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Andres Abad Rodriquez - Construyendo el Futuro: Inteligencia Artificial, Innovación y Desarrollo Humano
Si la IA fuera tu colega de trabajo, ¿sabrías cómo pedirle exactamente lo que necesitas y juzgar si te respondió bien? Esa es la provocación que le hacemos a Andrés Abad Rodríguez, líder en innovación, con trayectoria en organismos internacionales y hoy al mando de Tecnología y Operaciones en Gavi, mientras impulsa el pensamiento aplicado desde Astai Forum y la Quantum AI Foundation. Conversamos sin rodeos sobre qué ya funciona, qué es humo y qué falta para lograr una IA más general.
Arrancamos separando conceptos: la IA estrecha, que domina tareas específicas, y la aspiración de una IA general, posible solo cuando confluyen tres llaves maestras: datos suficientes y bien gobernados, energía abundante y poder de cómputo descomunal. Aquí entra la computación cuántica, con ejemplos claros del salto de rendimiento y de sus límites actuales. En paralelo, bajamos a tierra con casos reales en salud pública: anonimización responsable, cohortes masivas, sesgos invisibles que emergen de variables sustitutivas como el código postal y la promesa de diagnósticos tempranos que hoy superan el ojo humano.
En la trinchera organizacional, el reto no es el software, son las personas. Andrés explica por qué “tu copilot no debe hablar con mi copilot” y cómo extraer valor real: preguntas precisas, documentos digeridos con contexto experto y quick wins que justifican la inversión sin crear costos ocultos imposibles de mantener. Hablamos también del frente cuántico: fármacos personalizados, simulaciones a nivel molecular y el inminente impacto en ciberseguridad cuando los esquemas criptográficos actuales se queden cortos ante qubits estables.
Cerramos con una guía simple para no perder el enfoque humano: pensamiento crítico para preguntar y validar, adaptabilidad como hábito y una cultura de datos que minimice sesgos y maximice el bien común. Si te mueven la innovación útil, la salud, la política pública o la tecnología que aporta valor, y no solo los titulares, este episodio te va a equipar para decidir mejor. Suscríbete, comparte y cuéntanos: ¿cuál sería tu primer caso de uso de IA con impacto real en tu equipo?
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La IA que tenemos hasta ahora, los modelos, los ChagPT o cualquier modelo que construyamos, es lo que se llama una IA estrecha. Es una IA que es muy buena en hacer una cosa. Va a tener un pensamiento parecido al humano y va a ser capaz de razonar casi como un humano. Esa IA todavía no está disponible ahora y uno de los problemas que hay es la potencia de computación. Entonces, para tener una IA general, necesitamos tres cosas, que son datos, energía y poder de computación.
Speaker 2:Bienvenidos a Intangiblia. Hoy tenemos el honor de conversar con Andrés Abad Rodríguez, quien es un líder en innovación tecnología y que ha dejado huellas en organizaciones internacionales como la OMS, la ONU, cern, la OMPI, y hoy impulsa el futuro desde Gavi y Astai Forum, con una trayectoria que combina tecnología, impacto social y visión estratégica. Andrés nos ayudará a navegar el fascinante cruce entre inteligencia artificial y transformación digital y lo que tenemos por venir. Andrés, si quiere, por favor introdúcete. Háblame un poquito de ti y cómo llegaste aquí a Suiza.
Speaker 1:Muy bien bueno, lo primero de todo, leticia, muchas gracias por invitarme a tu podcast y a esta nueva temporada que estás echando a andar. Yo vengo de España. Llegué a Suiza en 2007 para trabajar en el CERN, en principio por una beca de solo seis meses. Esos seis meses se transformaron en ya casi 18 años, que hago en julio en Ginebra, como has dicho, trabajando en el CERN. En diferentes agencias de la ONU he dado clases en MBA, he hecho un poquito de todo.
Speaker 1:Mi trayectoria es un poco mixta. No es solamente en la parte tecnológica. Abarco muchos campos y ahora mismo, como expliquaste, tengo como tres frentes abiertos. Mi trabajo principal. Soy el jefe de Tecnologías y Operaciones en Gavi, la Alianza de Vacunas, que es una organización que se dedica a tratar de que todos los niños en el mundo estén vacunados, independientemente de su localización, de su religión, de su raza, de cualquier cosa, porque en el fondo los niños son todos niños en cualquier sitio y todos merecen una oportunidad. Y en paralelo, en mi poquito tiempo libre me dedico a intentar aprender un poco más, a intentar compartir también lo que he aprendido hasta ahora. Ejemplo de ello es Hastaiforum, que es un think tank que he lanzado con la intención de intentar devolver parte de lo que sé, de intentar ayudar con la red de contactos que tengo a diferentes regiones o provincias.
Speaker 1:Entonces la idea es mezclar talento local con talento internacional o fuera de la región. Focalizarnos en una región, investigar cuáles son sus características de población, económica, geopolítica y demás y decir cómo esta región se puede beneficiar del uso de la IA tanto en el corto, medio o largo plazo. Beneficiar del uso de la IA tanto en el corto, medio o largo plazo. Por ahora estamos solo en Asturias, la región piloto, la región de donde vengo en España, y creo que además nos provee un buen caso de uso, un caso de uso interesante donde poder echar a andar el think tank Y luego, en paralelo, mi última tarea o mi último hobby con el que colaboro es con la Quantum AI Foundation, que es una fundación polaca que se dedica a dar a conocer la parte de conocimiento y de intentar promocionar más las tecnologías cuánticas y su aplicación en la inteligencia artificial ¡Guau, Entonces tú no duermes Bueno lo intento.
Speaker 1:No duermo mucho, es verdad, pero lo intento de vez en cuando.
