«Para Paraguay, existe una clara oportunidad de alinear la IA con sus fortalezas únicas»

 

En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) dejó de ser un tema reservado a laboratorios y universidades para instalarse en el centro del debate público. Herramientas como ChatGPT o Gemini han transformado nuestra forma de trabajar, aprender y crear. Pero esta revolución no surgió de la nada, sino que es el resultado de más de siete décadas de investigación científica, avances técnicos y aprendizajes acumulados. 

Para comprender mejor este momento y sus implicancias, Ciencia del Sur entrevistó por correo a Vasileios Maroulas, profesor de la Universidad de Tennessee y líder de la iniciativa AI Tennessee, investigador de referencia en estadística computacional, geometría y aprendizaje automático. El científico estuvo de visita en Paraguay hace unas semanas dando conferencias. 

Maroulas es actualmente es Vicerrector Asociado de Investigación, Innovación y Desarrollo Económico y Director de la iniciativa AI Tennessee en la Universidad de Tennessee, Knoxville, además de profesor de matemáticas con cargos conjuntos en estadística, análisis de negocios e ingeniería de datos. 

Lidera un ambicioso esfuerzo estatal para posicionar a Tennessee como referente nacional en innovación y desarrollo de talento en IA, articulando universidades, industria, laboratorios nacionales y organismos públicos. 

Su investigación abarca estadística computacional, aprendizaje automático, probabilidad aplicada, geometría computacional y ciencia de datos cuántica, con aplicaciones en defensa, salud, biología, química y neurociencia. Recibió financiación continua de agencias federales, laboratorios y fundaciones de prestigio, y ocupa cargos editoriales en revistas internacionales líderes. Con un doctorado en Estadística por la UNC Chapel Hill y experiencia posdoctoral en el Institute for Mathematics and its Applications la Universidad de Minesota, integra excelencia académica, liderazgo estratégico y colaboración interdisciplinaria para impulsar la transformación tecnológica y económica.

En esta entrevista exclusiva, analiza el verdadero alcance de la revolución de la IA, los desafíos éticos y educativos que plantea, las oportunidades para países en desarrollo como Paraguay y el potencial transformador de la sinergia entre inteligencia artificial y computación cuántica.

-Hoy todo el mundo habla de inteligencia artificial e incluso abundan los cursos y talleres de IA. ¿Estamos realmente viviendo una “revolución de la IA” o es más una evolución de tecnologías previas?

Nos encontramos inmersos en una revolución de la IA que no ha surgido de repente. Lo que hoy parece un gran avance es el resultado de más de 70 años de investigación, desarrollo y contratiempos. 

El término IA fue acuñado en 1955 por John McCarthy, matemático e informático. Desde entonces, la IA ha pasado por múltiples etapas: optimismo inicial, desilusión (los llamados «inviernos de la IA») y grandes avances. Pero hasta hace poco, el impacto de la IA se limitaba principalmente a los laboratorios y a aplicaciones especializadas o de nicho.

Eso cambió a finales de 2022 con el lanzamiento público de herramientas como ChatGPT de OpenAI. Por primera vez, millones de personas experimentaron la IA en su vida cotidiana, escribiendo, programando, analizando, siendo creativos y aprendiendo con la ayuda de herramientas.

Este momento marcó la generalización de la IA. Lo que estamos presenciando ahora no es el comienzo del viaje de la IA sino su llegada a un punto de inflexión. Estamos viviendo una transformación laboral y social impulsada por la IA, que está remodelando las industrias, redefiniendo las funciones y acelerando el potencial humano 

-¿Por qué cree que mucha gente tiene miedo a la supuesta suplantación de la IA en empleos, arte u otros sectores?

La IA no sustituirá puestos de trabajo, y desde luego tampoco el juicio humano. Los trabajadores que no utilicen la IA para la toma de decisiones basada en datos simplemente serán sustituidos por aquellos que sí lo hagan. La IA revela patrones y conocimientos que a menudo escapan a la atención humana, y quienes aprovechen esto obtendrán una ventaja decisiva. Estas preocupaciones no son nuevas. Desde los inicios de la IA, preguntas como «¿Pueden pensar las máquinas?» o «¿Nos gobernarán las máquinas?» han capturado la imaginación y la ansiedad humanas. 

Lo que ha cambiado ahora es que la IA amplifica las capacidades humanas no solo en el ámbito físico (como lo hicieron en su día el coche o el martillo) sino también en el ámbito mental y cognitivo. Hoy en día, en la gran mayoría de los trabajos, la IA funciona como una herramienta para eliminar procesos tediosos, reducir el tiempo dedicado a tareas rutinarias y liberar a las personas para que se centren en contribuciones más significativas.

Esto abre una oportunidad única para los que aprenden durante toda la vida, que tienen una inmensa oportunidad de mejorar sus habilidades y reforzar su papel en el mercado laboral, mientras que la nueva generación, que crece en la era de la IA, sustituirá naturalmente a aquellos que no se han adaptado a los nuevos tiempos.

-¿Está liderando Estados Unidos la investigación y el desarrollo en materia de IA o percibe una competencia cada vez más fuerte de Europa, China u otros países?

