La IA entre la publicidad y la realidad: la gran resaca de la IA: por qué la supercomputadora de Tesla y el GPT-5 decepcionan las expectativas

¿Qué oportunidades ofrece la IA para una mayor eficiencia en la economía alemana?

La introducción de la inteligencia artificial promete importantes mejoras de eficiencia en diversos sectores de la economía. El Mittelstand-Digital Zentrum Chemnitz (Centro Digital para PYMES de Chemnitz) demuestra, a modo de ejemplo, cómo se están desarrollando aplicaciones de IA específicas para las pequeñas y medianas empresas (PYME). Mediante el uso de la IA, las empresas pueden producir nuevos productos con mayor rapidez, rentabilidad y calidad. La UE apoya activamente este desarrollo mediante programas de financiación para la digitalización y el uso de la IA, orientados especialmente a optimizar la administración, contratar personal cualificado y mejorar la competitividad.

El ejemplo de Chemnitz demuestra claramente las ventajas concretas que pueden surgir. Los avances en el campo de la IA abren nuevas oportunidades para aumentar la eficiencia en la producción. La IA puede utilizarse para optimizar los procesos de producción, siendo uno de los requisitos más importantes la calidad de los datos, ya que, como es bien sabido, la IA aprende de los datos disponibles. La Universidad Tecnológica de Chemnitz ya trabaja en diversos proyectos de IA, que abarcan desde el desmontaje semiautomatizado de baterías de tracción con apoyo de IA hasta el desarrollo de un sistema de desmontaje semiautomatizado para la sostenibilidad integral de la cadena de valor de la electromovilidad alemana.

En la gestión de procesos, la IA ofrece oportunidades especialmente importantes para mejorar los procesos empresariales. Al automatizar tareas repetitivas, analizar patrones de datos complejos y facilitar la toma de decisiones, la IA puede contribuir significativamente a la optimización de los procesos empresariales. La integración de la IA permite a las empresas aumentar su eficiencia, optimizar los procesos de toma de decisiones y desarrollar soluciones innovadoras.

¿Por qué el BND no puede utilizar traductores de IA modernos?

El Servicio Federal de Inteligencia Alemán (BND) se enfrenta a un problema paradójico: si bien los traductores de IA podrían revolucionar su trabajo, las estrictas normas de seguridad prohíben su uso. Debido a regulaciones internas y a preocupaciones de seguridad, el uso de programas de traducción comerciales basados ​​en IA, como ChatGPT, está prohibido. La razón principal es que los servidores y operadores de dichos programas se encuentran en el extranjero. Su uso implicaría que datos sensibles, como comunicaciones interceptadas, documentos clasificados e informes de inteligencia, tendrían que subirse a servidores extranjeros.

Esto genera importantes problemas operativos. El llamado servicio lingüístico de la agencia cuenta con una plantilla de tres cifras, algunos de los cuales trabajan como autónomos. La traducción de documentos extensos puede tardar varias semanas. La evaluación preliminar, que determina qué contenido necesita traducción urgente, es especialmente problemática. Expertos advierten que, debido a la presión del tiempo y la sobrecarga de información, se puede perder información relevante en este proceso.

El volumen de material a procesar es enorme. Estaciones de escucha como la de Bad Aibling, Baviera, graban cientos de conversaciones a diario e interceptan innumerables mensajes de todo el mundo. A esto se suman informes de fuentes humanas, a menudo documentos extensos cuya naturaleza explosiva solo se hace evidente tras su traducción. Un alto funcionario del BND declaró: «Sobre todo, la 'evaluación preliminar' completamente inadecuada, sin un conocimiento preciso del contenido completo de los archivos, correos electrónicos, etc., casi con toda seguridad significa que estamos perdiendo información y objetivos importantes. Eso es un riesgo».

El BND (Servicio Federal de Inteligencia) utiliza sus propias soluciones de software y las llamadas herramientas CAT (traducción asistida por computadora), desarrolladas en colaboración con empresas alemanas. Sin embargo, actualmente estas solo sirven como guía aproximada y distan de la precisión de los sistemas de IA modernos. Se ha trabajado para optimizar estos programas durante más de 20 años, pero aún no se ha materializado ningún avance.

