Durante la Worldwide Developers Conference realizada el lunes 9 de junio, Apple anunció la próxima llegada de iOS 27. Aunque la compañía confirmó que el sistema será compatible con dispositivos lanzados desde el iPhone 11 en adelante, la noticia ha generado una sensación de decepción entre los usuarios de modelos anteriores debido a la marcada segmentación de sus nuevas funciones.

El evento estuvo centrado en la integración de la inteligencia artificial a través de Apple Intelligence y mejoras en el asistente digital Siri. La empresa dedicó casi el doble de tiempo a explicar estas herramientas que a las mejoras generales de la plataforma. Sin embargo, se informó que gran parte de estas capacidades solo estarán disponibles en el iPhone 15 Pro, el iPhone 15 Pro Max y versiones posteriores.

Además, ciertas funciones avanzadas requerirán dispositivos con 12GB de memoria unificada, como los futuros iPhone 17 Pro, iPhone 17 Pro Max y el iPhone Air. Esto implica que quienes poseen equipos como el iPhone 14 Pro o modelos base no podrán acceder a las novedades más publicitadas del sistema operativo.

Craig Federighi, vicepresidente senior de ingeniería de software de Apple, señaló durante la presentación:

Creemos que los mejores sistemas operativos no solo se construyen sobre grandes avances, sino que se construyen cuidando meticulosamente los detalles.

Sin embargo, críticos del sector sostienen que la empresa ha descuidado a los usuarios que no pueden o no desean actualizar sus teléfonos cada año.

Tras probar la versión beta para desarrolladores, se observó que, al no contar con soporte para Apple Intelligence, los cambios en dispositivos como el iPhone 14 Pro son prácticamente imperceptibles. A pesar de que la actualización incluye mejoras en la seguridad infantil y transiciones de red más fluidas, la falta de nuevas funciones significativas para los modelos antiguos pone en duda el valor real de esta actualización para la mayoría de los usuarios.

El presidente Javier Milei presentó en el Financial Times una propuesta para incorporar al derecho societario argentino la figura de la corporación no humana. Se trata de entidades gestionadas por agentes de inteligencia artificial o robots, que contarían con personalidad jurídica plena y responsabilidad limitada, prescindiendo de la obligatoriedad de accionistas humanos.

La iniciativa forma parte de un paquete de medidas que incluye la promoción de organizaciones gobernadas por código en blockchain, conocidas como DAO, y la implementación de un denominado Súper RIGI destinado a atraer centros de datos. El objetivo declarado por el Gobierno es posicionar a Buenos Aires como un centro neurálgico para el desarrollo tecnológico, similar al rol histórico de Ámsterdam en la navegación.

La propuesta ha generado un intenso debate, incluso desde sectores cercanos al liberalismo. La controversia central radica en la responsabilidad limitada de estas entidades. Según se advierte, esta figura jurídica, al ser una creación de la legislación positiva, podría eximir a los agentes de responder ante daños causados a terceros involuntarios, como peatones involucrados en accidentes con vehículos autónomos.

Al respecto, el análisis señala que, mientras la limitación de responsabilidad puede ser aceptada por acreedores voluntarios que cotizan el riesgo, la situación cambia drásticamente frente a la víctima de un daño que nunca consintió la relación. En este sentido, se cita la postura de Hansmann y Kraakman en el Yale Law Journal, quienes argumentan que la responsabilidad limitada en casos de daños extracontractuales carece de justificación económica y jurídica.

Por su parte, Yuval Noah Harari ha advertido sobre los peligros de esta herramienta, calificándola como extremadamente riesgosa si no se contempla la mano de la responsabilidad humana. El debate continúa abierto sobre si este modelo representa una evolución del liberalismo o una distorsión de sus principios fundamentales.

La CGT advirtió ayer en la cumbre de la OIT (Organización Internacional del Trabajo) que se desarrolla en Suiza que la Inteligencia Artificial “no es neutral”, ya que “puede utilizarse para ampliar derechos y oportunidades o para concentrar riqueza, poder y conocimiento en pocos actores económicos”.

“El resultado dependerá de las decisiones que adopten gobiernos, empleadores, organizaciones sindicales y la comunidad internacional”, alertó la central obrera en un documento que presentó en la conferencia realizada en la ciudad de Ginebra, donde el uso de la IA en el mundo laboral fue uno de los temas centrales.

La CGT señaló que “la Inteligencia Artificial, la automatización y la economía de los datos están modificando aceleradamente la forma de producir, trabajar, comunicarse e incluso tomar decisiones”, pero remarcó que “mientras la innovación tecnológica avanza por ascensor, las condiciones de vida de las personas trabajadoras y la construcción de justicia social continúan avanzando por escalera”.

“Esta diferencia de velocidades constituye uno de los mayores desafíos políticos de nuestro tiempo. La capacidad para generar riqueza y productividad crece exponencialmente, mientras amplios sectores de la población enfrentan empleos precarios, salarios insuficientes e incertidumbre laboral. Si esta brecha continúa ampliándose, la revolución tecnológica corre el riesgo de convertirse en una revolución de las desigualdades”, planteó.

E insistió: “El futuro no está escrito por los algoritmos. Son las instituciones, las regulaciones y el diálogo social los que definirán si la Inteligencia Artificial contribuye al bienestar común o profundiza las desigualdades existentes”.

“La historia demuestra que ninguna revolución tecnológica produjo por sí sola sociedades más justas. La reducción de la jornada laboral, la seguridad social, la negociación colectiva y los sistemas públicos de salud y educación fueron conquistas políticas impulsadas por la acción colectiva y por Estados comprometidos con el desarrollo inclusivo”, señaló.

Y cerró: “En definitiva, la discusión sobre Inteligencia Artificial es una discusión sobre democracia, distribución del poder y justicia social. El interrogante decisivo no es cuánto pueden hacer las máquinas, sino qué sociedades queremos construir con ellas”.

Además, durante la jornada, el referente cegetista Gerardo Martínez expuso en la Conferencia de la OIT con críticas al Gobierno por la reciente reforma laboral que aprobó en el Congreso y luego reglamentó.

“En Argentina, el mensaje de la política sigue siendo la confrontación y el desprecio al que vive en la pobreza o al que trabaja en la informalidad. El Gobierno desatiende demandas urgentes en términos económicos y sociales. (…) Desfinancian la salud y la educación, y no promueven políticas de empleo para sectores expuestos a una pobreza extrema”, se quejó el líder de la Uocra.

Y remarcó que “en connivencia con las administraciones provinciales, el Gobierno aprobó la ley de reforma laboral, pro patronal que elimina derechos, que aplauden y celebran los empresarios oportunistas”. (NA).

El presidente Javier Milei planteó la necesidad de generar un régimen legal especial para impulsar la Inteligencia Artificial (IA) en la Argentina, pero remarcó su compromiso de mantenerla “sin regular”.

En una columna de opinión publicada en el periódico británico Financial Times, el mandatario hizo énfasis en la importancia de crear un marco legal sin regulación previa para el desarrollo de la inteligencia artificial en el país.

Milei trazó un paralelismo entre el momento actual y el año 1602, cuando la creación de la Compañía Holandesa de las Indias Orientales introdujo la responsabilidad limitada, un invento que, según el mandatario, permitió desplegar el potencial del capitalismo y la Revolución Industrial.

En este sentido, de acuerdo a la visión del Presidente, “así como la Revolución Industrial nos liberó de las limitaciones del esfuerzo físico, la IA nos liberará de las limitaciones del intelecto, impulsando la productividad más allá de nuestros sueños más ambiciosos”.

De esta manera, sostuvo que “las empresas que utilizan nuevas tecnologías, como la inteligencia artificial, requieren el mismo marco legal que ha sustentado el capitalismo durante más de cuatro siglos: un marco propicio para el desarrollo y la experimentación”.

Con esta premisa, compartió el plan gubernamental para avanzar en la creación de una nueva categoría empresarial: la “corporación no humana”, entidades que podrán ser operadas íntegramente por agentes de IA o robots.

Al destacar la iniciativa oficial, Milei remarcó que su primer pilar es “el compromiso de mantener la IA sin regulación para que pueda desarrollarse libremente, sin la presión de una regulación prematura y mal entendida”.

Los tres pilares de la propuesta

Compromiso de no regulación: el gobierno se compromete a mantener la IA libre de una normativa “prematura y mal comprendida” que puedan asfixiar su desarrollo.