Estados Unidos es, sin lugar a dudas, el país líder en investigación y desarrollo de IA. Solo en 2024, las instituciones y empresas estadounidenses produjeron más de 40 nuevos modelos de IA, frente a los 15 de China y los apenas 3 de Europa. Esto refleja no solo la escala sino también la profundidad y diversidad de la innovación estadounidense en IA.

Tres pilares sostienen el liderazgo de Estados Unidos:

1. Industria: las empresas estadounidenses están invirtiendo a un ritmo sin precedentes, impulsando una rápida transformación de la mano de obra e integrando la IA en todos los sectores.
2. Academia: las universidades estadounidenses generan investigaciones de primer nivel y muy citadas que promueven tanto la IA fundamental como la aplicada.
3. Gobierno: las iniciativas de financiación federal han catalizado la innovación, mientras que los gobiernos estatales están avanzando agresivamente para implementar soluciones de IA.

Algunos estados están emergiendo como líderes en IA por derecho propio. Por ejemplo, AI Tennessee, una iniciativa estatal liderada por la Universidad de Tennessee, Knoxville, está posicionando estratégicamente a Tennessee como un actor global en la economía de datos, aprovechando sus fortalezas en energía, manufactura, agricultura y otros sectores vitales.

Juntas, estas fuerzas garantizan que Estados Unidos no solo lidere la carrera mundial de la IA en la actualidad, sino que también construya el ecosistema para mantener ese liderazgo en los años venideros.

-Colegios, escuelas y universidades aún dudan sobre cómo actuar cuando sus estudiantes utilizan herramientas de IA en tareas y exámenes. ¿Qué recomienda a las instituciones educativas?

La IA debe considerarse una infraestructura esencial para la educación, no una amenaza. Las aulas actuales son sorprendentemente similares a las de hace 50 años, todavía moldeadas por los modelos de la era industrial, mientras que ahora vivimos en una era de transformación digital. En lugar de resistirse, las instituciones educativas deberían integrar la IA en los planes de estudio y en las prácticas docentes cotidianas. 

Para los educadores, la IA puede aliviar la carga de tareas repetitivas, como la calificación o la programación, permitiéndoles centrarse en lo que realmente importa: la tutoría, el liderazgo y el fomento de la creatividad. Este momento presenta una oportunidad única para que los responsables políticos y las instituciones se replanteen la educación en su esencia.

Con la IA como facilitadora, podemos volver a un modelo de aprendizaje más socrático, basado en el diálogo, centrado en el alumno y enfocado en cultivar la sabiduría en lugar de simplemente medir el rendimiento.

-Su investigación combina estadística computacional, geometría y aprendizaje automático. ¿Cómo se integran estas disciplinas para abordar problemas complejos en biología, defensa o neurociencia?

Estos campos se unen sobre un mismo problema con diferentes perspectivas. La estadística computacional nos ayuda a cuantificar la incertidumbre, la geometría captura la estructura y la forma de datos complejos, y el aprendizaje automático proporciona las herramientas para aprender patrones a gran escala.

Cuando se integran, nos permiten modelar sistemas que son demasiado complejos para un solo enfoque, como los circuitos neuronales del cerebro, la toma de decisiones en aplicaciones de defensa o las interacciones moleculares en biología. El objetivo es crear métodos que sean matemáticamente rigurosos y útiles en la práctica, convirtiendo datos abstractos en información útil.

-¿Cuáles deberían ser las prioridades éticas y regulatorias para garantizar un desarrollo responsable de la inteligencia artificial? ¿Cómo deben legislar los gobiernos sobre la IA?

La prioridad de los gobiernos no es frenar la IA con regulaciones sino guiarla para que la innovación florezca de manera responsable. Eso implica tres cosas:

1. Eliminar las barreras que frenan la investigación y el desarrollo,
2. Invertir en la infraestructura de la que depende la IA, por ejemplo, datos, computación, energía y mano de obra, y
3. Establecer normas claras que generen confianza y responsabilidad.

Los marcos éticos y normativos deben centrarse en permitir un uso seguro y productivo de la IA, al tiempo que protegen contra su uso indebido. El objetivo es garantizar que la IA refuerce la competitividad, apoye la creatividad humana y promueva los valores democráticos en lugar de los sistemas de control.

-¿Qué sectores productivos se beneficiarán más en el corto plazo de la IA y cuáles podrían verse desplazados?

A corto plazo, la IA aportará los mayores beneficios en sectores que hacen un uso intensivo de datos y procesos, como la fabricación, la logística, la sanidad, la agricultura y la energía, donde la IA puede optimizar las operaciones, reducir los residuos, acelerar los descubrimientos y mejorar la toma de decisiones.

Los campos de trabajo intelectual, como las finanzas, los servicios empresariales y la educación, también experimentarán importantes ganancias de eficiencia. Los sectores con mayor riesgo de desplazamiento son aquellos basados en tareas repetitivas y rutinarias, como el trabajo administrativo, el servicio básico al cliente y ciertas funciones administrativas.

