2026: la IA deja los fuegos artificiales y se pone a trabajar

Tras un par de años en los que la inteligencia artificial se midió a golpe de demos espectaculares y promesas grandilocuentes, 2026 apunta a ser un cambio de tono: menos exhibición, más oficio. La conversación se está desplazando desde “¿cuánto puede hacer un modelo gigantesco?” hacia “¿cómo encaja esto en la vida real de una empresa, un equipo o un dispositivo?”. En un texto reciente, TechCrunch describía esta transición como el paso de la euforia a la practicidad, con foco en desplegar modelos más pequeños cuando tiene sentido, integrar IA en aparatos físicos y diseñar sistemas que se acoplen a los flujos de trabajo humanos.

La idea es sencilla de explicar con una metáfora doméstica: durante un tiempo la industria presumió de tener el motor más potente; ahora toca construir el coche, ponerle frenos, dirección, cinturón y, sobre todo, hacerlo cómodo para conducir a diario. Eso implica decisiones menos glamourosas: latencia, costes, mantenimiento, seguridad, integración con herramientas, calidad de datos, trazabilidad y responsabilidad. Continúa leyendo «2026: la IA deja los fuegos artificiales y se pone a trabajar»

Dreamer 4: el agente de inteligencia artificial que aprende sin practicar en el mundo real

Durante años, la inteligencia artificial ha demostrado ser capaz de superar a los humanos en juegos como Go, ajedrez o Atari. Sin embargo, esos logros han estado condicionados por un modelo de aprendizaje por refuerzo basado en prueba y error intensivo, que requiere millones de interacciones para que un agente adquiera habilidades aceptables. Este enfoque, aunque exitoso en entornos digitales, resulta inviable en el mundo físico, donde experimentar puede ser costoso, lento o incluso peligroso.

Para resolver ese problema, los investigadores han apostado por los modelos de mundo: simulaciones digitales en las que los agentes de IA pueden aprender sin riesgo. Sin embargo, hasta ahora, esos modelos han tenido un alcance limitado, sirviendo principalmente en entornos cerrados y simples. Todo esto cambia con la llegada de Dreamer 4, el nuevo agente desarrollado por Google DeepMind. Continúa leyendo «Dreamer 4: el agente de inteligencia artificial que aprende sin practicar en el mundo real»