Creación de sociedades no humanas: estas entidades podrán ejercer juicios independientes y contarán con responsabilidad limitada. Si bien los accionistas humanos pueden participar, no serán un requisito obligatorio para su formación.

Competitividad fiscal y flexibilidad: se ofrecerá una tasa baja de impuestos corporativos y los accionistas tendrán la libertad de elegir la ley de gobierno corporativo que prefieran. Milei aclaró que, para evitar que el país sea un refugio de capitales ilícitos, será obligatorio revelar a los beneficiarios finales de estas empresas.

El jefe de Estado enmarcó esta propuesta dentro de los recientes cambios económicos de Argentina, destacando el superávit fiscal, el programa de desregulación y el ascenso de 20 posiciones en el Índice de Libertad Económica de la Fundación Heritage.

En este contexto, Milei renovó la invitación a las empresas tecnológicas del mundo para que se instalen en el país, señalando: “Estamos abiertos a los negocios, inspirados por los comerciantes holandeses que convirtieron a Ámsterdam en la capital financiera del siglo XVII, pretendemos ofrecer el entorno legal y fiscal más atractivo para las empresas de IA que definirán el siglo XXI”.

En este sentido, manifestó que el objetivo es que “Buenos Aires se convierta para la IA en lo que Ámsterdam fue para la era de la navegación: el lugar donde la imaginación jurídica se puso al día con el momento tecnológico y el mundo cambió”. (NA).

La inteligencia artificial ha dejado de ser una promesa futurista para convertirse en una herramienta cotidiana en el ámbito académico. Según el informe internacional “Assessment Evolved: Formative Assessment in a Generative AI Era”, desarrollado por Pearson en colaboración con especialistas y docentes, la adopción de estas tecnologías está acelerando una transformación profunda en la manera en que los estudiantes se preparan para certificaciones internacionales de inglés.

Los datos son contundentes: el 64% de los estudiantes ya utiliza herramientas de inteligencia artificial para actividades vinculadas a su formación. Entre este grupo, el 80% asegura emplear estas plataformas al menos una vez por semana. Este fenómeno ha modificado las dinámicas tradicionales, permitiendo que los alumnos practiquen escritura, mejoren su gramática, amplíen su vocabulario y preparen conversaciones de manera autónoma.

Sin embargo, el informe advierte sobre una dualidad compleja. Si bien la tecnología facilita el acceso a la información, también surge el desafío de asegurar que los estudiantes desarrollen habilidades genuinas de comprensión y comunicación, evitando la dependencia exclusiva de las respuestas generadas automáticamente por los sistemas.

Uno de los puntos que genera mayor atención entre los especialistas es el uso directo de la IA para la resolución de obligaciones escolares. Casi la mitad de los estudiantes, un 48%, admite utilizar estas herramientas para completar tareas académicas. Asimismo, el 60% recurre a ellas para aclarar conceptos y el 51% para editar o corregir textos escritos.

Este avance tecnológico ha superado, en muchos casos, la capacidad de respuesta de las instituciones. El estudio, que contó con la participación de más de 1.000 docentes y expertos de Estados Unidos y Reino Unido, indica que solo el 54% de las escuelas y el 60% de las universidades han logrado implementar políticas formales sobre el uso de la inteligencia artificial en sus aulas.

Desde Pearson señalan que la inteligencia artificial ofrece oportunidades sin precedentes para la personalización de contenidos y el feedback inmediato. No obstante, subrayan que esta realidad obliga a las instituciones a repensar sus métodos de evaluación, ya que las estructuras tradicionales son las más expuestas a un uso indebido de la tecnología.

El reporte sugiere que las evaluaciones basadas únicamente en trabajos escritos o ejercicios gramaticales han perdido eficacia frente a la IA generativa. En su lugar, se propone priorizar formatos que validen competencias lingüísticas auténticas, tales como conversaciones en vivo, debates, exposiciones orales y situaciones de comunicación real.

“La solución no pasa por prohibir la IA, sino por enseñar a usarla correctamente. Bien integrada, puede convertirse en una herramienta muy valiosa para fortalecer el aprendizaje de idiomas, la práctica autónoma y el desarrollo de habilidades para el futuro”, sostienen desde Pearson.

El documento advierte que intentar bloquear estas tecnologías podría resultar contraproducente, fomentando un uso invisible y sin supervisión docente. En cambio, se propone una transición hacia modelos donde el foco se desplace del resultado final hacia el proceso de pensamiento, análisis y comunicación del estudiante.

En última instancia, el informe concluye que la alfabetización en inteligencia artificial se posiciona como una competencia esencial para el futuro laboral y educativo. El desafío para el sector docente no es evitar el uso de estas herramientas, sino lograr que los alumnos las utilicen de manera transparente, crítica y responsable para potenciar su aprendizaje de idiomas y su capacidad de inserción en un entorno global.

El presidente Javier Milei manifestó la necesidad de establecer un régimen legal especial para fomentar el avance de la inteligencia artificial en la Argentina, bajo la premisa de mantener el sector sin regulaciones previas. El mandatario expuso su visión en una columna de opinión publicada en el periódico británico Financial Times.

En su análisis, el jefe de Estado trazó un paralelismo con el año 1602, momento en que la creación de la Compañía Holandesa de las Indias Orientales introdujo la responsabilidad limitada. Según el presidente, aquel invento permitió desplegar el potencial del capitalismo y la Revolución Industrial.

“Así como la Revolución Industrial nos liberó de las limitaciones del esfuerzo físico, la IA nos liberará de las limitaciones del intelecto, impulsando la productividad más allá de nuestros sueños más ambiciosos”.

Bajo esta perspectiva, Javier Milei sostuvo que las empresas que utilizan nuevas tecnologías requieren un marco legal similar al que ha sustentado al capitalismo durante más de cuatro siglos, definido como un entorno propicio para el desarrollo y la experimentación.

Como parte del plan gubernamental, el mandatario destacó la intención de avanzar en la creación de una nueva categoría empresarial denominada corporación no humana. Estas entidades podrán ser operadas íntegramente por agentes de inteligencia artificial o robots.

“El compromiso de mantener la IA sin regulación para que pueda desarrollarse libremente, sin la presión de una regulación prematura y mal entendida”.

Finalmente, el presidente subrayó que este pilar es fundamental para garantizar que la tecnología pueda evolucionar sin las restricciones que, a su criterio, podrían limitar su impacto positivo en la productividad nacional.

En 1982 se estrenó Blade Runner, la película de Ridley Scott basada libremente en la novela de Philip K. Dick ¿Los androides sueñan con ovejas eléctricas? En ese futuro distópico —Los Ángeles, 2019—, un grupo de replicantes, humanos sintéticos creados para realizar las tareas ingratas de los humanos, escapa y regresa a la Tierra en busca de libertad. La empresa que los creó contrata entonces a Rick Deckard, el detective interpretado por Harrison Ford, para cazarlos.

En la escena final, Roy Batty deja uno de los monólogos más recordados del cine. Habla de cosas que ningún humano había visto: naves en llamas más allá de Orión, rayos-C brillando cerca de la Puerta de Tannhäuser. Y concluye que todos esos recuerdos se perderán “como lágrimas en la lluvia”.

En ese futuro imaginado, el desafío no era crear replicantes avanzados, sino distinguirlos de los humanos reales. Para eso existía el test de Voight-Kampff, basado en respuestas emocionales. Se asumía que los sintéticos no reaccionaban frente a las emociones como los humanos.

Hoy la medicina empieza a enfrentarse a un problema parecido. Una de las pruebas utilizadas para evaluar agentes de inteligencia artificial en salud es si un médico, un radiólogo o cualquier profesional puede distinguir si un reporte fue generado por un colega humano o por una IA.

Hasta hace poco, los algoritmos médicos de inteligencia artificial requerían años de entrenamiento para realizar una tarea específica. Por ejemplo, se entrenaba un modelo con cientos de miles de mamografías para detectar cáncer. Ese tipo de herramientas demostró ventajas como apoyo profesional, pero también tenía límites: no daba lugar al diálogo ni al intercambio clínico entre colegas. Además, reentrenar cada sistema hiperespecializado demandaba muchas horas de trabajo y millones de dólares.

Hubo empresas que desarrollaron algoritmos precisos, pero que, después de años de validación y aprobaciones regulatorias, se encontraron con tecnologías envejecidas o con recursos insuficientes. Ese escenario cambió de manera radical en los últimos años.

