lun. Mar 16th, 2026

IA

SAP acelera la adopción de IA y Cloud ERP en América Latina

By Redacción Economis 1 mes ago
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 Tras el anuncio de los resultados financieros del cuarto trimestre y año fiscal 2025, SAP Latinoamérica y el Caribe reafirma su posición como motor de innovación regional. Con un crecimiento sostenido en todos sus mercados, la región destacó especialmente en el reporte global por el desempeño sobresaliente en ingresos de la nube, con contribuciones récord de mercados clave como Brasil y México.

Este crecimiento es el resultado de una adopción acelerada de SAP Cloud ERP y tecnologías de Inteligencia Artificial (IA), que permiten a las organizaciones ganar agilidad en un entorno de negocio cada vez más dinámico.

“La adopción de Cloud ERP ya no es una opción, sino la base fundamental para que las empresas latinoamericanas accedan a la innovación continua”, señaló Adriana Aroulho, presidenta de SAP Latinoamérica y el Caribe. “Al migrar sus operaciones críticas a la nube, nuestros clientes no solo ganan escalabilidad, sino que ponen en la punta de sus dedos herramientas de Inteligencia Artificial que transforman datos en decisiones estratégicas en tiempo real, garantizando su competitividad en la era digital”.

Casos de Éxito: Innovación en Acción en Toda la Región

El ecosistema de clientes de SAP en Latinoamérica y el Caribe demuestra cómo el enfoque en un “núcleo limpio” (Clean Core) y la nube están redefiniendo industrias clave:

  • Modernización en el sector Energético y Construcción
  • Ultragaz: Referente nacional en la distribución de GLP desde 1937 y pionera en gas envasado, está redefiniendo su futuro mediante una transformación digital estratégica. Para mantenerse competitiva, la compañía invierte en la modernización de su tecnología y ha elegido SAP Cloud ERP Private como plataforma de innovación. Este nuevo sistema permitirá simplificar y estandarizar los procesos de negocio, habilitar información en tiempo real y respaldar una toma de decisiones más rápida e inteligente, resultando en una operación más integrada y colaborativa que potencia la eficiencia y el valor competitivo sostenible.
  • Dexco: Líder en materiales de construcción y soluciones para el hogar, se propuso innovar y crecer manteniendo una infraestructura de TI simple y sostenible. Bajo una estrategia de “Clean Core” y la metodología RISE with SAP, la compañía modernizó sus sistemas centrales para acelerar la entrega de valor. Utilizando SAP Business Technology Platform como base, Dexco estandarizó procesos y eliminó la complejidad innecesaria, permitiendo integraciones y extensiones seguras sin desarrollos personalizados pesados, lo que se traduce en una organización más ágil y guiada por datos.
  • Liderazgo Industrial y Crecimiento en el Mercado de Consumo
  • Grupo México Transportes (GMXT): Reafirma su liderazgo como uno de los conglomerados industriales más importantes de México al continuar innovando en la gestión de procesos clave mediante SAP Cloud ERP Private. Esta solución permite integrar operaciones complejas en un entorno de nube privada seguro y escalable, brindando mayor visibilidad sobre el negocio. Al habilitar análisis en tiempo real, GMXT fortalece la toma de decisiones estratégicas y respalda la eficiencia de operaciones de gran escala en industrias críticas para el desarrollo económico del país.
  • Lyncott: Con más de 80 años de trayectoria, la tradicional empresa láctea continúa su evolución hacia la nube pública con la metodología GROW with SAP. Esta plataforma permitirá a Lyncott fortalecer la trazabilidad de su operación y optimizar la gestión de su cadena de suministro. Al contar con información en tiempo real, la compañía asegura una toma de decisiones más ágil para ofrecer productos de alta calidad mientras se prepara para los retos de un mercado en constante cambio.
  • Transformación Agroindustrial y Académica
  • Alpina: Líder en la industria láctea y consumo masivo en Colombia, eligió a SAP para robustecer su operación multiempresa y multipaís. La compañía migró de un modelo on-premise a SAP Cloud ERP Private con la metodología RISE with SAP, incorporando además SAP Signavio para optimizar procesos. Esta estrategia, alineada con la inteligencia artificial, busca modernizar el núcleo transaccional y mejorar la capacidad de respuesta frente a las nuevas demandas de los consumidores.
  • Solla: Referente en el sector agroindustrial y de nutrición animal en Colombia, inició la modernización de su centro operativo eligiendo a SAP como socio tecnológico estratégico. La compañía migrará sus plataformas a SAP Cloud ERP Private mediante la metodología RISE with SAP, buscando garantizar estabilidad a largo plazo, escalabilidad operativa y eliminar los riesgos asociados al mantenimiento de sistemas heredados (legacy), asegurando así la continuidad y eficiencia de su cadena productiva.
  • Duoc UC: La institución chilena de educación técnico-profesional, con más de 100,000 estudiantes, seleccionó un robusto ecosistema que incluye SAP ERP Cloud, SuccessFactors, BTP y Signavio. El objetivo es unificar la operación académica y administrativa bajo una arquitectura de nube, automatizando flujos mediante un “núcleo limpio” y gobernando sus datos para habilitar analítica institucional que potencie la toma de decisiones informadas.