¿Qué vulnerabilidades de seguridad se descubrieron en GPT-5?

Poco después del lanzamiento de GPT-5, dos empresas de seguridad independientes identificaron graves vulnerabilidades en el nuevo modelo de IA de OpenAI. La firma de investigación de seguridad Neuraltrust afirma haber comprometido GPT-5 con éxito en tan solo 24 horas desde el inicio de las pruebas. El equipo empleó una combinación de técnicas de cámara de eco y otros métodos de manipulación, lo que provocó que el modelo generara instrucciones detalladas para la fabricación de explosivos.

La empresa SPLX realizó pruebas paralelas y llegó a conclusiones similares sobre la seguridad de GPT-5. SPLX tuvo éxito con sus ataques de ofuscación, conocidos como uniones de cadenas, que consisten en insertar caracteres entre elementos de indicaciones y formular indicaciones con escenarios ficticios. Un análisis comparativo con GPT-40 demostró que este último modelo es más seguro contra este tipo de ataques.

Los hallazgos sugieren que las medidas de seguridad actuales podrían fallar ante métodos de ataque sofisticados. Estas técnicas implican engañar a los modelos de IA para que generen resultados maliciosos mediante indicaciones secuenciales, en lugar de presentar directamente indicaciones maliciosas que normalmente activarían las protecciones integradas. Los expertos del sector sugieren que estos resultados del equipo rojo subrayan la importancia de realizar pruebas de seguridad exhaustivas antes de implementar sistemas de IA en aplicaciones sensibles.

El contraste con la evaluación de Microsoft es interesante: el Equipo Rojo de IA de Microsoft confirma que GPT-5 tiene uno de los perfiles de seguridad más robustos hasta la fecha contra los tipos de ataques más comunes. La propia OpenAI promueve GPT-5 con sólidas protecciones tras 5000 horas de trabajo en equipo rojo en colaboración con organizaciones especializadas. Estas evaluaciones contradictorias muestran que la situación de seguridad con GPT-5 es más compleja de lo que se describió inicialmente.

¿Por qué Tesla suspendió su proyecto de inteligencia artificial Dojo?

Tesla ha cancelado inesperadamente su proyecto interno de supercomputadoras Dojo y disuelto a todo el equipo. El líder del proyecto, Peter Bannon, quien trabajó en Tesla desde 2016 y anteriormente en Apple, deja la compañía. Se dice que el director ejecutivo Elon Musk ordenó personalmente la cancelación del proyecto.

El sistema Dojo estaba destinado a ser el eje central de las ambiciones de Tesla en IA. La supercomputadora se basaba en un chip D1 de diseño personalizado, fabricado por TSMC con tecnología de siete nanómetros, que albergaba 50 000 millones de transistores en una matriz de 645 milímetros cuadrados. El sistema se diseñó para alcanzar una potencia de cálculo superior a un exaflop, lo que la habría convertido en una de las computadoras de entrenamiento de IA más potentes del mundo.

Musk explicó la decisión sobre X: «Para Tesla, no tiene sentido dividir sus recursos y escalar dos diseños de chips de IA completamente diferentes». En cambio, la compañía quiere centrarse en las próximas generaciones de hardware de IA de Tesla, diseñado específicamente para vehículos autónomos y robots. Los chips de IA de próxima generación, que se utilizarán en los coches eléctricos de la compañía, serán «excelentes para la inferencia y, al menos, bastante buenos para el entrenamiento».

La decisión fue una sorpresa, sobre todo porque Musk había enfatizado en una conferencia con analistas a finales de julio, tras la presentación de los resultados financieros del segundo trimestre, que Dojo 2 estaba previsto para su lanzamiento el próximo año. Incluso antes de la decisión, el equipo ya había experimentado problemas: 20 empleados se habían marchado a una nueva startup llamada DensityAI. Tesla había anunciado previamente sus planes de invertir mil millones de dólares en el proyecto Dojo.

