microsoft, Google Cloud, y centros de investigación como MIT Sloan School of Management. Temáticamente, se transitó desde casos de uso en diagnóstico médico hasta sistemas autónomos en entornos militares, siempre con foco en escalabilidad y responsabilidad.  

La relevancia del evento radica en su enfoque multidisciplinar. Al reunir a ingenieros, abogados y estrategas corporativos, se evidenció cómo la IA está redefiniendo paradigmas sectoriales. Como señaló Scott Penberthy (Google Cloud): "Los aproximadores universales en IA nos permiten modelar cualquier sistema observable, pero el verdadero reto es alinear esto con necesidades humanas."

Algunas Observaciones desde las Mesas de Liderazgo

a) Evolución y Capacidades Actuales de la IA  

La democratización tecnológica marcó muchas de las discusiones. Asha Sharma, Vicepresidente Corporativa de Microsoft, destacó como dato que 70,000 clientes suyos ya utilizan sus plataformas IA, algo que era impensable hace sólo cinco años. Este crecimiento se sustenta en modelos como GPT-4, que según Scott Penberthy (Google Cloud), actúan como "aproximadores universales capaces de modelar relaciones en cualquier dominio observable."  

En el sector de la sanidad, Sharma ejemplificó avances revolucionarios, de cómo la IA permite el perfilamiento genético y el plegamiento de proteínas a escalas que superan lo humano. Ali Farhadi (Allen Institute) complementó esto mencionando herramientas como Almo Traces, que vinculan resultados de IA con datos de entrenamiento para validar hallazgos científicos.  

b) Aplicaciones Empresariales y Monetización  

Kevin Dallas (CEO de EDB) presentó estrategias para convertir la IA en valor medible: "El 57% de nuestros clientes en sectores regulados prefieren implementaciones on-premise para proteger su IP." Andrew Lo (MIT Sloan) ilustró aplicaciones financieras sobre modelos que valoran empresas como Moderna con precisión comparable a analistas senior. 

Microsoft reportó casos concretos: "Agentes IA gestionan el 84% de consultas en Salesforce, reduciendo costos operativos un 40%.” La clave, según Sharma, radica en "monitorización continua y ajuste fino sin fugar datos propietarios." 

c) Soberanía de Datos y Seguridad  

La soberanía emergió como imperativo estratégico. Dallas alertó que los datos son la nueva moneda competitiva y que “perder su control es ceder ventajas clave." EDB propone arquitecturas híbridas donde el núcleo de datos permanece on-premise mientras las capas de IA se actualizan en cloud (nube). 

En paralelo, Farhadi advirtió sobre los riesgos en investigación científica en el sentido de que, por falta de acceso a datos de entrenamiento, la comunidad no puede validar hallazgos de IA, retrasando descubrimientos. Su instituto desarrolló protocolos para compartir metadatos sin comprometer la propiedad intelectual.  

d) Implicaciones Éticas y Desarrollo Responsable  

Este es un punto muy relevante con la labor de OdiseIA, por lo que se tomó especial atención al respecto. El brillante debate legal entre Tyler Chou (Tyler Chou Law for Creators) y Amir Ghavi (Paul Hastings) encapsuló tensiones clave. Era como presenciar el modelo europeo y el americano frente a frente. Chou, por su parte, denunció que "El 90% de la IP actual ya fue entrenada sin consentimiento, desplazando a creadores humanos", a lo que Ghavi contraargumentó que "El copyright no es herramienta adecuada; necesitamos nuevos marcos laborales." 

En respuesta, Chou destacó tendencias alentadoras, como que los acuerdos de licencia para IA pasarán de $75 millones a $10,000 millones en tres años. Ambos coincidieron en que la IA no debe replicar obras existentes sustancialmente, responsabilizando a los ingenieros en evitar "alucinaciones" técnicas. Todo un estamento de cómo se podría solucionar esta particular brecha.  

e) Transparencia y Confianza en Sistemas de IA  

En este punto, es cierto que hay tecnologías en Estados Unidos que están básicamente prohibidas en la Ley de Inteligencia Artificial de la Unión Europea, pero es esencial recalcar el avance y la precisión de estas. Farhadi enfatizó la transparencia radical indicando que "Almo Traces permite rastrear cada salida de IA hasta su fuente de entrenamiento, esencial en sanidad y finanzas." Criticó el hermetismo de modelos privativos sin acceso a datos de entrenamiento, por lo que, como ya dijimos, la comunidad científica no puede avanzar. 