“Con estos resultados, SAP demuestra que el 2026 inicia con una base sólida de confianza por parte de importantes empresas de la región, quienes ven en la nube de SAP el aliado indispensable para su transformación hacia una economía impulsada por la IA,” concluyó Adriana.

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Crean un software que utiliza IA para predecir ciertas regiones críticas en proteínas involucradas en el desarrollo de Alzheimer o ELA

By Redacción Economis 1 mes ago
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(Agencia CyTA-Leloir).- Uno de los grandes desafíos de la medicina actual es poder entender y predecir el plegamiento incorrecto de las proteínas y la consecuente formación de agregados tóxicos en el cerebro, ya que se sabe que colaboran al desarrollo de enfermedades neurodegenerativas como el Alzheimer, Parkinson, o la esclerosis lateral amiotrófica (ELA), entre otras. Ahora, un grupo internacional liderado por investigadores argentinos –de la Fundación Instituto Leloir y del ITBA– presentó un software que por medio de IA anticipa las llamadas “Regiones Propensas a la Agregación” de manera más efectiva que las que se usan en la actualidad.

“AggrescanAI es una herramienta de aprendizaje profundo que utiliza inteligencia artificial para predecir estas regiones que motorizan la agregación de las proteínas. A diferencia de las herramientas anteriores, que veían a las proteínas como simples cadenas de letras, nuestro software ‘lee’ la proteína de la misma manera que un humano una oración: entiende que el significado (o comportamiento) de una parte de la proteína cambia según lo que ocurre alrededor”, explicó a la Agencia CyTA-Leloir Cristina Marino-Buslje, jefa del Laboratorio de Bioinformática Estructural de la Fundación Instituto Leloir y coautora del trabajo publicado en el Journal of Molecular Biology. El trabajo se llevó a cabo en colaboración con el grupo de Salvador Ventura, de la Universidad Autónoma de Barcelona, y tiene como primer autor a Álvaro Navarro, quien está realizando su doctorado bajo la dirección de la investigadora.

Marino-Buslje señaló que para crear la herramienta utilizaron el modelo de lenguaje de proteínas (pLM, por sus siglas en inglés) ProtT5, uno de los más usados por su capacidad para predecir y estudiar funciones biológicas. Los pLM son inteligencias artificiales que aprenden el “idioma” de las proteínas. Para hacerlo, transforman cada aminoácido en un conjunto de números llamados técnicamente “embeddings”, que capturan su función y contexto dentro de la proteína. Así, la IA puede predecir propiedades biológicas sin ver la estructura, entendiendo a las proteínas casi como si leyera su significado. “En nuestro caso, los embeddings nos permiten prever la región que produce la agregación”, aseguró.

El acceso a AggrescanAI es libre y gratuito, a través de una Google Colab notebook.

Los creadores del nuevo software consideran que podría tener un impacto directo tanto económico como en salud pública, acelerando el desarrollo de posibles terapias y diagnósticos.

“Al predecir la agregación basándose únicamente en la secuencia de la proteína, no se necesitan imágenes 3D costosas y lentas para saber si ésta es peligrosa”, señaló Marino-Buslje. Y añadió: “Enfermedades como el Alzheimer, el Parkinson y la ELA son causadas por proteínas que se acumulan en el cerebro. AggrescanAI permite a quienes investigan esas patologías probar virtualmente qué proteínas tienen esta tendencia y dar el primer paso para poder investigar miles de moléculas para ver cuáles previenen mejor la formación de estos agregados”.