Desde aproximadamente 2023, los grandes modelos de lenguaje capturaron la atención de casi todas las industrias por su capacidad de generar texto de una manera muy humana. Pero su verdadero impacto no está solo en escribir bien, sino en digerir enormes volúmenes de información, procesar conocimiento y responder con una base que abarca buena parte de lo producido por la humanidad.

Sobre esa tecnología se incorporaron herramientas que imitan capacidades asociadas al cerebro humano, como memoria de corto y largo plazo. Hoy, distinguir si quien nos habla es una persona o un agente de IA se volvió cada vez más difícil.

En salud, además, existe un número creciente de estudios en Argentina y en el mundo que muestran que los agentes de IA pueden responder ante casos clínicos con mayor precisión que la gran mayoría de los médicos. Y cuando se consulta a los pacientes sobre la calidad de esas respuestas, muchas veces prefieren a la IA por empatía, claridad y disponibilidad.

En mi especialidad, neurología, más del 90% de los pacientes que llegan a una consulta ya hicieron antes una pregunta en alguna IA disponible. Algunos incluso traen esa conversación al consultorio y validan en tiempo real lo que el médico les dice.

Los agentes de IA en salud ya pueden tomar notas, conversar sobre un caso clínico, ofrecer recomendaciones, leer imágenes y ayudar a generar reportes con un grado de especialización avanzado, que mejora día a día a una velocidad impensada hasta hace poco.

Esto no significa que no existan riesgos. Se han visto reportes de ChatGPT fallando en hasta el 50% de las emergencias médicas: pacientes que deberían haber concurrido a una guardia por cuadros críticos recibieron indicaciones de permanecer en sus casas o consultar más adelante. Ese tipo de errores marca la necesidad de regulación, validación y uso responsable.

Aun así, la liberación del conocimiento médico y la facilidad de consultar sin costo con una IA son un tren sin frenos. Ninguna regulación ni prohibición va a poder detener por completo este fenómeno. Por eso, como profesionales de la salud, tenemos la responsabilidad de incorporarlas de la manera más inteligente posible en la práctica clínica, sin alienar a los pacientes ni alejarlos del sistema.

Una salida razonable es invitar a los pacientes a traer la IA a la consulta como traerían a un familiar: compartir lo que conversaron, transparentar dudas, corregir errores y ordenar la información junto con el profesional de la salud.

En poco tiempo, esto que hoy vemos de manera informal se incorporará a la práctica formal. Los médicos tendremos equipos de agentes que responderán 24/7 a nuestros pacientes de forma segura y monitoreada; los pacientes serán evaluados inicialmente por agentes de IA; cirugías, turnos y agendas serán asistidos por sistemas automatizados.

Todos los procesos administrativos y clínicos del sistema de salud serán modificados por la inteligencia artificial.

Eso no implica un futuro distópico sin médicos ni una profesión condenada a desaparecer. Imaginar médicos cruzados de brazos porque cambió la forma de trabajar es desconocer la pasión y la vocación que sostienen a la medicina.

En Blade Runner, los replicantes eran difíciles de distinguir porque parecían humanos. En salud, las mejores IA ya se parecen cada vez más a nosotros. Pero nuestro desafío no es perseguirlas ni erradicarlas, como en la película, sino distinguirlas, entenderlas e incorporarlas para hacer mejor nuestro trabajo y cuidar mejor a nuestros pacientes.

Hay una escena que se repite millones de veces por día en todo el mundo. Alguien abre un chat con un agente conversacional -ChatGPT, Claude, Gemini, el que sea- y escribe algo así: “Buscame información sobre…”, o peor, no sabe qué ni cómo escribir.

Del otro lado hay un modelo capaz de procesar enormes volúmenes de información, entrenado con buena parte del conocimiento humano disponible y listo para responder. Sin embargo, no puede hacer demasiado si la instrucción -el prompt- es pobre. Y acá está el punto que pocas veces se dice: el problema no empieza en la herramienta, empieza antes de usarla.

Hoy empleamos agentes conversacionales para casi todo: redactar, resumir, buscar, traducir, idear. Pero ese escenario no va a durar mucho tiempo más en el mundo laboral. A medida que los ecosistemas tecnológicos se vuelvan más automatizados -con flujos agénticos, agentes autónomos e inteligencia artificial integrada en distintas capas de los procesos- muchas tareas rutinarias van a dejar de pasar por una ventana de chat y van a resolverse solas.

Cuando eso ocurra, la conversación directa con un agente no va a desaparecer, va a cambiar de lugar. Ya no será el entorno donde se pida cualquier tarea simple, sino el espacio donde se planteen problemas complejos, decisiones que requieren contexto, ideas que necesitan precisión o situaciones en las que haga falta orientar, corregir y validar una respuesta. Ahí saber conversar con estas tecnologías va a marcar la diferencia entre quienes las aprovechen y quienes queden al margen.

Cuando la inteligencia artificial automatice lo simple, el valor humano no estará en pedir cualquier cosa, sino en intervenir bien en los momentos claves.

Y esto no es solo teoría. Algunos estudios recientes vienen advirtiendo un riesgo concreto. Investigaciones del MIT y Microsoft, junto con trabajos difundidos en Harvard Business Review, muestran que el uso frecuente y acrítico de estas herramientas tiene un costo cognitivo: las personas están obviando pensar. Realizan menor actividad cerebral, disminuyen su capacidad de pensamiento crítico y generan una dependencia creciente con lo que el chat les devuelve. Hay quienes directamente copian y pegan sin leer. Otras personas ajustan apenas una palabra y dan por terminado el trabajo. El esfuerzo mental propio se va reemplazando, de a poco, por una delegación automática.

Este fenómeno tiene dos caras. Por un lado, está quien se agota intentando seguirle el ritmo a la máquina: revisa, corrige, compara, vuelve a pedir, se satura. Por el otro, quien se rinde y delega todo en el chat sin revisar lo que devuelve. Dos extremos que parecen opuestos, pero comparten algo fundamental: en ninguno de los dos casos hay un buen manejo de la interacción.

Ahí es donde el tema se vuelve incómodo, porque la narrativa dominante hoy dice “aprendé a usar IA” como si el desafío fuera principalmente técnico. Y claro que hay una dimensión técnica porque importa conocer las herramientas, sus límites, riesgos, condiciones de uso, etc. Pero el cuello de botella está antes. Está en saber qué problema tenemos, haber diagnosticado nuestra situación, tener una idea de adónde queremos llegar y haber pensado qué resultado esperamos y para qué lo necesitamos.

Eso es pensamiento propio. Eso es creatividad, la capacidad de imaginar una solución posible, diseñando un camino y ejecutando una iteración eficaz para llegar hasta ahí. Quien se sienta frente a un agente conversacional sin eso, se sienta vacío. Y la herramienta, por más poderosa que sea, amplifica lo que recibe: si recibe vacío, amplifica el vacío.

Ahora bien, supongamos que ya sabemos qué queremos, que hicimos el diagnóstico y que tenemos una finalidad concreta. Ahora necesitamos algo que parece obvio, pero no lo es: saber decirlo.

No se trata de memorizar fórmulas de prompt ni de repetir estructuras mágicas para “sacarle el máximo potencial” a la máquina. Se trata de recuperar algo mucho más básico: las reglas de una buena conversación. Decir lo necesario, aportar información confiable, mantener la relación con el problema y expresarse con claridad, algo que Paul Grice ya había sistematizado en 1975 en sus máximas conversacionales: cantidad, calidad, relación y manera.

Por eso, lo que estas herramientas van a exigir en el futuro no será solamente habilidad tecnológica, sino madurez de pensamiento: saber qué se quiere, cómo decirlo, procesar la respuesta, repreguntar con criterio, detectar errores, desconfiar cuando corresponde y validar antes de usar. Habilidades que no se aprenden con un simple tutorial.

Y acá hay algo paradójico. Si lo que va a definir el buen uso de estas herramientas es la capacidad de pensar antes de actuar y de saber decir lo que se necesita, la generación silver -los más alejados de la tecnología en apariencia- puede ser quien esté mejor preparada para hacerlo. No porque domine más rápido una interfaz, sino porque muchas de sus capacidades laborales fueron construidas en entornos donde había que diagnosticar, explicar, argumentar, corregir y decidir sin asistencia automática permanente.