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Plataforma de IA independiente: integra todas las fuentes de datos de la compañía relevantes

• Integración rápida de IA: soluciones de IA hechas a medida para empresas en horas o días en lugar de meses
• Infraestructura flexible: basada en la nube o alojamiento en su propio centro de datos (Alemania, Europa, libre elección de ubicación)

• Seguridad de datos más alta: el uso en la firma de abogados es la evidencia segura
• Usar en una amplia variedad de fuentes de datos de la empresa
• Elección de sus propios modelos de IA (DE, UE, EE. UU., CN)

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¿Cómo se desarrolla la carrera global por la IA entre Estados Unidos y China?

La carrera de la IA entre EE. UU. y China ha cambiado drásticamente con la aparición de DeepSeek. Si bien OpenAI se consideraba anteriormente líder del mercado, otros actores como DeepSeek, Alibaba y Tencent se han acercado cada vez más. La startup china DeepSeek, con sede en la metrópolis tecnológica de Hangzhou, lanzó a finales de enero un modelo de lenguaje de IA que puede competir con sus rivales estadounidenses.

Un factor crucial en esta carrera es el coste por millón de tokens. Mientras que OpenAI cobra alrededor de 15 €, DeepSeek ofrece su modelo por tan solo 55 céntimos, una diferencia de 27 veces. Según la empresa, el desarrollo de DeepSeek costó menos de seis millones de dólares estadounidenses, aunque los expertos dudan que fuera tan económico.

El inversor estadounidense Marc Andreessen ha descrito el sorprendente éxito de DeepSeek como el "momento Sputnik" de la IA. Estados Unidos está tan sorprendido por el éxito chino en IA como lo estuvo por el exitoso lanzamiento del satélite de la Unión Soviética en 1957. Las acciones del fabricante de chips Nvidia perdieron una capitalización bursátil histórica de 592.700 millones de dólares el lunes, al darse cuenta de que la IA puede operar con mayor eficiencia de lo que se creía.

Europa desempeña un papel tecnológico insignificante en esta carrera, a pesar de que la UE creó la primera regulación integral del mundo sobre IA con la "Ley de IA", aprobada en 2024. La ventaja reside en esta regulación, considerada la más avanzada a nivel internacional, pero faltan desarrollos líderes en IA "Made in Europe". Rafael Laguna de la Vera, director de la Agencia Federal para la Innovación Disruptiva, afirma: "Hay fácilmente cinco o diez modelos prometedores latentes en Alemania y Europa. Centrémonos en darles la oportunidad de emerger".

¿Qué es el proyecto Stargate y cuáles son sus objetivos?

El Proyecto Stargate es una empresa estadounidense de inteligencia artificial fundada por OpenAI, SoftBank, Oracle y MGX. La compañía planea invertir hasta 500 000 millones de dólares en infraestructura de IA en Estados Unidos para 2029. El 21 de enero de 2025, el presidente estadounidense Donald Trump lo anunció como «el mayor proyecto de infraestructura de IA de la historia».

El proyecto se lanzó con una inversión de 100 000 millones de dólares, que podría aumentar a 500 000 millones de dólares para 2029. Masayoshi Son presidirá la compañía. La empresa está construyendo 10 centros de datos en Texas y planea expandirse a otros estados. Se espera que el proyecto genere más de 100 000 empleos en Estados Unidos.

Según Sam Altman, de OpenAI, SoftBank tiene la responsabilidad financiera del proyecto, mientras que OpenAI tiene la responsabilidad operativa. ARM, Microsoft, Nvidia, Oracle y OpenAI son los socios tecnológicos iniciales clave. OpenAI afirmó que el proyecto no solo apoyará la reindustrialización de EE. UU., sino que también proporcionará una capacidad estratégica para proteger la seguridad nacional de Estados Unidos y sus aliados.

El gigantesco proyecto de IA Stargate ya está en construcción. Cerca de Abilene, Texas, se están construyendo naves para albergar cientos de miles de aceleradores de computación de IA, donde hay energía eólica barata y amplio espacio. Trump indicó que usaría declaraciones de emergencia para acelerar el desarrollo de la infraestructura energética.

