Inteligencia Artificial | Página 31

La medicina que se adelanta a la enfermedad: así ayuda la inteligencia artificial … – Diario de Sevilla

Cuando los datos revelan lo que el ojo clínico todavía no ve

En medicina, el tiempo juega en tu contra. Hay enfermedades que avanzan sin avisar: los síntomas aparecen cuando ya el daño está hecho, y entonces las opciones para actuar se reducen. Por eso la medicina moderna busca adelantarse, identificar quién está en riesgo antes de que sea demasiado tarde.

Un equipo del sistema sanitario público andaluz ha desarrollado ARAI, un modelo basado en inteligencia artificial diseñado para predecir qué pacientes con artritis reumatoide tienen probabilidades de desarrollar enfermedad pulmonar intersticial difusa en los cinco años posteriores al diagnóstico. El trabajo combina el análisis de datos con la experiencia de especialistas en reumatología, neumología y farmacia.

¿Por qué esto importa? Porque la artritis reumatoide no solo afecta las articulaciones. En algunos casos daña los pulmones, y ese daño puede progresar de manera silenciosa. Cuando finalmente aparecen síntomas claros, parte del perjuicio ya es irreversible. Un diagnóstico precoz de esta complicación pulmonar marca la diferencia en el resultado.

Convertir datos en señales útiles

Durante años, los hospitales han acumulado millones de registros: historias clínicas electrónicas, análisis, tratamientos, seguimientos. El reto es extraer información valiosa de ese volumen. La inteligencia artificial puede procesar en segundos años completos de datos clínicos, analíticos y farmacológicos. Puede encontrar patrones que un profesional, trabajando manualmente, nunca lograría detectar.

Para desarrollar el modelo se analizaron datos reales de 5.797 pacientes con artritis reumatoide. Durante el seguimiento de cinco años, 136 de ellos desarrollaron la enfermedad pulmonar intersticial difusa, aproximadamente el 2,3 por ciento. El algoritmo aprendió a reconocer combinaciones de pequeñas señales asociadas a mayor riesgo.

El resultado: el modelo identifica aproximadamente siete de cada diez pacientes que acabarán desarrollando esta complicación pulmonar. En la fase de validación, detectó 19 de 26 casos reales, un 73,1 por ciento.

Lo que no hace la inteligencia artificial

Aquí conviene ser claro: esto no es diagnóstico automático. La máquina no reemplaza al médico ni toma decisiones por su cuenta. Lo que hace es generar una estimación de riesgo que ayuda al especialista a decidir si un paciente necesita vigilancia más intensiva.

Detrás de estas herramientas hay programación, estadística y conocimiento médico. La inteligencia artificial amplía la capacidad de análisis, pero requiere interpretación clínica. Es un par de ojos extra para el profesional, no una sustitución de su experiencia.

El modelo todavía está en investigación. Antes de llegar a la clínica diaria deberá validarse en otros hospitales, ajustarse y adaptarse a los sistemas sanitarios reales. El camino desde un algoritmo promisorio hasta una herramienta operativa requiere tiempo y nuevas pruebas.

Este es un ejemplo de cómo la medicina moderna intenta ganarle la carrera a la enfermedad: usando la información que ya existe para ver lo que aún no es visible.

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«El que no aprenda a trabajar con inteligencia artificial se quedará fuera» | Canarias7

La inteligencia artificial ya transforma el trabajo: lo que necesitas saber

No estamos hablando del futuro. La inteligencia artificial ya está dentro de las organizaciones, cambiando la forma en que se trabaja cada día. Quien dirija una entidad financiera importante lo ve con claridad: el cambio no es una posibilidad, es una realidad presente. Y tiene un alcance específico: afecta especialmente a todas las funciones basadas en análisis, gestión de documentos y procesamiento de información.

La velocidad es lo que más impacta. Hace apenas meses, ciertas tareas parecían imposibles de automatizar. Hoy son parte del trabajo cotidiano. Un dato revelador: en algunas organizaciones, el máximo responsable ya comenta con naturalidad que determinados puestos de trabajo no necesitarán cubrirse porque la IA puede asumir esas funciones. Cuando la alta dirección habla así, no es especulación. Es estrategia ya en marcha.

