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 económicos. El Mittelstand-Digital Zentrum Chemnitz es un excelente ejemplo de cómo se están desarrollando aplicaciones de IA específicas para pequeñas y medianas empresas. Mediante el uso de la IA, las empresas pueden fabricar nuevos productos con mayor rapidez, rentabilidad y calidad. La UE apoya activamente este desarrollo financiando la digitalización y el uso de la IA, especialmente para optimizar la administración, conseguir personal cualificado y aumentar la competitividad.

El ejemplo de Chemnitz demuestra claramente los beneficios concretos que pueden derivar. 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 la IA aprende de los datos disponibles. La Universidad Tecnológica de Chemnitz ya trabaja en diversos proyectos de IA, desde el desmontaje semiautomatizado de baterías de tracción con 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 significativas 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 la 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 (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 basados en IA disponibles comercialmente, como ChatGPT, está prohibido. La razón principal es que los servidores y operadores de dichos programas se encuentran en el extranjero. Su uso requeriría la carga de datos sensibles, como comunicaciones interceptadas, documentos clasificados o informes de inteligencia, a servidores extranjeros.

Esto genera importantes problemas operativos. El servicio lingüístico de la agencia cuenta con cientos de empleados, algunos de los cuales trabajan como autónomos. La traducción de documentos extensos a veces tarda varias semanas. El llamado proceso de preevaluación, que determina qué contenido debe traducirse con urgencia, resulta especialmente problemático. Expertos advierten que se puede perder información relevante debido a la presión del tiempo y a la avalancha de información.

El volumen de material a procesar es gigantesco. 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 páginas de documentos cuya naturaleza explosiva solo se hace evidente tras su traducción. Un alto funcionario del BND declaró: «Sobre todo, debido a la 'preevaluación' completamente inadecuada, sin un conocimiento preciso del contenido completo de los archivos, correos electrónicos, etc., es casi seguro que estamos perdiendo información y objetivos importantes. Eso es un riesgo».

Aunque la BND utiliza sus propias soluciones de software y las llamadas herramientas CAT (Traducción Asistida por Ordenador), desarrolladas en colaboración con empresas alemanas, estas hasta ahora solo han servido 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 logrado 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 tras las pruebas. El equipo empleó una combinación de una técnica de cámara de eco y otras técnicas de manipulación, lo que provocó que el modelo generara instrucciones detalladas para la fabricación de dispositivos explosivos.

La empresa SPLX realizó pruebas paralelas y llegó a conclusiones similares respecto a la seguridad de GPT-5. SPLX tuvo éxito con sus ataques de ofuscación, llamados uniones de cadenas, que consisten en insertar caracteres entre elementos de aviso y formular avisos con escenarios ficticios. Un análisis comparativo con GPT-4o 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 complejos. Estas técnicas implican engañar a los modelos de IA para que generen resultados maliciosos mediante indicaciones secuenciales, en lugar de emitir directamente indicaciones maliciosas que normalmente activarían las protecciones integradas. Los expertos del sector sugieren que estos hallazgos 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 afirma que GPT-5 es uno de los perfiles de seguridad más robustos hasta la fecha contra los tipos de ataques más comunes. La propia OpenAI promociona las robustas medidas de protección de GPT-5 tras 5000 horas de trabajo en equipo rojo en colaboración con organizaciones especializadas. Estas evaluaciones contradictorias demuestran que la situación de seguridad de GPT-5 es más compleja de lo que se presentó inicialmente.

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

Tesla ha cerrado inesperadamente su proyecto interno de supercomputadoras Dojo y ha disuelto a todo el equipo. El líder del proyecto, Peter Bannon, quien ha trabajado en Tesla desde 2016 y anteriormente trabajó en Apple, deja la compañía. Según informes, el director ejecutivo Elon Musk ordenó personalmente el cierre del proyecto.

El sistema Dojo se concibió originalmente como el eje central de las ambiciones de Tesla en IA. La supercomputadora se basaba en un chip D1 a medida, fabricado en TSMC con tecnología de siete nanómetros y con 50 000 millones de transistores en una superficie 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 justificó la decisión sobre X: «No tiene sentido que Tesla divida sus recursos y escale 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 en inferencia y, al menos, bastante buenos en entrenamiento».

La decisión también fue una sorpresa, ya que 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 debutaría el próximo año. Incluso antes de la decisión, ya había problemas dentro del equipo: 20 empleados se habían trasladado a una nueva startup llamada DensityAI. Tesla había anunciado previamente que invertiría mil millones de dólares en el proyecto Dojo.