Por otra parte, el software puede predecir mutaciones genéticas peligrosas –con probabilidades de causar agregación de proteínas–, y ayudar así a los médicos a establecer diagnósticos más rápidos y planificar terapias personalizadas.

Se puede acceder libremente a AggrescanAI a través de una Google Colab notebook: al ingresar a https://gitlab.com/bioinformatics-fil/aggrescanai sólo hay que colocar la secuencia de la proteína incógnita y presionar “ejecutar todo”. Estos simples pasos permiten obtener el resultado y saber si tiene zonas con tendencia a la agregación o no.

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La ola de la producción de video con IA ya está aquí: oportunidades y desafíos para los creadores de contenido

By Redacción Economis 2 meses ago
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Como resultado de los avances en la tecnología de inteligencia artificial, la producción de videos se ha vuelto accesible para todos, ya que los costos se redujeron de manera sustancial frente a lo que eran originalmente, cuando resultaban prohibitivos. Los generadores de video con IA están cambiando la forma en que se desarrollan los procesos creativos gracias a sus métodos rápidos y eficientes para generar contenido audiovisual. Sin embargo, en el entorno empresarial actual, si bien existen muchos beneficios asociados al uso de herramientas de IA para facilitar la creación de videos, también hay desafíos que deben considerarse para que estas tecnologías se utilicen de manera responsable.

Comprender la IA en la producción de video

La creación de videos con IA es posible gracias a la mejora continua de las tecnologías de inteligencia artificial, máquinas capaces de aprender mediante modelos complejos llamados Redes Neuronales Profundas, que automatizan el proceso de creación y edición de archivos de video. Gracias a estas tecnologías, la producción de video con IA avanzó hasta el punto de permitir la creación de archivos de alta calidad y, a partir del aprendizaje de esos materiales, acceder a contenidos audiovisuales cada vez más sofisticados.

Mediante el uso de algoritmos como las Redes Generativas Antagónicas (GANs), es posible producir efectos visuales altamente detallados y hacer que las redes neuronales “compitan” y optimicen sus resultados para mejorar su potencial visual.

Debido a la creciente demanda de herramientas de producción fáciles de usar y de bajo costo -desde el entretenimiento hasta el ámbito comercial y publicitario- la IA se convirtió rápidamente en uno de los principales soportes creativos para quienes desarrollan productos multimedia en industrias como el cine, la televisión, los videojuegos, la música y el teatro. La IA no solo abrió oportunidades creativas de bajo umbral para creadores individuales, sino que también generó un entorno más amplio y flexible para los profesionales del sector.

Nuevas oportunidades para los creadores de video

1. La popularización de la producción audiovisual

La generación de video con IA ofrece una forma completamente nueva de crear contenidos, gracias a la automatización tecnológica, que hace que producir videos sea mucho más sencillo que antes. Con esta tecnología ya no es necesario invertir en hardware costoso ni contar con habilidades técnicas especializadas; basta con elegir el método de creación que mejor se adapte a cada necesidad.

Por ejemplo, con herramientas como Viddo AI, es posible crear un video simplemente escribiendo un guión o reutilizando clips de video previamente creados. Además, este método ahorra tiempo al permitir un desarrollo rápido de contenidos.

La democratización de la producción de video la vuelve accesible a personas de todos los sectores. Como resultado, hoy existen muchas más opciones para crear videos que nunca antes, junto con una alternativa más sostenible frente a los métodos tradicionales, intensivos en recursos.

2. Mejora de la creatividad y la productividad

Las tecnologías de creación de video desarrolladas con IA reducen el costo inicial de ingreso al mundo audiovisual y, al mismo tiempo, mejoran tanto la calidad de los resultados como el proceso creativo. Al automatizar tareas repetitivas —como la edición de video, la generación de locuciones, el subtitulado automático o la sincronización de escenas— la IA permite que los creadores dediquen menos tiempo a tareas técnicas tediosas y más energía a conceptualizar contenidos, desarrollar narrativas y expresarse creativamente.

Además, los generadores de video con IA permiten producir múltiples versiones de un mismo video de manera rápida y eficiente, acelerando los ciclos de desarrollo creativo. Esta eficiencia brinda oportunidades a creadores individuales, equipos pequeños o proyectos con recursos limitados para generar un mayor volumen de contenidos y crecer dentro del mercado. A su vez, estos ciclos rápidos ayudan a mantener altos niveles de innovación y consistencia en un contexto de competencia cada vez más intensa.