El escenario que viene no es gradual. A medida que la automatización absorba lo rutinario, las oportunidades de intervenir van a ser cada vez menos y cada vez más decisivas. Quien no sepa qué pedir ni cómo pedirlo no va a quedar simplemente rezagado: va a quedar afuera. La exclusión no alcanzará sólo a quienes no tengan estas herramientas, sino también a quienes, aún teniéndolas delante, no sepan cómo interactuar eficazmente con ellas.

Mientras gran parte del debate público todavía discute cuál inteligencia artificial escribe mejores textos o reemplazará más empleos, las compañías que lideran esta tecnología ya están hablando de otra cosa: soberanía, seguridad nacional, infraestructura crítica e influencia global.

La señal más clara apareció en un documento publicado por Anthropic el 14 de mayo de 2026, titulado “2028: Two Scenarios for Global AI Leadership”. Allí, una de las empresas más influyentes del sector proyectó distintos escenarios de competencia tecnológica entre Estados Unidos y China.

Pero quizá lo más relevante no sea únicamente el contenido técnico del informe, sino el lenguaje utilizado. Las compañías que desarrollan los sistemas más avanzados del mundo empiezan a hablar en términos históricamente asociados al poder estatal: liderazgo estratégico, estabilidad, capacidad de influencia y control de infraestructura crítica.

Eso marca un cambio profundo. La inteligencia artificial dejó de pertenecer exclusivamente al mundo tecnológico. Entró de lleno en el terreno del poder.

La verdadera disputa ya no pasa solamente por quién desarrolla mejores modelos, sino por quién controla chips, capacidad de cómputo, energía e infraestructura capaz de influir sobre millones de personas en tiempo real.

La IA empieza a ser considerada un activo estratégico comparable a la energía, las telecomunicaciones o los sistemas críticos de defensa. Y cuando una tecnología adquiere dimensión geopolítica, la discusión deja de ser exclusivamente económica o productiva. Empieza a involucrar estabilidad institucional, soberanía digital y capacidad de influencia sobre sociedades enteras.

La inteligencia artificial probablemente genere avances extraordinarios en medicina, productividad y acceso al conocimiento. Precisamente por eso, sus efectos sobre información, autenticidad y confianza pública merecen ser discutidos con enorme seriedad.

La desinformación no nació con la inteligencia artificial. Lo que cambia es la velocidad, la escala y la capacidad de personalización con la que determinados contenidos pueden impactar simultáneamente sobre distintos públicos.

Las fake news evolucionan hacia formas mucho más sofisticadas de manipulación: deepfakes, audios sintéticos, campañas automatizadas y operaciones diseñadas para parecer espontáneas.

Un audio artificial atribuido a un jefe de Estado difundido minutos antes de la apertura de mercados. Un video manipulado de un candidato circulando horas antes de una elección. Una campaña automatizada diseñada para provocar pánico financiero o erosionar confianza institucional en cuestión de minutos.

Ese es el verdadero cambio de escala. Una operación coordinada ya no necesita miles de personas detrás de computadoras. Puede funcionar mediante sistemas automatizados capaces de producir y distribuir contenidos artificiales a escala industrial.

Durante décadas, las sociedades construyeron sistemas relativamente estables de validación: medios de comunicación, documentos, peritajes e instituciones capaces de verificar hechos dentro de márgenes razonables de confianza.

Ese esquema empieza a tensionarse porque cada vez resulta más difícil distinguir entre contenido auténtico, manipulado o artificialmente generado. La discusión de fondo quizá ya no sea solamente tecnológica, sino una creciente crisis de autenticidad.

Gran parte de los sistemas judiciales, financieros, mediáticos e incluso democráticos fueron diseñados para un mundo donde la manipulación requería tiempo, recursos y cierta trazabilidad.

Hoy, operaciones coordinadas pueden erosionar confianza pública antes de que existan mecanismos capaces de verificar autenticidad o atribuir responsabilidades. En muchos casos, el daño reputacional, financiero o político puede consolidarse antes de cualquier respuesta judicial, estatal o mediática.

Y allí aparece otro desafío complejo: cómo preservar evidencia digital, cómo responder institucionalmente y cómo atribuir responsabilidades en entornos atravesados por anonimato, automatización y negación plausible.

El derecho todavía observa muchos de estos fenómenos con categorías insuficientes. Seguimos buscando autores identificables frente a operaciones distribuidas, fragmentadas y transnacionales.

El problema no es la crítica, la opinión ni la sátira, que deben seguir protegidas en una sociedad democrática. El problema aparece cuando estructuras coordinadas utilizan inteligencia artificial para manipular percepciones colectivas o simular espontaneidad social a escala industrial.

Por eso el documento de Anthropic resulta tan relevante. No solamente por lo que proyecta sobre la competencia global entre potencias, sino porque muestra algo mucho más profundo: las propias empresas tecnológicas ya empezaron a hablar en términos de soberanía, estabilidad e influencia estratégica.

Pero el informe tampoco debe leerse ingenuamente. Las compañías que lideran estos desarrollos también participan de una disputa económica y geopolítica donde la narrativa sobre seguridad y liderazgo tecnológico forma parte del propio conflicto.

La inteligencia artificial ya no puede analizarse únicamente como una herramienta tecnológica. Empieza a formar parte de la arquitectura contemporánea del poder.

Y cuando la capacidad de producir influencia artificial comienza a industrializarse, la discusión deja de ser exclusivamente tecnológica. Empieza a convertirse también en un problema de estabilidad, confianza y poder.

La demencia representa actualmente la séptima causa de defunción y es una de las principales razones de discapacidad y dependencia entre personas mayores en todo el mundo, según la Organización Mundial de la Salud. Dentro de este espectro, la enfermedad de Alzheimer representa entre el 60% y el 70% de los casos, lo que la convierte en el trastorno neurodegenerativo más prevalente del planeta.

Ante esta urgencia clínica, un hito reciente publicado en la revista Nature Aging podría transformar el abordaje diagnóstico. Investigadores de la Universidad de California en San Francisco (UCSF) desarrollaron una estrategia de aprendizaje profundo multitarea capaz de anticipar el deterioro cognitivo a partir de una única resonancia magnética y datos demográficos simples. El reporte fue presentado por el equipo que lidera Ashish Raj, profesor de radiología e imagen biomédica.

La metodología no requiere de pruebas complejas como tomografías por emisión de positrones (PET), análisis genéticos o tests neurocognitivos extensivos. El sistema demostró superar la precisión de todos los modelos de inteligencia artificial existentes hasta el momento. Según detalló Ashish Raj, esta capacidad “convierte a la herramienta en un recurso rápido, preciso y fácil de implementar en la mayoría de los entornos clínicos”, eliminando la necesidad de infraestructura avanzada.

En la práctica médica, predecir quién desarrollará Alzheimer resulta complejo y costoso. Frente a esta realidad, el grupo de la UCSF diseñó un modelo que prescinde de insumos técnicos complejos. El primer autor del estudio y especialista en aprendizaje automático, Daren Ma, explicó:

“Obtuvimos mejoras significativas en velocidad y rendimiento con respecto a otros sistemas, lo que podría resultar valioso para desarrollar una predicción clínica rápida del deterioro cognitivo antes de derivar al paciente a un laboratorio de imágenes más avanzado o a un informe neurorradiológico completo”.

Para el entrenamiento y validación del modelo, los investigadores recurrieron a la base de datos de la Iniciativa de Neuroimagen de la Enfermedad de Alzheimer y al Proyecto Conectoma Humano. De esta manera, el sistema pudo aprender a diferenciar patrones cerebrales sanos de los asociados al deterioro, demostrando solvencia incluso al analizar muestras diversas.

Aunque el foco principal es el Alzheimer, los autores propusieron extender el alcance del modelo a otras condiciones. Ashish Raj señaló que la técnica ofrece a los médicos la oportunidad de beneficiarse de representaciones cerebrales sin necesidad de conocimientos informáticos especializados. El informe confirmó que la herramienta también permite caracterizar la relación entre morfología cerebral y cognición en enfermedades como el Parkinson, la esclerosis lateral amiotrófica (ELA) y la enfermedad de Huntington.

El estudio despertó interés en la comunidad médica internacional. El cardiólogo Eric Topol subrayó a través de sus redes sociales que “una sola resonancia magnética, datos demográficos e inteligencia artificial predicen las puntuaciones cognitivas actuales y futuras”. Este avance representa una alianza estratégica para transformar la atención neurológica en contextos donde el tiempo y el costo son variables determinantes.

