De visiones ridiculizadas a la realidad: Por qué la inteligencia artificial y los robots de servicio superaron a sus críticos

Entre la euforia y el desprecio: un viaje tecnológico a través del tiempo

La historia de las innovaciones tecnológicas suele seguir un patrón predecible: una fase de euforia exagerada es seguida inevitablemente por un período de decepción y desprecio, antes de que la tecnología finalmente conquiste silenciosamente la vida cotidiana. Este fenómeno se observa de forma especialmente llamativa en dos áreas tecnológicas que ahora se consideran tecnologías clave del siglo XXI: la inteligencia artificial y los robots de servicio.

A finales de la década de 1980, la investigación en IA se encontraba en una de las crisis más profundas de su historia. El llamado segundo invierno de la IA había comenzado, se recortaron los fondos para la investigación y muchos expertos declararon un fracaso la visión de las máquinas pensantes. Un destino similar corrió la robótica de servicios dos décadas después: si bien la escasez de trabajadores cualificados aún no era un problema socialmente relevante a principios del milenio, los robots para el sector servicios fueron descartados como artilugios costosos y ciencia ficción irreal.

Este análisis examina las trayectorias de desarrollo paralelas de ambas tecnologías y revela los mecanismos que conducen a la subestimación sistemática de las innovaciones revolucionarias. Demuestra que tanto la euforia inicial como el desdén posterior fueron igualmente erróneos, y qué lecciones pueden extraerse de ello para la evaluación de tecnologías futuras.

Adecuado para:

• Economía de plataformas en transición: evolución de septiembre de 2018 a septiembre de 2025

Una mirada al ayer: La historia de una revolución mal entendida

Las raíces de la investigación moderna en IA se remontan a la década de 1950, cuando pioneros como Alan Turing y John McCarthy sentaron las bases teóricas de las máquinas pensantes. La famosa Conferencia de Dartmouth de 1956 se considera generalmente el nacimiento de la inteligencia artificial como disciplina de investigación. Los primeros investigadores se inspiraron en un optimismo desbordante: creían firmemente que las máquinas alcanzarían la inteligencia humana en pocos años.

La década de 1960 trajo consigo los primeros éxitos espectaculares. Programas como Logic Theorist lograron demostrar teoremas matemáticos, y en 1966, Joseph Weizenbaum desarrolló ELIZA, el primer chatbot de la historia. ELIZA simulaba a un psicoterapeuta y podía imitar conversaciones humanas de forma tan convincente que incluso la propia secretaria de Weizenbaum pidió hablar con el programa a solas. Paradójicamente, Weizenbaum quedó horrorizado por este éxito: quería demostrar que las máquinas no podían engañar a las personas.

Pero la primera gran desilusión llegó a principios de la década de 1970. El infame Informe Lighthill de 1973 declaró la investigación en IA un fracaso fundamental y condujo a drásticos recortes en la financiación de la investigación en el Reino Unido. En Estados Unidos, DARPA siguió el ejemplo con medidas similares. El primer invierno de la IA había comenzado.

Un punto de inflexión crucial fue la crítica a los perceptrones (las primeras redes neuronales) por parte de Marvin Minsky y Seymour Papert en 1969. Demostraron matemáticamente que los perceptrones simples ni siquiera podían aprender la función XOR y, por lo tanto, eran inutilizables para aplicaciones prácticas. Esta crítica provocó un estancamiento en la investigación sobre redes neuronales durante casi dos décadas.

La década de 1980 marcó inicialmente un renacimiento de la IA con el auge de los sistemas expertos. Estos sistemas basados ​​en reglas, como MYCIN, utilizado en el diagnóstico de enfermedades infecciosas, finalmente parecieron suponer un gran avance. Las empresas invirtieron millones en máquinas Lisp especializadas, diseñadas óptimamente para ejecutar programas de IA.

Pero esta euforia no duró mucho. A finales de la década de 1980, se hizo evidente que los sistemas expertos eran fundamentalmente limitados: solo podían funcionar en áreas muy definidas, requerían un mantenimiento extremadamente intensivo y fallaban por completo en cuanto se enfrentaban a situaciones imprevistas. La industria de las máquinas Lisp colapsó estrepitosamente; empresas como LMI quebraron ya en 1986. Comenzó el segundo invierno de la IA, aún más duro y duradero que el primero.