Qué cambia y qué permanece

Los resultados son tangibles. Tareas que requerían horas o días ahora se resuelven en minutos. La mejora de productividad es enorme. Pero aquí viene lo importante para ti: esto no significa que los profesionales desaparezcan.

Lo que cambia es el tipo de trabajo:

Análisis y elaboración de informes: evolucionarán rápido. El analista no desaparece, pero aprenderá a usar la IA como herramienta, validando resultados y aportando criterio humano
Operaciones, gestión de riesgo y actividad comercial: cambios importantes en el horizonte cercano
Atención al cliente, asesoramiento, confianza: permanecen como competencias claramente humanas
Relación comercial directa: su valor sigue siendo enorme

La IA identificará patrones, detectará oportunidades y sugerirá acciones. Pero alguien seguirá necesitando establecer la relación personal, el contacto que la máquina no puede sustituir.

El verdadero riesgo: quedarse quieto

La reacción en las organizaciones es mayoritariamente de entusiasmo, especialmente entre los profesionales más jóvenes. Cuando reciben acceso a nuevas herramientas, la respuesta es positiva. Pero hay otro elemento muy presente: nadie quiere quedarse atrás.

Y aquí está el núcleo del asunto. No se trata de que la IA sea una amenaza existencial para el empleo. Se trata de que la velocidad del cambio hace que la inmovilidad sea el mayor riesgo. Aprender de forma continua no es opcional. Es entrenamiento, práctica y una actitud permanente de adaptación.

Desde el punto de vista de quien asesora en materia jurídica y empresarial, conviene que entiendas esto: las organizaciones ya están identificando qué procesos automatizar, qué tareas optimizar, qué perfiles necesitarán redefinirse. Si tú no estás aprendiendo a trabajar con estas herramientas, mientras tu sector sí lo hace, la brecha se abre rápido. No es miedo. Es realismo. La IA multiplicará la productividad de quienes la usen bien. Quedarse al margen no es una opción neutra: es quedarse atrás.

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Verano, inteligencia artificial y una pregunta incómoda: ¿estamos mejor que hace un año?

La pausa estival como momento de verdad: ¿hemos avanzado de verdad con la IA?

El verano llega con su promesa habitual: descanso, ritmo más lento, espacio mental. Pero ese tiempo que recuperas no tiene por qué ser solo desconexión. Puede ser también el momento para hacer una pregunta que durante el año tendemos a aplazar: ¿estamos realmente mejor que hace doce meses?

Si miras hacia atrás, el cambio ha sido brutal. Hace un año, la inteligencia artificial ocupaba el espacio de las tendencias futuras. Hoy está en la conversación diaria de cualquier equipo. Pero ese desplazamiento visual esconde una pregunta más incómoda: ¿hemos hecho algo útil con ello, o simplemente hemos abierto aplicaciones nuevas sin cambiar nada en la forma en la que trabajamos?

Esta distinción importa más de lo que parece. Incorporar IA a una organización requiere algo más que descargar una herramienta. Exige revisar cómo haces las cosas, cuestionar tareas que parecían inevitables y detectar dónde puedes trabajar con más velocidad y menos carga operativa. Lo que muchas empresas hacen es mucho más superficial: usan un chatbot para redactar un correo, resumir un documento, preparar una presentación. Puntual. Útil. Pero aislado.

Hace un año, para la mayoría, IA era casi sinónimo de asistente conversacional. Hoy el panorama es distinto. Ya se habla de agentes especializados en atención al cliente, análisis de documentos, generación de propuestas, procesos administrativos, comercial, contenidos, gestión del conocimiento. La pregunta muda: ¿cuántos de esos agentes trabajan ya en tu empresa? ¿Uno? ¿Diez? ¿Están integrados en los procesos reales o siguen funcionando como soluciones sueltas?