Speaker 2:No es. Cuando uno tiene pasión sobre algo, siempre encuentra maneras de manifestarlo y maneras de hacerlo realidad. Entonces tienes la parte muy social en todo lo que haces y siempre la parte enfocada al desarrollo humano, que es muy bonito, que es llevar la tecnología al humano y que compartas con el humano. Entonces vamos a comenzar con las preguntas del podcast. Has liderado transformaciones digitales en salud, sostenibilidad y educación. ¿Qué es para ti lo más poderoso que la inteligencia artificial puede aportar al desarrollo social en los próximos 10 años?
Speaker 1:Nos va a aportar un cambio muy grande. Un cambio muy grande desde el punto de vista de que el mundo como lo conocemos va a cambiarcemos. Va a cambiar. Va a cambiar esperemos que para mejor, como siempre, y va a haber muchas oportunidades. Sí que es verdad que algunos puestos pueden ser eliminados, pero van a crear otros muchos y yo lo veo más como una potenciación de la persona. La IA, bien utilizada, puede potenciarnos mucho más. Yo, lo que digo a veces en modo de broma, es que la persona inteligente que la sepa usar va a ser mucho más inteligente. La persona no tan inteligente, que solamente no sepa cómo preguntar bien y no sepa utilizar o tener el pensamiento crítico para decir esto es una buena respuesta o no, va a ser todavía menos lista. Entonces, esa parte de entender qué es la IA no la parte técnica, pero entender cómo me puede ayudar es como cuando tenemos que ver a la IA como a otra persona con la que trabajamos, con la que colaboramos, con la que colaboramos y hay que saber trabajar con ella, como cuando trabajamos con personas. Ellas son diferentes. En el caso de la IA es lo mismo. Tenemos que aprender cómo la tenemos que preguntar para saber lo que queremos y saber cuando nos dice algo, entender si es bueno o no. Ahí es donde la parte del pensamiento crítico y los conocimientos entran en juego.
Speaker 1:Hay una idea de que con la IA ya no se va a necesitar aprender y demás. Yo creo que es todo lo contrario. El conocimiento técnico va a ser todavía más importante, porque te va a permitir tener ese pensamiento crítico para decir esto que me está dando es bueno o no, vamos a investigar más por este camino o esta rama que me da, la desechamos. Y luego hay que también entender y eso yo creo que es importante que se empiece a dar en los colegios y que haya más divulgación y más debate sobre ello de que hasta ahora el mundo que teníamos es un mundo determinista, de que tú sabías que tú metes en Excel 2 más 2 y te va a dar 4.
Speaker 1:Con la IA eso cambia, porque la IA funciona con probabilidades. Vamos a cambiar de un mundo determinístico, donde la solución es para un problema dado es la misma, a un mundo determinístico donde la solución es para un problema dado es la misma, a un mundo donde la IAT va a dar una probabilidad, o sea 2 más 2 van a ser 4, con el 99,999999%, pero hay una posibilidad de que no, y eso es lo mismo para una suma o para un texto, o para una opinión o para una solución X que la IA te dé. Entonces tenemos que aprender a cambiar ese chip en nuestra cabeza. Y eso es la parte donde, socialmente, yo creo que va a ser muy importante, muy importante que la sociedad aprenda a introducir a la IA dentro de sus tareas cotidianas, a trabajar con ella y a entender que el mundo ha cambiado. Esperemos que para mejor, pero ha cambiado.
Speaker 2:Entonces, una soft skill o una habilidad blanda que necesitamos es la parte del pensamiento crítico. Pensamiento crítico de entender la información, conocer la fuente y hacer el juicio y determinar si realmente es algo que es correcto o que todavía se fue por el camino totalmente equivocado y comenzó a alucinar y no tiene nada que ver con lo que tú le preguntaste o lo que quieres hacer.
Speaker 1:Totalmente, totalmente. Y ahí es el punto donde te decía que hay que ver a la IA como otra persona. Tú a una persona que está contigo, a un amigo tuyo, tú le preguntas algo y él te da una opinión, una respuesta, y eres tú el que tiene que pensar vale esa respuesta? tiene sentido? no tiene sentido, está en línea con lo que necesito? no, y la IA la tenemos que tratar igual a la IA. La tenemos que tratar igual a la IA. Ahora mismo se le está intentando esta parte de la explicabilidad de la IA, de por qué me has dado esta respuesta. Yo creo que hay que verla desde otro punto de vista.
Speaker 1:Hay que entender si lo que nos ha dicho es bueno o no, porque hay modelos que tú vas a controlar, que tú vas a crear, que tú vas a crear, donde tú puedes decidir o influir más en lo que te dice, y hay otros modelos, tipo los Copilot, chagpt y demás, que tenemos, donde no podemos saber por qué nos ha dado esa respuesta.
Speaker 1:Tú puedes influir, en la entrada o sea en lo que le preguntas y en la salida, el entender si lo que te dice es bueno o no. Pero la caja negra, el cerebro, no lo vas a manejar Y además es injusto, porque le vas a preguntar a una máquina algo que no le preguntarías a una persona. Yo si te pregunto a ti cuál es tu opinión sobre algo, o cuántos son dos más dos, me vas a decir cuatro. Pero yo si te pregunto por qué o cuándo has aprendido eso, o dime en qué libro has aprendido eso, tú me dirás es que ni me acuerdo. Y además lo que tiene valor es que me digas si 2 más 2 son 4 o 5, pero no que me digas de dónde has sacado que 2 y 2 son 4 el álgebra de Baldón igual.
Speaker 1:El proceso matemático sí, pero el dónde lo has aprendido? yo creo que es la parte que no tiene valor, y nos estamos. Mucha gente se está empecinando en no porque tiene que ser explicable y demás, y yo creo que hay que ir a la parte de. Hay que ser suficientemente maduros para saber qué se le pregunta y entender las respuestas.
Speaker 2:Entonces lo principal es aprender a preguntar y aprender a entender la respuesta.