Al mismo tiempo, la robótica se desarrolló inicialmente casi exclusivamente en el sector industrial. Japón asumió un papel destacado en la tecnología robótica ya en la década de 1980, pero también se centró en aplicaciones industriales. Honda comenzó a desarrollar robots humanoides en 1986, pero mantuvo esta investigación en estricto secreto.

La Fundación Oculta: Cómo surgieron avances en las sombras

Si bien la investigación en IA se consideraba públicamente un fracaso a finales de la década de 1980, al mismo tiempo se producían avances revolucionarios, aunque en gran medida inadvertidos. El avance más importante fue el redescubrimiento y perfeccionamiento de la retropropagación por Geoffrey Hinton, David Rumelhart y Ronald Williams en 1986.

Esta técnica resolvió el problema fundamental del aprendizaje en redes neuronales multicapa, refutando así las críticas de Minsky y Papert. Sin embargo, la comunidad de IA apenas respondió inicialmente a esta revolución. Las computadoras disponibles eran demasiado lentas, los datos de entrenamiento escasos y el interés general en las redes neuronales se vio perjudicado permanentemente por las devastadoras críticas de la década de 1960.

Solo unos pocos investigadores visionarios como Yann LeCun reconocieron el potencial transformador de la retropropagación. Trabajaron durante años a la sombra de la IA simbólica consolidada, sentando las bases de lo que posteriormente conquistaría el mundo como aprendizaje profundo. Este desarrollo paralelo demuestra un patrón característico de la innovación tecnológica: los avances suelen ocurrir precisamente cuando una tecnología se considera públicamente un fracaso.

Un fenómeno similar se observa en la robótica. Mientras que en la década de 1990 la atención pública se centraba en éxitos espectaculares, aunque en última instancia superficiales, como la victoria de Deep Blue sobre Garry Kasparov en 1997, empresas japonesas como Honda y Sony desarrollaban discretamente las bases de los robots de servicio modernos.

Si bien Deep Blue marcó un hito en potencia computacional, aún se basaba completamente en técnicas de programación tradicionales sin capacidad real de aprendizaje. El propio Kasparov se dio cuenta posteriormente de que el verdadero avance no residía en la potencia computacional pura, sino en el desarrollo de sistemas de autoaprendizaje capaces de automejorarse.

El desarrollo de la robótica en Japón se benefició de una actitud culturalmente diferente hacia la automatización y los robots. Mientras que en los países occidentales los robots se percibían principalmente como una amenaza para el empleo, Japón los veía como aliados necesarios en una sociedad en proceso de envejecimiento. Esta aceptación cultural permitió a las empresas japonesas invertir continuamente en tecnologías robóticas, incluso cuando los beneficios comerciales a corto plazo no eran evidentes.

La mejora gradual de las tecnologías básicas también fue crucial: los sensores se hicieron más pequeños y precisos, los procesadores más potentes y energéticamente eficientes, y los algoritmos de software más sofisticados. Con el paso de los años, estos avances graduales se acumularon en saltos cualitativos que, sin embargo, eran difíciles de detectar para los externos.

Presente y avance: Cuando lo imposible se vuelve cotidiano

Paradójicamente, el drástico cambio en la percepción de la IA y los robots de servicio comenzó justo cuando ambas tecnologías enfrentaban sus críticas más duras. El invierno de la IA de principios de los 90 terminó abruptamente con una serie de avances que tenían sus raíces en los enfoques supuestamente fallidos de los 80.

El primer punto de inflexión fue la victoria de Deep Blue sobre Kasparov en 1997, que, aunque seguía basándose en la programación tradicional, cambió para siempre la percepción pública de las capacidades informáticas. Sin embargo, más importante fue el renacimiento de las redes neuronales a partir de la década de 2000, impulsado por el crecimiento exponencial de la potencia informática y la disponibilidad de grandes cantidades de datos.