La localidad se  prepara para recibir una semana clave vinculada a una de las actividades con mayor crecimiento del país. Durante su participación en el desayuno de  Tandil Despierta, programa que se emite por Eco TV y Tandil FM 104.1, el presidente del Cluster Tecnológico, Esteban Sarabia, anticipó la llegada de referentes nacionales de la Economía del Conocimiento y una delegación  empresarial brasileña.

Argentina logró consolidarse internacionalmente en esta industria, que incluye desde la producción audiovisual hasta el desarrollo informático. En ese escenario, Tandil construyó una fuerte identidad ligada a la innovación y al crecimiento tecnológico. “La Red Federal de Economía del Conocimiento es una institución que ayudamos a conformar hace algunos años y está integrada por clusters, cámaras y polos de distintos puntos del país”, señaló al remarcar que nuclea principalmente a pymes del interior argentino.

Las jornadas previstas para jueves y viernes reunirán a más de 50 representantes provinciales, nacionales y referentes de organizaciones vinculadas al ecosistema tecnológico. Además, la ciudad ya fue confirmada como sede del encuentro federal que se realizará en 2026.

Las propuestas contemplan mesas de trabajo, intercambio de experiencias y exposiciones abiertas sobre tendencias vinculadas a computación cuántica e inteligencia artificial. “La idea es compartir experiencias y debatir oportunidades para fortalecer el crecimiento de las ciudades del interior”, expresó.

Uno de los puntos centrales de la entrevista estuvo relacionado con el impacto de la IA en el desarrollo de soluciones digitales. El dirigente describió esta transformación como un cambio acelerado y disruptivo, especialmente en la programación.

“Lo que la inteligencia artificial vino a resolver de manera fuerte es la parte de cómo escribo código”, explicó. No obstante, aclaró que la función más importante continúa siendo comprender las necesidades de cada cliente y encontrar respuestas concretas a sus problemas.

Según detalló, estas herramientas permiten reducir tiempos, optimizar recursos y facilitar el acceso a soluciones digitales para pequeñas y medianas empresas que antes no podían afrontar determinados costos.

Para ejemplificar el alcance de estas innovaciones,  Esteban Sarabia recordó una experiencia desarrollada junto a la Cámara Empresaria, donde se mostró cómo un sistema automatizado puede responder consultas de clientes de un hotel utilizando inteligencia artificial conectada a Gmail y bases de datos de disponibilidad.

De esta manera, se generan respuestas automáticas en tiempo real, agilizando tareas operativas que anteriormente requerían una gran cantidad de horas de trabajo.

“El nivel de robotización que empieza a verse en funciones internas permite resolver situaciones de manera mucho más eficiente”, sostuvo el referente tandilense, quien además destacó la necesidad de acompañar a otras actividades económicas en la incorporación de nuevas herramientas digitales.

En paralelo al cronograma nacional, Tandil también recibe durante estos días a una delegación integrada por 17 o 18 compañías provenientes del estado brasileño de Espírito Santo. Los visitantes llegarán desde la ciudad de Vitória con el objetivo de generar contactos comerciales y conocer el ecosistema local.

La agenda incluye reuniones institucionales, recorridas y actividades organizadas junto a la Cámara Empresaria y autoridades municipales.

El presidente de la institución  destacó el valor del contacto presencial para fortalecer vínculos internacionales. “Conocer a la otra persona cara a cara sigue siendo fundamental para abrir oportunidades y generar confianza”, afirmó.

El titular del Cluster Tecnológico se refirió a las próximas innovaciones que comenzarán a utilizarse masivamente en plataformas digitales, especialmente en traducción de voz en tiempo real.

El especialista explicó que estas herramientas ya permiten mantener la entonación y la naturalidad del hablante original, eliminando prácticamente las barreras idiomáticas en reuniones y negociaciones internacionales.

“Estamos a semanas o meses de convivir naturalmente con estas tecnologías”, aseguró Sarabia, quien consideró que estas soluciones potenciarán la posibilidad de exportar productos y servicios desde Tandil hacia distintos mercados del mundo.

Mientras en diversos sectores los trabajadores enfrentan el riesgo de ser sustituidos por la inteligencia artificial (IA), existen puestos donde la tecnología actúa como un complemento, impulsando los niveles de contratación. Así lo determinó una investigación del banco de inversión Goldman Sachs, que evaluó el mercado laboral mediante índices de riesgo de sustitución y potencial de complementación.

El análisis, que integró datos del Fondo Monetario Internacional, estima que la IA redujo el crecimiento mensual de la nómina en aproximadamente 16 mil empleos en Estados Unidos durante el último año, elevando la tasa de desempleo en 0,1 %. No obstante, los especialistas aclaran que el impacto global podría ser menor debido a la demanda laboral generada por la construcción de centros de datos y las mejoras en la productividad.

Según la investigación, los efectos negativos recaen principalmente sobre los trabajadores más jóvenes y con menos experiencia. El estudio identificó que los operadores telefónicos, empleados de seguros y cobradores de deudas son quienes corren mayor riesgo de ser sustituidos. La lista de profesiones vulnerables se completa con empleados de facturación, teleoperadores de marketing, liquidadores de sueldos, asistentes legales, empleados de compras, correctores de textos y procesadores de documentos.

En contrapartida, existen ocupaciones con un alto grado de complementariedad, donde la tecnología requiere del juicio y la creatividad humana. Profesionales como trabajadores de la educación, jueces y gerentes de construcción presentan el mayor potencial de mejora mediante la IA. A estos les siguen los ejecutivos principales, médicos, cirujanos, supervisores de primera línea, abogados, especialistas en operaciones aeroportuarias y diversos perfiles de ingeniería.

Un ejemplo claro de esta distinción se observa entre los representantes de atención al cliente y los diseñadores de interiores. Aunque ambos sectores están expuestos a la tecnología, el trabajo de los diseñadores requiere tareas menos estructuradas y presencia física frecuente, factores que la IA no puede automatizar por completo, funcionando así como una herramienta de mejora para el profesional humano.

Lo único que no se debería hacer con el legendario Elon es ignorarlo. Sabemos que su mente funciona a otra velocidad, que sus conexiones neuronales fluyen sin filtros y que no se trata de un predicador en la comodidad de su fortuna, ya que suele jugarse la piel (y su capital) en sus proyectos e iniciativas. Pero claro, tampoco estamos ante un profeta que revele verdades y pronósticos infalibles.

Sin dudas, Elon nos desafía a pensar. Hace ya un buen tiempo que viene generando un desafío abierto, hasta ahora muy poco correspondido por academias, círculos de innovación, líderes y organizaciones de cualquier índole. El desafío de pensar diseños posibles para ese sistema postcapitalista que podría emerger si la abundancia que promete la inteligencia artificial combinada con las capacidades humanas llega a ser el nuevo patrón de organización económica y barre con las leyes de la escasez y los modelos de mercado basados en valor y precios que hasta ahora hemos conocido.

Días atrás, Musk ha agitado nuevamente uno de los desafíos existenciales que nos convocan: una economía de abundancia motorizada por el despliegue de la IA no necesitará que todos los seres humanos trabajemos. De hecho, no habrá trabajo para todos. El Estado deberá hacerse cargo de distribuir la abundancia entre la ciudadanía y la impresión de dinero ya no tendrá el obstáculo de la inflación, dado que la oferta de bienes y servicios será infinita. Hay Elon!! ¿No tenemos demasiados líos por resolver como para que nos metas en semejante brete?

Si, tenemos una enorme cantidad de temas obsoletos o decadentes a los que debemos consagrarnos en esta tercera década del Siglo 21 en la que todo parece cambiar tan velozmente. Pero el planteo de Elon es imprescindible. Nos enfrenta a grandes preguntas que debiéramos intentar responder: ¿Podemos pensar sistemas económicos y sociales viables y justos si ese paradigma de abundancia tan disruptiva llega a ser realidad en el futuro próximo? ¿Podemos asumir el reto de pensar sistemas económicos postcapitalistas sin que ello signifique caer en etiquetas contrarias a la libertad y la creación de valor empresarial? ¿Podemos imaginar sociedades donde el trabajo humano deje de ser el principal mecanismo de acceso al ingreso, identidad, movilidad social y ciudadanía? Renunciar a hacerlo sería irresponsable, dado que es uno de los escenarios posibles hacia adelante.

