La inteligencia artificial está a punto de invadir el mundo real

La inteligencia artificial puede hacer cosas increíbles. Sin embargo, hasta ahora, la mayoría de ellas han sido virtuales.

Si quieres un artículo espectacular para tu blog de bichón frisé o una carta redactada con maestría para impugnar una multa de estacionamiento que probablemente sí mereces, chatbots como ChatGPT y Gemini pueden hacerlo.

Sin embargo, todo esto está encerrado en el nebuloso mundo de la información. Son útiles, pero los productos de los grandes modelos de lenguaje (LLM) y las redes neuronales actuales no están haciendo gran cosa.

Sin embargo, la situación de la inteligencia artificial, limitada al silicio, está empezando a cambiar. La tecnología invade cada vez más el mundo real.

2026 es el año en que la inteligencia artificial se materializa. Y ese cambio tiene enormes implicaciones para el futuro de la tecnología y para el impacto cuando falla.

Llama a un robot

El cambio empezó con los coches. La idea de un coche autónomo se remonta a la década de 1950. Pero la tecnología siempre pareció estar a décadas de distancia. Ahora ya está aquí.

Empresas de robotaxi como Waymo y Zoox ofrecen más de 450,000 viajes semanales a clientes de pago. Viajo en vehículos Waymo constantemente y me encanta llamar a un robot desde una app y que me lleve por la ciudad.

Los coches autónomos finalmente llegaron gracias a un montón de factores, como escáneres lidar económicos y mejores baterías. Pero el auge del aprendizaje profundo y la inteligencia artificial jugó un papel fundamental.

Los modelos de inteligencia artificial que impulsan los vehículos Waymo conducen mucho mejor que los humanos. Y pueden aprender y mejorar sobre la marcha; aquí en San Francisco, donde vivo, los Waymo se han vuelto más asertivos a medida que aprenden mejor las carreteras.

La inteligencia artificial de conducción autónoma está mejorando tanto que cada vez es más capaz de navegar por las carreteras sin necesidad de los sofisticados (y caros) sensores que se ven en los Waymo de primera generación. Tesla usa cámaras sencillas y se acerca cada vez más a la conducción autónoma real.

Dobla mi ropa, Siri

Los coches autónomos son una aplicación increíble de la inteligencia artificial física. Pero no son los únicos.

Conducir es un excelente caso de prueba inicial para esta tecnología, ya que tiene reglas y límites bastante claros. Los coches deben mantenerse en la carretera, reconocer los semáforos en rojo y minimizar las muertes por accidentes de tráfico.

Otras tareas físicas son más difíciles de automatizar con IA. Pero tienen ventajas potenciales aún mayores.

Las empresas combinan cada vez más la inteligencia artificial con robots humanoides, enseñando a sus “cerebros” artificiales sobre el mundo físico para que puedan desenvolverse en él con soltura.

El sueño final es poner a estos robots a trabajar. Podrían realizar una amplia variedad de trabajos en fábricas o almacenes, por ejemplo. En general, los robots industriales actuales deben construirse específicamente para una sola tarea, pero uno impulsado por IA podría aprender varias, como ensamblar un producto y luego colocarlo en un estante, por ejemplo.

Pero los robots impulsados ​​por IA también podrían llenar los vacíos existentes en el mercado laboral humano. El cuidado de las personas mayores es sumamente importante a medida que el mundo envejece en promedio. Sin embargo, encontrar suficientes personas para funciones de cuidado es casi imposible.

Especialmente en países como Japón, los robots están empezando a llenar el vacío. Robots diestros, impulsados ​​por IA, pronto podrían funcionar lo suficientemente bien como para automatizar tareas como lavar platos, doblar la ropa o incluso cocinar.

Estos robots acompañantes podrían ayudar a las personas mayores a vivir de forma más independiente. Con LLM avanzados, incluso podrían establecer relaciones con sus cuidadores en el mundo real, ayudándoles con la soledad o recordándoles a personas con problemas de memoria que tomen sus medicamentos a tiempo.

La parábola del oso obsceno

Por supuesto, todo esto conlleva riesgos.

Cuando un LLM alucina en un espacio virtual, es molesto, pero rara vez dañino. Si tu receta de albóndigas generada por ChatGPT es mala, probablemente no mueras. Y si el chatbot que escribe tu entrada de blog confunde un bichón con un caniche, tu perro se enfadará mucho contigo, pero por lo demás, las consecuencias son menores.

La IA física es diferente. Claramente, si la tecnología de Waymo falla, podría dirigir accidentalmente un objeto de 2,275 kilos contra un edificio o contra un transeúnte. Y ya has leído suficiente ciencia ficción como para no recordarte las rebeliones de robots.

Sin embargo, muchos de estos riesgos son bien conocidos y, por lo tanto, están bien controlados. Dejando de lado los cortes de energía, Waymo rara vez se enfrenta a problemas graves en la carretera, y los robots industriales rara vez lesionan a las personas.

Los mayores riesgos empiezan a surgir cuando la IA se aplica de forma aleatoria al mundo físico sin mucha supervisión ni planificación. A medida que la IA física se expande y los LLM se abaratan, esto ocurrirá con más frecuencia.

Toma el caso de un oso de peluche con IA y un LLM incorporado. Se suponía que debía conversar con los niños y quizá leerles cuentos antes de dormir. En cambio, comenzó a dar instrucciones sobre BDSM y otros temas obscenos, así como sobre cómo consumir pastillas y dónde encontrar cuchillos.

El oso fue retirado rápidamente del mercado. Pero la lección es clara: a diferencia del código informático tradicional, los LLM no son deterministas: no se pueden predecir sus resultados a partir de las entradas que se les suministran.

A partir de 2026, esto significará coches que eviten accidentes mejor que los conductores humanos, robots que aprendan fácilmente tareas que nunca antes habían realizado y una IA integrada en sistemas físicos (como las redes eléctricas y de servicios públicos) capaz de responder instantáneamente a daños o cortes de suministro.

Pero también implicará muchos fallos, y quizás algunos catastróficos. La imprevisibilidad de los LLM es su punto fuerte. Pero a medida que la IA se vuelve física, esa imprevisibilidad también conducirá a un mundo más rápido, menos manejable y más caótico.