Mientras todo el mundo especula con el concepto de la IA, hay quien da una respuesta especialmente sensata: déjate de hablar de lo que pasará dentro de mil años y céntrate primero en hacer bien lo que se puede implementar en los próximos tres o cinco años.

Esta forma de pensar parece sencilla, pero su lógica es bastante clara: los sociólogos disfrutan hablando del futuro lejano, a los científicos les encanta dibujar grandes planes a diez años vista, pero los verdaderos técnicos se enfocan en “cómo los grandes modelos y la gran capacidad de cómputo pueden resolver problemas reales en la industria”.

¿Cómo se hace esto concretamente? Basta con ver algunos ejemplos.

En el puerto, el Puerto de Tianjin ya ha conseguido la automatización total: desde la carga y descarga de contenedores hasta el apilado y el despacho de aduanas, la IA conecta todo el proceso. Bajo tierra, en las minas, se va aún más lejos: mediante modelado de datos se predice directamente el riesgo de explosión de gas, de modo que los mineros ni siquiera tienen que bajar a la mina. Los hospitales también están cambiando: el Hospital Ruijin ha desarrollado un gran modelo patológico que ayuda a los médicos a mejorar la precisión de los diagnósticos, lo que significa que la experiencia de los buenos médicos puede replicarse en más lugares.

El caso más interesante es el de la acería: en una industria tan tradicional como la de los altos hornos, el gran modelo de IA optimiza los parámetros de control mediante simulaciones dinámicas, y aunque solo aumente la eficiencia en un 1%, en términos de producción eso se traduce en cifras astronómicas.

En resumen, este enfoque no busca una innovación disruptiva, sino que se centra en mejorar cada eslabón, por pequeño que sea. Puede que no suene espectacular, pero probablemente sea más fiable. Al final, la tecnología está para servir a las personas: liberar a los mineros de entornos peligrosos, permitir que los médicos diagnostiquen con mayor precisión... Eso es lo que realmente debería hacer la IA.