El sistema capitalista, con sus variantes y matices en las distintas regiones, ha sido virtuoso para elevar el bienestar y progreso de las mayorías. Aún bajo la cuenta pendiente de la expansión de desigualdades en las últimas décadas. Es contrafáctico pero no por ello inútil preguntarse ¿Cómo podría la Humanidad haber llegado hasta acá sino hubiera sido por el concurso del capital puesto al servicio de la iniciativa privada para crear valor, empleo y progreso? Con todas sus falencias y desequilibrios, sería necio negar que personas y sociedades han logrado mayor acceso a bienes y servicios, vidas más largas y mayores oportunidades de progreso gracias a la dinámica virtuosa que la libertad, la innovación empresarial y la competencia de propuestas de valor fueron generando. Mucho más aún cuando esas dinámicas lograron ser enmarcadas y acompañadas por Estados dotados de inteligencia y transparencia.

Pero todo ello tiene sentido y mantiene vigentes las propuestas de “mejorar el capitalismo” mientras la economía siga orquestada alrededor de los eslabones de productividad, empleo, salario, consumo y crecimiento. Con buenas prácticas e instituciones bien diseñadas, el modelo siempre respondía: innovación y tecnologías mejoraban la productividad, ello disparaba crecimiento de la producción y de los salarios, baja de precios que alimentada la mayor demanda en todos los mercados y, consecuentemente más empleo. Bien implementada, la ecuación siempre empujaba al progreso.

Debemos trabajar en serio la hipótesis de que todo ello pueda estar cambiando agresivamente. Es evidente que la inteligencia artificial en este loop de innovación exponencial en el que estamos embarcados agrega un nuevo factor al sistema económico: tecnologías capaces de producir bienes y servicios de manera autónoma o con niveles variables de participación, control y supervisión humanas. En la gran mayoría de las industrias, actividades y profesiones. Y en espera aún de los niveles más avanzados de la economía agéntica, la robótica humanoide y el pronóstico de la tan mentada inteligencia artificial general que nos llevaría al escenario de la singularidad.

Para profundizar en esta hipótesis, evitando pronósticos simplistas de colapsos distópicos pero también de idílicos marcos de felicidad propulsada por vidas libres del trabajo asalariado y las presiones de la productividad, debemos ampliar la mirada y pensar al menos como podrían organizarse sociedades y economías bajo nuevas reglas de predistribución, distribución y redistribución, que fueron los mecanismos que el capitalismo moderno, aún con sus matices y pendientes, resolvió bastante bien en tantas regiones del mundo.

La predistribución es todo aquello que un sistema puede hacer, dentro de reglas e instituciones que mantengan la protección de libertades y propiedades, para evitar que la riqueza se concentre demasiado. Cuando ello sucede, condiciona el despliegue de proyectos personales y hace más difícil la disposición de oportunidades para las mayorías. En un futuro de abundancia posible, será clave pensar como diseñar participación popular en ella desde el origen. Fondos soberanos de IA, participación ciudadana en rentas generadas por la automatización tecnológica, acceso universal a “cómputos” de la IA (tokens), educación permanente financiada por nuevos mecanismos, propiedad cooperativa o comunitaria de ciertas plataformas, etc., son algunos mecanismos que requieren exploración, prototipos y marcos de posibilidad. La abundancia debiera servir para que el origen de los proyectos de vida de las personas partan de mejores condiciones para todos.

En materia de distribución, es decir en la producción y circulación del valor que el capitalismo industrial supo impulsar exitosamente, quizás sea sensato asumir que el crecimiento, la productividad, la rentabilidad y el salario, ya no sean los grandes (o únicos) motores en una economía de la abundancia. ¿Qué nos quedará entonces? No lo sabemos. Pero probablemente una mixtura creativa que habrá que develar y construir entre negocios más dinámicos montados sobre la infraestructura de la IA, servicios universales de alta calidad, mayor trabajo independiente y flexible sin salarios fijos, mecanismos de ingresos universales que se puedan financiar y remuneraciones por contribuciones sociales no tradicionales que podamos inventar: cuidado, mentoría, aprendizaje comunitario, regeneración ambiental, creación cultural, etc.

Finalmente, la redistribución también requiere nuevas ideas. Aún en un marco de abundancia habrá escaseces que arbitrar: tierra, viviendas, energía, atención humana, prestigio, poder político, infraestructura, datos, control tecnológico. Los mecanismos redistributivos, que tanto debate ideológico suelen generar, deberán ser recreados. Por ejemplo: impuestos a rentas extraordinarias de automatización, nuevas reglas antimonopólicas, financiamiento de bienes públicos, fondos de transición laboral y territorial, impuestos al uso intensivo de recursos naturales y energía, etc.

En definitiva, creamos o no en el pronóstico de Elon, tenemos la responsabilidad de pensar modelos posibles que podríamos construir a partir de ese estado de abundancia que puede llegar de la mano de inteligencias humanas y artificiales combinadas. Una economía de la sabiduría montada sobre la IA es posible. Pero no llegará como un regalo automático de la tecnología. Será una construcción institucional, cultural y política. La IA puede reducir costos, automatizar tareas y multiplicar productividad. Pero no puede decidir por sí sola qué significa progreso, cómo construir dignidad, cómo se reparte el poder o para qué queremos liberar tiempo humano. Esa es la conversación postcapitalista urgente: no cómo reemplazar el trabajo, sino cómo rediseñar la sociedad cuando el trabajo ya no alcance para distribuir ingreso, identidad y futuro.

Con motivo del Día Mundial de la Seguridad y la Salud en el Trabajo, que conmemoramos cada 28 de abril, la Organización Internacional del Trabajo (OIT) ha lanzado una campaña global para generar conciencia sobre la importancia de promover y garantizar entornos psicosociales saludables en el trabajo.

Sin embargo, más allá de la conmemoración, cabe preguntarse si realmente estamos dimensionando el impacto que tienen los entornos laborales en la salud mental de las personas.

Todo trabajo, sea intelectual o manual, presencial o virtual, impacta en la salud de los trabajadores en sus distintas dimensiones. Ello responde a la existencia de factores de riesgo inherentes a todo entorno laboral, vinculados al ambiente, la organización, el contenido del trabajo y la ejecución de las tareas. Dentro de ellos se encuentran los factores de riesgo psicosociales, muchas veces invisibilizados en la gestión empresarial.

La probabilidad de que estos riesgos se traduzcan en daños a la salud dependerá de las condiciones específicas de la actividad, del centro de trabajo y del cumplimiento del marco normativo en seguridad y salud en el trabajo. En el caso de los factores psicosociales, las principales afectaciones son la ansiedad, la depresión, el estrés laboral y el síndrome de burnout.

En este contexto, un entorno psicosocial saludable no es solo un concepto técnico, sino el resultado de decisiones concretas sobre cómo se diseña, organiza y gestiona el trabajo, así como de las prácticas cotidianas que una organización tolera o promueve.

La relevancia del tema es indiscutible. Por un lado, la seguridad y salud en el trabajo —incluida la salud mental— forma parte de los derechos fundamentales laborales reconocidos por la OIT. Por otro lado, se trata de un problema con alta incidencia a nivel global que sigue siendo subestimado.

Según el informe “El entorno psicosocial en el trabajo: avances mundiales y vías de acción” (OIT, 2026), más de 840 000 personas mueren cada año por problemas de salud vinculados a riesgos psicosociales, principalmente enfermedades cardiovasculares y trastornos mentales. Asimismo, el 23% de los trabajadores ha experimentado alguna forma de violencia o acoso laboral, siendo la violencia psicológica la más frecuente. Estos riesgos generan pérdidas equivalentes al 1,37 % del PBI mundial anual.

En esa línea, la OIT plantea medidas en tres niveles. En investigación, urge contar con datos fiables que permitan dimensionar el problema. En política pública, se requiere priorizar la prevención antes que la reacción. Y en el entorno de trabajo, las empresas tienen un rol clave: gestionar los riesgos mejorando la carga y organización del trabajo.

Bajo esa lógica, es altamente recomendable que las empresas asuman el liderazgo y enfoquen sus esfuerzos en generar una cultura organizacional que reconozca a la salud mental como un activo valioso y una responsabilidad colectiva. Asimismo, hacer uso de la IA para el mapeo y seguimiento de los riesgos en el trabajo, así como designar a un profesional de la salud responsable con recursos y ascendencia suficiente sobre los demás trabajadores para garantizar un entorno psicosocial saludable.

