La inteligencia artificial (IA) es una infraestructura cognitiva que contribuye a la toma de decisiones en laboratorios, hospitales, centros de alerta temprana, fincas, organismos públicos y muchos otros entornos. Algunos expertos afirman que su poder reside en su capacidad para identificar patrones que a menudo escapan a la observación humana por su dificultad para integrarlos con rapidez. Esto es lo que ocurre con los modelos de lenguaje, que pueden ordenar la literatura científica, ayudar en los diagnósticos documentales y contribuir a la formulación de nuevas políticas. Algo similar ocurre con el aprendizaje profundo (o deep learning), que aprende a identificar ciertos patrones a partir de grandes bases de datos, imágenes, señales, textos o series temporales.
En sismología, por ejemplo, el cambio es especialmente visible, como se ha demostrado en modelos como PhaseNet, entrenados con más de siete millones de muestras de ondas sísmicas, que permiten estimar probabilísticamente la llegada de ondas primarias, secundarias y ruido ambiental, lo que puede mejorar la localización de eventos y reducir los sesgos derivados de la lectura manual de las fases. De manera complementaria, EQTransformer integra la detección de eventos y la selección de fases en una única arquitectura de aprendizaje profundo, en la que se aprovecha el contexto completo de la forma de onda. Por tanto, la IA complementa la labor del analista, proporcionándole una segunda capa de evidencia más rápida, uniforme y transparente.
Este mismo principio es muy valioso para la alerta de tsunamis. Investigaciones recientes han demostrado que las redes neuronales pueden utilizar menos de nueve minutos de datos satelitales para pronosticar la forma de la onda de un tsunami. Incluso, la Comisión Oceanográfica Intergubernamental de la Unesco también ha resaltado modelos que combinan señales acústicas y análisis automatizado para apoyar la predicción de tsunamis y su potencial impacto. En este caso, la dimensión ética del uso «inteligente» de estas herramientas adquiere una expresión muy concreta, ya que cada minuto ganado marca la diferencia en una evacuación a tiempo que salva vidas.
Estos hallazgos sobre la asistencia de la IA se repiten en diversas áreas, como la salud, la economía, la agricultura y otras muchas, y en la actualidad ya están al alcance de los menos versados en la materia.
De esta dinámica se desprende una responsabilidad indeclinable del Estado. Las bases de datos que hacen posible estas tecnologías deben estar reguladas para evitar que queden sujetas solo a la lógica comercial de quienes acumulan datos, capacidad de cómputo y plataformas. El Gobierno debe promover la creación de repositorios públicos seguros, interoperables y auditables, así como normas de anonimización y protección de datos sensibles, estándares de calidad, trazabilidad de los modelos, evaluación independiente, compras públicas responsables, alfabetización en IA, ciberseguridad y mecanismos que permitan la participación de universidades, centros de investigación, comunidades y sectores productivos en la construcción de datos nacionales.
Finalmente, la pregunta clave es con qué fines, con qué controles y al servicio de quién debe utilizarse la IA, que será verdaderamente científica y socialmente útil cuando convierta datos en conocimiento, conocimiento en prevención y prevención en mayor calidad de vida.
@betancourt_phd
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