La IA generativa: potencial y límites según el experto Michael I. Jordan

In Ciencia y Tecnología
febrero 04, 2025

Michael I. Jordan y el Futuro de la Inteligencia Artificial

Michael I. Jordan, un destacado matemático y doctor en ciencias cognitivas, es reconocido por su influencia en el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial (IA) como ChatGPT y sistemas de recomendación. Actualmente, se desempeña como catedrático emérito en la Universidad de California en Berkeley y como investigador en el INRIA de París. A pesar de su éxito en el ámbito académico, Jordan se mantiene escéptico ante el entusiasmo desmedido por la IA generativa. En palabras del propio Jordan, “todo el mundo debe encontrar lo que le gusta, sin pasarse de la raya”, lo que refleja su enfoque hacia el aprendizaje y la comprensión más que hacia la mera construcción de tecnología.

Con respecto al actual “bombo” en torno a la IA, Jordan sostiene que este fenómeno no cesará, ya que quienes desarrollan estas tecnologías disfrutan de compartir sus avances. Sin embargo, enfatiza que la verdadera inteligencia no proviene de la fuerza individual, sino de los esfuerzos colectivos. Las herramientas de IA, aunque poderosas, requieren la intervención humana para que su potencial se materialice en soluciones efectivas. Por ejemplo, en áreas como la búsqueda de nuevos medicamentos o la creación artística, la IA puede facilitar la identificación de patrones y ofrecer recomendaciones, pero no puede resolver problemas por sí sola.

En cuanto a los recientes desarrollos en la IA, como el modelo chino DeepSeek, Jordan señala que aunque sus ventajas son significativas, esto no implica que la comunidad de Silicon Valley deba depender exclusivamente de la fuerza bruta para avanzar. En su opinión, es crucial que las empresas reconsideren sus modelos de negocio en el ámbito de la IA generativa, ya que muchas de las startups que surgen en este campo carecen de una base sólida y podrían no sobrevivir a largo plazo. A medida que la tecnología avanza, la necesidad de una comprensión más profunda de su aplicación práctica se vuelve esencial, tanto para los desarrolladores como para los futuros profesionales en el campo.

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