Columna: Errar es humano, y también lo es la inteligencia artificial

Cuando la inteligencia artificial se equivoca, tiene un término especial: «alucinación». Un nombre sencillo para simplemente inventar algo. ¿Te suena, verdad? Los humanos lo hacemos constantemente. Solo que ahora no estamos solos.

Así como tenemos amigos que nos advierten cuando decimos tonterías, la inteligencia artificial tiene sus propios "controladores": guardianes digitales que comprueban si sus respuestas son correctas. Pero la historia no termina ahí: la IA está aprendiendo a orquestarse a sí misma.

Literalmente. En el fondo, están naciendo. orquestadoresDirectores digitales que coordinan múltiples modelos más pequeños, cada uno con su propio conocimiento. En lugar de un sistema omnipotente, se está formando una orquesta de especialistas inteligentes que, juntos, crean un resultado más preciso y significativo. Así pues, «Errar es humano», esto también aplica a la inteligencia artificial.

Orquestadores – directores digitales

Los modelos grandes como ChatGPT-5 se parecen más a una orquesta sinfónica que a un solo cerebro. Cada parte del sistema tiene su propia función: un modelo comprende el lenguaje, otro reconoce imágenes, un tercero analiza datos y un cuarto verifica la veracidad de las afirmaciones. Pero por encima de todos ellos se encuentra el director. Orquestador de IA.

Este orquestador coordina qué modelo se ejecutará en el momento oportuno. En la práctica, esto significa que el propio sistema elige qué herramienta es adecuada para una tarea determinada y cómo conectar sus resultados. Esto reduce errores, duplica la verificación de datos y aumenta la precisión.

Esto ya funciona en medicina. El sistema de Fujifilm. Orquestador de sinapsis Combina los resultados de varios algoritmos de diagnóstico (resonancia magnética, tomografía computarizada, radiografía) en un único resultado. El médico no ve diez gráficos diferentes, sino un resumen único y consolidado. Empresas como Adobe y Microsoft también están desarrollando sistemas de orquestación similares que combinan diferentes módulos de IA en un todo coherente.

Nanomodelos: pequeños pero ingeniosos

Si el orquestador dirige, entonces son nanomodelos Los que juegan. Pequeños, especializados, pero sorprendentemente efectivos.

En lugar de un modelo gigante que lo sabe “todo”, la nueva generación se basa en la multitud. mini modelos, cada uno para su área: uno para el calendario, otro para documentos legales, un tercero para informes médicos, un cuarto para comunicación.

Estos modelos están diseñados para ejecutarse de forma rápida y eficiente, y a menudo directamente en el dispositivo, sin conexión a la nube. Qualcomm y NVIDIA ya han presentado modelos de lenguaje reducido que pueden ejecutarse en smartphones o portátiles y seguir pensando casi tan bien como sus hermanos mayores.

Imagina: tu teléfono detecta que vas a perder una reunión. Revisa el tráfico, sugiere una nueva ruta, te envía una disculpa y te reproduce un resumen de la presentación. Todo esto en segundos, sin necesidad de abrir ninguna aplicación. Ese es el poder de los nanoagentes.

Cuando los modelos orquesta y nano trabajan juntos

La verdadera magia ocurre cuando el orquestador conecta múltiples nanomodelos en una tarea común.

Supongamos que quieres reservar unas vacaciones. El orquestador envía una orden a cinco agentes: uno consulta el tiempo, otro los vuelos, un tercero los hoteles, un cuarto tu calendario y un quinto tu presupuesto. Los conecta y te presenta la solución ideal: el vuelo más barato, un hotel con piscina, una fecha libre y una lista de restaurantes cercanos. Mientras tanto, solo tienes que elegir una fecha y disfrutar de tu café.

Esto ya no es ciencia ficción. Las plataformas basadas en los llamados "ecosistemas de agentes" ya están experimentando con este tipo de orquestaciones, donde los agentes se comunican entre sí, se verifican mutuamente e incluso se corrigen si alguno comete un error.

Inteligencia que puede repararse a sí misma

La mayor diferencia entre la inteligencia artificial de hoy y la del mañana no será esa ¿Qué sabe él?, pero Cómo sabe pensar en sus errores.

Los nuevos sistemas son capaces de autocorregirse: comprueban si sus respuestas son coherentes con otros modelos y, de no ser así, inician una revisión. Esto significa que la IA puede generar una idea hoy, y mañana puede revisarla, mejorarla y, solo entonces, presentársela a un humano.

En la práctica, se trata de una transición del "gran cerebro" que lo dice todo a red de asistentes inteligentes, que trabajan juntos y se supervisan mutuamente. El resultado: menos errores, mayor fiabilidad y una lógica de toma de decisiones más humana.

¿A dónde nos lleva esto?

Si hoy vivimos en la adolescencia inteligencia artificial —una época en la que todavía dice tonterías a menudo—. Mañana entraremos en una era de madurez. Entonces, cada problema tendrá su propio experto digital.

Los grandes modelos seguirán existiendo, pero desempeñarán el papel de generalistas. Nanoagentes especializados operarán a su alrededor, y los orquestadores conectarán todo en una red armoniosa de colaboración.

En lugar de una IA "superinteligente", tendremos una red de compañeros digitales capaces de pensar juntos y corregir sus errores. Lo cual, si lo pensamos, no está tan lejos de lo que hacemos los humanos.

Conclusión: Errar es humano, y también lo es la inteligencia artificial.

En unos años, cuando veamos a nuestros agentes digitales en segundo plano mientras tomamos nuestro café de la mañana organizando vacaciones, revisando documentos y planificando nuestro día, tal vez sonrió.

Los errores no desaparecerán. Simplemente se dispersarán. Solo que esta vez, afortunadamente, no seremos los únicos que cometamos errores. Tendremos un interlocutor a nuestro lado que, como nosotros, podrá admitir que no siempre tiene razón.

Y este es quizás el rasgo más humano que la inteligencia artificial haya desarrollado jamás.