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¿Cómo está penetrando la IA en la vida cotidiana?

La IA se está consolidando cada vez más en diversas áreas de la vida cotidiana, siendo la edición de imágenes uno de los ejemplos más destacados. Entre los mejores editores de fotos con IA de 2025 se encuentran programas como PhotoDirector, Luminar Neo, Fotor, Canva Pro, Picsart y Adobe Photoshop Express. Estas herramientas ofrecen una amplia gama de funciones de IA, desde el diseño rápido hasta la creación detallada de avatares, fondos o ideas de imágenes generativas.

Los modernos programas de edición de imágenes con IA ahora pueden lograr resultados impresionantes. Mejoran automáticamente la calidad de la imagen, eliminan o reemplazan fondos con un solo clic y retocan retratos sin esfuerzo. Luminar Neo, por ejemplo, ofrece más de 100 potentes funciones, 24 de las cuales se basan directamente en tecnología avanzada de IA. El software puede eliminar objetos que distraen de las imágenes, enfocar automáticamente las zonas borrosas, ampliar las imágenes y rellenar las zonas faltantes de forma realista.

Un área particularmente interesante es la posible aplicación de la IA en el ahorro para la jubilación. El presidente estadounidense, Donald Trump, firmó una orden ejecutiva para abrir el sistema de ahorro privado para la jubilación, valorado en un billón de dólares, a inversiones más arriesgadas en criptomonedas y bienes raíces. Aproximadamente 12,5 billones de dólares se invierten en el plan de ahorro privado para la jubilación estadounidense, conocido como 401(k). Trump ordenó al Departamento de Trabajo y a otras agencias que revisaran las directrices para la gestión responsable de inversiones y permitieran opciones de inversión alternativas.

El impacto de la IA en el software de edición de imágenes en 2025 también es evidente: la IA está revolucionando el campo. No se trata solo de la IA generativa para crear imágenes completamente nuevas, sino también de la IA que asiste con el recorte, la eliminación del fondo y el retoque de imágenes. Quienes no sigan el ritmo se quedarán atrás, ya que la edición manual parecerá obsoleta cuando las herramientas de IA puedan realizar las mismas tareas en segundos.

¿Se cumplirán las promesas de los desarrolladores de IA?

La realidad presenta un panorama desalentador entre las promesas de marketing y el rendimiento real. El GPT-5 no es tanto un gran avance como el fin de una era de expectativas infladas. El modelo ofrece mejoras sólidas en áreas específicas, pero no justifica la publicidad sin precedentes ni el drástico aumento de los costos ambientales.

El rendimiento de GPT-5 parece ser una mejora evolutiva típica, no el salto cualitativo prometido por OpenAI. La compañía promociona el modelo como un "salto significativo en inteligencia" con "experiencia de doctorado en todas las áreas", pero la realidad presenta un panorama más matizado. Los expertos critican a OpenAI por usar gráficos defectuosos en su presentación, donde el tamaño de las barras no se correspondía con los valores indicados.

El crítico de IA Gary Marcus reaccionó con dureza a la introducción de GPT-5, acusando a OpenAI de exagerar la expectación. Describe el lanzamiento como "tardío, sobrevalorado y decepcionante", considerando solo "la última mejora incremental, y da la sensación de ser apresurado". Persisten los problemas fundamentales de los modelos anteriores: GPT-5 sigue teniendo dificultades con las reglas del ajedrez, el reconocimiento visual de objetos y errores lógicos.

La reacción de la comunidad marca un punto de inflexión: los usuarios se están volviendo más críticos con las promesas de marketing y exigen una comunicación más transparente sobre las capacidades y limitaciones. En el subreddit ChatGPT, más de 3000 usuarios solicitaron con éxito el regreso a GPT-40, lo que llevó al CEO de OpenAI, Sam Altman, a aceptar esta opción. Muchos usuarios avanzados critican los tiempos de respuesta más cortos, la reducción de los límites de solicitudes y el comportamiento impredecible.