El trabajo de décadas de Geoffrey Hinton sobre redes neuronales finalmente dio sus frutos. Los sistemas de aprendizaje profundo lograron logros en reconocimiento de imágenes, procesamiento del lenguaje natural y otras áreas que se consideraban imposibles tan solo unos años antes. AlphaGo derrotó al campeón mundial de Go en 2016, y ChatGPT revolucionó la interacción persona-computadora en 2022; ambos se basaron en técnicas originadas en la década de 1980.

Al mismo tiempo, los robots de servicio evolucionaron de una visión de ciencia ficción a soluciones prácticas para problemas del mundo real. El cambio demográfico y la creciente escasez de trabajadores cualificados crearon repentinamente una necesidad urgente de asistencia automatizada. Robots como Pepper se utilizaron en residencias de ancianos, mientras que los robots logísticos revolucionaron los almacenes.

Para ello, fue crucial no solo el progreso tecnológico, sino también un cambio en el marco social. La escasez de trabajadores cualificados, que no había sido un problema a principios del milenio, se convirtió en uno de los principales desafíos que enfrentaban las economías desarrolladas. De repente, los robots ya no se percibían como destructores de empleos, sino como ayudantes necesarios.

La pandemia de COVID-19 aceleró aún más este desarrollo. Los servicios sin contacto y los procesos automatizados cobraron importancia, al tiempo que la escasez de personal en áreas críticas como la atención médica se hizo evidente. Tecnologías que se habían considerado poco prácticas durante décadas, de repente se volvieron indispensables.

Hoy en día, tanto la IA como los robots de servicio se han convertido en una realidad cotidiana. Asistentes de voz como Siri y Alexa se basan en tecnologías derivadas directamente de ELIZA, pero han sido mejorados exponencialmente por las técnicas modernas de IA. Los robots asistenciales ya apoyan rutinariamente al personal en residencias de ancianos japonesas, mientras que los robots humanoides están a punto de incursionar en otras áreas de servicio.

Ejemplos prácticos: Cuando la teoría se encuentra con la realidad

La transformación de conceptos ridiculizados a herramientas indispensables se ilustra mejor con ejemplos concretos que trazan el camino desde la curiosidad de laboratorio hasta la preparación para el mercado.

El primer ejemplo impresionante es el desarrollo del robot Pepper por SoftBank Robotics. Pepper se basa en décadas de investigación sobre la interacción humano-robot y fue concebido inicialmente como un robot de ventas. Pepper se utiliza actualmente con éxito en residencias de ancianos alemanas para conectar con pacientes con demencia. El robot puede mantener conversaciones sencillas, entrenar la memoria y promover las interacciones sociales con su presencia. Lo que se consideraba un artilugio costoso en la década de 2000 ahora demuestra ser un valioso apoyo para el personal de enfermería con exceso de trabajo.

Particularmente notable es la aceptación del paciente: personas mayores que nunca crecieron con computadoras interactúan de forma natural y sin reservas con el robot humanoide. Esto confirma la teoría, controvertida durante décadas, de que los humanos tienen una tendencia natural a antropomorfizar las máquinas, un fenómeno que ya se observó con ELIZA en la década de 1960.

El segundo ejemplo proviene de la logística: el uso de robots autónomos en almacenes y centros de distribución. Empresas como Amazon emplean actualmente decenas de miles de robots para clasificar, transportar y empacar mercancías. Estos robots realizan tareas que hace tan solo unos años se consideraban demasiado complejas para las máquinas: navegan de forma autónoma por entornos dinámicos, reconocen y manipulan una amplia variedad de objetos y coordinan sus acciones con sus compañeros humanos.

El avance no se produjo gracias a un único salto tecnológico, sino a la integración de diversas tecnologías: las mejoras en la tecnología de sensores permitieron una percepción ambiental precisa, los potentes procesadores facilitaron la toma de decisiones en tiempo real y los algoritmos de IA optimizaron la coordinación entre cientos de robots. Al mismo tiempo, factores económicos —escasez de personal, aumento de los costes laborales y mayores requisitos de calidad— hicieron que la inversión en tecnología robótica fuera repentinamente rentable.

