La expansión de la inteligencia artificial ha transformado la manera en la que millones de personas trabajan, estudian o se informan. Sin embargo, detrás de la aparente sofisticación de estas herramientas existen procesos y realidades que rara vez aparecen en los titulares.
Uno de los investigadores que más tiempo lleva analizando este fenómeno es el científico español Ramón López de Mántaras. Tras medio siglo dedicado a la investigación en inteligencia artificial, advierte que el entusiasmo tecnológico convive con mitos, exageraciones y también con problemas laborales invisibles para el gran público.
La IA no es tan “inteligente” como parece
Para López de Mántaras, una de las principales confusiones actuales tiene que ver con la propia definición de inteligencia artificial. Aunque muchas personas creen que herramientas como ChatGPT funcionan como una mente digital, el investigador insiste en que la realidad es mucho más limitada.
Según explica, los sistemas actuales de inteligencia artificial funcionan principalmente mediante algoritmos estadísticos que analizan grandes cantidades de datos. Esto permite generar respuestas convincentes, pero no implica que comprendan lo que dicen.
El científico asegura que tiene “serias dudas de que puedas llamar inteligente a algo que simplemente da la sensación de serlo”. En su opinión, el problema no es que la IA sea inútil. De hecho, puede resultar extremadamente eficaz en determinadas tareas. El riesgo aparece cuando se presenta como algo equivalente al pensamiento humano.
La mayoría de los sistemas actuales pertenecen a lo que los investigadores llaman inteligencia artificial específica. Es decir, están diseñados para resolver tareas concretas y muy delimitadas. Pueden traducir textos, reconocer imágenes o responder preguntas, pero fuera de ese contexto su capacidad se reduce considerablemente.
La llamada inteligencia artificial general, capaz de comprender el mundo de forma amplia y aplicar conocimientos entre diferentes ámbitos, sigue siendo un objetivo lejano para la comunidad científica.
El trabajo invisible detrás de la inteligencia artificial
Más allá del debate técnico, López de Mántaras pone el foco en un aspecto poco conocido del desarrollo tecnológico. Muchas plataformas de inteligencia artificial dependen de enormes cantidades de trabajo humano para poder funcionar correctamente.
Según explica, millones de personas en países del sur global participan en tareas esenciales para entrenar estos sistemas. Entre ellas se encuentran la clasificación de imágenes, la revisión de respuestas generadas por algoritmos o la moderación de contenidos.
En lugares como Filipinas, Kenia, India o Pakistán, jóvenes trabajadores realizan estas tareas por salarios extremadamente bajos. En algunos casos cobran apenas unos céntimos por hora y sin ningún tipo de contrato laboral estable.
“Millones de personas trabajan en condiciones deplorables para que la inteligencia artificial funcione”, advierte el investigador. Este trabajo invisible permite mejorar los modelos, corregir errores y ajustar las respuestas de los sistemas para que parezcan más precisos.
El proceso es más manual de lo que muchos usuarios imaginan. Cuando una persona utiliza un chatbot o marca una respuesta como útil o incorrecta, esa información suele revisarse posteriormente por equipos humanos que analizan los datos y ayudan a mejorar las siguientes versiones del sistema.
Incluso en tecnologías que prometen una autonomía total, como los vehículos autónomos, la intervención humana sigue siendo frecuente. En algunos casos existen teleoperadores que supervisan los coches a distancia y los controlan cuando se encuentran con situaciones inesperadas. Para López de Mántaras, esta realidad demuestra que la inteligencia artificial todavía depende profundamente de las personas.
A pesar de sus críticas, el investigador también reconoce que la inteligencia artificial está generando avances importantes en distintos ámbitos. Uno de los ejemplos más relevantes es el uso de algoritmos para estudiar el plegamiento de proteínas, un problema clave para el desarrollo de nuevos medicamentos.
Sistemas como AlphaFold han permitido predecir estructuras moleculares con una precisión que hace apenas unos años parecía imposible. Este tipo de aplicaciones muestra el enorme potencial de la inteligencia artificial cuando se utiliza con objetivos científicos claros.
Algo similar ocurre en áreas como el análisis del cambio climático, la investigación médica o el desarrollo de nuevas fuentes de energía. En estos campos, la IA se ha convertido en una herramienta poderosa para analizar grandes volúmenes de datos.
Sin embargo, López de Mántaras insiste en que conviene mantener una mirada crítica. Esta nueva tecnología puede aportar grandes beneficios, pero también corre el riesgo de alimentar expectativas irreales si se exageran sus capacidades.
