Inferencia

Cristián Hernandez-Cuevas es un ingeniero en biotecnología chileno, hoy inversionista en Zentynel Frontier Investments. Fue director de desarrollo de negocios de la Fundación Ciencia & Vida, un parque científico que ha incubado unas 30 empresas de biotecnología, y ejecutivo de Andes Biotechnologies, una de ellas, dedicada a tratamientos contra el cáncer.

Platicamos con Cristián sobre los retos de innovar en una industria tan “intangible” como la biotecnología, y más aún desde Latinoamérica, donde hay que hacer más con menos. Hablamos de por qué Dinamarca tiene una Novo Nordisk y nosotros no, y de la importancia de construir un ecosistema y una mentalidad que permitan innovar en deep tech: desde el chileno que inventó la tecnología detrás de la insulina hasta lo que hace falta para que el capital grande se anime a apostar por la región.

Aun así, Cristián nos cuenta por qué cree en la industria latinoamericana, y por qué hace unos años estuvo convencido de que la probabilidad de que Latinoamérica curara el cáncer era altísima. Después de 14 años y un ensayo clínico que no lo confirmó, nos explica en qué número la deja hoy.

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Ricardo es quizás el informático más importante de América Latina. En 1999 escribió Modern Information Retrieval, el manual con el que se formó una generación entera de informáticos y que sentó las bases de los buscadores modernos. Entre 2006 y 2016 fue VP de investigación de Yahoo Labs, donde ayudó a definir la innovación de uno de los buscadores más grandes del mundo. Actualmente Ricardo es Chief Scientist en You.com, donde construye un modelo de búsqueda e inferencia con un asistente conversacional que da respuestas precisas y verificables.

Platicamos con él sobre por qué un LLM no es un buscador--y por qué el diseño actual de los modelos de lenguaje hace inevitable que se equivoquen--. También nos adentramos en los sesgos de la web y de los algoritmo de por qué Ricardo prefiere llamarle «inteligencia computacional», y de los problemas en los que él no usaría IA, como contratación, justicia, becas y subsidios.

Cerramos con los modelos del mundo y el futuro «tecnorrealista» que él ve.

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Renzo Casapía es un experto conferencista y storyteller en temas de inteligencia artificial, transformación y futuro del trabajo. También es CEO de LearnDat, una firma de consultoría enfocada en innovación con datos e inteligencia artificial. Ha ocupado roles de liderazgo en Norteamérica, Caribe y Latinoamérica en compañías globales como Citigroup, IBM, National Geographic Learning y, más recientemente, en Coursera.

Renzo ha pasado buena parte de su carrera en el sistema educativo. Hoy acompaña a algunas de las corporaciones más grandes de México y América Latina a entender realmente que significa la transformación empresarial con IA. Conversamos con Renzo sobre por qué la adopción de IA en las empresas se queda en cursos de Copilot y productividad individual, en qué procesos se esconde la verdadera transformación, qué va a pasar con los trabajos que la IA puede hacer y cómo deberían prepararse quienes están por entrar al mercado laboral. Cerramos con una pregunta incómoda: si ya no necesitamos ser inteligentes para lograr las cosas, ¿qué perdemos cuando dejamos de escribir y aprender por nuestra cuenta?

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César Cepeda es empresario y uno de los nombres centrales de la informática competitiva en México. Es cofundador y miembro del consejo de Aurovirtual, donde asesora decisiones estratégicas y el diseño del roadmap de producto. En 1993 ganó la primera medalla de bronce de México en la Olimpiada Internacional de Informática, en la primera edición en la que el país compitió. En 2006 presidió el comité científico de la Olimpiada Internacional celebrada en Mérida y creó dos de sus problemas. Desde 1998 es secretario académico de la Olimpiada Mexicana de Informática, y desde ahí ha defendido que México debe apostar por las ideas y la imaginación y exportar software.

Conversamos con César sobre esa primera medalla en informática, por qué México no gana más oros y cómo China entrena a sus talentos desde pequeños. También hablamos de la fuga de talento en informática y lo que viene con la inteligencia artificial: la devaluación del conocimiento técnico, la resolución de problemas, y qué debería enseñarse cuando cualquiera puede pedirle a una máquina que implemente lo que antes tomaba años aprender. César explica por qué las olimpiadas están cambiando para premiar la creatividad y la flexibilidad mental, y cómo transformar la educación frente a los cambios que introduce la IA.

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¿Es la IA un nuevo internet, un nuevo ferrocarril o un nuevo fuego?

En este capítulo, nos sentamos a hablar sobre el nuevo paper de Anthropic analizando el potencial impacto económico de la inteligencia artificial y los tres escenarios que propone: en el primero la IA es un nuevo internet y la economía crece apenas por encima de lo esperado. En el segundo es un nuevo ferrocarril y el crecimiento se dispara. En el tercero es un nuevo fuego, con una economía creciendo al 15 % anual como nunca se ha visto en la historia.