Speaker 1:Sí, es eso Es el pensamiento crítico, tanto para preguntar como para entender la respuesta y luego el aprender a trabajar con estas herramientas. Es otra herramienta más que, en vez de tener bueno, pues ser como un Excel, que es mucho más frío y otra vez determinista, donde hay que meter unos números y no está, el que, en vez de tener bueno, pues ser como un Excel, que es mucho más frío y otra vez determinista, donde hay que meter unos números y no está, el resultado va a ser una interacción. de alguna manera Va a ser otro colega más un colega digital. De hecho, en algunas áreas por ejemplo, una área que estamos investigando en el Cintank que llevo, es el gemelo digital del empleado público y va a ser como un colega más. Es un colega que va a hacer las tareas tediosas y demás. Va a ser como el becario digital, donde hoy hay que poner sellos a mil cosas. por eso es que lo haga el becario. Pues la IA puede ser como el becario listo que nos han dado para ayudarnos.
Speaker 2:Hacer fotocopias. Bueno, algo que no se hace tanto, pero cuando yo comencé yo me pasaba horas en la fotocopiadora abrazada bueno y en tu experiencia en organizaciones globales, ¿cuáles son los mayores mitos o malentendidos que ves sobre la adopción de la IA en sectores como la salud pública?
Speaker 1:El primero es que la IA lo va a arreglar todo. La IA no es una varita mágica y es una herramienta más y depende de cómo la utilicemos. Si la utilizamos bien, otra vez nos va a potenciar. Si no la sabemos utilizar, pues no nos va a dar realmente un beneficio a lo que hacemos. En sí es podemos verlo como una persona muy lista, una persona súper dotada que puede hacer unas cosas muy bien, pero si no se le enseña y no se le da el conocimiento básico, no va a funcionar.
Speaker 1:Entonces ese es otro de los problemas que tenemos, por ejemplo, en las diferencias entre Europa con China y Estados Unidos en términos de la privacidad y demás. Y yo creo que hay que tener un equilibrio, sobre todo en la parte de salud donde se puedan utilizar esos datos. Se tienen que anonimizar para que obviamente los datos de salud de una persona no sean utilizables contra ella y obviamente para mantener la privacidad de la gente. Pero por el otro lado tenemos a día de hoy una oportunidad maravillosa de usar todos los datos que tenemos de todo el mundo e inferir un conocimiento y unos datos que hasta ahora no podíamos. Entonces hay que encontrar ese balance entre privacidad y seguridad y demás y beneficio global o beneficio común ¿Y de esos beneficios puede ser prevención de enfermedades o prevención de epidemias.
Speaker 1:Puede ser todo. Puede ser hasta la parte de detección temprana de epidemias y problemas globales a problemas cotidianos. me refiero, por ejemplo, al un ejemplo que tenemos claro es el cáncer de mama, donde, a base de alimentar a los modelos con cientos y miles y cientos de miles de radiografías y escáneres pues ahora hay modelos que incluso detectan los cánceres en una etapa previa que los radiólogos no son capaces de detectar, y eso es gracias a que han sido alimentados con una cantidad ingente de radiografías y de tags y demás que pueden hacer que esos sistemas aprendan más allá de lo que nosotros podemos ver con nuestros ojos. Y eso se tiene que extender a otras áreas de la salud. Hay datos clínicos igual un poco más delicados, donde necesitas poner más datos en la persona, no solamente que la persona ha tenido esto, sino….
Speaker 2:La edad, el origen, el estilo de vida.
Speaker 1:Exactamente. Solamente con unos cuantos datos básicos no puedes inferir igual el conocimiento. Pero cuando lo pones en un contexto con más información, con más gente, con más cosas, es donde puedes realmente sacar un beneficio que puede ser muy bueno para todos nosotros.
Speaker 2:Sí, porque hay elementos ambientales o del ambiente de la persona que determinan su salud o que determinan qué enfermedad tiene más riesgo de sufrir, Y es necesaria esa información para hacer un análisis completo, Pero siempre buscando la manera de salvaguardar la información sensible o sea que no se conecte al sujeto que se está investigando.
Speaker 1:Exactamente porque hay tantos problemas de privacidad que es entendible que la gente no quiera compartir públicamente oye, estoy enfermo, tuve esto hace 10 años o es información privada que no tienes por qué compartir. Y también en países tipo Estados Unidos o demás, donde tu perfil de salud influye en el coste de tu seguro y demás, pues son cosas que no quieres compartir.
Speaker 1:O que seas tú el que decidas cuándo, dónde y cómo lo compartes. No que sea una cosa global que cualquiera pueda utilizar, Pero a la vez hay que encontrar ese balance, ese equilibrio donde esa información también se puede usar para el bien común de la sociedad y que nos permita avanzar y mejorar los sistemas que tenemos ahora mismo.
Speaker 2:Sí, porque siempre ese es el tema entre lo individual y lo colectivo, de que tenemos como sociedad en alguna medida derecho a avanzar, a conocer, a tener la información a mano, pero como individuos también tenemos el derecho de mantener nuestra vida privada, porque puede tener consecuencias o repercusiones de tu reputación, de tu avance como carrera, porque dicen bueno, si esa persona sufrió eso, sufre, esto, no va a ser buena en su trabajo, que cosa que no necesariamente es así. Entonces, siempre es un tema de encontrar un balance entre el individuo y el colectivo.
Speaker 2:Que ninguno de los dos se vea en desventaja, y cuando trabajas con la inteligencia artificial en entornos, como lo haces al día a día, multiculturales, multilaterales, con personas de todo el mundo, con todo tipo de pensamiento y con todo tipo de manera de vivir la vida, ¿cuál es el principal reto? ¿La tecnología o las personas? ¿La tecnología?