Para evaluar el progreso no necesitas indicadores complejos. Basta mirar lo concreto: ¿toman mejores decisiones tus equipos porque tienen información más clara? ¿Dedican menos horas a tareas repetitivas? ¿Han ganado agilidad? ¿Responden antes al cliente? ¿Se han reducido las fricciones internas? Cuando encuentras evidencia en alguno de estos puntos, hay movimiento. Cuando no la encuentras, el verano es buen momento para preparar el siguiente paso.

Y eso incluye aprender. Nunca fue tan fácil acceder a contenido de calidad sobre IA. No se trata de convertir las vacaciones en trabajo prolongado, sino de reservar espacio para entender una tecnología que ya está modificando muchas profesiones. Igual que aprendiste a usar internet, correo electrónico o videollamadas, ahora necesitas desarrollar competencia con IA.

Pero la reflexión debería ir más lejos. Si pudieras diseñar desde cero cómo trabaja tu departamento aprovechando las capacidades actuales, ¿lo harías igual? ¿Mantendrías los mismos informes, los mismos flujos de aprobación, las mismas reuniones? A menudo descubrimos que trabajamos como hace cinco años, aunque las herramientas hayan cambiado por completo.

Aquí está el verdadero valor de la IA: no solo hacer tareas más rápido, sino obligarte a preguntarte si tiene sentido hacerlas de la misma manera. El verano ofrece esa distancia. Úsala para plantear preguntas incómodas sobre eficiencia, procesos, talento y la forma en la que quieres competir en un entorno que se acelera constantemente.

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Granada refuerza su ciberseguridad y establece controles para el uso de la inteligencia artificial

Cuándo la ciberseguridad se convierte en requisito previo para innovar

Granada ha anunciado un refuerzo en sus medidas de protección digital, incluyendo la adopción de normativas europeas sobre seguridad de sistemas y regulación del uso de inteligencia artificial. La ciudad sitúa estas acciones como base para poder avanzar en transformación digital sin exponerse a incidentes que interrumpan servicios municipales o comprometan los datos de sus habitantes.

El planteamiento tiene lógica: antes de desplegar tecnología nueva, hay que asegurar que los sistemas actuales resisten ataques. De hecho, muchas administraciones cometen el error inverso: impulsan iniciativas digitales sin haber blindado antes su infraestructura. Cuando llega el incidente —y tarde o temprano llega—, la caída afecta a servicios críticos que la ciudadanía necesita funcionando.

En concreto, Granada se alinea con la Directiva NIS2 (normativa europea sobre seguridad de redes e información), incorpora el Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial y desarrolla un plan integral de contingencia ante ciberamenazas. Esto significa que establece controles sobre quién usa qué datos, cómo se implementan sistemas de IA en servicios públicos, y qué protocolo seguir si algo falla.

Para ti como ciudadano o empresario que interactúa con la administración, esto debería tranquilizarte. Cuando tramitas un expediente online o accedes a servicios digitales del municipio, hay alguien pensando en que esa información no llegue a manos que no deben. Y cuando el ayuntamiento usa herramientas de IA para optimizar recursos o mejorar procesos, lo hace con criterios de seguridad y transparencia.

Ahora bien: es importante no confundir anuncio con ejecución. Una cosa es aprobar una directiva o un plan; otra es implementarlo en todos los niveles. Las brechas de seguridad suelen venir de detalles olvidados, empleados no capacitados o sistemas parcialmente actualizados. El compromiso es el primer paso, pero requiere seguimiento continuo.

Hay un aspecto especialmente relevante: el control sobre inteligencia artificial. No basta con usar IA porque sea tendencia. Necesita gobiernanza: definir para qué se usa, quién audita los resultados, cómo se garantiza que no introduce sesgos. Esto es particularmente crítico en decisiones que afecten derechos o acceso a servicios públicos.

Si tienes operaciones que dependan de servicios municipales digitales o si trabajas con datos sensibles con el sector público, estas medidas te importan. Un municipio que prioriza seguridad y cumplimiento normativo europeo es un municipio con el que es más seguro operar a largo plazo.

