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¿Qué es la Inteligencia Artificial? ¿Existen realmente máquinas capaces de pensar o razonar como seres humanos? En este artículo profundizamos sobre este término y vemos cuáles son sus aplicaciones de presente y futuro.

¿Qué es la inteligencia artificial?

La Inteligencia Artificial es un término que suena a ciencia ficción. Cuando se hace referencia a ella, muchos todavía piensan en libros, cómics o películas de Hollywood, en las que un superordenador usa sus conocimientos para someter a una raza humana demasiado ambiciosa, y a la que ahora se considera superior.

Sin embargo, la I.A. es muy real y, de hecho, casi se podría decir que estamos rodeados de ella. Y cada día más, ya que no es ningún secreto que cada vez necesitamos más de máquinas que sean capaces de desarrollar procesos que, hasta hace poco, realizaban los seres humanos.

Pero empecemos desde el principio. La definición de Inteligencia Artificial consiste en una combinación de algoritmos que permite a una máquina (un ordenador, por ejemplo) ejecutar procesos de forma similar a un ser humano.

Dicho de otro modo, una computadora, un programa o cualquier sistema informático que utilice la inteligencia artificial, es capaz (o debería serlo) de percibir datos, analizarlos, razonarlos y emplearlos en consecuencia con un objetivo.

Existe cierta polémica alrededor de la inteligencia artificial, ya que hay quien considera que un ordenador nunca podrá pensar o actuar igual que una persona, ya que su "razonamiento" se basa en simples intercambios de paquetes de datos, y no puede imitar otros comportamiento humanos basados en emociones o sentimientos.

Sin embargo, lo cierto es que las aplicaciones reales de la Inteligencia Artificial han ido evolucionando y ya no solo se trata de "pensar como humanos", sino de tomar las decisiones adecuadas dentro de un determinado entorno, en este caso informático, e incluso aplicarlo al mundo real.

Tras esta pequeña introducción toca conocer más a fondo cómo surgió la inteligencia artificial y su evolución hasta nuestros días.

Breve historia de la Inteligencia artificial

¿Cuál es el origen de la Inteligencia Artificial? ¿ Quién la inventó? A pesar de lo que pueda parecer, es un término que cuenta con más de medio siglo de historia en el campo práctico.

Las primeras teorías prácticas relacionadas con la A.I. surgieron en la década de los 40, pero no fue hasta 1950 cuando el concepto tuvo un 'boom' definitivo.

Gran parte de culpa la tuvo el científico y matemático Alan Turing, considerado como el padre de la inteligencia artificial. Fue él quien escribió en la década de los 50 el trabajo que se considera la base de esta disciplina, Computing Machinery and Intelligence.

En dicho trabajo, Turing plantea un experimento que sigue siendo una de las bases de la I.A: la prueba de Turing. Básicamente, la prueba, en aquel momento teórica, planteaba una conversación ficticia entre humano-humano y humano-máquina. Según Turing, existirá Inteligencia Artificial cuando no seamos capaces de dintinguir entre humano y máquina en una conversación a ciegas.

En cualquier caso, el término "Inteligencia Artificial" como tal, fue acuñado por John McCarthy en la célebre reunión de Dartmouth, en 1956, una convención sobre tecnología y ciencias de la información que se extendió durante dos meses. En dicha convención se lanzaron sentencias demasiado optimistas que elevaban a la inteligencia artificial como el futuro a corto plazo. Sin embargo, este exceso de optimismo hizo que el término cayera en el olvido durante casi dos décadas.

Sin embargo, el desarrollo de estos sistemas nunca cesó a nivel empresarial o gubernamental. De hecho, es una época en la que comenzaba el desarrollo de ordenadores a gran escala, lo cual favorecía la investigación de nuevos programas o sistemas de inteligencia artificial.

En la década de los 80 la I.A. se pone de moda otra vez gracias a la aparición de los denominados Sistemas Expertos y de las investigaciones llevadas a cabo por el gobierno japonés en su ambicioso proyecto " Quinta generación ", el cual no terminó dando los resultados esperados.

Desde ese momento, el avance de la tecnología ha sido imparable y la Inteligencia Artificial no ha sido la excepción. Uno de los grandes hitos de esta disciplina fue en los años 90, cuando el superordenador Deeper Blue (evolución del primer Deep Blue) creado por IBM, fue capaz de vencer al campeón de ajedrez de aquel momento, Gary Kasparov, en un enfrentamiento a 6 partidas.

En pleno 2020 la Inteligencia Artificial está presente en numerosos ámbitos, incluso en nuestra vida cotidiana. Cuando juegas a videojuegos contra un oponente controlado por la máquina, en los asistentes virtuales como Alexa o Google Home, o incluso en los chatbots. Todo sistema capaz de imitar el comportamiento humano y de aprender en base a los datos que recibe, se considera inteligencia artificial.

¿Qué tipos de de inteligencia artificial existen?

No existe una descripción clara y concreta de cómo funciona la inteligencia artificial, sino que depende del tipo de algoritmos y procesos empleados, o de los objetivos perseguidos. En este sentido, se puede hablar de tipos diferentes de inteligencia artificial.

Máquinas reactivas

Es el tipo más básico de inteligencia artificial. Solo se basa en decisiones sobre el momento presente, pero no puede analizar datos pasados ni aprender en base a ellos. Es decir, no evoluciona.