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Manola Zabalza Aldama es secretaria de Desarrollo Económico de la Ciudad de México, economista y politóloga por Sciences Po con estudios en la London School of Economics. Durante la pandemia Manola coordinó, desde la Secretaría de Relaciones Exteriores, la compra internacional de insumos médicos para México, y fue impulsora del FASSST, un foro para conectar startups tecnológicas con el gobierno. Hoy lidera la estrategia de la ciudad para atraer inversión en sectores emergentes, con una apuesta central por la biotecnología.

Conversamos con Manola sobre por qué la biotecnología es una apuesta natural para la Ciudad de México: un millón de universitarios, el sistema de salud integrado más grande del mundo y una industria farmacéutica que ya existe. También hablamos del talento científico que México forma (y que muchas veces pierde), de la estrategia del gobierno para buscar a investigadores mexicanos en el extranjero y traerlos de vuelta, y del papel que puede jugar México en las cadenas de suministro de medicamentos ahora que tanto depende de China.

Además: un biofungicida de ARN desarrollado por un científico mexicano del MIT, la historia de TSMC como modelo de repatriación, y una pregunta incómoda: ¿cómo se construye una industria de largo plazo cuando cambian las administraciones?

"No tenemos un problema de futuro, tenemos un problema de memoria."

Cristóbal Valenzuela es co-CEO y cofundador de Runway, una empresa global de investigación y tecnología en inteligencia artificial que desarrolla modelos fundacionales de investigación en IA y herramientas para crear superinteligencia en el mundo real. Antes de Runway, Cris fue investigador en la Tisch School of the Arts de la Universidad de Nueva York (NYU).

Conversamos con Cristóbal sobre cómo se construye la inteligencia artificial detrás de la generación de imágenes y video, y hacia dónde va esa tecnología. Cristóbal explica por qué, a diferencia del texto, nuestros ojos son implacables detectando el más mínimo error visual y por qué ese problema de calidad ya está prácticamente resuelto. También conversamos sobre Hollywood y los world models, sobre todo por qué Cristóbal cree que la trayectoria natural de estos modelos es convertirse en sistemas de simulación total de la realidad.

Agentes de OpenAI hackearon Hugging Face durante su entrenamiento. Reconstruimos qué pasó y qué implica para el futuro de la inteligencia artificial.

El mundo de la IA está en crisis. Hace unas semanas, un grupo de agentes de OpenAI logró hackear la plataforma Hugging Face durante su entrenamiento. El resultado ha sido la confusión: ¿por qué los agentes se comportaron así? ¿Se está saliendo de control el entrenamiento? ¿Qué buscaban con penetrar en las bases de otra empresa?

En este episodio de Inferencia, José Luis Sabau y José Antonio Murillo reconstruyen los hechos y debaten lo que realmente implica para la industria. Discutimos por qué esto no es un problema ético sino de jerarquía de objetivos, por qué el plural importa —no fue una IA, fueron quinientas— y si deberíamos "marcar el paso" (pace the frontier) en nuestro avance hacia la frontera de la inteligencia artificial.

También hablamos de la carta firmada por Dario Amodei e Ilya Sutskever, del ensayo de Dwarkesh Patel sobre el incidente, y de por qué la ciberseguridad puede ser el campo más lucrativo de la próxima década.

Rodrigo Mendoza-Smith es matemático y consultor en IA. Su investigación estudia los sistemas de IA desde la perspectiva de los datos y la geometría. Ha publicado en NeurIPS, ICML e ICLR y, en los últimos dos años, ha sido autor y revisor de trabajos sobre la aplicación de la IA a la investigación matemática. Estudió la licenciatura en Matemáticas Aplicadas en el ITAM y un doctorado en Matemáticas en Oxford, y fue cofundador y CEO de una startup de IA aplicada.

Rodrigo nos cuenta que pensar que "desaparecerán los matemáticos" proviene de una concepción incorrecta de la profesión: "los matemáticos nunca han hecho nada útil", y esto no cambia con la IA. Rodrigo explica cómo el lenguaje de formalización Lean ya está automatizando la verificación de esas verdades, pero deja intacta la pregunta de cuáles vale la pena perseguir. Ahí, el matemático se parece más a un inversionista de venture capital que decide dónde apostar cómputo y tiempo, o a un poeta, que decide lo que es bello o valioso, entre caminos casi infinito.

#04 | Santiago Hernández es investigador en el equipo de Reasoning de OpenAI, donde trabaja en enseñarle a los modelos a programar, hacer búsqueda profunda y, en última instancia, investigar de forma autónoma: lo que él ve como el verdadero camino hacia la Inteligencia Artificial General. Estudió la licenciatura y maestría en Computación en Stanford, donde hizo investigación en Hazy Research sobre modelos de lenguaje con recuperación aumentada.

Conversamos con Santi sobre la frontera de la Inteligencia Artificial General, qué implica alinear a los modelos de lenguaje y el balance a mantener entre capacidad y alineación.

¿Cuándo veremos a la IA escribir una sinfonía o ganar un premio Nobel? Conversamos sobre la frontera creativa de la inteligencia artificial, la capacidad generación de los modelos de lenguaje, y el camino por recorrer para que la IA tenga, también, buen gusto.