Un tercer ejemplo se encuentra en el diagnóstico médico, donde los sistemas de IA ahora ayudan a los médicos a detectar enfermedades. Los algoritmos modernos de reconocimiento de imágenes pueden diagnosticar cáncer de piel, enfermedades oculares o cáncer de mama con una precisión igual o incluso superior a la de los especialistas médicos. Estos sistemas se basan directamente en redes neuronales, desarrolladas en la década de 1980, pero descartadas por su impracticabilidad durante décadas.

La continuidad del desarrollo es particularmente impresionante: los algoritmos de aprendizaje profundo actuales utilizan esencialmente los mismos principios matemáticos que la retropropagación de 1986. La diferencia crucial radica en la potencia de cálculo disponible y el volumen de datos. Lo que Hinton y sus colegas demostraron con pequeños problemas prácticos ahora funciona con imágenes médicas de millones de píxeles y conjuntos de datos de entrenamiento con cientos de miles de ejemplos.

Estos ejemplos muestran un patrón característico: las tecnologías facilitadoras suelen surgir décadas antes de su aplicación práctica. Entre el estudio de viabilidad científica y la disponibilidad para el mercado, suele haber una larga fase de mejoras graduales, durante la cual la tecnología parece estancada a ojos de terceros. El avance suele ocurrir entonces repentinamente cuando varios factores —madurez tecnológica, necesidad económica, aceptación social— se alinean simultáneamente.

Nuestra experiencia global en la industria y los negocios en desarrollo de negocios, ventas y marketing - Imagen: Xpert.Digital

Enfoque industrial: B2B, digitalización (de IA a XR), ingeniería mecánica, logística, energías renovables e industria.

Más sobre esto aquí:

• Centro de negocios Xpert

Un centro temático con conocimientos y experiencia:

• Plataforma de conocimiento sobre la economía global y regional, la innovación y las tendencias específicas de la industria.
• Recopilación de análisis, impulsos e información de fondo de nuestras áreas de enfoque
• Un lugar para la experiencia y la información sobre los avances actuales en negocios y tecnología.
• Centro temático para empresas que desean aprender sobre mercados, digitalización e innovaciones industriales.

Sombras y contradicciones: el lado negativo del progreso

Sin embargo, el éxito de la IA y los robots de servicio no está exento de contradicciones sin resolver. El desprecio inicial por estas tecnologías tuvo, en parte, razones totalmente legítimas que siguen vigentes hoy en día.

Un problema central es el llamado problema de la "caja negra" de los sistemas de IA modernos. Mientras que los sistemas expertos de la década de 1980 contaban, al menos en teoría, con procesos de toma de decisiones comprensibles, los sistemas de aprendizaje profundo actuales son completamente opacos. Ni siquiera sus desarrolladores pueden explicar por qué una red neuronal toma una decisión determinada. Esto genera problemas significativos en áreas de aplicación críticas como la medicina o la conducción autónoma, donde la trazabilidad y la rendición de cuentas son cruciales.

Joseph Weizenbaum, creador de ELIZA, se convirtió en uno de los críticos más acérrimos del desarrollo de la IA por una razón. Su advertencia de que las personas tienden a atribuir características humanas a las máquinas y a depositar una confianza excesiva en ellas resultó profética. El efecto ELIZA —la tendencia a confundir los chatbots primitivos con más inteligencia de la que tienen— es más relevante hoy que nunca, ya que millones de personas interactúan con asistentes de voz y chatbots a diario.

La robótica se enfrenta a retos similares. Estudios muestran que el escepticismo hacia los robots en Europa aumentó significativamente entre 2012 y 2017, especialmente en lo que respecta a su uso en el ámbito laboral. Este escepticismo no es irracional: la automatización está provocando la pérdida de ciertos empleos, incluso a medida que se crean otros nuevos. La afirmación de que los robots solo realizan tareas "sucias, peligrosas y aburridas" es engañosa: cada vez más, también asumen trabajos cualificados.

El desarrollo en enfermería es particularmente problemático. Si bien los robots de enfermería se presentan como una solución a la escasez de personal, existe el riesgo de deshumanizar aún más un sector ya de por sí sobrecargado. La interacción con robots no puede reemplazar la atención humana, incluso si pueden realizar ciertas tareas funcionales. La tentación reside en priorizar la eficiencia sobre las necesidades humanas.