Speaker 1:o las personas. En la mayoría de las organizaciones que llevan la tecnología límite y que están ahí al borde de la innovación en el reto de verdad es en las personas. Yo lo veo en algunos casos. He visto en algunos sitios se implementa la inteligencia artificial en el trabajo. Una puerta, por ejemplo, sencilla de implementarla es usando Copilot con Microsoft, porque ya tenemos licencias en una organización y demás. Vamos a usarla como el paso natural Y la gente está muy contenta porque de repente dice me voy a poder hacer unos e-mails impresionantes. Yo no soy nativo en inglés y voy a hacer un e-mail que va a parecer que lo escribió el secretario de la Reina de Inglaterra.
Speaker 1:Increíble. Pero ¿qué sucede en el otro lado? Que las personas dicen uff, tengo muchos emails, recibo demasiados correos? voy a decir a mi copilot que me haga un resumen de mi bandeja de entrada y que me diga los puntos importantes Con lo cual en algunos sitios hemos pasado de tener una comunicación de persona a persona a de la persona, a su inteligencia artificial, que habla con la inteligencia artificial de la otra persona, que a su vez habla con la otra persona, con lo cual yo ahí no veo una ventaja de verdad. Entonces el reto, al final, yo creo que está en las personas, en aprender de verdad a usar las herramientas de una manera que nos den un valor añadido y que no sea otra capa más de decir ¡Uy, qué bueno si me los hago, uy, mira, qué listo soy Que resumo mi bandeja de entrada y gasto 10 minutos menos Y al final es como sí, pero ¿qué valor tiene esas dos tareas? Ninguno, seguramente.
Speaker 2:Y se pierden cosas.
Speaker 1:Y se pierden cosas, se gastan recursos, porque el?
Speaker 2:papá lo entiende que es importante? no necesariamente es importante en el contexto que la persona tiene que buscar o tiene que leer o entender.
Speaker 1:Totalmente A mí. por ejemplo, hace unos meses volví de vacaciones un periodo vacacional y tenía doscientos y pico correos.
Speaker 2:Lindo.
Speaker 1:Y yo, bueno, soy de la vieja escuela, entonces los leo todos. Es verdad que hay algunos que, según veo de quién viene o es un correo automático, ya los puedo borrar directamente, Y hay otros que necesito leer y fijarme en los detalles, porque hay veces que hay la típica palabrita no sé dónde es la que te dice uy, aquí hay problemas. Y me decían los compañeros ¿cómo no usas Copilot que te dé el resumen? Y yo no, porque para esto no me fío.
Speaker 2:O sea.
Speaker 1:Hay un conocimiento experto que yo tengo que el Copilot que utilizo no lo tiene Esas sutilezas. A veces, cuando manejas un proyecto de informática y alguien en la parte del negocio no está contento, pero somos políticamente correctos y ponemos que es un correo que tú, según lo lees, sin contexto, dices uy, la persona está súper contenta. Pero cuando tienes el contexto detrás, dices aquí hay muchos problemas.
Speaker 1:Entonces es la parte donde la inteligencia artificial no me da ese contexto y yo lo tengo que utilizar. Sí que es verdad que en otras áreas es muy potente. Yo he visto personas en mi organización, por ejemplo, que lo usan de una manera muy inteligente. Tenemos, por ejemplo, un gran documento de doscientas y pico páginas que resume un proceso que estamos haciendo, lo estamos intentando mejorar y, claro, leerse ese documento es infumable, aparte que necesitas semanas para entenderlo. Y lo que hacen muchos compañeros técnicos es coger ese documento, se lo dan a Copilot, copilot lo digiere rápidamente y luego hablan con él. Oye, ¿en este proceso, en qué punto se interaccionan? Entonces eso está igual en cinco o seis partes del documento y Copilot hace todo el resumen de esos puntos y te da una versión rápida y resumida de lo que necesitas. Eso sí que es un uso inteligente de herramientas de la IA, pero al final la herramienta es la misma.
Speaker 2:Y es la persona la que hace el uso. Porque haces preguntas específicas, también Le diste el material, pero no es que dijiste dame un resumen global. No es, yo necesito conocer tal cosa, tal cosa dime qué hago con esto, cómo hago esto. Exactamente La pregunta es precisa. No es una pregunta general de que Copay lo decide, que es importante o no. Sino es el especialista, hace la pregunta de acuerdo a lo que está buscando.
Speaker 1:Exactamente, Y eso lo podemos enlazar con la primera pregunta que teníamos con el conocimiento experto tanto para preguntar como para analizar la salida. Y eso yo creo que es un buen ejemplo y un claro ejemplo de la misma herramienta. Se puede utilizar muy mal para resumir correos y tener diálogos entre mi correo de compiló, tu correo de compiló, o el uso de la misma herramienta en otro área del trabajo donde sí, de verdad crea un valor añadido y aporta un beneficio al equipo.
Speaker 2:Genial, genial. ¿Y qué consejo le darías a un líder que quiere implementar la IA en su organización, pero siente que su equipo no está listo?
Speaker 1:El equipo nunca va a estar listo, o sea implementar la IA es o hacer una transformación digital si la necesitas, o algo similar. Es como tener hijos Nunca hay un momento perfecto. Entonces lo que también hay que tener es un poquito de cabeza, es decir bueno, pues, no es lógico, ni se puede esperar que digas oye, en tres meses vamos a todo, cambiarlo a IA, vamos a utilizar la IA, vamos a cambiar la forma de trabajar y demás. No es factible. Entonces lo que hay que intentar es encontrar casos de uso donde de verdad veas que te puede aportar un beneficio, asegurarte de que tienes datos para alimentar ese caso de uso y empezar a hacer pequeños experimentos con ello. Yo creo que lo mejor es intentar pequeños modelos, no hacer de repente un gasto loco si no tienes la idea clara, porque a veces tienes la idea clara pero no tienes los datos Y la IA al final se alimenta de datos.