A modo de cierre, conviene recordar que la salud mental no es solo la ausencia de trastornos, sino un estado de bienestar que permite a las personas afrontar el estrés, desarrollar sus capacidades, desempeñarse adecuadamente y contribuir a su comunidad.

Por estos días, mientras la inteligencia artificial avanza a una velocidad sin precedentes, las estadísticas sacuden los sistemas educativos de América Latina: más de la mitad de los estudiantes no alcanza niveles mínimos de comprensión lectora y una proporción alarmante no logra resolver operaciones matemáticas básicas. Días pasados, la UNESCO para América Latina y el Caribe creó el Observatorio de Inteligencia Artificial en la Educación, una plataforma regional orientada a apoyar a los Estados en la integración de la inteligencia artificial con la educación, con un enfoque centrado en la equidad, la calidad y el desarrollo sostenible.

En la presentación, su directora señaló que irrupción de la IA debe asegurarnos que se traduzca en más y mejores oportunidades para todas y todos. En un contexto de crisis de aprendizajes y rápida adopción tecnológica, planteó que debemos actuar con urgencia, pero también con responsabilidad ética y sentido pedagógico, para que la inteligencia artificial fortalezca los aprendizajes, apoye la labor docente y contribuya a cerrar, y no ampliar, las brechas existentes.Hoy por hoy, la inteligencia artificial no viene a resolver los problemas de la educación, tampoco a reemplazarla; pero sí viene a exponer sus deudas. Entre ellas, una especialmente crítica: la deuda cognitiva. Sin comprensión profunda, sin pensamiento crítico, sin capacidad de argumentar, la IA no amplifica capacidades humanas, sino que las reemplaza.

Está demostrado que los estudiantes con base educativa sólida, con el uso de la IA, amplifican y expanden sus capacidades cognitivas. Ahora bien, quienes no tienen una base educativa sólida, la usan como sustituto y le delegan el razonamiento. Por tanto, la brecha más que tecnológica, es didáctica.La pregunta clave es: “¿cómo usar pedagógicamente una tecnología que ya está transformando la forma de aprender, enseñar y producir conocimiento?”

Durante este último tiempo, el debate educativo quedó atrapado en falsas dicotomías: prohibir o permitir el uso de tecnologías en el aula. Pero esa discusión hoy resulta insuficiente. La verdadera pregunta no es si los estudiantes usan inteligencia artificial, sino si la escuela les está enseñando a pensar con ella.El Observatorio de la UNESCO plantea un cambio de enfoque: no se trata de incorporar herramientas, sino de construir condiciones. Esto implica asumir que el valor pedagógico de la IA no está en el algoritmo o en la información que aporta, sino en las decisiones didácticas que la orientan. Sin un marco pedagógico sólido, la innovación tecnológica puede profundizar desigualdades en lugar de reducirlas.

En este escenario, se vuelve imprescindible avanzar en algunas direcciones. Por un lado, tener claro los aprendizajes fundamentales. La lectura, la escritura y el pensamiento crítico no son habilidades del pasado, sino la base sobre la cual cualquier tecnología adquiere sentido. Sin ese piso, la inteligencia artificial deja de ser una aliada y se convierte en un atajo que debilita el aprendizaje.Pero, por otro, se necesita formar docentes no solo en el uso de esta y otras herramientas, sino sumar criterio pedagógico. La clave no es saber “usar IA”, sino decidir cuándo, cómo y para qué integrarla en una propuesta de enseñanza. En la era de “todo dado” enseñar no es explicar mejor, sino hacer pensar más. Para ello, se requiere un docente capacitado para actuar como curador, mediador y formador de pensamiento, menos transmisor y más diseñador de experiencias.

A su vez, es fundamental promover una alfabetización digital crítica que vaya más allá de lo instrumental. Comprender cómo funcionan los algoritmos, reconocer sesgos, interpretar resultados y cuestionar respuestas se vuelve tan importante como saber leer y escribir en otros momentos de la historia.Asimismo, entender que la IA no es neutral, sino que reproduce lógicas, prioridades y sesgos de quienes la diseñan. Por eso, América Latina tiene un desafío estratégico: no limitarse a consumir tecnología, sino producir conocimiento situado, que contemple su diversidad cultural y sus realidades sociales.

Finalmente, es necesario redefinir el rol de la escuela. Ya no como espacio de transmisión de información -función que hoy cualquier dispositivo puede cumplir- sino como lugar de construcción de sentido, de encuentro con otros, de desarrollo de pensamiento y ciudadanía.La inteligencia artificial llegó para quedarse. Pero su impacto no está escrito de antemano. Dependerá de las decisiones que tomemos hoy. El riesgo no es que las máquinas piensen como humanos, sino que los humanos dejemos de pensar.

Porque si la educación no asume el desafío de formar sujetos capaces de cuestionar, comprender y transformar el mundo que habitan, la inteligencia artificial no será una herramienta de emancipación, sino una nueva forma de dependencia.Educar, hoy más que nunca, es enseñar a pensar incluso cuando todo parece pensar por nosotros.

Con el fin de lograr disminuir las pérdidas en la producción agrícola debido a plagas y enfermedades, un especialista del Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (Conicet) diseñó y patentó un robot con inteligencia artificial. El dispositivo es capaz de detectar qué tipo de afección ataca a un cultivo y aplicar la dosis justa de pesticida en menos de diez segundos.

Se trata de un desarrollo que llega en un contexto crítico: según cálculos de la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO), alrededor del 40 % de la producción de la agricultura mundial se pierde por año. El ingeniero electromecánico especializado en mecatrónica, Pedro Bocca, autor del proyecto en el Instituto de Automática (INAUT-CONICET, Universidad Nacional de San Juan), explicó los alcances de la iniciativa.

“Los sistemas actuales de control de plagas fumigan de forma masiva, es decir, echan pesticidas apenas detectan una enfermedad en el cultivo sin discriminar ejemplares enfermos de los sanos”, señaló Pedro Bocca.

Ante este panorama, el equipo trabajó durante seis años para facilitar la detección de la plaga y la aplicación dosificada del pesticida. El robot está programado para cumplir el proceso entero en tiempo real, con un 90 % de precisión. Si bien el sistema fue desarrollado inicialmente para trabajar en olivos, la tecnología puede adaptarse a cualquier cultivo de tipo arbóreo.

El primer paso del desarrollo consistió en mejorar los sistemas de detección por medio de inteligencia artificial. Pedro Bocca adaptó los sistemas para que las muestras fueran de hojas en el mismo campo, permitiendo que el robot las clasifique sin necesidad de que la imagen sea perfecta. Para automatizar el proceso, entrenó a las redes neuronales con una base de datos de aproximadamente 4.000 imágenes.

“No es lo mismo tener la hoja perfecta, con perfecta iluminación, orientación, cantidad de píxeles, profundidad de campo y todo, que una muestra extraída en forma aleatoria a través de un sistema de detección”, detalló el científico.

A la hora de vincular la detección con la aplicación, el especialista integró dos sistemas en el mismo robot. En la parte frontal, una cámara toma fotos y detecta el grado de enfermedad; detrás, un brazo robótico se despliega para posicionar los picos de forma precisa. Según indicó Pedro Bocca, esto permite controlar la dosificación en la parte superior, media o inferior del árbol, lo que también ahorra dinero en la aplicación del pesticida.

La inteligencia artificial dejó de ser una promesa para convertirse en una fuerza transformadora concreta. Según el Informe de Tendencias de Gartner de 2026, el gasto global en AI alcanzará los 2,52 billones de dólares este año, con un crecimiento interanual del 44 por ciento. Pero, más allá de la magnitud de estas cifras, el verdadero desafío no es tecnológico: es humano.

Estamos frente a una tecnología extraordinariamente poderosa, capaz de resolver problemas y habilitar soluciones que, hace apenas un año, parecían imposibles. Sin embargo, hay una idea que conviene desarmar: la AI no “es”. La AI “está siendo”. Es dinámica, cambiante, en permanente evolución. Lo que funciona hoy puede no funcionar mañana. Y lo que es disruptivo en un contexto puede ser irrelevante en otro.