Matthew Owen (Wicket) mostró aplicaciones prácticas con resultados publicados realmente sorprendentes. Por ejemplo, su sistema de reconocimiento facial en los estadios la Liga Nacional de Fútbol Americano (NFL) tiene un 99,99% de precisión, con sólo la probabilidad de falso positivo de 1/4.5 millones. La clave reside, explicó Owen, en la autenticación opt-in y el cifrado de plantillas biométricas.  

f) Autonomía Habilitada por IA  

Tom Schaefer (Shield AI) detalló sistemas autónomos militares primero poniendo a prueba los drones en simulaciones, miles de veces, antes de realizar despliegues reales. Distinguió la autonomía de plataforma (control físico) de la misión (toma de decisiones), requiriendo marcos de validación distintos.  

En el sector civil, Jeff Boehm (Wicket) describió agentes IA para ventas en estadios, añadiendo a manera de comedia, que los fans son capaces de comprar cervezas con reconocimiento facial, sin usar billeteras físicas. Schaefer advirtió asimismo sobre ciertos retos pendientes, en que, en entornos no estructurados, la IA aún requiere supervisión humana.  

g) Trayectoria Futura de Modelos de IA  

Penberthy (Google Cloud) vislumbró "modelos capaces de predecir enfermedades una década antes que los métodos actuales", usando datos longitudinales de naciones como Singapur. Para el sector de la cultura y la creatividad, anticipó sobre herramientas que superarán el uncanny valley (el ‘valle de la intriga’) en generación de vídeo para 2027.  

Farhadi proyectó por su parte una convergencia disciplinar, una característica de la disrupción tecnológica que ya viene manifestándose durante años: "La IA en biología celular requerirá nuevos paradigmas, no meras adaptaciones de GPT." Mientras, Heaven concluyó que "El futuro pertenece a quienes integren IA ética en flujos de valor existentes", siendo también una forma de convergencia de dos grandes áreas del conocimiento. 

Un Resumen de los Puntos

El evento reveló tensiones tanto dinámicas como fundamentales. Mientras empresas como Microsoft priorizan la escalabilidad (Sharma: "La democratización tecnológica es irreversible"), académicos como Farhadi exigen una apertura radical para alimentar la validación científica. Legalmente, la pugna entre protección de los creadores de contenido (Chou) y la innovación acelerada (Ghavi) permanece sin resolver, aunque sí existan puntos para un posterior acuerdo o al menos una serie de soluciones equilibradas.  

En lo técnico, Schaefer demostró que la autonomía militar madura más rápido que las aplicaciones civiles, debido a presupuestos generosos y una mayor tolerancia al riesgo. Contradictoriamente, Owen mostró que sistemas biométricos en deportes –menos críticos– logran mayor precisión, sugiriendo que la complejidad regulatoria frena las implementaciones civiles.  

Conclusión  

El EmTech AI 2025 delineó, en lo general, un futuro donde la IA transcenderá las herramientas aisladas para convertirse en tejido conectivo empresarial y social. Los grandes consensos emergentes incluyen: 

1) La necesidad de plataformas soberanas administrables (Dallas), 

2) La urgencia de marcos éticos actualizados (Chou/Ghavi), y 

3) La priorización de la transparencia en aplicaciones críticas (Farhadi).  

Quedan desafíos abiertos que exploraremos en próximas publicaciones: ¿Cómo equilibrar protección de la IP con innovación abierta? ¿Qué nivel de autonomía es éticamente aceptable en sistemas militares? Las respuestas, según Heaven, surgirán de "diálogos continuos entre tecnólogos, legisladores y sociedad” siendo los ejecutivos asistentes, en su gran mayoría, reticente a la regulación ex ante y de alguna manera preventiva, como la que exhibe la Ley de Inteligencia Artificial de la Unión Europea. 

El evento no solo mapeó el estado actual de la IA, sino que esbozó la hoja de ruta para su adopción responsable en la próxima década, a lo que también aspira OdiseIA.