¿Qué limitaciones técnicas de viabilidad son evidentes en los proyectos de IA?

Los últimos avances revelan claras limitaciones de la tecnología actual de IA. Tesla, por ejemplo, tuvo que abandonar su ambicioso proyecto Dojo, a pesar de que se consideraba un componente central de su plan multimillonario para posicionarse a la vanguardia de la inteligencia artificial. Este fracaso demuestra cómo los desafíos técnicos y los retrasos pueden descarrilar incluso proyectos bien financiados.

GPT-5 también presenta limitaciones técnicas. El salto de GPT-4 a GPT-5 es significativamente menor que en transiciones generacionales anteriores. Si bien el salto de GPT-3 a GPT-4 representó una mejora sustancial del rendimiento, muchos usuarios perciben GPT-5 como una mejora gradual con nuevas debilidades. OpenAI introdujo un sistema de enrutamiento automático que alterna entre diferentes variantes del modelo según la solicitud, pero muchos usuarios informaron de fallos de funcionamiento durante el lanzamiento.

Los problemas de seguridad con GPT-5 ponen de relieve otras limitaciones técnicas. A pesar de 5000 horas de trabajo en equipo en colaboración con organizaciones especializadas, dos empresas de seguridad lograron comprometer el modelo en 24 horas. Esto demuestra que ni siquiera las pruebas de seguridad exhaustivas pueden identificar todas las vulnerabilidades.

El ejemplo de la BND ilustra las limitaciones tecnológicas institucionales. Si bien la agencia lleva más de 20 años trabajando en la optimización de sus propias herramientas de traducción asistida por computadora (TAO), estas distan mucho de la precisión de los sistemas de inteligencia artificial modernos. Sus propias soluciones de software actualmente solo sirven como guía aproximada, mientras que el volumen diario de datos supera la capacidad de los traductores humanos.

¿Cómo están evolucionando las preocupaciones de seguridad en el campo de la IA?

La preocupación por la seguridad en torno a la IA está en aumento, como demuestran varios ejemplos recientes. El Servicio Federal de Inteligencia alemán (BND) no puede utilizar traductores de IA debido a riesgos de seguridad, ya que esto podría provocar la filtración de información altamente clasificada. Este temor a las filtraciones de datos ilustra la forma en que las instituciones sensibles deben gestionar las tecnologías de IA.

Se descubrieron importantes vulnerabilidades de seguridad en GPT-5 poco después de su lanzamiento. Dos empresas de seguridad independientes lograron comprometer el modelo, lo que provocó que generara instrucciones detalladas para la fabricación de explosivos. Estos hallazgos plantean dudas sobre su disponibilidad operativa y cuestionan si las empresas deberían utilizar este sistema de IA.

La situación de seguridad se complica debido a evaluaciones contradictorias. Si bien el Equipo Rojo de IA de Microsoft confirma que GPT-5 tiene uno de los perfiles de seguridad con mejor rendimiento hasta la fecha, pruebas independientes demuestran lo contrario. Esta discrepancia pone de relieve la dificultad de evaluar objetivamente la seguridad de la IA.

Resulta especialmente preocupante que la GPT-5 haya sido clasificada como tecnología de armas biológicas y químicas de alto riesgo. La propia OpenAI afirma: «Aunque no tenemos pruebas concretas de que este modelo pueda ayudar significativamente a una persona común a causar daños biológicos graves, estamos implementando las medidas de precaución necesarias». Esto demuestra la conciencia de los riesgos potenciales, pero plantea dudas sobre la responsabilidad que conlleva la liberación de dichas tecnologías.

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¿Qué problemas de derechos de autor surgen de la IA?

El desarrollo de sistemas de IA ha planteado complejas cuestiones de derechos de autor que actualmente se debaten intensamente. El Mittelstand-Digital Zentrum Chemnitz (Centro de Chemnitz para Pequeñas y Medianas Empresas) aborda, entre otros aspectos, los retos legales del uso de la inteligencia artificial. La Cátedra de Derecho Privado y Derecho de la Propiedad Intelectual de la Universidad Tecnológica de Chemnitz aporta su experiencia a estos proyectos.