Speaker 1:Es esta persona muy lista que si tú no le explicas cosas, aunque sea muy lista, no te va a decir respuestas porque no tiene el contexto, la información para darte cosas. No tiene el contexto, la información para darte cosas. Entonces, bueno, lo primero sería crear siempre una estrategia de información, una estrategia de datos, tener datos que sean lo más limpios posibles, que haya removido, pues bueno, toda la información errónea, duplicada y demás, y digas bueno, pues esta es mi información y con ella, pues vamos a ver cómo podemos inferir cierto conocimiento, cierto, ciertas estructuras de información que nos permita utilizarla, ya, de una manera que nos aporte de verdad un beneficio a lo que hacemos claro que sume y que el equipo eventualmente poco a poco va a comenzar a hacer el cambio, porque siempre hay resistencia cuando comienza un cambio.
Speaker 2:No es un cambio radical o un tema de que el proceso ya no va a ser el mismo. Siempre hay personas que dicen no, si no está roto, no lo cambies.
Speaker 1:Pero es un tema de mantenerse actualizado y que también seamos relevantes como profesionales después, porque no hacemos nada resistiendo a algo que como quiera va a pasar totalmente y por eso yo creo que hay que, sobre todo, al principio, identificar las áreas donde de verdad nos va a aportar valor y empezar a hacer pequeños experimentos que demuestren ese valor. Si queremos implementar la IA y empezamos con áreas que la gente no ve que de verdad traiga un beneficio, sino que es otra cosa superflua más y no lo logramos, crear ese momento con la gente, crear ese ese, como dicen en inglés, ese quick win, una victoria rápida que digas ostras pues sí, esto de la inteligencia artificial nos ayuda, nos ayuda y nos trae un valor. Luego es cuando puedes empezar a pensar en cosas más grandes, pero de primeras y además, sobre todo, si no tienes experiencia, yo creo que el consejo sería empezar por algo pequeño, algo que de verdad tú creas que puede traer un valor y de una manera relativamente rápida, e intentar empezar por ahí.
Speaker 2:Entonces, no, inversión loca, no tomen un préstamo que casi quiebren a la empresa.
Speaker 1:Totalmente. Es como cuando empezaba el blockchain, los NFTs y demás, que todo el mundo era no vamos a invertir no sé cuántos millones en blockchain. En plan sí, pero tú tienes un caso de uso que de verdad te vaya a traer un beneficio a la empresa? o va a ser solo por poner en la página web tenemos blockchain, pero luego no te va a traer un beneficio? Pero luego el problema de esos sistemas, el coste de verdad no es en la implementación. Yo lo veo que mi gran batalla no es implementar proyectos que cuesten X millones, es que cada nuevo software que pones en producción tienes que mantenerlo, y tienes que mantenerlo a ciertos años y necesitas un equipo detrás. y ese es el coste oculto, muchas veces, que no se ve cuando se implementa, que son los costes que luego lastran a la organización en otras áreas, porque de repente se ve que todos sus recursos de operaciones y demás están ya consumidos y no pueden implementar nada más.
Speaker 2:Claro, porque todo esto fue enfocado para la nueva tecnología. Entonces es un tema de hacerlo estratégico y con conciencia de qué la empresa puede soportar a largo plazo.
Speaker 1:Eso es.
Speaker 2:Ok, perfecto, y ahora vamos a hablar del límite de lo posible. Eres miembro del advisory board de la Quantum AI Foundation, que ya nos hablaste un poco de ella. Para quienes no están familiarizados, nos puedes explicar de forma sencilla como no técnica qué es la computación cuántica y por qué podría revolucionar lo que hoy entendemos como inteligencia artificial.
Speaker 1:Lo que hoy entendemos como inteligencia artificial. Pues, la computación cuántica es un tema complicado. Es un tema complicado hasta para los que intentamos saber algo. Es muy complicado, pero vamos a intentar verlo de una manera sencilla. Hay tareas a día de hoy por ejemplo hacer una simulación del clima que directamente nuestros ordenadores personales no se pueden hacer, o sea no hay capacidad ni de memoria, ni de disco, ni de procesador para hacer ese tipo de tareas, y tienen que estar hechas en supercomputadores. Supercomputadores son estos grandes centros de computación con salas llenas de ordenadores y demás donde a día de hoy se realizan los cálculos. en estos superordenadores pueden llevar mucho tiempo. Entonces hay el ejemplo de un prototipo de ordenador cuántico que Google sacó hace poco, que se llama el Sycamore, que cogieron una tarea matemática, una simulación que en el mayor supercomputador existente hoy se tardarían 10.000 años en completar.
Speaker 2:Oh, wow.
Speaker 1:Si se intentase llevar a cabo. Ok Este prototipo de ordenador cuántico lo hizo en 200 segundos.
Speaker 2:Wow.
Speaker 1:Entonces el cambio de potencia es enorme. ¿y cómo se logra esto? Hasta ahora nuestros ordenadores móviles portátiles funcionan con transistores que manejan ceros y unos. Si tienen carga eléctrica o no, es un cero o un uno, y que es lo que se llaman los bits. Y así es como funcionan los ordenadores de hoy. Los ordenadores cuánticos van al nivel de los átomos Y usan lo que se llaman los bits cuánticos, los coabits, donde ya no se usan ceros o unos, sino que es el momento de el campo magnético de los electrones, que puede ser 0,1, pero es la probabilidad de que pueda ser 0,1, o cualquier combinación de ese 0,1, puede ser 50% 0, 50% 1, 50% 0, 50% 1, 60%, 0, 35, 3, 4, 1. Con lo cual, claro, tienes estados infinitos. La capacidad de información que tienes ahí es brutal Y es lo que permite manejar y hacer estos cálculos de una manera tan rápida, exponencialmente mucho mayor de lo que tenemos a día de hoy.
