El mundo de la informática técnica se encuentra actualmente en plena «fiebre de la IA», y acabamos de ser golpeados por una nueva ola con el lanzamiento de DeepSeek, un chatbot de código abierto impulsado por IA que rivaliza con la arquitectura de OpenAI. Con cualquier nueva innovación en inteligencia artificial, también debemos debatir su posible impacto en la privacidad de los datos. A raíz del Día de la Privacidad de Datos, ahora es un buen momento para examinar más de cerca el potencial de esta nueva herramienta de IA y sus consideraciones relacionadas con la protección de datos.
La IA consiste fundamentalmente en manejar y enriquecer datos, ya que sin datos (por ahora) no hay inteligencia artificial. Cuantos más datos y potencia se alimenten, más potente se vuelve la inteligencia artificial. Los motores contextuales de herramientas como ChatGPT y ahora DeepSeek se basan en los datos como contexto para su modelización y sus resultados. Y esto plantea la cuestión de quién controla estos datos y quién tiene acceso a ellos. ¿Qué datos entran en las herramientas de IA y qué sesgos existen potencialmente en esta caja?
La democratización de la IA
DeepSeek afirma tener el poder no sólo de procesar cantidades masivas de datos de forma eficiente, sino también de agitar los mercados bursátiles debido a su coste sustancialmente inferior al de sus rivales. Durante muchos años, las empresas de Estados Unidos han dominado el espacio de la innovación digital; y parece que en los dos primeros años de la fiebre de la IA, muchas de las empresas del espacio, como OpenAI, son también estadounidenses.
No es de extrañar que estos nativos digitales consideren a este recién llegado de China como una amenaza masiva que pone en peligro la conquista del terreno de la inteligencia artificial, de forma muy similar a lo que ocurrió anteriormente con la carrera por la nube y otras conquistas del terreno de las TI.
Se espera que la entrada de DeepSeek tenga un efecto democratizador sobre la IA y demuestre que el grupo insular de empresas de Silicon Valley ya no son las únicas capaces de dar forma al futuro de esta tecnología. Sin embargo, el hecho de que DeepSeek sea una plataforma de IA de código abierto debe evaluarse con cautela. Aunque los códigos de esta herramienta de IA son abiertos, sus fuentes de datos de entrenamiento siguen siendo en gran medida opacas, lo que dificulta la evaluación de posibles sesgos o riesgos de seguridad.
Lo que hace que DeepSeek sea, sin embargo, tan potente es su nivel único de eficiencia. Los mayores problemas que ha tenido Silicon Valley a raíz de la fiebre de la IA en los dos últimos años son el enorme procesamiento necesario y el consiguiente consumo de energía de todos estos chatbots y aplicaciones que de repente están de moda.
Con el desarrollo de DeepSeek existe la posibilidad de que la IA consuma de forma más eficiente y, por tanto, menos energía, ya que necesita menos potencia de cálculo. La curva de la computación se estaba acercando a una asíntota gobernada por la oferta y los costes estaban subiendo e impulsando los límites del mercado para las empresas del ecosistema. Esa oferta, como en el caso de las GPU, se enfrenta a un cambio en el equilibrio entre oferta y demanda.
Pero esta posible disrupción es sólo una cara de la moneda. Esta nueva herramienta de IA funcionará como catalizador para acelerar la demanda de nuevas aplicaciones y, a corto y medio plazo, es probable que las organizaciones aceleren la innovación en IA y lleguen a un punto en el que la maximización de la capacidad desde el punto de vista energético y computacional vuelva a la misma asíntota una vez más. Salvo que se produzcan grandes avances en la producción de energía o en la computación, como ocurre con la computación cuántica, el ecosistema se estabilizará en su debido orden.
Bases maduras de la IA
En la carrera por desplegar nuevas aplicaciones impulsadas por la IA tan rápido como puedan, las organizaciones no deben olvidarse de unas bases sólidas de protección de datos. Hay varias consideraciones de gobernanza, privacidad, seguridad, legales, sociales y éticas que deben tenerse en cuenta, junto con la mejora de la eficiencia y el rendimiento de una herramienta de IA.
Las organizaciones tienen que asegurarse de que todos estos componentes están alineados antes de seguir adelante, y las que lo hayan hecho estarán preparadas para dar un salto adelante con flexibilidad y rapidez, mientras que las que no lo hayan hecho se encontrarán con más riesgos que sus homólogas. Cada una de estas dimensiones requiere no sólo un marco y deliberación, sino también articulación y claridad.
Cuando las organizaciones aceleran el ritmo de la información que introducen en sus herramientas de IA para potenciar su adopción, tienen que revisar los conjuntos de datos para detectar sesgos y ser transparentes sobre qué datos están utilizando y recopilando en su modelo. El último paso es evaluar no sólo los resultados de sus herramientas de IA, sino también la cadena de suministro que tiene acceso a ellos. En el mismo momento en que los datos se introducen en el mundo de la IA, las organizaciones deben ser conscientes de que disponen de los controles de seguridad adecuados.
Así que con toda esta mentalidad de fiebre del oro de la IA, las organizaciones no deben olvidar la protección de datos. Las empresas que han invertido tiempo y esfuerzo en su gobernanza de la IA y en la preparación en torno a los mecanismos de protección de datos en los últimos dos años podrán llegar antes al oro de la IA. Dispondrán de políticas de IA maduras sobre con quién trabajan y cómo tratan sus datos, tendrán directrices éticas y supervisarán los proyectos de IA para permitir que los departamentos que están evaluando ansiosamente nuevas herramientas y funcionalidades de IA.
