Por qué la «inteligencia viva» es la próxima gran novedad

Hace poco estuve sentado al otro lado de la mesa del equipo de dirección ejecutiva de una empresa mundial de servicios de salud y me di cuenta por su lenguaje corporal que algo andaba mal. Me habían invitado a entrar para asesorar sobre su estrategia de IA, pero parecían estar a la defensiva. El Director de Información, un tipo inteligente que claramente había hecho sus deberes sobre la tecnología emergente, dio una explicación detallada de su nuevo modelo lingüístico grande. Fue impresionante, sin duda. Este modelo automatizó su increíblemente complejo proceso de entrada de datos (piense en montañas de formularios de pacientes manuscritos y una caótica mezcla de archivos digitales) y lo consolidó todo en un registro único y coherente. Llevaban más de un año desarrollándolo y probándolo y, comprensiblemente, estaban orgullosos de su logro. Pero cuando habló del lanzamiento, me di cuenta de que ya estaban a la zaga.

«Ha construido una base increíble», le dije, «pero esto es solo la línea de partida». La energía de la habitación cambió. Esta no era la reacción que esperaban. Había una empresa que había invertido mucho en IA, había creado un sistema sofisticado y había desplegado un piloto exitoso. Como muchos otros equipos de dirección ejecutiva que dedicaron el año pasado a crear e implementar herramientas de IA, pensaban que eran hecho. En realidad, su transformación no había hecho más que empezar. La IA no es más que una faceta de un cambio tecnológico radical en marcha, y las empresas que no reconocen la importancia de otras tecnologías convergentes corren el riesgo de quedarse atrás.

La era de la inteligencia viva

Durante mi reunión con el equipo ejecutivo de la empresa, reconocí que, como tantos líderes, el reciente hiperenfoque en la IA, aunque tarde, era la decisión correcta. Sin embargo, los LLM eran solo un punto de partida. Con los nuevos acontecimientos que se producen a una velocidad vertiginosa, la empresa tendría que desarrollar una nueva fuerza para una transformación continua. Esto se debe a que la IA es solo una de las tres tecnologías innovadoras que están cambiando el panorama empresarial. Los otros dos —los sensores avanzados y la biotecnología— son menos visibles, aunque no por ello menos importantes, y han avanzado sin parar. Pronto, la convergencia de estas tres tecnologías apuntalará una nueva realidad que moldeará las decisiones futuras de todos los líderes de los sectores.

Yo llamo a esta nueva realidad «inteligencia viva»: sistemas que pueden detectar, aprender, adaptarse y evolucionar, que son posibles gracias a la inteligencia artificial, los sensores avanzados y la biotecnología. La inteligencia viva impulsará un ciclo exponencial de innovación, revolucionará las industrias y creará mercados completamente nuevos. Los líderes que se centran únicamente en la IA sin entender sus intersecciones con estas otras dos tecnologías corren el riesgo de perder una ola de disrupción que ya se está formando.

El motor Everything necesita sus datos

Si la IA es el motor de todo, ese motor necesita datos. Lo más probable es que gran parte de esos datos provengan de sensores avanzados y de una red de dispositivos interconectados que se comunican e intercambian datos para facilitar e impulsar el avance de la IA. Esta función es la razón por la que los sensores son la próxima tecnología de uso general, un hecho que muchos líderes ignoran actualmente.

La mayoría de la gente no se da cuenta de que los sensores ya están en todas partes y que se utilizan en varios sectores. Es un descuido comprensible; a menudo utilizamos la tecnología sin pensarlo. Pero una vez que empieza a buscarlos, están por todas partes. Por ejemplo, un iPhone viene con un docena de sensores, que van desde sensores de proximidad para detectar objetos cercanos hasta sensores de identificación facial para autenticar a un usuario. Todos extraen y refinan sus datos, durante todo el día. Xylem, una empresa de tecnología del agua, desarrollado un nuevo tipo de contador de agua que aprovecha los sensores avanzados y la IA para gestionar los desafíos de la distribución del agua en entornos densamente poblados. Los contadores miden el flujo de agua de forma continua y proporcionan datos granulares sobre los patrones de consumo; también pueden identificar anomalías en el flujo de agua, como caídas de presión o patrones de uso irregulares, que normalmente se deben a una fuga. Mientras tanto, una nueva clase de sensores biológicos puede ser usado e ingerido. Su propósito: enviar y recibir datos en tiempo real para diagnosticar y controlar las enfermedades, detectar los patógenos y permitir una recuperación más rápida. Uno de esos biosensores incluye una subclase de máquinas pequeñas, llamadas nanobots, que pueden monitorizar la salud de los pacientes en tiempo real tras ser inyectadas en el torrente sanguíneo. Al actuar como sistemas de vigilancia interna, los nanobots pueden detectar cambios en los estímulos y las condiciones ambientales, lo que permite un control continuo de la salud y el diagnóstico precoz de posibles problemas de salud.

