Inteligencia Artificial ¿Qué es realmente y cómo nos afecta?
¿Qué es realmente la IA? Lo primero que debemos entender es que, cuando hablamos de IA, no hablamos de «inteligencia» en el sentido humano. Hablamos de matemáticas aplicadas a gran escala.
❓ Preguntas para el debate
- ¿Confías en la información que te da ChatGPT sin verificarla?
- ¿Hasta qué punto deberíamos permitir que la IA tome decisiones que afectan a vidas humanas?
- ¿Estamos dispuestos a asumir el coste ambiental de la IA por sus beneficios?
- ¿Qué regulación de la IA es necesaria?
🧠 Neurona artificial
¿Cómo funciona? Una neurona artificial procesa números como una decisión humana:
- Recibe entradas (datos numéricos)
- Asigna pesos (importancia)
- Suma y añade sesgo
- Aplica función de activación
Ejemplo de procesamiento:
(0.5 × 0.2) + (0.8 × -0.4) + 0.1 = -0.12 → sigmoide → 0.47
⚡ Clave: La neurona no piensa, no entiende, no tiene conciencia. Solo procesa números.
🌀 ¿Por qué la IA «alucina»?
Los modelos de lenguaje no «saben» nada. Predicen la siguiente palabra más probable según patrones estadísticos.
Ejemplo: «El cielo es de color…» → «azul» (por asociación, no por conocimiento).
Cuando no hay datos suficientes, la IA «adivina» y genera afirmaciones falsas con apariencia de verdad.
⚠️ Peligro: Cada vez más personas confían en la IA para decisiones en medicina, derecho y finanzas. Pero la IA no distingue entre verdad y ficción.
⚡ El coste oculto de la IA
Consumo eléctrico 2025:
- 448 teravatios
- 1.3× consumo de México
- 3× el de Argentina
- 40× demanda de Uruguay
Proyección 2030: 945 teravatios (consumo de toda África con 1.600 M de personas)
💧 Huella hídrica 2030: 9.3 billones litros de agua
(necesidades anuales de 1.300 M de personas en África subsahariana)
📊 Una consulta a ChatGPT usa 60× más energía que una búsqueda en Google.
⚔️ IA en la guerra
Evolución militar
1991: DART optimiza rutas logísticas.
2022: Drones FPV de 1.000 € destruyen tanques de 4,5 M€. Ratio 4.500:1.
2023: La IA centra la selección de objetivos.
El caso de «Lavender»
- 37.000 palestinos marcados como sospechosos
- 10% de falsos positivos
- Sistema «Where's Daddy?»: ataques en hogares familiares
- Oficiales dedicaban 20 segundos a revisar cada objetivo
💰 Negocio: más de 1.000 Mdólares anuales en tecnología «probada en combate».
🔒 El espejismo del código perfecto
Herramientas como CodeQL o Snyk prometen seguridad, pero:
- Basadas en vulnerabilidades conocidas
- >30% de falsos positivos en código complejo
- Frente a ataques día cero, su eficacia se desploma
- Meta: <50% de acierto en pruebas reales
Paradoja de la dependencia
- GitClear 2025: código generado por IA tiene 41% más probabilidades de ser modificado
- Stanford 2025: programadores novatos con IA generan 25% más errores de seguridad
❓ ¿Estamos delegando la seguridad digital en algoritmos que no entienden el mundo?
🌏 China vs. Estados Unidos
Paralelamente a los desafíos éticos y ambientales, se libra una guerra silenciosa por el dominio de la IA.
GLM-5.2 (Zhipu AI, julio 2026)
parámetros
más barato
en bolsa de Hong Kong
- Rivaliza con GPT-5.5 y Claude Opus 4.8
- Código abierto (licencia MIT)
- Permite autonomía tecnológica
📌 EE. UU. apuesta por ecosistemas cerrados (suscripciones).
China ofrece modelos abiertos de alto rendimiento.
📌 Ideas clave
1. La IA no entiende, predice
No tienen conciencia. Son máquinas de predicción estadística.
2. La IA no es neutral ni gratis
Coste ambiental devastador e intereses geopolíticos y comerciales.
3. La solución no es técnica, es política
Hemos delegado en la IA responsabilidades que no puede asumir: proteger sistemas críticos, decidir quién vive y quién muere.
🌍 Regulación: La UE ya tiene su Ley de IA (EU AI Act) y China avanza en su marco normativo.
© Fɹancisco Javier Яodríguez Amorín
| Licencia CC BY-NC 4.0