Pero incluso en estos casos, la IA no supone una sustitución total sino más bien una reestructuración de los puestos de trabajo: las tareas se automatizan, mientras que el papel del ser humano se orienta hacia la supervisión, la interpretación y la creatividad.

En otras palabras, la IA cambia la naturaleza de los puestos de trabajo, amplificando la productividad de aquellos que se adaptan y desplazando solo aquellas funciones que no logran evolucionar.

-Usted aplicó sus métodos en neurociencia y salud. ¿Qué avances concretos en diagnóstico o tratamiento cree que la IA hará posibles en los próximos cinco años?

A corto plazo, la IA tendrá un impacto tanto en el diagnóstico como en la personalización. En el ámbito del diagnóstico, la IA puede detectar patrones sutiles en escáneres, radiografías, datos genéticos o registros clínicos que los seres humanos suelen pasar por alto, lo que permite identificar antes enfermedades como el Alzheimer, el Parkinson o ciertos tipos de cáncer. 

En el ámbito del tratamiento, la IA acelerará la medicina de precisión, adaptando las terapias a la biología de cada paciente. También veremos avances en los biomarcadores digitales y la monitorización en tiempo real, donde los dispositivos portátiles y los modelos de IA rastrean continuamente los cambios en la salud y activan intervenciones oportunas.

El impacto más amplio es un cambio de la atención sanitaria reactiva a la proactiva, en la que las enfermedades se detectan antes, los tratamientos están mejor orientados y los pacientes desempeñan un papel más activo en la gestión de su salud.

-¿Qué objetivos concretos persigue la iniciativa AI Tennessee y cómo podría servir de modelo para otros estados o países en desarrollo?

AI Tennessee convierte su visión en impacto al alinear cinco pilares en una estrategia unificada: investigación, educación, infraestructura, asociaciones y divulgación. La investigación impulsa la innovación; la educación prepara a la fuerza laboral; la infraestructura construye la columna vertebral de los datos y la energía; las asociaciones conectan a las universidades, la industria y el gobierno; y la divulgación garantiza que la IA beneficie a todas las comunidades. 

Nuestro enfoque está impulsado por el sector y se centra en áreas en las que la alineación de políticas tiene el mayor impacto: la fabricación para la competitividad, la agricultura para la seguridad alimentaria, la energía para la sostenibilidad, la salud para el acceso y los programas de mano de obra para el reciclaje profesional. 

El modelo es transferible. Cualquier región puede empezar por afianzar la IA en sus puntos fuertes naturales, ya sea la agricultura, la energía o el talento humano, y construir a partir de ahí. De este modo, la IA no es solo una tecnología, sino un marco político para el crecimiento nacional y el beneficio social.

-También investiga ciencia de datos cuánticos. ¿Cuál es el potencial real de combinar IA con computación cuántica?

La relación entre la IA y la computación cuántica es bidireccional, y es ahí donde reside el verdadero potencial. Por un lado, la IA para la cuántica consiste en utilizar el aprendizaje automático para traducir, optimizar e incluso descubrir nuevos algoritmos cuánticos. 

Dada la complejidad de los sistemas cuánticos, la IA puede ayudarnos a diseñar circuitos más eficientes, corregir errores y acelerar el desarrollo de software cuántico. 

Por otro lado, la cuántica para la IA abre la posibilidad de resolver problemas que actualmente están fuera de nuestro alcance. La computación cuántica podría hacer frente a los enormes retos combinatorios que plantean la optimización, el descubrimiento de fármacos o la ciencia de los materiales. 

Los propios materiales cuánticos son otra frontera en la que la IA puede ayudarnos a modelar y diseñar los materiales que algún día alimentarán los ordenadores cuánticos escalables. La visión a largo plazo es un bucle de retroalimentación: la IA acelera los descubrimientos cuánticos, la cuántica acelera las capacidades de la IA y, juntas, desbloquean avances en la ciencia, la tecnología y la industria que ninguna de las dos podría lograr por sí sola.

-Desde su experiencia internacional, ¿qué estrategias recomendaría a países latinoamericanos, incluido Paraguay, para impulsar la investigación y el desarrollo de inteligencia artificial de manera sostenible?

El punto de partida es considerar a la IA como una infraestructura para el desarrollo, no solo como una nueva tecnología. Eso significa invertir en investigación y educación, construir sistemas digitales y energéticos modernos, fomentar las asociaciones entre el gobierno, las universidades y la industria, e involucrar a la sociedad para que la IA sea confiable y se adopte ampliamente. 

Para Paraguay, existe una clara oportunidad de alinear la IA con sus fortalezas únicas: la agricultura, la energía y una fuerza laboral joven y talentosa. Al integrar la IA en estas áreas, el país puede crear una ventaja competitiva, fortalecer su economía y garantizar que la innovación se traduzca en amplios beneficios sociales.

La estrategia general es sencilla: afianzar la IA en lo que un país ya hace bien y luego ampliarla mediante la educación, las alianzas y la infraestructura. Así es como la IA se convierte no solo en una herramienta sino en un motor del crecimiento nacional sostenible. 

 

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