IBM busca una IA más útil y una computación cuántica lista para los negocios
Yorktown Heights, Nueva York. IBM ha puesto en marcha una estrategia para fusionar la Inteligencia Artificial (IA), los procesadores cuánticos (QPU) y el silicio tradicional en una sola plataforma híbrida. Durante un encuentro en el Centro de Investigación Thomas J. Watson, los líderes científicos de la compañía coincidieron que la era de los sistemas aislados ha terminado, y el objetivo es consolidar una infraestructura de tecnología útil diseñada para resolver problemas, dejando atrás la carrera por ver qué máquina es la más grande.
“Creo que estamos viviendo una de las épocas más apasionantes de la informática desde los inicios de la computación digital en la década de 1940”, afirmó Ruchir Puri, jefe de IBM Research, IBM Fellow y vicepresidente de Tecnología. Mientras que, Jerry Chow, CTO de Supercomputación Cuántica e IBM Fellow, destacó que “la convergencia de lo cuántico, la IA, el silicio y los algoritmos es clave para ganar en este futuro del cómputo”.
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En Inteligencia Artificial, IBM busca diferenciarse de la tendencia de la industria que apuesta por modelos cada vez más grandes para alcanzar la llamada Inteligencia Artificial General (AGI). “Sinceramente, no me importa la AGI. Lo que me importa es un término que acabo de acuñar: Inteligencia Artificial Útil. Más que la inteligencia general, me importa la utilidad. Ya tenemos inteligencia general y está en todos nosotros”, señaló Puri.
El ejecutivo explicó que la evolución de la IA está llevando a la creación de agentes capaces de planificar, ejecutar tareas y corregirse de forma autónoma mediante ciclos continuos de retroalimentación. Según IBM, este enfoque permite obtener mejores resultados sin necesidad de utilizar modelos gigantescos.
Como ejemplo, Puri explicó que Granite, el modelo de lenguaje de IBM con 8,000 millones de parámetros, logró superar en pruebas matemáticas complejas a modelos que superan el billón de parámetros gracias a estos mecanismos de retroalimentación.
“En las empresas estoy haciendo tareas individuales y únicas. Puedo hacerlo mucho mejor con modelos más pequeños y un entorno Agéntico a su alrededor debido a ese bucle de retroalimentación”, afirmó.
La computación cuántica como parte de una supercomputadora
La misma lógica de eficiencia guía la estrategia cuántica de IBM. El objetivo es convertir una tecnología históricamente limitada a los laboratorios en una herramienta práctica para la investigación y los negocios. “Nuestra misión general para el programa cuántico es llevar la computación cuántica útil al mundo”, señaló Chow.
Para ello, la empresa desarrolló el concepto de Supercomputación Centrada en lo Cuántico (Quantum-Centric Supercomputing). En este modelo híbrido, los problemas no los resuelve una sola máquina, sino que se fragmentan de forma inteligente.
“A medida que imaginemos las supercomputadoras del mañana, no sólo tendrán CPU y GPU, sino también QPU (unidades de procesamiento cuántico). Las computadoras cuánticas no operarán aisladas; formarán parte de una plataforma computacional más amplia”, explicó.
La compañía ha trazado su mapa de ruta y estima que para 2029 demostrará sistemas cuánticos totalmente tolerantes a fallos, listos para ejecutar operaciones complejas con la precisión exacta que exigen sectores como la química, las finanzas y la ciencia de materiales.
Una infraestructura global y resultados reales
A diferencia de otras promesas del sector, Jerry Choe mencionó que la red que une la IA y lo cuántico en IBM ya está dando resultados. Desde 2016, IBM ha puesto en marcha más de 90 computadoras cuánticas en la Nube, de las cuales más de 30 superan los 100 cubits de potencia.
Además, la IBM Quantum Network reúne a más de 340 organizaciones de todo el mundo, mientras que Qiskit, su plataforma de código abierto para programación cuántica, ha servido de base para más de 6,000 publicaciones científicas.
Comentó que entre los usuarios de estas capacidades se encuentran instituciones como la Clínica Cleveland, en Estados Unidos, y el instituto RIKEN, en Japón, que ya emplean flujos de trabajo híbridos en proyectos de investigación científica.
Para IBM, el destino final de esta convergencia tecnológica es una integración cada vez más profunda con el mundo físico.
Mientras Chow identifica como reto principal la asignación eficiente de tareas entre CPU, GPU y QPU, Ruchir Puri visualizó una nueva etapa de la IA capaz de aprender directamente de la observación del entorno, más allá de los datos textuales.
“La realidad es mucho más rica que cualquier texto”, sugirió el investigador al describir una futura generación de sistemas inspirados en la forma en que los niños exploran y aprenden del mundo.
La apuesta de IBM es que el futuro de la computación no estará definido por máquinas cada vez más grandes compitiendo entre sí, sino por arquitecturas híbridas que combinen distintas tecnologías para resolver problemas concretos de manera más eficiente.
Al final, la propuesta de IBM es clara: el futuro de la tecnología no se escribirá con sistemas gigantes compitiendo entre sí, sino con arquitecturas híbridas y colaborativas diseñadas para ser, ante todo, útiles.