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Espacio patrocinadoCon una puesta en escena futurista, luces que cortaban la penumbra y un escenario que imponía respeto, arrancó Ai4 2025 en el icónico MGM Grand Garden Arena de Las Vegas. El recinto, con tres décadas de historia y cientos de eventos memorables -desde conciertos y peleas de campeonato hasta citas tecnológicas- se convirtió hoy en el epicentro mundial de la inteligencia artificial.
Desde mi posición privilegiada, la vista no solo era espectacular, sino también un recordatorio de la magnitud de lo que estaba por comenzar.
La IA en la educación: esperanza y cautela
La primera ponencia estuvo a cargo de Randi Weingarten, presidenta de la Federación Estadounidense de Maestros, quien puso el foco en un debate urgente: cómo integrar la IA en las aulas sin poner en riesgo a los estudiantes.
Weingarten recordó que los docentes ejercen un rol de «in loco parentis», cuidando a los niños en ausencia de sus padres, y que la tecnología no puede alterar esa responsabilidad fundamental.
Habló de la necesidad de establecer reglas claras, del mismo modo que se regula el tabaco o el alcohol, para proteger la privacidad y seguridad de los menores en un contexto donde no existen normas federales específicas para la IA.
También señaló riesgos como la adicción a redes sociales, la pérdida de pensamiento crítico y el uso indebido de datos. No obstante, destacó aplicaciones positivas, como herramientas que ayudan a niños con necesidades especiales a leer en voz alta, subrayando que el desafío es encontrar el equilibrio entre innovación y protección.
Del aula al dato: optimizando la IA para empresas
La segunda presentación, liderada por Tengyu Ma de Voyage AI en colaboración con MongoDB, llevó la conversación a un terreno más técnico: cómo adaptar la inteligencia artificial a las necesidades específicas de las empresas.
Ma explicó que los modelos de lenguaje más avanzados, aunque brillantes, están entrenados con datos públicos y desconocen la información interna que da ventaja competitiva a una organización.
Presentó tres métodos para integrar datos corporativos en IA:
- Non-contact: cargar toda la información en el prompt, un proceso costoso e ineficiente.
- Fine-tuning: entrenar el modelo con los datos, lo que ofrece precisión, pero dificulta actualizar o eliminar información.
- Retrieval-Augmented Generation (RAG): recuperar fragmentos relevantes de una base de datos y usarlos como contexto para la IA, logrando rapidez, modularidad y menor coste.
MongoDB, según Ma, actúa como «biblioteca y bibliotecario» de la IA, proporcionando memoria extendida y garantizando que los modelos puedan acceder a la información correcta en el momento adecuado, sin necesidad de sobrecargar el sistema.
Un inicio que conecta dos mundos
El arranque de Ai4 2025 dejó claro que el futuro de la inteligencia artificial no se construirá solo con algoritmos o marcos éticos, sino con la interacción constante entre la visión humana y la innovación técnica.
La primera jornada abrió con un puente entre dos realidades: la del aula, que busca preservar valores y seguridad, y la de la empresa, que exige eficiencia y adaptación de la IA a su propio lenguaje de datos.
