Bill Gates señaló en un artículo en su blog que la inteligencia artificial (IA) puede ampliar la producción de alimentos y contribuir a erradicar enfermedades, aunque advirtió que esos resultados dependen de evitar que la tecnología agrave la desigualdad o desplace a los trabajadores antes de ofrecerles beneficios concretos.
El planteamiento del fundador de Microsoft combina la expectativa de una aceleración científica con la exigencia de que gobiernos, empresas y organizaciones filantrópicas definan desde ahora quién accede a esas capacidades.
El empresario situó la discusión fuera de una oposición simple entre entusiasmo y temor. Para Gates, los riesgos existen, pero la aceptación pública dependerá de que la IA resuelva problemas cotidianos antes de que sus efectos sobre el empleo se conviertan en la experiencia dominante para millones de personas.
Al abordar los posibles usos de la tecnología en investigación, salud, agricultura, educación y servicios estatales, Gates planteó: “Necesitamos ambas cosas: una profunda preocupación por los daños que la IA debe minimizar, y un optimismo fundamentado sobre los aspectos positivos si los maximizamos para todos”.
En qué sector la IA impactará más rápido
Gates identificó a la agricultura como el segundo sector, después de la salud, en el que espera transformaciones veloces en los países de bajos ingresos. Los agricultores de esos lugares suelen carecer de pronósticos meteorológicos fiables y de asesoramiento sobre semillas, enfermedades de cultivos y ganado o mejora de suelos.
Ante el crecimiento demográfico y las dificultades asociadas al cambio climático, sostuvo que estas herramientas pueden alterar el acceso al conocimiento técnico. “Gracias a la IA, los agricultores de bajos ingresos pronto podrán obtener mejor asesoramiento sobre todos estos temas que incluso los agricultores más ricos, e incrementar su producción sustancialmente”, afirmó.
En el área sanitaria, Gates describió la situación de hospitales pequeños de Estados Unidos que no cuentan con especialistas presentes para evaluar emergencias. Mencionó a Viz.ai, una plataforma que analiza estudios de diagnóstico para identificar accidentes cerebrovasculares y otros cuadros urgentes, utilizada en casi 2.000 hospitales del país.
Asimismo, la IA puede asistir a médicos de atención primaria en diagnósticos, seguimiento de pacientes fuera de la clínica y explicación de resultados de pruebas o esquemas de medicación. Gates extendió esa posibilidad a la salud mental, donde las comunidades enfrentan una escasez de consejeros, psiquiatras y especialistas en adicciones.
No obstante, la promesa tecnológica, según Gates, no se cumplirá por sí sola ni llegará de manera automática a quienes más la necesitan. Al explicar el criterio que debería guiar la adopción de estas herramientas, afirmó: “Debemos esforzarnos por garantizar que beneficie a todos y no solo a unos pocos ricos”.
Qué se necesita para que el avance de la IA sea positivo
Gates vinculó la legitimidad social de la IA con el orden en que sus efectos lleguen a la población. Al referirse a la relación entre beneficios concretos, recelo social y transformación laboral, afirmó: “Si lo primero que hace la IA en la vida de la mayoría de las personas es quitarles el trabajo, quienes ya son escépticos la rechazarán rotundamente”.
Para evitar ese escenario, propuso una coordinación anticipada entre gobiernos, industrias, incluido el sector médico, y las compañías dedicadas a la inteligencia artificial. Su argumento es que la población debe percibir mejoras en su vida diaria para respaldar las medidas necesarias frente a los efectos más complejos de la transición.
La capacidad de procesar literatura científica aparece como una de las principales vías para acelerar la investigación. Gates señaló que los expertos que desarrollan tratamientos contra el cáncer o trabajan con energía nuclear pueden usar estas herramientas para detectar patrones entre grandes volúmenes de información y seleccionar los experimentos más prometedores.
El empresario planteó que, cuando la IA deje de ser una limitación para los investigadores, las empresas pequeñas podrán competir con organizaciones que poseen presupuestos mucho mayores para investigación y desarrollo.
