Ciencia y Tecnología
¿Revienta o no revienta la burbuja de la inteligencia artificial?
El 23 de octubre de 2026, se publicó el sexto artículo de una serie dedicada a la inteligencia artificial (IA), sus riesgos y oportunidades, así como las decisiones que México no puede seguir postergando. En este contexto, se plantea la inquietante posibilidad de que la inversión en IA haya alcanzado niveles insostenibles, generando un debate global sobre la existencia de una burbuja en este sector.
Recientemente, el Fondo Monetario Internacional (FMI) advirtió que el estallido de la burbuja de la inteligencia artificial podría tener repercusiones significativas en la economía mundial. El organismo destacó como un riesgo para la estabilidad financiera los acuerdos “circulares” en los que las empresas de IA se invierten, prestan y compran entre sí. Esta situación ha llevado a figuras influyentes como Ray Dalio, fundador de Bridgewater, a señalar que la burbuja está al borde de reventar.
La preocupación se ha visto reflejada en el mercado, donde las acciones de los fabricantes de chips de memoria han experimentado una caída abrupta. Un claro ejemplo de la volatilidad del sector se evidenció cuando se reveló que los ingresos de OpenAI eran aproximadamente 20 mil millones de dólares inferiores a lo que se había estimado, lo que provocó una caída significativa en el índice Nasdaq en un solo día.
Ante este panorama, surge la pregunta: ¿estamos ante el inicio de un desplome o simplemente ante un nerviosismo típico de un auge que apenas comienza? Los argumentos a favor de ambas posturas son sólidos. Por un lado, quienes prevén una caída argumentan que existe una creciente discrepancia entre las inversiones realizadas y los ingresos que estas deben justificar. En este sentido, GMO, la firma de Jeremy Grantham, conocida por sus pronósticos acertados en el pasado, anticipa pérdidas significativas para muchos inversionistas.
Por otro lado, Paul Kedrosky establece una comparación entre la construcción de infraestructura de IA y las grandes burbujas de inversión en canales, ferrocarriles y fibra óptica. Aunque todas estas inversiones respondieron a necesidades reales, varias de ellas terminaron en quiebras masivas.
La situación actual plantea un dilema crítico para México, que debe considerar cómo navegar en un entorno donde la inversión en inteligencia artificial podría estar en una trayectoria insostenible. Las decisiones que se tomen en este contexto serán cruciales para el futuro económico del país.
Ciencia y Tecnología
Inteligencia artificial para evaluar riesgos de cáncer mediante selfies
21 de octubre de 2026 – 03:35 Hrs
Investigadores del Mass General Brigham en Boston han desarrollado un modelo de inteligencia artificial que utiliza fotografías faciales para evaluar el estado de salud de una persona, superando en ocasiones la información proporcionada por la edad cronológica. Este avance, publicado en la revista The Lancet Digital Health, demuestra que el análisis computacional de imágenes puede estimar la edad biológica y predecir el riesgo de mortalidad en pacientes con cáncer.
El sistema se basa en un extenso entrenamiento con más de 40 millones de fotografías faciales, lo que ha permitido al algoritmo identificar biomarcadores visuales y patrones específicos en el rostro humano. Estos elementos están estrechamente relacionados con los procesos de envejecimiento y los niveles de supervivencia en condiciones clínicas complejas.
Los investigadores han diseñado dos herramientas digitales especializadas: FAHR-FaceAge y FAHR-FaceSurvival. La primera se centra en estimar la edad biológica del individuo a partir de sus rasgos faciales, mientras que la segunda calcula el riesgo de mortalidad y predice la evolución en pacientes oncológicos.
Ambas herramientas han sido evaluadas clínicamente en grupos independientes, mostrando que ofrecen información pronóstica valiosa que complementa los métodos diagnósticos tradicionales. Esto sugiere que el sistema FAHR-Face podría ser un recurso útil para los equipos médicos, ayudando a cuantificar la fragilidad biológica de los pacientes y facilitando decisiones informadas sobre la intensidad y personalización de los tratamientos médicos.
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