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España: CNMV alerta sobre sobre riesgos vinculados a la inteligencia artificial

Qué vigilar en los mercados financieros españoles: la IA y otras vulnerabilidades

La CNMV publicó a finales de julio su análisis sobre la estabilidad financiera en España durante el primer semestre. El panorama general es tranquilizador: el sistema aguanta bien las tensiones geopolíticas, la inflación y la incertidumbre de tipos de interés. Pero el regulador ha puesto el foco en riesgos específicos que merecen tu atención si inviertes o trabajas en los mercados.

Lo primero que señala la CNMV es la sobrevaloración y concentración excesiva en valores tecnológicos a nivel internacional. No es un problema exclusivo de España, pero afecta a cualquier cartera con exposición a esos sectores. Si tienes fondos con presencia en tecnología, comprueba qué peso real tienen en tu portafolio. Los datos muestran que en los fondos españoles especializados en renta variable, la exposición a empresas tecnológicas llega al 31%, mientras que en el conjunto de fondos se sitúa en el 11%. La diferencia es abismal.

Luego está la inteligencia artificial. La CNMV alerta sobre los riesgos que los modelos de IA de frontera podrían suponer para la ciberseguridad del sistema financiero. Esto no es un detalle técnico: si los sistemas que protegen los datos financieros o controlan operaciones están basados en IA, cualquier brecha o comportamiento impredecible de esos modelos puede tener consecuencias en cascada. Es un riesgo emergente que aún no está completamente mapeado.

En cuanto a lo que funciona bien, los fondos de inversión españoles siguen atrayendo dinero. El patrimonio total llegó a 827.000 millones de euros, con un crecimiento del 3%. Las entradas se dirigen principalmente a renta fija, lo que indica un comportamiento defensivo entre los inversores. La composición es prudente: los fondos tienen el 64% en renta fija y una sensibilidad controlada ante subidas de tipos gracias a duraciones cortas.

En renta variable, las colocaciones privadas crecieron un 21% y las primarias un 33%, señales de dinamismo en el mercado primario. Pero este crecimiento ocurre en un contexto donde la cautela predomina.

Otro aspecto relevante es el de los criptoactivos. El período transitorio para que los proveedores de servicios se adaptaran a la normativa MiCA terminó el 30 de junio de 2026. Hasta entonces, se autorizaron 20 proveedores (14 especializados y 6 entidades de crédito), mientras que otras 16 solicitudes seguían en tramitación. Si trabajas en este ámbito o realizas operaciones con criptoactivos, debes verificar que tu proveedor cumple con la regulación.

En conclusión: el sistema financiero español es resiliente, pero tienes que estar atento a dónde está tu dinero en tecnología, cómo afecta la IA a tu seguridad y ciberseguridad, y si cumples con la normativa en nuevos activos como los criptoactivos.

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Leonardo Torres Quevedo, el abuelo de la Inteligencia Artificial, que inventó la calculadora y creó el primer transbordador de personas

El teleférico que cruza las cataratas del Niágara sigue funcionando después de más de un siglo sin registrar un solo accidente. Pocos saben que detrás de esta hazaña de la ingeniería está Leonardo Torres Quevedo, un inventor cántabro cuya obra abarcó campos tan diversos que los franceses ya lo situaban en 1930 al nivel de Graham Bell, Nikola Tesla o Thomas Alva Edison.

Torres Quevedo no inventó el teleférico sobre las cataratas por casualidad. Diez años antes había construido el primer transbordador aéreo diseñado específicamente para transportar personas, instalado en el Monte Ulía de San Sebastián. Ese proyecto marcó un punto de inflexión: demostró que el transporte por cable podía ser seguro y funcional, lo que motivó que otros países replicaran el sistema en sus territorios.

Más allá del cable: dirigibles, máquinas de calcular e inteligencia artificial

Lo interesante es que Torres Quevedo no se conformó con dominar una rama de la ingeniería. Sus trabajos abarcaron campos completamente distintos. Diseñó los primeros dirigibles verdaderamente seguros de la historia, superando el problema más grave de los zeppelines alemanes: la combustión accidental. Sus dirigibles ganaron tal reconocimiento que fueron utilizados para contrarrestar la amenaza de los submarinos alemanes durante la Primera Guerra Mundial.

