La IA generativa se afianza en el MWC'25: robots cada vez más humanos y debates regulatorios y éticos por resolver

Contexto y evolución de la IA

El enfoque ha cambiado gradualmente de la IA a la IA generativa. Aunque las empresas aún no presentan grandes implementaciones, sí muestran primeros casos de uso, experimentos y pruebas. El MWC 2025 se centró en los desafíos sociales, regulatorios y nuevos casos de uso de la IA generativa, asumiendo que ya forma parte del día a día de la sociedad. Algunos de los mensajes clave compartidos en el evento con lo que respecta a la IA generativa:

• Datos sintéticos. Para entrenar grandes modelos de lenguaje (LLM) se necesitan muchos datos. Como los datos creados por humanos ya se han utilizado, la alternativa es usar datos sintéticos, lo que genera dudas sobre el nuevo conocimiento generado y su veracidad.

• Energía nuclear. Otra problemática es la cantidad ingente de energía requerida para crear modelos LLM más potentes. Esto conlleva la necesidad de reactivar planes de energía nuclear para alimentar los centros de datos.

• Modelos de mundos. Para crear un video de un perro mordiendo la nieve, una IA debe comprender las leyes físicas de ambos elementos. Sin embargo, los modelos podrían usar atajos para entender estas leyes, lo que nos podría ofrecer nuevas perspectivas de entender el mundo.

• Nuevos Sistemas Operativos. Los sistemas operativos han evolucionado desde el hardware básico hasta integrar interfaces de usuario, cloud y apps. Ahora, se conectan con LLMs mediante pago por token, cambiando el paradigma del SaaS. En el trabajo, los empleados usarán agentes autónomos de IA que ejecuten múltiples programas. Gracias a estos agentes, se estimó que en 2027 podría haber una empresa de un solo empleado con una facturación de 10M€. Así pues, una posible evolución de la IA generativa sería:

• Red Teams e IA generativa. La tarea de los equipos Red Teams con IA generativa es desafiar la fiabilidad de los modelos LLM, usando técnicas de engaño para comprobar que no tienen alucinaciones ni sesgos, y que cumplen con la confidencialidad de la información. Con el tiempo, los modelos se irán mejorando para ser más robustos, y para ello es necesario estresar los modelos y aprender cómo configurarlos mejor.

IA en Salud Digital

A diferencia de otros sectores menos regulados, no se han presentado soluciones de IA generativa en salud. Las ponencias se centraron en la regulación y su impacto en la innovación, buscando casos de uso de IA generativa que requieran menos regulación para generar impactos y convencer a los grupos de interés.

El reto de la regulación. La regulación de la IA en salud es compleja y puede obstaculizar la innovación. Algunas posiciones favorecen la autorregulación, mientras otras abordan la protección de la información. Existen enfoques híbridos, como los Sandbox, espacios controlados de pruebas que permiten avanzar de manera segura sin frenar la innovación.

AI en medicina. Aunque la IA ofrece múltiples soluciones tecnológicas en medicina, su impacto en la rutina de médicos y enfermeras es crucial. En países en desarrollo, facilita diagnósticos y tratamientos más rápidos, y prescindir de estas capacidades debido a una regulación estricta sería difícil de justificar. A nivel de caso de uso, los expertos proponen implementar IA generativa en tareas administrativas, que requieren menos regulación, permitiendo la incorporación progresiva de los profesionales sanitarios a estas herramientas.

Robots

Los robots con IA generativa integrada avanzan cada año. En esta edición del MWC, se pudo ver el ejemplo con Amira (ver foto), la renovación de la versión anterior de robot Ameca, con mejor IA de base (GPT 4.o), con piel sintética y apariencia más similar a un humano, acercándose cada vez más a poder ser un asistente. La línea entre robots de atención al cliente y de ayuda doméstica cada vez es más fina, pero lo que está claro es que su irrupción real está a la vuelta de la esquina con el abaratamiento progresivo de estos modelos.

Startups

Algunas startups que destacamos por su disrupción o su aplicabilidad en DKV son:

• Horus ML, dentro de sus muchas soluciones de IA para la salud, se incluye una solución que detecta precozmente y diagnostica de manera automatizada signos de Retinopatía Diabética a través de las imágenes retinales. Incluyen en su hoja de ruta, el desarrollo de una lente para que se pueda aplicar desde el dispositivo móvil.  

• Cortical Labs. Startup que ha creado un ordenador biológico, llamado CL1, en base a cultivar neuronas partiendo de células madre humanas. Permite experimentar cómo las neuronas humanas procesan la información, así como aprender en cómo mejorar los ensayos y tratamientos clínicos y la detección temprana de enfermedades.

• Vermut es una startup de prescripción social, es decir, de fomentar la socialización, pensada para conseguir la conexión entre semejantes, dentro del colectivo de seniors. Están iniciando un estudio clínico con personas de este colectivo con problemas de salud, para demostrar que la relaciones entre personas afines, pueden mitigar los problemas de salud y hasta conseguir mejores resultados.

Para concluir, el MWC 2025 ha ofrecido una visión clara de hacia dónde se dirige la tecnología y cómo puede impactar en diversos sectores en el futuro. DKV Innolab ha recogido valiosa información sobre las últimas tendencias y avances tecnológicos, que podrá trabajar para convertir en oportunidades de innovación para la compañía.