Speaker 1:¿Cuál es el problema de estos ordenadores a día de hoy? Bueno, pues, es que estos ordenadores, como he dicho, funcionan a nivel de átomo. Por ahora se ha conseguido solo que tengan unos pocos cohabits, unos poquitos átomos. Estos átomos tienen que estar perfectamente alineados. No puede haber ningún problema, no puede haber ninguna impureza y para que funcionen bien, a día de hoy tienen que estar refrigerados con sistemas de criogenia a un valor cercano al CERN absoluto. Son unos sistemas parecidos a los que usa el CERN para refrigerar el LHC y demás. Obviamente esto no es muy escalable y por eso a día de hoy no hay ordenadores cuánticos comerciales.
Speaker 1:Cuál es la implicación de los ordenadores cuánticos en la computación cuántica? con la IA, la IA que tenemos hasta ahora, los modelos, los ChagPT o cualquier modelo que construyamos, es lo que se llama una IA estrecha, es una IA que es muy buena en hacer una cosa. Y luego hay lo que se llama la IA general, que es la IA que ya va a ser, va a tener un pensamiento parecido al humano y va a ser capaz de bueno, pues de razonar casi como un humano. Esa IA todavía no está disponible ahora y uno de los problemas que hay es la potencia de computación. Entonces, para tener una IA general, necesitamos tres cosas, que son datos, energía y poder de computación. El poder de computación se arreglaría con los ordenadores cuánticos. Una vez que está ahí, ya está la energía. Veremos tal como está el mundo.
Speaker 1:Veremos que pasa capando el sol y si logramos descubrir los reactores de fusión y demás, que pueden dar un salto en la generación de energía. Y luego está la parte de datos que ya pasa en modelos de IA hoy en día que los datos reales no son suficientes. Por muchos podemos imaginar que la cantidad de datos que generamos hoy día que los datos reales no son suficientes, o sea por muchos podemos imaginar que la cantidad de datos que generamos hoy es brutal, y es verdad que es brutal, pero para muchos modelos no son suficientes. Entonces, si vamos a ir a un modelo muchísimo más potente, los datos que tenemos hoy se van a quedar muy escasos. Volviendo al ejemplo del niño superinteligente, esta IA general va a ser un niño superinteligente y le vamos a dar un TVO. Con esto no podemos esperar que desarrolle nuevas fórmulas médicas. Entonces también se está investigando.
Speaker 1:Muchas empresas en el mundo y gobiernos están ya investigando lo que se llama el dato sintético, que es datos generados artificialmente pero que son casi iguales a los reales, con lo cual vas a poder alimentar a las IAS con una cantidad infinita de datos. El problema, a día de hoy, es que crear esos datos sintéticos no es muy fácil, y Y no es muy fácil porque acercarse lo más posible a datos reales. Es la parte que es complicada Tú tienes que crear unos datos probabilísticamente que vayan a ser parecidos a los reales, y ahí es el challenge que tenemos a día de hoy. Entonces, para esa idea general que nos puede dar la computación cuántica, tenemos primero que arreglar los sistemas cuánticos, poder generar computadores cuánticos que funcionen como los de hoy, que es posible porque hay acciones en la naturaleza, como la fotosíntesis, que es una acción cuántica, o sea que se puede hacer a temperatura real todavía estamos en pañales en la parte de informática cuántica.
Speaker 1:Pero una vez que tengamos esa parte, tengamos una generación de datos sintética bien hecha, potente y demás, y la energía esté solucionada, la inteligencia artificial general va a venir casi por accidente, porque es obvia.
Speaker 1:Una vez que tengamos esos tres elementos, ¿y esa es la que se llama la superinteligencia sí, a ver, podemos ir un paso más allá cuando digamos la inteligencia artificial general va a ser ya mucho más, pero bueno, va a ser la evolución de esa inteligencia artificial general. Y ahí, bueno, es donde entran todas las discursiones que hay ahora mismo de nos va a querer, nos va a querer nos vamos a volver la Matrix o no?
Speaker 1:pero bueno, vamos a pensar que hasta ahora pues las cosas, el mundo es mejor ahora mismo que hace 100 años y esperemos que dentro de 100 años sea mejor que ahora. Hay cosas que podemos decir. Yo no considero que sea mejor, pero bueno, en general nos morimos más viejos, comemos mejor, tenemos más oportunidades de muchas cosas.
Speaker 2:Esperemos que todo vaya en la línea y como la humanidad nunca va a ser perfecta, siempre va a haber cosas buenas y cosas malas. El tema es que las cosas buenas sean más que las malas.
Speaker 1:Totalmente. Y ahora que sacas ese tema, está el tema de los biases, que llaman en inglés, que las sillas van a tener sí o sí.
Speaker 2:Porque el humano la tiene.
Speaker 1:Porque se alimentan de los datos y los datos los generamos nosotros que tenemos un montón de perjuicios, como en español, de estos perjuicios que tiene la IA porque los datos que utiliza son nuestros. Claro, entonces nosotros generamos datos con perjuicios e incluso si pensamos que no los tenemos, hay cosas que bueno. Había un ejemplo de una empresa de seguros en Estados Unidos que, como hablábamos antes, para dar los seguros médicos tenía un montón de información sin nombre, sin ningún tipo de dato, pero resulta que había una población de color en una ciudad de Estados Unidos que les daba los seguros más altos. Pero ¿cómo es posible, si nuestros datos no tienen ningún perjuicio en términos de raza, nombre y demás? Resulta que era por el código postal, resulta que había una especie de gueto en esa ciudad. Y si vivías en ese código postal postal, ya, te subía el precio.
Speaker 1:Entonces a veces los perjuicios vienen por cosas que ni nos damos cuenta ni pensamos que eso puede ser un perjuicio. Claro, y es por eso que no hay ninguna IA sin perjuicios Y hay que entender. Obviamente hay que intentar minimizarlos y que sea lo más neutra posible, pero hay cosas que van a estar ahí, sí o sí.