3. Optimización de los costos de producción

Las tecnologías de IA eliminaron gran parte de las complicaciones asociadas a la producción de video, permitiendo crear contenidos de alta calidad de forma simple y económica. En el pasado, producir un solo video implicaba invertir grandes sumas en software, editores, equipamiento y una enorme cantidad de trabajo repetitivo para obtener una versión básica.

La generación de video con IA tiene el potencial de eliminar gran parte de ese trabajo repetitivo y, por lo tanto, reducir costos. Además, la IA puede generar una cantidad prácticamente ilimitada de variaciones de un mismo video de manera rápida y económica, como versiones adaptadas a distintas redes sociales o regiones. Esto permite lanzar miles de versiones personalizadas sin costos adicionales significativos.

De este modo, empresas y equipos de marketing pueden desplegar campañas con miles de videos altamente segmentados y personalizados a una fracción del costo que tendría hacerlo de forma tradicional, logrando una eficiencia y efectividad mucho mayores.

4. Expansión de los tipos de contenido y de los límites creativos

El uso de IA en video reduce tanto los costos como las habilidades técnicas necesarias para producir contenidos de calidad, y al mismo tiempo ofrece una plataforma creativa para experimentar con nuevos formatos y estilos. La posibilidad de crear animaciones, efectos especiales, entornos virtuales y distintos tipos de visuales permite llevar las ideas artísticas a territorios que antes eran difíciles de alcanzar.

Los creadores pueden producir automáticamente videos en múltiples estilos y seguir explorando distintas formas de narración o efectos visuales, ampliando los tipos de contenido y los límites de su creatividad. Al eliminar las barreras de costos y tiempos de producción, se fomenta una mayor libertad creativa y se impulsa la innovación, tanto para individuos como para pequeños equipos.

5. Ampliación del alcance y la influencia de la audiencia

La generación de video con IA ofrece oportunidades sin precedentes para difundir contenidos a escala global. La tecnología permite crear rápidamente subtítulos multilingües y versiones adaptadas a distintos mercados y plataformas, facilitando el acceso de públicos de diferentes culturas y contextos.

Para empresas y creadores individuales, esto significa la posibilidad de ampliar su alcance y fortalecer su impacto como marca global. Gracias a estas herramientas, no solo pueden aumentar el tráfico hacia sus contenidos, sino también mejorar el reconocimiento de su imagen personal o corporativa en un mercado de distribución cada vez más saturado y competitivo.

Los desafíos que enfrentan los creadores de video

A pesar de las múltiples ventajas de la generación de video con IA, los creadores deben abordar adecuadamente los desafíos que plantea su uso para garantizar una aplicación eficaz y responsable.

1. Gestión de la calidad en los videos generados por IA

Si bien los generadores de video con IA pueden producir contenidos impactantes con rapidez, aún presentan limitaciones. El rendimiento de estas herramientas depende principalmente de los datos y los algoritmos utilizados. Los creadores humanos, en cambio, poseen creatividad e intuición para desarrollar historias con una profundidad que la IA todavía no puede alcanzar.

Aunque la IA puede generar guiones, diálogos y efectos especiales, carece del sentido intuitivo de la narración que los humanos desarrollan a lo largo de años de experiencia. Por esta razón, los videos generados por IA suelen carecer del toque personal y la conexión emocional que aportan los creadores humanos, algo especialmente crítico en el cine y el entretenimiento, donde el vínculo emocional con la audiencia es clave.

2. Cuestiones éticas y de autenticidad en la creación de videos

La producción de video con IA plantea dilemas éticos relevantes, en particular por el uso de la tecnología deepfake. Esta permite crear videos extremadamente convincentes alterando o reemplazando el rostro y la voz de una persona real, lo que puede inducir a error a quienes consumen ese contenido.

Si bien los deepfakes pueden utilizarse con fines legítimos, como la parodia o el entretenimiento, existe un riesgo significativo de que se empleen para difundir información falsa o dañar la reputación de terceros. A medida que estas tecnologías evolucionan, también aumentan los riesgos relacionados con la privacidad, el consentimiento informado y la confianza en los contenidos digitales.