Los modelos de IA necesitan alimentarse con datos, lo que puede ser problemático en países con estrictas regulaciones de protección de datos. Numerosas editoriales, empresas de medios y autores ya han demandado a OpenAI, argumentando que la empresa estadounidense infringe los derechos de autor. Sin embargo, recientemente, un tribunal federal de Nueva York desestimó una demanda contra la empresa tecnológica.

Con la "Ley de IA", adoptada en 2024, la UE adopta un enfoque diferente al de otras regiones. El "Reglamento sobre Inteligencia Artificial" busca, entre otros objetivos, proteger los datos sensibles y garantizar que la inteligencia artificial no se utilice para manipular a las personas. Esto demuestra un intento de crear un marco jurídico preventivo.

Diversos aspectos legales intervienen en la aprobación de productos de IA. Las marcas de certificación garantizan la seguridad, y las empresas deben garantizar el cumplimiento legal al utilizar tecnologías de IA. Los desafíos legales abarcan desde el uso de datos y cuestiones de responsabilidad hasta consideraciones éticas en relación con la aplicación de la IA.

¿Qué tan sostenibles son los desarrollos actuales de IA?

La sostenibilidad de los desarrollos actuales de IA está cada vez más bajo escrutinio. El GPT-5 muestra un consumo energético drásticamente mayor, con mejoras apenas marginales. El aterrizaje forzoso del GPT-5 podría, en última instancia, beneficiar a la industria al impulsar expectativas más realistas y estrategias de desarrollo más sostenibles.

Sin embargo, el ejemplo de DeepSeek demuestra que existe otra solución. La empresa china ha demostrado que es posible trabajar de forma más eficiente, rentable y con un menor consumo de recursos que sus competidores estadounidenses. Esto es posible gracias al uso de numerosos centros de datos pequeños en lugar de unas pocas instalaciones grandes. Este enfoque descentralizado podría servir de modelo para un desarrollo de IA más sostenible.

En el ámbito de la mejora de la eficiencia, las medidas de digitalización y el uso de la IA ofrecen un gran potencial para reducir las emisiones de CO2. Se pueden lograr mayores ahorros mediante la optimización de los procesos existentes y la detección temprana de problemas. Por lo tanto, la IA puede contribuir a la sostenibilidad cuando se utiliza específicamente para aumentar la eficiencia.

La Universidad Tecnológica de Chemnitz trabaja en proyectos de IA sostenible, como el desmontaje semiautomatizado de baterías de tracción con apoyo de IA. Al vincular los procesos de desmontaje y mecanizado con componentes robóticos y tecnologías de IA, el objetivo es lograr la sostenibilidad integral de la cadena de valor de la electromovilidad alemana. Estos proyectos demuestran cómo la IA puede utilizarse para crear soluciones sostenibles.

¿Qué significa la carrera de la IA para Europa?

Europa se encuentra en una posición compleja en la carrera global de la IA. Mientras China y EE. UU. dominan la carrera, Europa desempeña un papel tecnológico insignificante. Carece de desarrollos líderes en IA "Made in Europe", a pesar de que la UE es reconocida internacionalmente como pionera en regulación con su "Ley de IA".

Sin embargo, la búsqueda profunda china también presenta oportunidades para Europa. China demuestra que es posible emanciparse del dominio estadounidense, lo que, naturalmente, podría ser un incentivo para Europa. Un modelo de IA europeo ofrecería otra perspectiva, y es bastante probable que Europa aún pueda recuperar terreno.

Rafael Laguna de la Vera, de la Agencia Federal para la Innovación Disruptiva, se muestra optimista: «Aún quedan cinco o diez modelos prometedores latentes en Alemania y Europa. Centrémonos en darles la oportunidad de emerger». Para Europa, sería crucial desarrollar su propia estrategia de IA que tenga en cuenta los valores y estándares europeos.