Durante años hablamos de entornos VUCA (de los términos en inglés volátiles, inciertos, complejos y ambiguos) como si la estabilidad fuera la norma y la disrupción la excepción. Hoy esa lógica quedó obsoleta. Ya no enfrentamos “cisnes negros” aislados, sino verdaderas bandadas de eventos inesperados que redefinen constantemente las reglas del juego.

En este contexto, el principal desafío de los CEOs no es adoptar tecnología, sino liderar en medio del cambio constante. La primera transformación es cultural. Las organizaciones necesitan recuperar algo que parecía reservado a la infancia: el entusiasmo por aprender. No alcanza con adaptarse; hay que desarrollar una motivación activa por descubrir, probar, equivocarse y volver a intentar. Porque en esta nueva realidad no es que algo cambia: todo está cambiando, todo el tiempo.

Sin embargo, uno de los principales obstáculos sigue siendo la resistencia. La AI todavía es percibida, en muchos casos, como una amenaza. Y esa percepción tiene consecuencias concretas: cuando reaccionamos desde el miedo, restringimos en lugar de expandir.

El rol del liderazgo es, entonces, profundamente cultural. Se trata de crear entornos donde la novedad sea vista como una herramienta de potenciación. Donde la conversación gire en torno a cómo la AI puede amplificar lo que somos capaces de hacer. Porque si algo queda claro en esta transición es que el valor diferencial no está en la tecnología en sí misma, sino en el criterio con el que se la utiliza.

Los modelos de inteligencia artificial operan sobre probabilidades. No piensan, no interpretan, no tienen contexto en el sentido humano. Procesan datos, identifican patrones, optimizan decisiones. Y lo hacen a una velocidad y escala inéditas. Hoy es posible desarrollar en meses, y con costos significativamente menores, soluciones que antes demandaban años de trabajo y grandes inversiones.

Pero hay algo que no pueden reemplazar: el juicio humano. La capacidad de entender matices, de leer contextos, de tomar decisiones en escenarios ambiguos, de empatizar. Ese sigue siendo el territorio irremplazable del liderazgo. Y, paradójicamente, es ahí donde la AI vuelve a poner el foco.

Por eso, la discusión debería centrarse en cómo la inteligencia artificial redefine aquello que nos hace valiosos. Para los CEOs que todavía dudan si invertir o no en AI, la respuesta no está en la tecnología. Está en el negocio.La pregunta correcta no es “¿debería incorporar inteligencia artificial?”, sino “¿cuál es mi problema real?”. A partir de ahí, el camino es claro: entender el desafío, y luego explorar cómo la tecnología puede ayudar a resolverlo.

La AI no es un fin en sí mismo. Es un habilitador. Volver a las bases del negocio, al propósito, al problema que buscamos resolver, al valor que queremos generar. Es, hoy, la estrategia más efectiva para encontrar sentido en medio de la disrupción.

Porque en un mundo donde todo cambia, el verdadero diferencial no será quién adopte más tecnología, sino quién logre integrarla con más inteligencia, criterio y humanidad para mejorar sus resultados de negocio.

La autora es CEO de rebdee

El mundo del trabajo atraviesa una metamorfosis sin precedentes, impulsada por una velocidad de cambio que desafía las estructuras tradicionales de formación y empleo. Según proyecciones recientes, se estima que el 65 por ciento de las habilidades necesarias para desempeñar los puestos de trabajo actuales va a transformarse de manera radical antes de 2030. Este fenómeno no es aislado, sino que responde a un contexto global atravesado por la irrupción de la inteligencia artificial, la automatización de procesos y la emergencia de nuevas dinámicas en las cadenas productivas.

El impacto de esta transición ya se percibe con fuerza en América Latina y, particularmente, en Argentina. En el plano local, la digitalización y el sostenido crecimiento del ecosistema tecnológico han acelerado la demanda de perfiles que hasta hace pocos años no existían en el radar de las empresas. La magnitud de este cambio es tal que los marcos educativos tradicionales encuentran serias dificultades para seguir el ritmo de la innovación. Al respecto, Patricia Almendro, gerente de consultoría académica de Pearson —empresa especializada en soluciones educativas y aprendizaje—, advierte que la inteligencia artificial no tiene precedentes en cuanto a su escala y velocidad de impacto.

“Los sistemas educativos actuales no están diseñados para seguir ese ritmo”, afirma Patricia Almendro, subrayando la brecha existente entre la oferta académica y las necesidades reales del mercado.

Esta transformación no distingue entre industrias ni niveles de experiencia. Afecta desde las posiciones operativas más básicas hasta los roles estratégicos de alta dirección. El mercado laboral contemporáneo ha comenzado a priorizar de forma sistemática a aquellos perfiles que demuestran una alta capacidad para aprender a aprender y para desempeñarse en entornos híbridos, donde la colaboración entre humanos y tecnología es la norma y no la excepción. En la región, sectores dinámicos como las fintech, la tecnología y los servicios globales están liderando este proceso, impulsando modalidades de trabajo mucho más flexibles y profundamente digitales.

El desafío no solo reside en las oficinas, sino también en las aulas. El sistema educativo enfrenta su propio punto de inflexión ante el uso extendido de la inteligencia artificial como herramienta de aprendizaje. Esta realidad obliga a los educadores y a las instituciones a revisar profundamente cómo se construye el conocimiento y qué tipo de competencias deben fomentarse en los estudiantes para que no queden obsoletos al momento de egresar. El informe Assessment Evolved, elaborado por Pearson, arroja luz sobre esta problemática central.

De acuerdo con el citado documento, el verdadero dilema no radica en si los alumnos utilizan o no las nuevas herramientas tecnológicas, sino en si están desarrollando las capacidades críticas para interactuar con ellas de manera efectiva. El desajuste entre la formación académica y los requerimientos del empleo ha dejado de ser una preocupación teórica para convertirse en un problema estructural. Actualmente, diversas empresas en la región manifiestan serias dificultades para hallar talento que posea las competencias adecuadas, mientras que miles de profesionales se ven ante la necesidad imperiosa de encarar procesos de reconversión laboral en plazos cada vez más breves.

Frente a este nuevo mapa del trabajo, los especialistas coinciden en que la clave de la empleabilidad futura no reside únicamente en la acumulación de conocimientos técnicos estáticos, sino en el desarrollo de capacidades transferibles y sostenibles en el tiempo. Desde la organización Pearson señalan con énfasis que la educación debe evolucionar para preparar a las personas para un mundo donde la tecnología será el eje central tanto del desarrollo profesional como del aprendizaje cotidiano.

Para navegar con éxito en este escenario de incertidumbre y cambio constante, se han identificado cinco pilares fundamentales que definen al trabajador del futuro. En primer lugar, la capacidad de aprender a aprender se posiciona como el diferencial más relevante. Más allá de los títulos obtenidos, la habilidad para incorporar nuevos saberes de forma constante y autónoma determinará la vigencia de un profesional en el mercado.

En segundo término, resulta vital integrar la inteligencia artificial como una aliada estratégica. No se trata de competir contra la máquina o intentar evitar su uso, sino de comprender su funcionamiento, cuestionar sus resultados con criterio y aplicarla para optimizar las tareas diarias. Esta competencia se vuelve central en casi cualquier disciplina moderna. Como tercer punto, el fortalecimiento de las habilidades humanas —tales como el pensamiento crítico, la comunicación asertiva, la empatía y la toma de decisiones complejas— adquiere un valor renovado, ya que son áreas donde la automatización aún no puede desplazar al juicio humano.

Por otro lado, la tendencia marca la búsqueda de perfiles híbridos. Las empresas valoran cada vez más la combinación de habilidades técnicas específicas con un conocimiento profundo del negocio o de la industria en la que se opera. Finalmente, es necesario entender la carrera profesional como un proceso dinámico y no como una trayectoria lineal. La adaptabilidad implicará, en muchos casos, la necesidad de reinventarse profesionalmente varias veces a lo largo de la vida activa.

El cambio ya no es una tendencia a futuro, sino una realidad que está redefiniendo las reglas del juego en tiempo real. Mientras ciertas habilidades pierden relevancia a pasos agigantados, otras emergen con una fuerza inusitada en un escenario donde la tecnología avanza a una velocidad que los sistemas tradicionales aún no logran alcanzar. La diferencia sustancial estará en quiénes logren adaptarse a tiempo a estas nuevas demandas. En un mundo donde el conocimiento se vuelve rápidamente obsoleto, la capacidad de reinvención deja de ser una opción para transformarse en la principal herramienta de supervivencia profesional.