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¿Los humanos hacen a las computadoras más inteligentes?

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El aprendizaje de la máquina puede hacer que las computadoras u ordenadores sean más inteligentes que nosotros de alguna manera.

Entonces, ¿añadir un toque humano a esta mezcla hace que el sistema sea más inteligente? ¿El potencial humano sumado a la máquina gana siempre a la máquina sola?

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Siri, puedes conducir mi coche

Muchos piensan que, por seguridad, un automóvil autónomo debería tener un volante y frenos para que una persona pueda utilizarlos en caso de emergencia. Es decir, se asume que los seres humanos son mejores conductores y es verdad porque, hasta ahora, los automóviles autónomos tienen más accidentes, aunque son menores y muchas veces causados por coches conducidos por humanos.

Pero también hay que reconocer que los automóviles autónomos tienen una vista de 360 grados de su entorno, mientras que los seres humanos tienen suerte si tienen la mitad de esa vista. Además, los coches autónomos reaccionan a la velocidad de la luz, mientras que los humanos reaccionan a la velocidad de los impulsos contradictorios y los segundos pensamientos. Así que, ¿por qué pensamos que los coches estarían más seguros si ponemos al volante a un persona?

Máquina vs persona

Pero tomemos un caso en el que el tiempo de reacción no importe y en el que las máquinas tengan acceso a la misma información que los seres humanos. Por ejemplo, imaginemos que una máquina u ordenador se enfrenta en un juego contra una persona. ¿Qué pasaría entonces? Pues bien, AlphaGo, el sistema de Google, venció al tercer mejor jugador del mundo, basando sus movimientos en el análisis de 30 millones de movimientos en 160,000 juegos diferentes, procesados a través de múltiples niveles de redes neuronales artificiales que implementan un tipo de aprendizaje, llamado aprendizaje profundo.

Sin embargo, tal vez la buena y vieja intuición humana sea mejor que el frío análisis de una máquina. Tal vez deberíamos dejar que el juicio humano supere los cálculos de la máquina.

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Imagen utilizada con permiso del titular de los derechos de autor

La prueba está en los resultados

Cuando un compañero humano no está de acuerdo con la recomendación de AlphaGo, el humano está en efecto jugando contra AlphaGo. Cada uno decide sus propios movimientos. Hasta ahora, la evidencia sugiere que cuando los humanos hacen eso, suelen perder.

No obstante, hay situaciones en las que los seres humanos y las máquinas son más propensos a hacerlo mejor que las máquinas por su cuenta, al menos en un futuro previsible. Una máquina puede ser buena a la hora de recomendar qué tarjeta de felicitación enviar a un compañero de trabajo, pero la persona tendrá que decidir sobre si la tarjeta recomendada es demasiado informal o excesivamente dulce. Asimismo, seguramente seguiremos queriendo recibir una selección de libros de Amazon, en lugar de que Amazon compre automáticamente por nosotros el libro que predice que nos gustará más.

Confiar en la Inteligencia Artificial

En conclusión, hay que tener en cuenta que, después de todo, la computadora puede saber más acerca de nuestro compañero de trabajo que nosotros mismos y, por consiguiente, guiarnos correctamente para enviarle una tarjeta de felicitación. Y si nos damos cuenta, casi siempre disfrutamos de las mejores recomendaciones de Amazon, por algo será, ¿no? Al final, tendremos que confiar en la inteligencia artificial.

Estefania Oliver
Former Digital Trends Contributor
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¿Puede la IA reemplazar a un CEO? La respuesta de un experimento
hombre abrochándose la chaqueta

Un experimento de 2024 realizado por investigadores de la Universidad de Cambridge ha puesto a prueba la capacidad de la inteligencia artificial para desempeñar funciones de liderazgo ejecutivo, enfrentando a modelos de IA contra CEOs humanos en una simulación realista de gestión empresarial. Los resultados, aunque sorprendentes, revelan tanto las fortalezas como las limitaciones críticas de la IA en roles de alta dirección.

La inteligencia artificial superó a los ejecutivos humanos en la mayoría de los parámetros evaluados, incluyendo rentabilidad, diseño de productos, gestión de inventarios y optimización de precios. En tarefas basadas en datos y procesos iterativos, la IA demostró una capacidad superior para analizar información compleja y tomar decisiones optimizadas de manera más rápida y eficiente que sus contrapartes humanas.

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Centros de datos consumirán cuatro veces más electricidad para 2035
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Un nuevo reporte de BloombergNEF proyecta que los centros de datos utilizarán una quinta parte de toda la electricidad generada en Estados Unidos hacia 2035, lo que representa un incremento de cuatro veces respecto a los niveles actuales. Este aumento sin precedentes está impulsado principalmente por la explosión en la demanda de capacidad de computación para inteligencia artificial.

Según las estimaciones del informe, la capacidad de los centros de datos alcanzará casi 200 gigavatios en la próxima década, con casi la mitad de esa capacidad dedicada exclusivamente al entrenamiento y la inferencia de modelos de IA. La concentración geográfica de esta demanda seguirá siendo predominantemente estadounidense: para 2033, el país albergará el 64% de los chips de IA medidos por demanda energética.

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El acceso al crédito convencional puede ser complicado para millones de hispanos en Estados Unidos; por eso, las billeteras digitales y las tarjetas prepago se consolidan como alternativas móviles, seguras y de bajo costo para resolver compras en línea, remesas y pagos cotidianos sin pasar por la banca tradicional.
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Aunque la bancarización ha mejorado en la última década, los hispanos siguen siendo uno de los grupos con mayor proporción de hogares sin cuenta bancaria en Estados Unidos. La Encuesta Nacional de Hogares No Bancarizados y Subbancarizados de la FDIC indica que, en 2023, 4,2% de los hogares del país no tenían cuenta en banco o cooperativa de crédito, pero esa tasa se dispara a 9,5% entre los hogares hispanos, frente a solo 1,9% en los hogares blancos.

Estudios previos muestran que, históricamente, casi uno de cada cinco hogares hispanos llegó a estar completamente desbancarizado, y una proporción similar se considera “subbancarizada”, es decir, tiene cuenta bancaria pero sigue dependiendo de servicios alternativos como casas de cambio, tarjetas prepagadas o envíos de dinero en efectivo. Factores como ingresos bajos, barreras idiomáticas, desconfianza hacia los bancos y la falta de historial crediticio contribuyen a esta brecha.

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