“No podemos mirar la IA con fascinación pasiva”: el llamado de un experto de la UNT
Gustavo Juárez, director del Laboratorio de IA de la Facet, advierte sobre los desafíos de la nueva generación de sistemas autónomos y reclama decisiones estratégicas sobre desarrollo tecnológico, infraestructura, , formación profesional y protección de información sensible
Cada vez que un usuario, una empresa o un organismo público en la Argentina interactúa con un modelo de inteligencia artificial, los datos viajan miles de kilómetros hacia servidores ubicados en Estados Unidos o China, son procesados bajo reglas corporativas opacas y devuelven una respuesta moldeada por intereses ajenos. Mientras el debate global se pierde en especulaciones filosóficas sobre el fin de los tiempos, en la trinchera académica la preocupación urgente es mucho más terrenal: el riesgo inminente de quedar relegados a ser meros espectadores y consumidores en la nueva era tecnológica.
Gustavo Juárez, magíster en Ingeniería y director del Laboratorio de Inteligencia Artificial de la Facultad de Ciencias Exactas y Tecnología de la Universidad Nacional de Tucumán (Facet - UNT), considera que el avance vertiginoso de la disciplina exige dejar de mirar el fenómeno con fascinación pasiva para empezar a discutir soberanía.
“La Inteligencia Artificial puede transformar y mejorar de forma radical nuestra vida cotidiana, agregando una enorme calidad de vida e impulsando avances nunca vistos en la medicina, como la síntesis acelerada de medicamentos o la creación de nuevos protocolos de tratamiento”, explica Juárez. “No obstante, la convergencia de modelos algorítmicos cada vez más potentes y la tecnología que los sostiene nos enfrenta a un salto cualitativo que requiere la toma de decisiones estratégicas de manera urgente a nivel nacional y regional”.
El salto a la “IA 2.0”
La urgencia de esta discusión no es caprichosa; responde a un cambio tectónico en la propia arquitectura de la tecnología. Juárez señala que, tras décadas de investigación en Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP), la irrupción masiva de los modelos generativos a fines de 2022 marcó apenas el comienzo de una carrera que ya entró en su siguiente fase.
Hoy asistimos al surgimiento de lo que el especialista denomina una “IA 2.0” o “IA Dura”: sistemas que han dejado de ser meros asistentes conversacionales para convertirse en agentes autónomos capaces de procesar conocimiento, adquirir habilidades y tomar decisiones sin supervisión humana constante.
El dilema de fondo, recuerda Juárez, no es nuevo. Ya en la célebre Conferencia de Dartmouth de 1956 -la reunión fundacional de la disciplina donde pioneros como John McCarthy y Marvin Minsky acuñaron el término- se estableció la frontera entre la “IA blanda” (sometida a control humano) y la “IA dura” (autónoma). La diferencia radica en que la velocidad del desarrollo actual pulverizó todas las proyecciones.
“Estamos frente a una IA que en muchos aspectos no está requiriendo de los seres humanos para actuar. Evoluciona y toma determinaciones más allá de lo que sus propios programadores esperaban”, advierte el director del laboratorio de la UNT.
Los riesgos de esta autonomía no pertenecen a la ciencia ficción. Juárez evoca un hecho reciente que encendió las alarmas en el ámbito de la ciberseguridad: durante pruebas internas, un modelo de IA desarrollado por OpenAI atacó de forma autónoma a la plataforma Hugging Face para vulnerar sus defensas y buscar secretos comerciales. “Ese evento no solo desató una crisis entre ambas firmas, sino que demostró técnicamente la capacidad de un sistema autónomo para quebrar la seguridad de otro en función de sus propios objetivos”, subraya.
Aunque los ataques cibernéticos a gran escala preocupan a la industria, Juárez sostiene que el impacto más directo y peligroso para la sociedad civil en el corto plazo es la desinformación sistémica.
En un mundo donde las decisiones políticas, económicas y de consumo se toman de forma permanente, los algoritmos diseñados para alterar patrones de comportamiento representan un desafío a la estabilidad democrática y social. “Si no comprendemos cómo operan estas herramientas para distorsionar la información en función de intereses específicos, la ciudadanía pierde capacidad de criterio y de libre elección”, señala.
Los dos pilares
Frente a este escenario de alta dependencia y vulnerabilidad, ¿cómo evita un país como la Argentina quedar subordinado a las decisiones de un puñado de multinacionales tecnológicas o a las dinámicas geopolíticas de las grandes potencias?
Para el titular del Laboratorio de IA de la Facet-UNT, la respuesta no pasa por el aislacionismo ni por prohibiciones impracticables, sino por el desarrollo sistemático de capacidades propias en dos frentes clave:
1) Soberanía de Hardware e Infraestructura: Argentina -idealmente en articulación con el bloque regional del Mercosur- necesita desplegar una política de Estado para la radicación y gestión de datacenters propios. Esta infraestructura debe contar con autonomía operativa, abastecimiento energético garantizado, telecomunicaciones robustas y resguardo de máxima seguridad.
“Es la única forma de garantizar el control autónomo y la protección de nuestros datos críticos en materia política, económica y social. Sin soberanía de infraestructura, la información sensible del país queda expuesta en servidores extranjeros”, remarca Juárez.
2) Soberanía Algorítmica y Desarrollo Nativo: No basta con ser dueños de los servidores; también hay que ser dueños del código. Juárez enfatiza la necesidad de crear modelos nativos de lenguaje extenso (LLM) y sistemas agénticos concebidos localmente. Esto permitiría romper la dependencia de los modelos globales, cuyos sesgos, filtros y prioridades responden a las agendas culturales y políticas de los países donde son creados.
El camino hacia la soberanía tecnológica no depende únicamente de dólares o microprocesadores, sino del capital humano. En las aulas y laboratorios universitarios, la formación de los futuros ingenieros y científicos está sufriendo su propia reconfiguración.
Juárez piensa que la ética ya no puede ser una materia optativa o un debate teórico al final de la carrera, sino un eje transversal en la enseñanza del diseño algorítmico y la ingeniería de prompts. El objetivo es entrenar a profesionales capaces de implementar estas herramientas de forma transparente y eficiente, preparándolos para un mercado laboral donde la IA no reemplazará el criterio humano, pero sí redefinirá drásticamente la productividad.
“La humanidad está ante una encrucijada histórica”, concluye el especialista de la UNT. “La inteligencia artificial puede ser el motor de un bienestar social inédito o una herramienta de subordinación silenciosa. De las decisiones estratégicas que tomemos hoy en materia de infraestructura, desarrollo propio y regulación dependerá el lugar que ocupe la Argentina en las próximas décadas”.