Pero hay más. Torres Quevedo fabricó en 1912 lo que muchos consideran el primer videojuego de la historia: un ajedrecista autómata capaz de jugar. Años antes había creado la primera calculadora moderna, con teclado, memoria, procesador y impresora integrados. Eran máquinas dotadas de lógica propia, capaces de ejecutar instrucciones complejas sin intervención humana.

Estos inventos permiten entender por qué hoy se lo considera el abuelo de la inteligencia artificial. Torres Quevedo desarrolló máquinas que tomaban decisiones, procesaban información y respondían de forma automática. Conceptos que en su época sonaban a ciencia ficción.

Todo esto lo realizaba en el valle cántabro de Iguña, donde se conserva su museo-taller. Un lugar donde puedes entender cómo un mismo cerebro fue capaz de resolver problemas en transporte, aeronáutica, automatización y computación.

Para quien trabaja en proyectos actuales de tecnología o transformación digital, los inventos de Torres Quevedo son un recordatorio: la innovación verdadera no entiende de límites entre disciplinas. Un mismo principio puede aplicarse en contextos completamente distintos si entiendes la mecánica profunda del problema.

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OpenAI frena el desarrollo de su nueva IA ante el peligro de que se convierta en una amenaza – ABC

Cuando frenar el desarrollo es la decisión más responsable

OpenAI acaba de anunciar que ralentiza el despliegue de Astra, su próximo modelo de inteligencia artificial, porque durante las pruebas de seguridad ha detectado algo preocupante: el sistema muestra capacidad para identificar por sí solo vulnerabilidades desconocidas en sistemas protegidos y ejecutar ciberataques complejos a partir de instrucciones básicas. No es un problema teórico ni especulativo. Es algo que está sucediendo en los laboratorios.

La empresa ha optado por mantener el desarrollo en pausa mientras refuerza sus mecanismos de protección. Según su comunicación, están implementando controles más estrictos: entornos de prueba aislados, restricciones de acceso a internet, limitación de herramientas disponibles, cifrado reforzado y sistemas de detección de comportamientos anómalos. También han detenido actividades internas que aún no cumplen estos nuevos estándares.

¿Por qué esto importa más allá del sector tecnológico? Porque ilustra algo fundamental sobre cómo las herramientas digitales impactan en el mundo del derecho y la empresa.

Lo que deberías entender

Una IA con capacidades de ciberataque puede comprometer infraestructuras críticas: servidores empresariales, bases de datos legales, sistemas de custodia de documentos.
Si un modelo así se pusiera en circulación sin controles adecuados, los riesgos no serían solo técnicos, sino legales. Responsabilidad civil, penal, normativa de ciberseguridad.
Las empresas que usan IA en sus operaciones necesitan exigir transparencia sobre cómo han sido probados estos sistemas antes de integrarlos.

Aquí se comete un error frecuente: asumir que porque una herramienta es potente, está lista para usar. No siempre es así. Especialmente con inteligencia artificial, la potencia sin controles es un pasivo, no un activo.

OpenAI está siendo prudente, aunque sea costoso. Esto debería tranquilizarte si trabajas en un entorno donde la seguridad de datos es crítica. También debería recordarte que antes de adoptar cualquier solución basada en IA, necesitas preguntas claras: ¿cuáles han sido las pruebas de seguridad? ¿Quién supervisa el acceso? ¿Qué pasa si algo falla?

La tecnología avanza rápido. La prudencia debería avanzar más rápido aún.

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Ordizia, pionera de la Inteligencia Artificial – El Diario Vasco

Cuando Ordizia anticipó el futuro de la inteligencia artificial

La inteligencia artificial forma parte de tu día a día. La utilizas para resolver dudas, ves contenidos generados con ella, la encuentras en aplicaciones que usas sin pensar. Hoy parece obvio, pero hace poco más de una década nadie hablaba de IA. Lo que sí existía era una base teórica en el campo de la física de materiales, y Ordizia fue uno de los pocos lugares del mundo donde se congregaron investigadores de primer nivel para debatir sobre tecnologías emergentes que luego darían lugar a lo que hoy conoces.

