En un futuro cercano, convivir con la Inteligencia Artificial Generativa (IAGen) será tan natural como lo es hoy hablar por teléfono o usar una computadora.

Así lo afirmó Luis Pineda Cortés, investigador del Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas (IIMAS) de la UNAM, durante su participación en el AI Summit UNAM – OpenAI y Fintual.

En la mesa de diálogo titulada De Turing a la inteligencia artificial generativa: Horizontes de la IA desde la academia, Pineda explicó que esta tecnología avanzará hasta convertirse en una herramienta tan integrada a la rutina diaria que pasará desapercibida, funcionando como una extensión casi “invisible” de la vida humana.

Además, anticipó que la IA generativa podría evolucionar para imitar más de cerca la inteligencia humana, operando como una memoria activa capaz de almacenar pensamientos y experiencias, no solo palabras o datos.

Por su parte, Héctor Benítez Pérez, director general de Cómputo y de Tecnologías de Información y Comunicación (DGTIC) de la UNAM, destacó que, aunque muchos asocian la IA únicamente con la velocidad para procesar información, en realidad se trata de un conjunto de disciplinas científicas que buscan replicar funciones cognitivas humanas.

En este foro académico, los expertos recordaron que la pregunta que planteó Alan Turing en 1950 —si una máquina puede pensar— sentó las bases de la discusión moderna sobre inteligencia artificial.

Boris Escalante Ramírez, coordinador del Centro de Estudios en Computación Avanzada e investigador de la Facultad de Ingeniería, explicó que esa inquietud no prosperó entonces por la falta de tecnología adecuada. Fue hasta la llegada del aprendizaje automático (machine learning) y, posteriormente, del aprendizaje profundo y las redes neuronales, cuando los modelos computacionales lograron superar incluso el rendimiento humano en tareas de clasificación de datos.

Escalante subrayó que la clave está en que estas redes, formadas por múltiples capas, funcionan de forma similar al cerebro humano, extrayendo características y patrones relevantes de grandes volúmenes de información.

Aunque México cuenta con pocos grupos de investigación especializados en IA, Benítez Pérez aseguró que su producción científica es sólida y reconocida a nivel internacional.

“Somos parte de una comunidad académica que responde con creatividad y calidad a los desafíos de la ciencia”, concluyó.