Otro problema fundamental es la concentración de poder. El desarrollo de sistemas avanzados de IA requiere enormes recursos —capacidad de procesamiento, datos, capital— que solo unas pocas corporaciones globales pueden reunir. Esto conduce a una concentración de poder sin precedentes en manos de unas pocas empresas tecnológicas, con consecuencias imprevisibles para la democracia y la participación social.

La historia de las máquinas Lisp de la década de 1980 ofrece un paralelo ilustrativo. Estas computadoras altamente especializadas eran técnicamente brillantes, pero estaban condenadas al fracaso comercial porque estaban controladas solo por una pequeña élite y eran incompatibles con las tecnologías estándar. Hoy en día, existe el peligro de que se desarrollen soluciones aisladas similares en IA, con la diferencia de que esta vez el poder reside en unas pocas corporaciones globales, en lugar de empresas especializadas.

Finalmente, persiste la cuestión de los impactos sociales a largo plazo. Las predicciones optimistas de la década de 1950, que preveían que la automatización generaría más tiempo libre y prosperidad para todos, no se han cumplido. En cambio, los avances tecnológicos a menudo han generado mayor desigualdad y nuevas formas de explotación. Hay pocas razones para creer que la IA y la robótica tendrán un impacto diferente esta vez, a menos que se tomen contramedidas deliberadas.

Adecuado para:

• Avances en la tecnología robótica: una visión general completa

Horizontes futuros: Lo que el pasado revela sobre el mañana

El desarrollo paralelo de la IA y los robots de servicio ofrece información valiosa para evaluar las tendencias tecnológicas futuras. Se pueden identificar varios patrones que es muy probable que surjan en futuras innovaciones.

El patrón más importante es el característico ciclo de la expectación: las nuevas tecnologías suelen atravesar una fase de expectativas infladas, seguida de un período de decepción, antes de alcanzar finalmente su madurez práctica. Este ciclo no es aleatorio, sino que refleja las diferentes escalas temporales de los avances científicos, el desarrollo tecnológico y la adopción social.

Es crucial aquí comprender que las innovaciones revolucionarias suelen surgir precisamente cuando una tecnología se considera públicamente un fracaso. La retropropagación se desarrolló en 1986, en pleno segundo invierno de la IA. Las bases de los robots de servicio modernos surgieron en las décadas de 1990 y 2000, cuando los robots aún se consideraban ciencia ficción. Esto se debe a que la investigación básica, realizada con paciencia, se lleva a cabo lejos de la atención pública y solo da sus frutos años después.

De cara al futuro, esto significa que a menudo se encontrarán tecnologías especialmente prometedoras en áreas que actualmente se consideran problemáticas o fallidas. La computación cuántica se encuentra en el mismo punto que la IA en la década de 1980: teóricamente prometedora, pero aún inviable en la práctica. La energía de fusión se encuentra en una situación similar: a 20 años de su comercialización, pero con un progreso continuo en segundo plano.

Un segundo patrón importante es el papel de las condiciones económicas y sociales. Las tecnologías prevalecen no solo por su superioridad técnica, sino porque abordan problemas específicos. El cambio demográfico creó la necesidad de robots de servicio, la escasez de trabajadores cualificados impuso la automatización, y la digitalización generó los volúmenes de datos que hicieron posible el aprendizaje profundo.

Ya se pueden identificar impulsores similares para el futuro: el cambio climático promoverá tecnologías que contribuyan a la descarbonización. El envejecimiento de la sociedad impulsará la innovación médica y asistencial. La creciente complejidad de los sistemas globales requerirá mejores herramientas de análisis y control.

Un tercer patrón se refiere a la convergencia de diferentes ramas tecnológicas. Tanto en la IA como en la robótica de servicio, el avance no fue resultado de una única innovación, sino de la integración de varias líneas de desarrollo. En la IA, se combinaron algoritmos mejorados, mayor potencia de cálculo y conjuntos de datos más amplios. En la robótica de servicio, convergieron los avances en tecnología de sensores, mecánica, almacenamiento de energía y software.