Entre 2011 y 2015, el Palacio Barrena acogió dos congresos científicos dedicados al nanomagnetismo y la espintrónica. Participaron premios Nobel de Física y especialistas de universidades e institutos de investigación de prestigio internacional. En aquella época, estos encuentros trataban un aspecto clave: cómo utilizar el comportamiento del espín del electrón —su rotación sobre sí mismo, con dos estados posibles— como base de un código binario para construir nuevas arquitecturas de inteligencia artificial.

El punto diferencial respecto a la IA convencional es relevante. Mientras que la tecnología de silicio utiliza transistores de estado sólido como elemento binario, la espintrónica propone usar materiales magnéticos. En ambos casos, estos elementos juegan el papel de neuronas, formando redes que funcionan de manera similar a las redes neuronales del cerebro humano. Eso es lo que denominan redes neuromorfo.

Lo importante para ti es entender que aquellos congresos no eran eventos académicos desconectados de la realidad. Los investigadores ya anticipaban aplicaciones prácticas en medicina, prótesis, tratamientos menos invasivos y sensores para una sociedad cada vez más automatizada. El horizonte que manejaban era corto: preveían que en unos cinco años pasaría de la teoría a aplicaciones concretas.

Por qué esto importa ahora

Diez años después, lo que entonces era especulación científica es realidad. Las grandes tecnológicas de Silicon Valley han puesto enorme interés en esta arquitectura de IA basada en espintrónica, precisamente porque ofrece ventajas sobre la convencional de silicio.

Desde el punto de vista jurídico y asesor, es importante que entiendas que la IA no surge de la nada. Tiene raíces en investigación rigurosa, materiales específicos, patentes registradas. Cuando negocias con tecnología, cuando firmas contratos que incluyen soluciones basadas en IA, o cuando proteges tu propiedad intelectual, necesitas saber de dónde viene esa tecnología. Muchos errores legales nacen de no distinguir entre marketing y arquitectura real. Una cosa es que algo tenga etiqueta de «inteligencia artificial» y otra muy distinta es cómo funciona internamente y quién posee los derechos sobre esa solución.

Ordizia demuestra que la innovación requiere tiempo, espacios de encuentro, y comunidades científicas que piensen a largo plazo. No todo es startup de dos años ni pivots constantes. A veces, el verdadero avance tecnológico tarda más de una década en pasar del laboratorio al mercado.

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La inteligencia artificial no viene a mejorar el call center, viene a decidir qué tipo de relación queremos tener con las empresas

Cuando la automatización deja de ser mejora para convertirse en opción estratégica

Durante años hemos esperado que la tecnología hiciera soportable el calvario de llamar a un servicio de atención al cliente. Las respuestas automáticas eran lentas, los chatbots frustrantes, y cualquier problema mínimamente complicado terminaba con tu dedo golpeando el cero desesperadamente. Ahora esa época parece estar cerrándose, pero probablemente no de la manera que esperábamos.

Las grandes empresas están reduciendo drásticamente sus equipos de atención al cliente. Microsoft ha pasado de 50.000 a 40.000 personas y calcula ahorros anuales de 750 millones de dólares. Uber cortó un 10% de su plantilla de soporte, mientras Hyatt eliminó aproximadamente un 30% en América. No es especulación: son miles de empleos desapareciendo en distintos países. Forrester estima que en 2030 la inteligencia artificial podría haber eliminado el 49% de los puestos actuales en este sector.

Pero aquí viene lo importante: no todo es lo mismo. Hay que distinguir entre dos mundos completamente distintos que generan experiencias opuestas.

Inbound: donde la tecnología puede tener sentido

Un call center inbound existe para que resuelvas un problema. Si una máquina elimina esperas, contesta bien preguntas sencillas y recupera información rápidamente, puede ser útil. Lo peor que existe es pasar de una persona a otra y repetir tu caso cada vez, como ocurre en algunas compañías. Un sistema inteligente bien diseñado funciona a cualquier hora y evita esa pesadilla.