Plataformas de IA independientes como alternativa estratégica para las empresas europeas – Imagen: Xpert.Digital

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• 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 competencia entre Estados Unidos y China por la IA 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 seguir el ritmo de sus competidores estadounidenses.

Un factor decisivo en esta competencia 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 barato.

El inversor estadounidense Marc Andreessen ha calificado el sorprendente éxito de DeepSeek como un "momento Sputnik" para la IA. Estados Unidos está tan sorprendido por el éxito de la IA china como lo estuvo por el exitoso lanzamiento del satélite de la Unión Soviética en 1957. Las acciones del gigante de chips Nvidia perdieron un valor de mercado histórico 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 prácticamente 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 la regulación, considerada internacionalmente la más avanzada, pero faltan desarrollos líderes en IA "Made in Europe". No obstante, Rafael Laguna de la Vera, director de la Agencia Federal para la Innovación Disruptiva, afirma: "Hay fácilmente cinco o diez modelos aún latentes en Alemania y Europa. Centrémonos en darles la oportunidad de emerger ahora".

¿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 alcanzar los 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. El proyecto prevé crear más de 100 000 empleos en Estados Unidos.

Según Sam Altman de OpenAI, SoftBank tendrá la responsabilidad financiera del proyecto, mientras que OpenAI tendrá 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 Estados Unidos, sino que también proporcionará una capacidad estratégica para proteger la seguridad nacional de Estados Unidos y sus aliados.

El megaproyecto de IA Stargate ya está en construcción. Se están construyendo edificios para cientos de miles de aceleradores de IA cerca de Abilene, Texas, donde hay energía eólica barata y amplio espacio disponible. Trump indicó que usaría declaraciones de emergencia para acelerar el desarrollo de infraestructura energética.

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¿Cómo penetra 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. Los mejores editores de fotos con IA para 2025 incluyen programas como PhotoDirector, Luminar Neo, Fotor, Canva Pro, Picsart y Adobe Photoshop Express. Estas herramientas ofrecen una amplia gama de funciones de IA – desde diseño rápido hasta creación detallada de avatares, fondos o ideas de imágenes generativas.

Los programas modernos 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 de IA moderna. El software puede eliminar objetos que distraen de las imágenes, enfocar automáticamente las áreas desenfocadas, ampliar las imágenes y rellenar las áreas faltantes de forma realista.

Un área particularmente interesante es la posible aplicación de la IA en la planificación de la jubilación. El presidente estadounidense, Donald Trump, firmó una orden ejecutiva que abre el sistema de pensiones privado estadounidense, valorado en un billón de dólares, a inversiones más arriesgadas en monedas digitales y bienes raíces. Aproximadamente 12,5 billones de dólares se invierten en el sistema de pensiones privado conocido como 401(k) en Estados Unidos. Trump ha instruido al Departamento de Trabajo y a otras agencias para que revisen las directrices para la gestión responsable de las inversiones y habiliten opciones de inversión alternativas.

En el campo del software fotográfico, el año 2025 también es claramente evidente: la IA está causando furor en la edición de imágenes. No se trata solo de la IA generativa para crear imágenes completamente nuevas, sino también de la IA que ayuda a recortar, añadir fondos y retocar imágenes. Quienes no sigan el ritmo se quedarán atrás, ya que la edición manual parece obsoleta cuando las herramientas de IA pueden realizar las mismas tareas en segundos.

¿Se están cumpliendo 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 marca menos un gran avance que el fin de una era de expectativas exageradas. 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 se presenta como un avance evolutivo típico, no como 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, con tamaños de barra que no coincidían con los valores indicados.

El crítico de IA Gary Marcus reaccionó con dureza al lanzamiento de GPT-5, acusando a OpenAI de exageración. Describe el lanzamiento como "tardío, sobrevalorado y decepcionante" y solo ve "la última mejora incremental – y da la sensación de que es 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 exigieron con éxito el regreso a GPT-4o, lo que llevó al CEO de OpenAI, Sam Altman, a comprometerse a explorar esta opción. Muchos usuarios avanzados critican las respuestas más cortas, la reducción de los límites de indicaciones y el comportamiento impredecible.

¿Qué límites de viabilidad técnica son evidentes en los proyectos de IA?

Los desarrollos recientes 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-4o a GPT-5 es significativamente menor que en las transiciones de generaciones anteriores. Si bien la transición de GPT-3 a GPT-4 representó una mejora significativa 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 durante el lanzamiento.