La experiencia regulatoria de Europa podría ser una ventaja. La Ley de IA de la UE es la primera regulación integral sobre IA del mundo y podría establecer estándares que se adopten a nivel mundial. Al mismo tiempo, Europa debe evitar sofocar la innovación tecnológica mediante una regulación excesiva.

El Mittelstand-Digital Zentrum Chemnitz ejemplifica cómo Europa puede aprovechar sus fortalezas. Al centrarse en las pequeñas y medianas empresas (pymes) y en soluciones prácticas de IA, Europa podría forjar su propio camino en la carrera de la IA. La estrecha conexión entre la ciencia, la empresa y la aplicación práctica podría convertirse en una ventaja competitiva única para Europa.

¿Cómo está cambiando la IA los modelos de negocio tradicionales?

La IA está transformando fundamentalmente los modelos de negocio tradicionales, como lo demuestra el ejemplo de la edición de imágenes. Los métodos tradicionales de procesamiento manual están siendo reemplazados por la automatización impulsada por IA. Quienes no logren seguir el ritmo se quedarán atrás, ya que los procesos manuales parecerán obsoletos para 2025, cuando las herramientas de IA puedan realizar las mismas tareas en segundos.

El sector financiero está experimentando un cambio particularmente drástico. La orden ejecutiva de Trump allanó el camino para abrir el multimillonario programa de ahorro para la jubilación 401(k) de EE. UU. a inversiones más riesgosas, como las criptomonedas y los bienes raíces. Esto podría liberar aproximadamente 12,5 billones de dólares para inversiones alternativas, lo que podría revolucionar las estrategias de inversión tradicionales.

El éxito de DeepSeek demuestra lo disruptivos que pueden ser los nuevos modelos de negocio. Las acciones del fabricante de chips Nvidia perdieron 592.700 millones de dólares en capitalización bursátil cuando se hizo evidente que la IA podía operarse con mayor eficiencia de lo que se creía. Esto cuestiona los modelos de negocio establecidos para la infraestructura de IA.

El Mittelstand-Digital Zentrum Chemnitz desarrolla nuevos modelos de negocio para pymes mediante la integración de la IA. Los modelos de negocio digitales surgen de la combinación de la experiencia tradicional con las capacidades de la IA. Las empresas deben aprender a entender la IA no solo como una herramienta, sino como un facilitador de enfoques de negocio completamente nuevos.

Tesla tuvo que abandonar su modelo de negocio dojo y ahora depende de socios externos en lugar de desarrollo interno. Esto demuestra cómo incluso los gigantes tecnológicos deben adaptar sus estrategias cuando ciertos modelos de negocio resultan insostenibles.

¿Qué papel desempeñará la IA en el futuro del trabajo?

La IA está transformando radicalmente el mundo laboral, como lo demuestran diversos avances. El Centro de Competencia para el Trabajo Transformado de Sajonia Occidental actúa como punto de contacto central para el diseño de trabajo centrado en el ser humano. Su enfoque se centra en la aplicación significativa de la inteligencia artificial en procesos existentes o nuevos.

La integración de la IA en la gestión de procesos permite automatizar tareas repetitivas y facilita la toma de decisiones. Las empresas deben considerar la IA como un complemento, no como un sustituto, de la experiencia humana. Una integración exitosa requiere un enfoque estratégico que considere las necesidades y los desafíos específicos de la empresa.

El ejemplo del BND (Servicio Federal de Inteligencia) ilustra las limitaciones de la automatización. A pesar de la necesidad de traductores de IA, el servicio depende de traductores humanos y busca desesperadamente intérpretes cualificados. El BND busca actualmente traductores freelance (hombres/mujeres/mujeres) para trabajar por cuenta propia, lo que demuestra que la experiencia humana sigue siendo insustituible.

El futuro de la gestión de procesos reside en la combinación inteligente de la experiencia humana con las capacidades de la inteligencia artificial. Las empresas que aprovechen esta sinergia podrán mejorar continuamente sus procesos, mantenerse innovadoras y asegurar su éxito a largo plazo. Esto requiere, fundamentalmente, fomentar la aceptación de los empleados y considerar cuidadosamente las consideraciones éticas y legales.

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