Pero sustituir a un profesional formado que entiende el contexto, detecta frustración, asume responsabilidad y realmente soluciona tu problema, es otra cosa. No es mejora de productividad: es degradación disfrazada de innovación. Gartner encontró que el 64% de los clientes prefería que las empresas no usaran IA en atención al cliente. En encuestas más recientes, el 87% considera esencial acceder a un agente humano.

Outbound: donde la tecnología debería preocuparte

Los call centers de salida existen para interrumpirte y venderte algo. Durante décadas han entrenado personas para repetir argumentarios, vencer objeciones y mantener a alguien al teléfono hasta conseguir un sí. Algunos respetan la legalidad pero resultan molestos. Otros rozan el engaño, especialmente con personas mayores ofreciendo productos financieros o servicios de utilidad dudosa.

Automatizar esto no es mejorar nada. Un agente artificial no se cansa, no siente vergüenza, no cuestiona el guion. Puede llamar a millones simultáneamente, adaptando el tono a cada persona, imitando acentos, edades y emociones. El resultado es telemarketing industrial, personalizado, persecutorio y prácticamente infinito.

Eso es lo que cambia realmente con la IA en servicios al cliente: no cómo nos atienden, sino qué relación queremos tener con las empresas. Y esa es una decisión que va más allá de la tecnología.

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La inteligencia artificial llega para proteger los monumentos andaluces – ABC

Cuando la tecnología se adelanta al daño: cómo la IA protege el patrimonio

La inteligencia artificial ya está dentro de los edificios históricos andaluces, pero no para demolerlos ni reformarlos sin criterio. Está ahí para evitar que llegue la catástrofe. El proyecto Art-Risk, que coordina la Universidad Pablo de Olavide, ha desarrollado un software de acceso libre capaz de evaluar riesgos y orientar decisiones sobre intervención en monumentos y edificios de valor patrimonial.

Lo interesante es el enfoque: en lugar de esperar a que algo se rompa o se derrumbe, el sistema trabaja en prevención. Analiza simultáneamente el valor cultural y arquitectónico del edificio, su entorno medioambiental, la demografía de la zona, los riesgos climáticos y estructurales. Es decir, no aísla el monumento: lo ve como parte de un ecosistema complejo donde todo interactúa.

El equipo que lo ha desarrollado mezcla disciplinas que normalmente no trabajan juntas: químicos, arquitectos, restauradores, historiadores del arte, geólogos, biólogos, matemáticos e informáticos. Esa diversidad es crucial para que el resultado sea realmente transversal.

En su versión más reciente, Art-Risk ha ido más allá del escritorio. Existe una aplicación móvil que funciona como plan de emergencia en el teléfono del operario que interviene en el terreno. Si ocurre algo, la alarma salta automáticamente, le indica dónde debe dirigirse y tiene todos los protocolos digitalizados y accesibles. Además, queda constancia de cada movimiento que realiza.

Hay otro componente que muestra dónde va realmente la innovación: un software que usa satélites para predecir amenazas futuras. No mira solo lo que ocurre hoy. Anticipa lluvia, cambios de temperatura y otras variables climáticas que afectarán al edificio. De ese modo, puede indicar cuáles son los monumentos que necesitan medidas preventivas inmediatas cuando analiza varios a la vez.

Dónde está el límite real

Pero aquí viene lo importante, y es donde los abogados y asesores tenemos que ser claros: la IA es una herramienta de apoyo, no la solución completa. Quien coordina el proyecto, Pilar Ortiz, lo subraya correctamente. Los datos que genera la máquina son recomendaciones. Las decisiones finales las toman personas: bomberos, técnicos, responsables institucionales sentados en una mesa.

Esto es fundamental cuando hablablamos de patrimonio protegido, porque las decisiones sobre qué intervención hacer, cómo hacerla o si hacerla en absoluto tienen implicaciones legales, sociales y culturales que la tecnología no puede resolver sola. La IA te da información más completa y rápida. Pero el criterio sigue siendo humano.

Si tu municipio, tu comunidad de propietarios o tu promotora tiene un edificio catalogado o de valor histórico, entender esta diferencia entre «lo que nos recomienda el sistema» y «la decisión que tomamos» es esencial antes de actuar.