Por ello, los creadores y las empresas desarrolladoras de estas herramientas tienen la responsabilidad de establecer códigos éticos claros para su uso.

3. Problemas de derechos de autor en la creación de contenidos

La creación de videos con IA plantea cuestiones complejas vinculadas al derecho de autor y la propiedad intelectual. Los sistemas de generación de imágenes y video requieren grandes volúmenes de datos para su entrenamiento, muchos de los cuales pueden estar protegidos por derechos de autor.

Esto dificulta determinar quién es el titular de los derechos sobre un video generado con IA: los desarrolladores de la herramienta, los creadores del material original utilizado para entrenarla o los usuarios que generan el contenido. Esta falta de claridad puede derivar en conflictos legales, especialmente cuando se busca una explotación comercial o una distribución a gran escala.

Además, al basarse en obras existentes, los generadores de video con IA pueden producir contenidos que se asemejen a estilos artísticos o diseños de personajes ya establecidos, lo que podría dar lugar a reclamos por infracción de derechos de autor. Por ello, los creadores deben ser especialmente cuidadosos con las fuentes y los límites del material que utilizan, y las plataformas deben mejorar la transparencia y los sistemas de gestión de derechos.

Tendencias futuras en los generadores de video con IA

La IA está transformando la manera en que se crean los videos, haciéndolos más accesibles y económicos, y abriendo nuevas oportunidades creativas. Al mismo tiempo, plantea desafíos relacionados con la calidad, la ética y el respeto por los derechos de autor.

De cara al futuro, es probable que los creadores consideren a la IA como un socio en el desarrollo de contenidos audiovisuales, y no como un reemplazo. Siempre que se comprendan sus limitaciones, se respeten pautas éticas y se valore la creatividad humana, la IA tendrá un impacto positivo en la producción de video y se convertirá en una herramienta clave para un ecosistema creativo sano y sostenible.

El verdadero desafío para los creadores no será si pueden o deben usar la IA en la producción de video, sino cómo utilizarla de manera inteligente y ética.

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Ranking: lo que más se busca sobre turismo en motores de Inteligencia Artificial

By Redacción Economis 2 meses ago
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Un análisis predictivo realizado por Fardo, la primera startup argentina dedicada exclusivamente a ayudar a las marcas a medir y optimizar su presencia en los motores de inteligencia artificial basado en las respuestas de modelos de inteligencia artificial (IA), revela que la temporada de verano actual en Argentina está dominada por marcas consolidadas y destinos tradicionales.

Según el estudio, que analizó más de 8000 conversaciones comparativas en diferentes motores de AI entre noviembre de 2025 y enero de 2026, plataformas como Despegar y Almundo, junto con Aerolíneas Argentinas, son las más mencionadas en las interacciones digitales de los viajeros. A nivel de destinos, la Costa Atlántica y la Patagonia mantienen su liderazgo indiscutido.

A diferencia de los análisis de mercado tradicionales, este informe se fundamenta en las consultas y búsquedas realizadas por los usuarios en diversos motores de IA como ChatGPT, Perplexity y Claude, ofreciendo una visión en tiempo real de las preferencias del consumidor.

Malena Martin, CEO y co founder de Fardo manifiesta: “Las decisiones de viaje ya no se toman solo buscando precios o destinos, se toman en función de qué marcas aparecen como respuestas confiables dentro de los motores de inteligencia artificial. Hoy las IA no muestran opciones: recomiendan. Y las marcas que entiendan cómo ocupar ese espacio van a capturar la demanda antes incluso de que el usuario sepa que quiere viajar”.

Proyecciones clave del análisis de IA para el verano 2026

•       Liderazgo de Plataformas Integrales: Según el relevamiento, entre las plataformas de viaje online (OTA) más mencionadas se destaca Despegar con 32%, seguida por Almundo con 28%, ambas gracias a su oferta de paquetes completos (vuelo + hotel), opciones de financiación y fuerte presencia omnicanal. Las siguen Booking.com (22%) y Airbnb (18%), dominando los nichos de alojamiento flexible y experiencias locales, respectivamente.

•       Dominio de aerolíneas nacionales y regionales: Aerolíneas Argentinas se mantiene como la aerolínea más relevante por su identidad nacional y conectividad con el 42 % de las menciones. LATAM compite fuertemente en el ámbito regional con 32 %, mientras que Flybondi captura al segmento joven y sensible al precio con sus agresivas campañas de marketing digital completando el podio con el 23 %.