Los avances futuros probablemente surgirán en la intersección de diferentes disciplinas. La combinación de IA y biotecnología podría revolucionar la medicina personalizada. La integración de la robótica con la nanotecnología podría abrir nuevas áreas de aplicación. La combinación de la computación cuántica con el aprendizaje automático podría resolver problemas de optimización que actualmente se consideran insolubles.

Al mismo tiempo, la historia nos advierte contra las expectativas excesivamente cortoplacistas. La mayoría de las tecnologías revolucionarias requieren de 20 a 30 años desde su descubrimiento científico hasta su adopción generalizada por la sociedad. Este período es necesario para superar los problemas técnicos iniciales, reducir costos, construir infraestructura y lograr la aceptación social.

Una lección particularmente importante es que las tecnologías a menudo se desarrollan de forma completamente distinta a lo previsto originalmente. ELIZA pretendía demostrar los límites de la comunicación informática, pero se convirtió en un modelo para los chatbots modernos. Deep Blue derrotó a Kasparov con potencia informática pura, pero la verdadera revolución llegó con los sistemas de autoaprendizaje. Los robots de servicio, originalmente concebidos para sustituir a los trabajadores humanos, están demostrando ser una valiosa incorporación en situaciones de escasez de personal.

Esta imprevisibilidad debería servir como recordatorio de humildad al evaluar las tecnologías emergentes. Ni la euforia excesiva ni el desdén generalizado hacen justicia a la complejidad del desarrollo tecnológico. En cambio, se requiere un enfoque matizado que tome en serio tanto el potencial como los riesgos de las nuevas tecnologías y esté dispuesto a revisar las evaluaciones en función de los nuevos conocimientos.

Lecciones de una era incomprendida: ¿Qué queda del conocimiento?

Las historias paralelas de la inteligencia artificial y los robots de servicio revelan verdades fundamentales sobre la naturaleza del cambio tecnológico que trascienden estas áreas específicas. Demuestran que tanto la euforia tecnológica ciega como la tecnofobia generalizada son igualmente engañosas.

La idea más importante es reconocer la brecha temporal entre el avance científico y su aplicación práctica. Lo que hoy parece una innovación revolucionaria a menudo tiene sus raíces en décadas de investigación básica. La retropropagación de Geoffrey Hinton de 1986 define ChatGPT y los vehículos autónomos actuales. El ELIZA de Joseph Weizenbaum de 1966 perdura en los asistentes de voz modernos. Esta larga latencia entre la invención y la aplicación explica por qué las evaluaciones tecnológicas suelen fallar.

El llamado "valle de las decepciones" desempeña un papel crucial aquí. Toda tecnología significativa atraviesa una fase en la que sus promesas iniciales no se cumplen y se considera un fracaso. Esta fase no solo es inevitable, sino incluso necesaria: filtra los enfoques dudosos y obliga a centrarse en conceptos verdaderamente viables. Los dos inviernos de la IA de las décadas de 1970 y 1980 eliminaron las expectativas poco realistas y crearon espacio para el trabajo preliminar, que posteriormente condujo a verdaderos avances.

Otra perspectiva clave se refiere al papel de las condiciones sociales. Las tecnologías prevalecen no solo por su superioridad técnica, sino porque responden a necesidades sociales concretas. El cambio demográfico transformó a los robots de servicio de una curiosidad a una necesidad. La escasez de trabajadores cualificados transformó la automatización de una amenaza a una solución. Esta dependencia contextual explica por qué la misma tecnología se evalúa de forma completamente distinta en distintos momentos.

La importancia de los factores culturales es particularmente notable. La actitud positiva de Japón hacia los robots permitió una inversión continua en esta tecnología, incluso cuando se consideraba poco práctica en Occidente. Esta apertura cultural dio sus frutos cuando los robots se volvieron repentinamente populares en todo el mundo. Por el contrario, el creciente escepticismo hacia la automatización en Europa provocó que el continente se quedara atrás en tecnologías clave para el futuro.

