Reforma Jorge F. Negrete P.

Para comprender la Inteligencia Artificial (IA), es fundamental entender un silogismo: no existe la Inteligencia Artificial sin infraestructura y ésta es, la Infraestructura Digital. Punto.

La IA no es una tecnología aislada del mundo digital, es habilitada por la infraestructura digital y de una evolución de las redes de conectividad que la hacen viable y vital para este momento histórico de nuestra sociedad global. “La ola que viene” (Mustafá Suleyman) es hija de la conectividad, de las antiguas redes de telecomunicaciones y que han evolucionado a un concepto complejo y robusto que es la infraestructura digital. A mayor infraestructura, robusta y extendida, mayor liberación de IA, contrario sensu; la infraestructura digital mediocre y con menos conectividad para el ciudadano, garantiza un menor o nulo acceso a la IA.

Los gobiernos que no sean competitivos en la adopción, de la IA, quedarán marginados de la economía digital, competitividad, innovación y de la oportunidad de ofrecer desarrollo económico y social a sus ciudadanos. Chiapas y Oaxaca con 20 Mbps de ancho de Banda y poco más de 50% de cobertura de internet, contrastan con los 400 Mbps de Chile y 97% de cobertura. Unos en la trampa de la marginación digital, el otro en la supercarretera de la competitividad global.

Relación entre la infraestructura digital y la IA. No existe política pública, política digital, de ciencia y tecnología y política económica o de inversión para el ecosistema digital que no comience por la promoción y despliegue de infraestructura digital. Hablar de IA en salud, educación, finanzas, seguridad pública o cómputo sin infraestructura digital, es una falacia, cuando no propaganda.

La IA depende de una infraestructura digital sólida y de alto rendimiento para funcionar de manera eficiente. La relación entre la IA y las redes 5G, los Centros de Datos y los procesadores es simbiótica. La IA necesita de esta infraestructura y, a su vez, ayuda a gestionarla y optimizarla.

Los modelos de IA, especialmente el Aprendizaje Profundo, requieren una capacidad de procesamiento astronómica. Los procesadores tradicionales no son eficientes para la IA. Por ello, se utilizan Unidades de Procesamiento Gráfico (GPUs) y, recientemente, Unidades de Procesamiento Tensorial (TPUs), diseñadas para acelerar el aprendizaje de modelos de IA a gran escala.

Centros de Datos: son la fábrica y campo de entrenamiento de la IA. Son el cerebro de la infraestructura de IA. Los Centros de Datos albergan miles de procesadores y sistemas de almacenamiento de alto rendimiento. Estos centros son vitales para entrenar modelos de IA con grandes volúmenes de datos: obsequian capacidad de cómputo, almacenamiento y predicciones en tiempo real.

Redes 5G. La conectividad “es el sistema nervioso” (Carlos Slim) que une a todos los componentes de la IA. Las redes 5G, con su alta velocidad, ancho de banda y baja latencia, son vitales para la IA. Vuelve a la IA estable, eficiente y la integra al ecosistema digital. Esto permite que dispositivos y sensores como fábricas, ciudades inteligentes, puertos o equipos autónomos, envíen y reciban grandes cantidades de datos. 5G garantiza que la IA tome decisiones en tiempo real.

La infraestructura digital incluye no sólo los Centros de Datos, se extiende por todas las redes de telecomunicaciones, de energía y cadenas de suministro.

A medida que los modelos de IA se vuelven más grandes y complejos, la eficiencia de la IA dependerá de lo robusto y de la capacidad de la infraestructura digital, mucha fibra óptica, más radio bases, más espectro radioeléctrico, procesadores más potentes, más centros de datos, más grandes y redes más rápidas 5G.

El reto es enorme. ¿Dónde queda Chiapas, Oaxaca, Guerrero y Michoacán?, con la peor conectividad de México. Y ¿dónde Nuevo León o el Bajío?, que necesitan anchos de Banda como los de Chile o Brasil para ser competitivos en inversión extranjera?

Una sociedad de IA precisa la mejor Infraestructura digital.

Presidente de Digital Policy & Law
X: @fernegretep

OpenAI liberó la nueva versión de su sistema de Inteligencia Artificial (IA) Generativa, Chat GPT-4.5, con la que podrás conversar como si estuvieras hablando con una persona capaz de reflexionar. 

Sam Altman, CEO y fundador de OpenAI, aseguró que la nueva versión lo ha dejado sorprendido. 

“Buenas noticias: es el primer modelo (Chat GPT-4.5) que se siente como hablar con una persona reflexiva. He tenido varios momentos en los que me he quedado sorprendido al recibir buenos consejos de una IA”, aseveró Sam Altman.

Sin embargo, no todas son buenas noticias, pues el ejecutivo dijo que la nueva versión se trata de un modelo gigante y costoso. 

“Queríamos lanzarlo simultáneamente para las versiones Plus y Pro, pero hemos crecido mucho y nos hemos quedado sin GPUs. Añadiremos decenas de miles de GPUs la próxima semana y lo lanzaremos en la versión Plus entonces”.

“Cientos de miles más están en camino, y estoy seguro de que utilizaremos cada una de las que podamos acumular”, comentó Sam Altman. 

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El CEO de OpenAI señaló que no van a operar de esa manera siempre, pero es difícil predecir perfectamente los aumentos de demanda que conducen a la escasez de GPUs (unidades de procesamiento gráfico).

La nueva versión de Chat GPT, agregó, no es un modelo de razonamiento y no sobresaldrá en los referentes. Por el contrario, es un tipo diferente de IA y “tiene una magia que no había sentido antes”. 

OpenAI explicó que avanzaron en las capacidades de la IA escalando dos paradigmas complementarios: el aprendizaje no supervisado y el razonamiento. 

Estos son los dos ejes de inteligencia de la nueva versión:

1. El escalado del razonamiento enseña a los modelos a pensar y producir una cadena de pensamientos antes de responder, lo que les permite abordar problemas complejos de STEM (ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas) o lógica. Modelos como OpenAI o1 y OpenAI o3‑mini avanzan en este paradigma.
2. El aprendizaje no supervisado, por otro lado, incrementa la precisión del modelo del mundo y la intuición.

Chat GPT-4.5, según OpenAI, es un ejemplo de escalado del aprendizaje no supervisado, ya que se aumenta el poder de cómputo y los datos, y viene acompañado de innovaciones en arquitectura y optimización.

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El resultado es un modelo con un conocimiento más amplio y una comprensión más profunda del mundo, algo parecido a la “inteligencia emocional”, lo que en teoría debería implicar una reducción de las alucinaciones y mayor confiabilidad en una amplia gama de temas.