A medida que nos rodeen más sensores, capturarán y transmitirán no solo más datos, sino más tipos de datos. Mientras las organizaciones estén ocupadas creando y utilizando LLM, pronto tendrán que crear LAMs: grandes modelos de acción. Si los LLM predicen qué decir a continuación, los LAMs predicen lo que debe hacerse a continuación, dividiendo las tareas complejas en partes más pequeñas. A diferencia de los LLM que generan contenido principalmente, los LAM están optimizados para la ejecución de tareas, lo que les permite tomar decisiones en tiempo real basándose en comandos específicos y serán de gran ayuda en organizaciones de todos los tamaños y ámbitos. Los primeros ejemplos de LAMs son Claude de Anthropic y ACT-1 de Adept.ai. Ambos están diseñados para interactuar directamente con el código y las herramientas digitales y realizar acciones dentro de las aplicaciones de software, como un navegador web. Los LAM son como los LLM, pero con más requisitos de datos y multimodales. Utilizarán los datos de comportamiento que generamos cuando utilizamos nuestros teléfonos o conducimos nuestros vehículos, junto con una constelación de sensores por todas partes y a nuestro alrededor, que recopilan varios flujos de datos a la vez de dispositivos portátiles, dispositivos de realidad extendida, Internet de las cosas, el hogar de las cosas, los coches inteligentes, las oficinas inteligentes y los apartamentos inteligentes. A medida que los LAM se integren más en nuestros entornos, funcionarán sin problemas, a menudo sin la participación directa de los usuarios.

Lo que muchas organizaciones no se imaginan es cómo evolucionarán los LAMs hasta convertirse en grandes modelos de acción personales (PLAM) y, finalmente, interactuarán con diferentes sistemas, aprenderán de grandes conjuntos de datos y se adaptarán a las cambiantes necesidades empresariales. Los PLAM tendrán la capacidad de mejorar nuestras experiencias digitales, virtuales y físicas al agilizar la toma de decisiones, gestionar las tareas, negociar acuerdos y anticipar nuestras necesidades en función de los datos de comportamiento. No necesitarán una opinión consciente. Estos agentes autónomos podrán personalizar las recomendaciones, optimizar las compras y comunicarse con otros agentes de confianza, lo que permitirá realizar transacciones sin problemas y, al mismo tiempo, mantener la privacidad y las preferencias del usuario, ya que las PLAM, por definición, tienen acceso a todos los datos de los usuarios de los dispositivos personales.

En un futuro próximo, empresas como Apple o Google se sentirán motivadas a integrar aún más sensores inteligentes en los dispositivos para recopilar y analizar continuamente datos personales, como los indicadores de salud, los datos de ubicación y la información sobre los hábitos diarios. Todos estos datos se utilizarán para crear perfiles altamente individualizados que enlacen con el lenguaje y los modelos de acción personales, adaptados específicamente a las necesidades y preferencias de cada usuario. Si bien la gente tendrá PLAM, las empresas también tendrán uno o más grandes modelos de acción corporativos (CLAM) y los gobiernos que avancen en lo digital tendrán grandes modelos de acción gubernamentales (GLAM).

La inteligencia artificial se une a la inteligencia organoide

La tercera tecnología de uso general de Living Intelligence es la bioingeniería, que implica el uso de técnicas de ingeniería para crear sistemas y productos biológicos, como microbios de diseño, que pueden diseñarse para tareas específicas. En este momento, esto es lo más fácil de descartar, pero a largo plazo podría resultar ser la tecnología de uso general más importante. Junto con la IA, la bioingeniería puede crear la «biología generativa» (GenBio), que utiliza los datos, la computación y la IA para predecir o crear nuevos conocimientos biológicos, generando nuevos componentes biológicos, como proteínas, genes o incluso organismos enteros, mediante la simulación y la predicción del comportamiento e interacción de los elementos biológicos.

Ya podemos ver el potencial de esta tecnología. Empresas como Ginkgo Bioworks utilizan GenBio para diseñar y crear enzimas personalizadas que se puedan aplicar en los procesos industriales. Por ejemplo, los algoritmos generativos ayudan a diseñar enzimas que descomponen moléculas complejas, como los plásticos u otros contaminantes. Google DeepMind creó Alfa Proteo, que diseña proteínas completamente nuevas con propiedades nuevas y específicas que podrían tener aplicaciones en el desarrollo de biomateriales y fármacos. Otro proyecto de DeepMind, una herramienta llamada GNOMO (Graph Networks for Materials Exploration) ya ha pronosticado la estabilidad de millones de nuevos materiales inorgánicos. Imagínese un edificio hecho de materiales que puedan autorregular de forma autónoma la temperatura, la luz y la ventilación, sin un ordenador (o un humano) que lo haga.