Speaker 2:Y hay cosas que son muy pequeñas porque, bajando un poco la sofisticación de la tecnología, tú sabes que cuando uno pone la mano en el agua, que el agua abre la llave abre. Eso funciona con el reflejo de la luz. Que uno pone la mano, se refleja la luz en el monitorcito que tiene y ahí sabe que tiene que abrir la llave. Resulta que en las tesis oscuras no se refleja la luz de la misma manera.
Speaker 2:Entonces cuando yo pongo mi mano, yo tengo que moverlo un poquito para que capte que yo estoy ahí. Y es un tema de que es una cosa tan sencilla, de que, bueno, la mano se pone, se refleja la luz, pero tiene que pensar que no todas las personas tienen el mismo color de piel y que la luz no se refleja igual en todas las pieles. Entonces, y ahí se puede escalar a todo lo demás, de que algo tan sencillo como que bueno, y ahí se puede escalar a todo lo demás, de que algo tan sencillo como que, bueno, si todo el mundo pone la mano se hace. No hay ningún tipo de prejuicio ahí, pero sí lo hay Porque no tiene conciencia de todos los factores que pueden influir en el día a día de una persona, totalmente, pero qué interesante, o sea que el código postal puede subirte tus gastos O sea que el código postal puede subirte tus gastos.
Speaker 2:En qué áreas ves que la combinación de la IA y el quantum tendrán el mayor impacto?
Speaker 1:primero, ¿En salud, en sostenibilidad, energía o en otro campo. Salud es un campo donde tiene todas las de ganar porque es un campo donde, si empezamos a pensar en las drogas y medicamentos personalizados por una persona, dependiendo de su historial, de sus necesidades y demás, es un campo claro y evidente. Y otro campo donde yo veo que va a tener un impacto brutal es en la ciberseguridad. Hay que pensar que los modos de encriptación de los bancos, de los gobiernos y demás, donde guardan nuestros datos bancarios, nuestros balances de cuentas, nuestra información privada, los secretos de los gobiernos, una vez que la informática cuántica esté ahí, los modelos actuales no valen. Es por eso por lo que muchos gobiernos y muchos bancos están encima de esta tecnología, porque quieren estar en lo último y quieren ver el impacto que pueden tener en su lado. Y yo creo que esas dos áreas van a ser las de mayor potencial. Tiene potencial para aplicarse en cualquier área, pero estas dos yo creo que pueden ser las de mayor impacto.
Speaker 2:Y el tema que se pueden probar los medicamentos de manera más eficiente o evaluar los resultados. también cuando las pruebas clínicas que pueden construir o destruir una investigación científica, Entonces en eso también podría ayudar.
Speaker 1:Totalmente. Se pueden crear humanos virtuales donde se pueden hacer un montón de combinaciones, incluso combinaciones a nivel molecular, de cómo puede afectar a la célula directamente ya no solamente a la combinación de células que es el individuo, pero justamente a la célula directamente, ya no solamente a la combinación de células que es el individuo, pero justamente a la célula y nos va a permitir hacer una cantidad de combinaciones y de análisis que a día de hoy es imposible.
Speaker 2:Oh, wow, ok, ¡Qué bien, el futuro es brillante. El futuro pinta bien ¿Qué habilidades nuevas crees que debería empezar a aprender los profesionales jóvenes, si no no tan jóvenes, Todo el profesional que se quiera mantener actualizado? vamos a decir ¿Qué sueña con trabajar en el futuro cuántico?
Speaker 1:En el futuro cuántico. A ver, tenemos la parte de la informática cuántica como tal, esa va a ser súper técnica, como es a día de hoy la parte de los procesadores de informática y demás. Es un nicho para gente con cierto conocimiento y con ciertos intereses. Para el resto de los mortales, digamos, es un área donde no es tanto la informática cuántica, es más la IA como hablábamos 5 o 10 años. Y en 5 o 10 años vamos a tener herramientas que a día de hoy no podemos ni pensar, o aplicaciones que no podemos ni pensar. Ahora ya se están empezando a usar estos anillos que te lo miden todo. Igual, dentro de 5 años estamos hablando con el anillo que va a hablar con nuestra esposa, no lo sé. Entonces yo creo que la mayor habilidad que hay que darse cuenta, que hay que tener, es la adaptabilidad. Estamos en un mundo en que no vale ya más eso de. Yo aprendí algo hace 10 años y voy a seguir así hasta que me muera, incluso una vez que no estés trabajando ya, no solamente para el mundo laboral, pero para el día a día. Necesitas aprender Yo.
Speaker 1:Una de las mayores shocks que llevé fue cuando fui a China como parte de mi MBA. Pues, yo estaba acostumbrado a la cultura española, donde a las personas mayores rechazan el aprendizaje. Yo me acuerdo ya desde pequeño lo de Andrés ¿y me puedes poner el vídeo? ¿Me puedes programar el vídeo? Y demás, y eso es cualquier cosa. A mucha gente ir al cajero a sacar dinero le cuesta la vida Y yo, cuando fui a China, vi a gente muy mayor pagando con códigos QR en la tienda. Y eso te estoy hablando de hace casi 10 años ya, y es simplemente porque ellos tienen la mentalidad de que el mundo cambia y hay que adaptarse.
Speaker 1:Y yo creo que hay que generar esa mentalidad de que el mundo está cambiando, va a cambiar cada vez, va a cambiar más rápido y que simplemente nos tenemos que adaptar. No es sencillo, no es fácil. A todos nos gusta estar como estamos, pero hay que aprender a aprender.
Speaker 2:Entonces es un tema de que no hay que tenerle miedo a la tecnología, no hay que aferrarse tampoco a esto. es lo que yo sé y no quiero aprender más nada, sino estar abierto al cambio, pero al cambio con conciencia.
Speaker 1:Exactamente.