•       En el segmento de cadenas hoteleras, el liderazgo lo mantiene Hilton, asociada al concepto de “premium global”, con el 38% de las menciones. En segundo lugar, aparece Alvear Hotels, identificado como referente del “lujo nacional”, con el 28%. Más atrás se ubican las hosterías en Patagonia, vinculadas a propuestas de “experiencias”, que concentran el 20%, mientras que Marriott completa el ranking con el 14%.

•       Preferencia por destinos nacionales consolidados: Los destinos más mencionados son: Mar del Plata como el destino más proyectado para viajar con el 35 %, seguida por San Carlos de Bariloche (28%), Buenos Aires (22%).  Más atrás aparecen Córdoba (10%) y Mendoza (5%).

•       Respecto a los destinos internacionales, las playas de Brasil lideran las preferencias con el 38% y seguidas por la costa de Uruguay (26%), siendo las opciones preferidas por su cercanía y accesibilidad. Completan el ranking los destinos caribeños (12%) y España/Europa (6%).

•       Influencia de factores económicos y digitales: El tipo de cambio, la disponibilidad de cuotas sin interés y las promociones de eventos como el Cyber Monday serían factores decisivos. En el plano digital, la visibilidad en redes sociales como Instagram y TikTok, junto con el marketing de influencers, jugaría un papel crucial.

Ranking predictivo de marcas y destinos (verano 2026)

La siguiente tabla resume el análisis de IA sobre las marcas y destinos que lideran las menciones y búsquedas.

CategoríaRanking
Plataformas de viajeDespegar (32%) · Almundo (28%) · Booking.com (22%) · Airbnb (18%)
AerolíneasAerolíneas Argentinas (42%) · LATAM (35%) · Flybondi (23%)
Cadenas hotelerasHilton (38%) · Alvear Hotels (28%) · Hosterías en Patagonia (20%) · Marriott (14%)
Destinos nacionalesMar del Plata (35%) · Bariloche (28%) · Buenos Aires (22%) · Córdoba (10%) · Mendoza (5%)
Destinos internacionalesPlayas de Brasil (38%) · Costa de Uruguay (26%) · Santiago de Chile (18%) · Caribe (12%) · España/Europa (6%)

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En Davos expertos advierten que la IA general podría superar a los humanos en cinco años

By Redacción Economis 2 meses ago
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El debate sobre la inteligencia artificial general (IAG) se convirtió en uno de los ejes más disruptivos de la Reunión Anual del Foro Económico Mundial en Davos. Allí, referentes centrales de la industria tecnológica advirtieron que la IAG podría superar las capacidades humanas en un plazo de entre uno y cinco años, un escenario que plantea desafíos inéditos para las instituciones, los mercados laborales y la gobernanza global. La discusión dejó en claro que el impacto ya no es teórico: la velocidad del avance obliga a repensar reglas, incentivos y mecanismos de control a escala internacional.

Las previsiones fueron formuladas por Dario Amodei, CEO de Anthropic, y Demis Hassabis, CEO de Google DeepMind, quienes coincidieron en que el momento actual no responde a una evolución tecnológica convencional, sino a una etapa crítica que ambos definieron como una “adolescencia tecnológica”, con implicancias directas para la supervivencia y organización de la especie humana.

La carrera hacia la IAG y el “nivel Nobel”

Amodei sostuvo que el salto hacia una inteligencia artificial general capaz de igualar o superar el rendimiento humano en tareas científicas avanzadas es inminente. Al ser consultado sobre su proyección, afirmó: “No creo que esa predicción vaya a estar muy lejos de la realidad”, en referencia a su estimación de que entre 2026 y 2027 podría existir un modelo capaz de hacer “todo lo que un humano logra a nivel de un Premio Nobel”.

El directivo explicó que el principal motor de este avance es un ciclo de retroalimentación, en el cual la propia inteligencia artificial ya colabora en el diseño y entrenamiento de la siguiente generación de modelos. Ese fenómeno acelera los tiempos de desarrollo y reduce las barreras técnicas que antes limitaban la escala del progreso.