Más lejos, la inteligencia viva podría llevar a máquinas vivas. Inteligencia organoide (OI) hizo su debut como un nuevo campo de la ciencia en 2024. La OI utiliza tejidos cultivados en laboratorio, como células cerebrales y células madre, para crear ordenadores biológicos que imitan la estructura y la función del cerebro humano. Un organoide es más o menos una pequeña réplica de tejido que funciona como un órgano del cuerpo. En 2021, investigadores de Cortical Labs de Melbourne (Australia) crearon un cerebro organoide en miniatura que funcionaba como un ordenador. Lo llamaron DishBrain, lo conectaron a los electrodos y le enseñaron a jugar al videojuego Pong de los ochenta. DishBrain está hecho de alrededor de 1 millón de células cerebrales vivas de humanos y ratones que crecen en una matriz microeléctrica que puede recibir señales eléctricas. Las señales indican a las neuronas dónde está la pelota de ping y las células responden. Cuanto más funciona el sistema, más mejora. Cortical Labs es ahora en desarrollo un nuevo tipo de software, un sistema operativo de inteligencia biológica, que permitiría a cualquier persona con conocimientos básicos de programación programar su propio DishBrains.

Cómo posicionar a su organización para que tenga éxito

Aunque vivir la inteligencia puede parecer una idea futurista, los directores ejecutivos y líderes empresariales con visión de futuro no pueden darse el lujo de esperar. Ya estamos viendo señales de convergencia en las tecnologías de inteligencia vivas en varios sectores de vanguardia. La adopción temprana se produce con mayor intensidad en industrias como la farmacéutica, los productos médicos, la atención médica, el espacio, la construcción y la ingeniería, los productos de consumo envasados y la agricultura. Pero las solicitudes llegarán pronto a otros sectores, lo que creará nuevos espacios en blanco de oportunidades en sectores como los servicios financieros. A medida que más industrias se unan, la innovación se dispersará de manera mucho más amplia, lo que alimentará más efectos en el volante.

Vamos a ver un avance creciente a medida que cada tecnología mejore. Estas son cinco recomendaciones sobre cómo actuar con diligencia y urgencia:

1. Desmitifique la inteligencia viviente para toda la organización. Los altos directivos deberían familiarizarse con la inteligencia viva: cómo se cruzan la IA, los datos de los sensores avanzados y la bioingeniería.
2. Desarrollar escenarios pragmáticos para la disrupción y la nueva generación de valor. Los líderes deberían desarrollar escenarios a corto y largo plazo para utilizar y ampliar las tecnologías, los procesos y los productos de inteligencia viva. Las empresas deben utilizar la prospectiva estratégica para entender cómo la evolución del ecosistema de inteligencia viva podría afectar a sus productos y procesos actuales.
3. Identifique dos o tres casos de uso de alto impacto y simplemente empiece. Los líderes deberían identificar los casos de uso específicos en los que la inteligencia viva puede tener el impacto más significativo. Al elegir los pilotos con el mayor potencial de escalabilidad, los líderes pueden acelerar la adopción de la inteligencia viviente y empezar a integrar estas tecnologías en los flujos de trabajo diarios.
4. Comprométase a desarrollar las funciones, habilidades y capacidades necesarias. La inteligencia viva exige un cambio de mentalidad en toda la organización. Priorice las iniciativas de educación y experimentación para preparar a los empleados para trabajar de forma eficaz junto con estas tecnologías y desarrolle nuevas categorías y descripciones de trabajo para su fuerza laboral del futuro.
5. Supervise los cambios regulatorios y prepárese para la incertidumbre política. La inteligencia viva seguramente generará innovaciones y exigirá una agilidad sin precedentes por parte de las empresas, especialmente teniendo en cuenta el actual enfoque regulatorio heterogéneo. Los líderes deben capacitar a sus organizaciones para que experimenten con nuevos productos y procesos y asegurarse de que dan forma a su propio futuro, en lugar de verse obligados a adaptarse a las innovaciones externas o a reaccionar a los cambios regulatorios.

Quizás la recomendación más valiosa que puedo hacer es simplemente preguntar: «¿Y si?» En mi próxima reunión con la empresa de atención médica, pedí al equipo de dirección ejecutiva que considerara las posibilidades de transformación de su negocio en la próxima década a medida que la inteligencia viva madure. ¿Y si hubiera un paquete de suscripción de «seguro médico» que incluyera sensores portátiles, diagnósticos basados en la IA y entrega personalizada de medicamentos? ¿Y si se pasara por alto por completo a los proveedores tradicionales y las empresas emergentes utilizaran la IA y los datos de los sensores para ofrecer soluciones de salud personalizadas directamente a los consumidores? ¿Y si el baño de hoy es el laboratorio de diagnóstico de mañana? ¿Y si los datos en tiempo real llevaran a informar en tiempo real de los resultados de los pacientes? ¿Habría un cambio hacia los precios basados en los resultados? Es decir, ¿se les pagaría a los proveedores en función de la eficacia de sus tratamientos? Todo esto representa un cambio significativo en la generación de valor.

Resiste la tentación de obsesionarse con la IA tal como existe hoy en día, le dije al equipo. Adopte una visión más holística del cambio que ya está en marcha y prepare a su organización para la era de la inteligencia viva.