Los problemas de seguridad con GPT-5 ponen de manifiesto 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 del BND ilustra las limitaciones técnicas 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 IA modernos. Hasta ahora, las soluciones de software de la empresa 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 el ámbito de la IA está aumentando, como demuestran diversos ejemplos recientes. El BND no puede utilizar traductores de IA debido a riesgos de seguridad, ya que esto podría provocar la filtración de información confidencial. Esta preocupación por las filtraciones de datos demuestra la importancia que las instituciones deben tener para gestionar las tecnologías de IA.

Poco después de su lanzamiento, se descubrieron importantes vulnerabilidades de seguridad en GPT-5. Dos empresas de seguridad independientes lograron comprometer el modelo y generar instrucciones detalladas para la fabricación de explosivos. Estos hallazgos plantean dudas sobre su disponibilidad operativa y si las empresas deberían utilizar el 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 es uno de los perfiles de seguridad más robustos 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 el GPT-5 haya sido clasificado como arma biológica y química 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 de liberar estas tecnologías.

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

El desarrollo de sistemas de IA ha planteado complejas cuestiones de derechos de autor que actualmente son objeto de intenso debate. El Mittelstand-Digital Zentrum Chemnitz aborda, entre otros aspectos, los retos legales asociados al 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 relevante a estos proyectos.

Los modelos de IA deben 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, alegando que la empresa estadounidense infringe la ley de derechos de autor. Sin embargo, un tribunal federal de Nueva York desestimó recientemente una demanda contra la empresa tecnológica.

Con la "Ley de IA", adoptada en 2024, la UE toma un rumbo diferente al de otras regiones. El "Reglamento de 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.

La aprobación de productos de IA implica diversos aspectos legales. Las marcas de certificación representan 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 el uso de la IA.

¿Qué tan sostenibles son los desarrollos actuales de IA?

La sostenibilidad de los desarrollos actuales de IA es cada vez más cuestionada. 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 existen otras alternativas. La empresa china ha demostrado que puede operar de forma más eficiente, rentable y con un menor consumo de recursos que sus competidores estadounidenses. Esto es posible gracias a la existencia 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. Es posible un mayor ahorro 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 mejorar la eficiencia.

La Universidad Tecnológica de Chemnitz trabaja en proyectos de IA sostenible, como el desmontaje semiautomatizado de baterías de tracción con 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 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 que China y Estados Unidos dominan la carrera, Europa desempeña un papel tecnológico prácticamente insignificante. Existe una carencia de desarrollos líderes en IA "Made in Europe", a pesar de que la UE es considerada internacionalmente pionera en regulación con su "Ley de IA".

Sin embargo, la búsqueda profunda china también presenta oportunidades para Europa. China está demostrando que es posible emanciparse del dominio estadounidense, lo que, naturalmente, podría servir de incentivo para Europa. Un modelo de IA europeo ofrecería una perspectiva más amplia, y no es del todo imposible que Europa pudiera alcanzarla.

Rafael Laguna de la Vera, de la Agencia Federal para la Innovación Disruptiva, se muestra optimista: «Aún quedan cinco o diez modelos latentes en Alemania y Europa. Centrémonos en darles una oportunidad de emerger ahora». Sería crucial que Europa desarrollara su propia estrategia de IA que tuviera 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 adoptarán 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 pymes y en soluciones prácticas de IA, Europa podría encontrar su propio camino en la carrera de la IA. La estrecha conexión entre ciencia, negocios y aplicaciones prácticas 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 del procesamiento de imágenes. Los métodos manuales tradicionales de procesamiento están siendo reemplazados por la automatización impulsada por IA. Quienes no logren mantenerse al día se quedarán atrás, ya que los procesos manuales se sentirán obsoletos para 2025, cuando las herramientas de IA puedan realizar las mismas tareas en segundos.

Un cambio particularmente drástico se evidencia en el sector financiero. Con su orden ejecutiva, Trump ha allanado el camino para abrir el multimillonario sistema 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 valor de mercado cuando se hizo evidente que la IA puede operarse con mayor eficiencia de lo que se creía. Esto pone en tela de juicio 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 IA. Los modelos de negocio digitales surgen de la combinación de la experiencia tradicional con las capacidades de 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 se vuelven insostenibles.

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

La IA está transformando radicalmente el mundo laboral, como 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. El enfoque se centra en el uso significativo de la inteligencia artificial en procesos existentes o nuevos.

La integración de la IA en la gestión de procesos permite la automatización de 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 demuestra los límites de la automatización. A pesar de la necesidad de traductores con IA, la agencia depende de traductores humanos y busca desesperadamente intérpretes cualificados. El BND busca actualmente traductores freelance (h/m/d) a cambio de honorarios, 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. Es crucial fomentar la aceptación de los empleados y considerar cuidadosamente las cuestiones éticas y legales.

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Konrad Wolfenstein

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