La historia también advierte de los peligros del monocultivo tecnológico. Las máquinas Lisp de la década de 1980 fueron técnicamente brillantes, pero fracasaron porque representaban soluciones aisladas e incompatibles. Hoy en día, existe el peligro opuesto: el dominio de unas pocas empresas tecnológicas globales en IA y robótica podría conducir a una problemática concentración de poder, inhibiendo la innovación y dificultando el control democrático.

Finalmente, el análisis muestra que las críticas tecnológicas suelen estar justificadas, pero se formulan por razones equivocadas. La advertencia de Joseph Weizenbaum sobre la humanización de las computadoras fue profética, pero su conclusión de que la IA no debería desarrollarse debido a esto resultó ser errónea. El escepticismo sobre los robots de servicio se basaba en preocupaciones legítimas sobre el empleo, pero pasaba por alto su potencial para abordar la escasez de mano de obra.

Esta perspectiva es particularmente importante para la evaluación de las tecnologías emergentes. Las críticas no deben dirigirse a la tecnología en sí, sino a las aplicaciones problemáticas o a la regulación inadecuada. La tarea consiste en aprovechar el potencial de las nuevas tecnologías y, al mismo tiempo, minimizar sus riesgos.

La historia de la IA y los robots de servicio nos enseña humildad: ni las profecías entusiastas de los años cincuenta ni los pronósticos pesimistas de los ochenta se cumplieron. La realidad fue más compleja, más lenta y más sorprendente de lo esperado. Esta lección debe tenerse siempre presente al evaluar las tecnologías futuras actuales, desde la computación cuántica hasta la ingeniería genética y la energía de fusión.

Al mismo tiempo, la historia demuestra que la investigación paciente y continua puede conducir a avances revolucionarios incluso en circunstancias adversas. El trabajo de décadas de Geoffrey Hinton sobre redes neuronales fue ridiculizado durante mucho tiempo, pero hoy influye en nuestras vidas. Esto debería animarnos a no rendirnos, incluso en áreas de investigación aparentemente desesperanzadoras.

Pero quizás la lección más importante sea esta: el progreso tecnológico no es automáticamente bueno ni automáticamente malo. Es una herramienta cuyos efectos dependen de cómo la usemos. La tarea no es demonizar ni idolatrar la tecnología, sino moldearla de forma consciente y responsable. Solo así podremos garantizar que la próxima generación de tecnologías subestimadas contribuya verdaderamente al bienestar de la humanidad.

☑️ Nuestro idioma comercial es inglés o alemán.

☑️ NUEVO: ¡Correspondencia en tu idioma nacional!

Konrad Wolfenstein

Estaré encantado de servirle a usted y a mi equipo como asesor personal.

Puedes ponerte en contacto conmigo rellenando el formulario de contacto o simplemente llámame al +49 89 89 674 804 (Múnich) . Mi dirección de correo electrónico es: wolfenstein ∂ xpert.digital

Estoy deseando que llegue nuestro proyecto conjunto.

☑️ Apoyo a las PYMES en estrategia, consultoría, planificación e implementación.

☑️ Creación o realineamiento de la estrategia digital y digitalización

☑️ Ampliación y optimización de procesos de ventas internacionales

☑️ Plataformas comerciales B2B globales y digitales

☑️ Pionero en desarrollo empresarial / marketing / relaciones públicas / ferias comerciales

Benefíciese de la amplia y quíntuple experiencia de Xpert.Digital en un paquete integral de servicios | I+D, XR, RR. PP. y optimización de la visibilidad digital - Imagen: Xpert.Digital

Xpert.Digital tiene un conocimiento profundo de diversas industrias. Esto nos permite desarrollar estrategias a medida que se adaptan precisamente a los requisitos y desafíos de su segmento de mercado específico. Al analizar continuamente las tendencias del mercado y seguir los desarrollos de la industria, podemos actuar con previsión y ofrecer soluciones innovadoras. Mediante la combinación de experiencia y conocimiento generamos valor añadido y damos a nuestros clientes una ventaja competitiva decisiva.

Más sobre esto aquí:

• Utilice la experiencia quíntuple de Xpert.Digital en un solo paquete, desde sólo 500 € al mes