Speaker 2:Ok, perfecto. Entonces ahora vamos a una parte un poquito más divertida. Vamos a preguntas flash. Tienes que decir una o la otra, sin explicación Una inteligencia artificial que piense como tú o una inteligencia artificial que piense mejor que tú?
Speaker 1:Una que piense mejor que yo.
Speaker 2:Gobernar la IA con reglas estrictas o dejar que evolucione libremente?
Speaker 1:Esta es complicada.
Speaker 2:Una a la otra. Que evolucione libremente. ¿Quantum para hacer inmortales los datos o para romper toda la ciberseguridad conocida?
Speaker 1:Para romper toda la ciberseguridad conocida, ¿salvar la?
Speaker 2:biodiversidad Para romper toda la ciberseguridad conocida, colonizar otros planetas, un mundo donde toda creación sea 100% humana o humanos que creen con la IA, humanos que creen con la IA Y erradicar la desigualdad digital o acelerar la inteligencia colectiva, aunque deje muchos atrás Acelerar la inteligencia colectiva. Ok. ¿confiar en la IA como asesor personal o mantener siempre un control manual, aunque sea más lento?
Speaker 1:Mantener siempre un control manual¿.
Speaker 2:Preferirías un chip de IA implantado en el cerebro o confiar toda tu memoria a la nube?
Speaker 1:Uf.
Speaker 2:Tienes que decidir. Parece un episodio de Black Mirror.
Speaker 1:El chip, pero esto es como Asunto Muerte, ¿no?
Speaker 2:Y finalmente, ¿aceptarías vivir en una ciudad administrada 100% por IA o preferirías mudarte en un pueblo sin internet?
Speaker 1:Vamos a decir la ciudad con la IA.
Speaker 2:Ok, perfecto. Entonces seguimos con la parte divertida. Aquí tenemos la paleta. Espérate que es una raqueta que adapté el más es verdadero y el menos es futurista o sea no. Ahora no vamos a decir falso, porque en algún momento será la primera. ¿estás listo? Ahora no vamos a decir falso, porque en algún momento será La primera. ¿estás listo, estoy listo? Ok, la inteligencia artificial diseñará tratamientos médicos personalizados para cada paciente antes del 2030. Ok, tenemos ciudades inteligentes autosuficientes gestionadas casi en su totalidad por algoritmos antes del 2040. Sí, ok, la computación cuántica hará obsoletos todos los sistemas de encriptación actuales en menos de 20 años. Sí, también, me gusta Todo positivo. Las leyes de propiedad intelectual se reescribirán totalmente por la presión de las creaciones generadas por la guía. Ah, futurista, ok. En menos de 10 años, cada persona tendrá un asesor de vida basado en la guía que evoluciona contigo. Sí, la IA logrará escribir una novela que gane un premio literario internacional importante?
Speaker 1:seguro que sí. Estoy seguro de que muchas cosas que están pasando o siendo escritas ahora están en esa línea.
Speaker 2:Ya, El primer ministro o presidente de algún país será una IA antes de que termine el siglo. Futurista, ok, futurista, ok. Las inteligencias artificiales exigirán su propio sindicato de creadores digitales antes de que logremos regular sus derechos de propiedad intelectual. Futurista, la inteligencia artificial ayudará a descubrir una cura para una enfermedad que hoy consideramos incurable antes del 2045. Ok, muy bien, positivo. En 50 años, los seres humanos y las IAS estarán registrados juntos como co-creadores de patente. Sí, ok, perfecto. Muchas gracias, andrés. Y vamos ahora con la pregunta así de cierre Visión a largo plazo. Si pudieras dejar un único consejo para las próximas generaciones sobre cómo innovar con IA y las nuevas tecnologías sin pender el foco en el ser humano, ¿cuál sería?
Speaker 1:el conocimiento. No se puede delegar todo en las máquinas. Igual que ahora mismo tenemos calculadoras, pero seguimos aprendiendo a sumar, seguimos aprendiendo a dividir y demás. Hay que tener ese conocimiento básico igual. Otra cosa es que las IAS, como estos compañeros avanzados, nos van a ayudar mucho, no solo en la parte profesional, pero como hablamos en las preguntas, como compañeros de viaje digitales y demás. Pero hay que seguir aprendiendo. Vamos a poder avanzar mucho más rápido con estas herramientas, pero si no queremos desaparecer, tenemos que seguir aprendiendo.
Speaker 2:No podemos delegar todo en las máquinas no hay que sentarse en un cheslón y olvidarse del mundo.
Speaker 1:Eso se vio siempre incluso con los grandes imperios. Cuando te sientas piensas que ya lo tienes todo y empiezas a no invertir en ti, invertir en seguir avanzando, pues todo se cae, y lo mismo puede pasar con la humanidad como ente, así que hay que seguir aprendiendo.
Speaker 2:Tenemos que mantenernos renovantes.
Speaker 1:Totalmente.
Speaker 2:La innovación es un puente entre lo que imaginamos y lo que somos capaces de construir juntos. Gracias, andrés, por el día de hoy, por aceptar ser parte de este nuevo experimento que estoy haciendo Y bueno, ha sido un placer hablar contigo y conocer sobre la tecnología y todas las posibilidades.
Speaker 1:Muchas gracias, leticia, por invitarme. Es un honor ser este primer invitado a esta nueva temporada y la verdad que ha sido una experiencia muy bonita, así que muchas gracias, gracias.
Speaker 3:El podcast de Intangible Law Hablando claro sobre propiedad intelectual. Te gustó lo que hablamos hoy? Por favor, compártelo con tu red¿. Quieres aprender más sobre la propiedad intelectual? Suscríbete ahora en tu reproductor de podcast favorito. Síguenos en Instagram, facebook, linkedin y Twitter. Visita nuestro sitio web wwwintangibliacom. Derecho de autor, leticia Caminero 2020. Todos los derechos reservados. Este podcast se proporciona sólo con fines informativos y no debe considerarse como un consejo u opinión legal.