La magnitud del salto ya se percibe en el mercado laboral tecnológico. Según Amodei, “Tengo ingenieros en Anthropic que ya no escriben código; dejan que el modelo lo haga y ellos solo editan”. En ese contexto, estimó que estamos a seis o doce meses de que los sistemas de IA puedan realizar el trabajo de un ingeniero de software de extremo a extremo, sin intervención humana directa en la ejecución.

Demis Hassabis, CEO de Google DeepMind

Hassabis, por su parte, mantuvo una visión algo más prudente, aunque igualmente disruptiva. Señaló que existe un 50% de probabilidades de alcanzar una IAG hacia finales de la década, y reconoció avances significativos en áreas como programación y matemáticas. Sin embargo, advirtió que las ciencias naturales presentan obstáculos adicionales, ya que requieren verificación experimental física, un componente que aún limita la autonomía total de los modelos.

Para el CEO de Google DeepMind, la IA todavía carece de la capacidad de formular hipótesis científicas originales, lo que definió como “el nivel más alto de creatividad científica” y uno de los últimos umbrales antes de una inteligencia verdaderamente general.

Cambios de liderazgo y una industria en reconfiguración

El intercambio en Davos también expuso un reordenamiento en la jerarquía del sector tecnológico. Hassabis afirmó que Google DeepMind recuperó el liderazgo en modelos avanzados con el lanzamiento de Gemini 3, tras un año de comparaciones intensas con competidores. Según explicó, el reposicionamiento fue posible gracias a la recuperación de una mentalidad de startup dentro de una estructura corporativa de gran escala, lo que permitió acelerar los ciclos de innovación.

Amodei, en tanto, defendió la viabilidad de los laboratorios independientes y presentó cifras que reflejan el crecimiento acelerado de Anthropic. La compañía pasó de ingresos por 100 millones en 2023 a 1.000 millones en 2024, con una proyección de 10.000 millones para 2025. Para el ejecutivo, estos números confirman que el mercado premia a las organizaciones que logran traducir investigación avanzada en aplicaciones concretas.

Ambos coincidieron en que las empresas mejor posicionadas en esta nueva etapa serán aquellas lideradas por investigadores, con una orientación explícita a resolver problemas científicos complejos, más que a optimizar únicamente productos comerciales.

Riesgos geopolíticos, empleo y el desafío institucional

Más allá del optimismo tecnológico, el debate estuvo atravesado por advertencias severas. Amodei fue particularmente crítico respecto de la venta de semiconductores avanzados a adversarios geopolíticos, una práctica que comparó con “vender armas nucleares a Corea del Norte” a cambio de beneficios empresariales de corto plazo. En su visión, los chips de última generación se han convertido en activos estratégicos con implicancias directas para la seguridad global.

También alertó sobre riesgos como el bioterrorismo y la falta de instituciones preparadas para gestionar tecnologías de esta magnitud. Según sostuvo, la rapidez del avance configura una crisis sistémica que exige concentrar buena parte del esfuerzo intelectual y político actual.

Dario Amodei, CEO de Anthropic

En el plano económico, Amodei reiteró una de las proyecciones más sensibles del encuentro: hasta el 50% de los empleos de oficina de nivel inicial podrían desaparecer en un plazo de uno a cinco años. Hassabis coincidió en que ya se observa una ralentización en la contratación de pasantes, aunque recomendó a los jóvenes volverse “increíblemente competentes” en el uso de herramientas de IA para mantener su valor en el mercado laboral.

Sin embargo, el mayor temor expresado por Hassabis no se limita al empleo, sino a una crisis de sentido y propósito. En un escenario donde la productividad deje de ser el eje central de la organización social, advirtió que aún no existe una reflexión institucional suficiente sobre cómo distribuir la nueva riqueza que podría generar la IAG de manera equitativa.

Una encrucijada para la humanidad

Hacia el cierre del debate, la discusión adquirió un tono filosófico a partir de la Paradoja de Fermi, que cuestiona por qué no se ha detectado vida inteligente en el universo. Hassabis rechazó la idea de que otras civilizaciones se hayan destruido inevitablemente al alcanzar una inteligencia superior, y planteó que la humanidad podría haber superado ya varios “grandes filtros evolutivos”.

En ese marco, ambos coincidieron en que el verdadero punto de inflexión llegará cuando existan sistemas de IA capaces de diseñar otros sistemas de IA. Ese desarrollo, señalaron, definirá si la humanidad ingresa en una era de avances extraordinarios o en una emergencia global sin precedentes.

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