Hablar de inteligencia artificial estando ciegos: por qué no creernos nada de lo que nos cuenten
Los ominosos augurios sobre el futuro de la humanidad ante la inteligencia artificial siguen en el candelero, aunque poco a poco se impone la sensatez sobre el sensacionalismo. Tanto los predicadores del fin del mundo como los instigadores de la burbuja de la IA se escudan en datos para defender sus argumentos. Sin embargo, estos datos suelen ser de dudosa calidad y se convierten en premisas supuestamente válidas sobre la capacidad de una máquina que nadie comprende realmente.
La profesora Maike Osborne y el investigador Fazl Barez, de la Oxford Martin AI Governance Initiative, han sido claros: «Desgraciadamente, nuestras mediciones sobre la IA siguen siendo rudimentarias». Comparan la situación actual con «volar ciegos», aludiendo a que los marcos de seguridad de cada gran desarrollador son vagos y difíciles de operar.
Incluso el AI Index 2026 de Stanford, usado por reguladores de todo el mundo, reconoce la imposibilidad de tener datos base fiables para entender el fenómeno de la inteligencia artificial. En sus evaluaciones, la proporción de preguntas inválidas osciló entre el 2% y el 42%. ¿Alguien aceptaría un diagnóstico médico con un 42% de preguntas defectuosas? ¿Por qué lo aceptamos al hablar de IA?
Hay algo intrínsecamente humano en esta necesidad de creer en cifras, aunque resulten científicamente irrelevantes. Nos ofrecen la ilusión de comparar objetos perfectamente delimitados, cuando en realidad tratamos con sistemas opacos y cambiantes.