Un ejemplo de este tipo de inteligencia artificial sería, por ejemplo, la ya citada computadora Deep Blue. Este ordenador era capaz de reconocer las figuras en el tablero y procesar 200 millones de movimientos en un segundo. Sin embargo, ese era su único objetivo: procesar cuál era el mejor movimiento en tiempo real en base a lo que realizara su oponente. Sin embargo, fuera de eso, Deep Blue ignora cualquier dato pasado o futuro externo a la partida o al procesamiento del siguiente movimiento.

Memoria limitada

Las máquinas que utilizan este tipo de inteligencia artificial sí son capaces de mirar al pasado, pero de forma limitada. Es decir, puede almacenar la información que recoge durante cierto tiempo, y añadirla a su programación para crear nuevos patrones de comportamiento.

El problema es que esa información solo se añade por tiempo limitado y no son capaces de realizar representaciones completas y perdurables como en el caso de un ser humano.

Teoría de la mente

En este punto estarían aquellos sistemas o máquinas capaces de entender cómo funcionan las personas, objetos o sistemas que los rodean. Dicho de otro modo, estas inteligencias artificiales aprenden en base a nuestros comportamientos y, en base a ellos, saben cuáles son nuestros gustos, necesidades, deseos o cómo esperamos ser tratados.

Este tipo de I.A es capaz de comprender el entorno que le rodea, y supone un paso importante para poder realizar una interacción social más cercana a lo que se esperaría de un humano.

Autoconciencia

Llegamos a terrenos pantanosos, habitualmente reservados la ciencia ficción. Se trata de que la inteligencia artificial tenga conciencia de sí misma y se reconozca como un ente independiente y capaz de tomar decisiones, diferenciando entre sí mismo y los objetos/personas/sistemas que le rodean.

Todavía no existen máquinas o sistemas que tengan conciencia de sí mismos, más allá de las inteligencias malvadas que conocemos de películas como '2001: una odisea del espacio' (HAL) o 'Terminator 2' (Skynet), o de libros como 'I have no mouth and I must scream'.

Ventajas y desventajas de la inteligencia artificial

Entre las ventajas de la inteligencia artificial se pueden citar las siguientes:

Aumenta la eficacia de los procesos y reduce los tiempos necesarios para llevarlos a cabo.

Permite a las personas liberarse de tareas repetitivas que aportan poco valor y que se podrían hacer de forma automatizada.

Puede desarrollar tareas o peligrosas que a los seres humanos les resultarían imposibles o muy complicadas de realizar, por ejemplo en campos como la exploración espacial.

Evita los errores humanos al basarse en procedimientos computacionales.

La inteligencia artificial es inmune al desgaste físico o emocional. Puede trabajar 24 horas al día, 365 días al año.

Facilita el día a día de las personas, con el claro ejemplo de Amazon Echo y otros asistentes virtuales similares.

Es capaz de realizar tareas "mecánicas" con alta precisión, gracias al análisis de gran cantidad de datos y variables.

Pero no es ningún secreto que es una tecnología que también tiene sus detractores. Estos son algunos de los peligros de la inteligencia artificial.

Es susceptible de provocar cambios profundos en el mercado laboral, La adopción de estas tecnologías podría suponer la sustitución del ser humano en determinadas tareas, sobre todo aquellas que se desarrollan de forma automatizada.

No tiene sentimientos ni empatía, no es capaz de ponerse en el lugar del otro, lo que la inhabilita para tareas o procesos en los que es fundamental el factor humano.

Carece de capacidad de improvisación o creatividad, sus decisiones se basan en algoritmos y análisis de información preexistente, por lo que no es capaz de tomar decisiones más allá de lo que dicen los datos.

Podría ser usada con malos fines, por ejemplo para el desarrollo de malware, robo de datos o suplantación de identidad.

Efectivamente, de momento no incluimos entre los peligros o desventajas de la inteligencia artificial su afán por conquistar el mundo y rebajar a los seres humanos a esclavos. Aunque quizá algún día...

Técnicas y campos de la inteligencia artificial

La inteligencia artificial tiene muchos campos distintos y su funcionamiento se basa en la aplicación de diversas técnicas. A continuación vemos algunas de las más utilizadas, eso sí, de forma breve porque son términos de gran complejidad que requerirían mucho más detenimiento en cada uno de ellos.

Aprendizaje Automático (Machine Learning)

El aprendizaje automático o machine learning es un tipo de inteligencia artificial que otorga a las computadoras la capacidad de aprender. Se basa en el análisis de datos, a través de los cuáles puede encontrar nuevos patrones que le permiten modificar su comportamiento. Es decir, analiza y proceso información, descubre patrones y actúa en consecuencia.

Ingeniería del conocimiento (Knowledge Engineering)

La ingeniería del conocimiento se basa en el uso de las técnicas necesarias para la creación de sistemas expertos. Dicho de otro modo, es un área computacional que se emplea para almacenar información importante y utilizarla con fines estratégicos. Cuanto más profundas sean las capas de información, mejor serán las estrategias aplicadas.

Lógica difusa (Fuzzy Logic)

La lógica difusa es una de las teorías matemáticas más en tendencia actualmente. Se basa en la utilización de apreciaciones que no son totalmente verdaderas ni falsas, sino que ocupan todas las posiciones intermedias entre la verdad absoluta y la falsedad total.

Esta técnica se basa en el uso de términos cualitativos ("Juan es MUY alto), a los cuáles se les otorga un valor cuantitativo ("¿cómo de alto debería ser Juan para ser considerado MUY alto?"). Gracias a este tipo de lógica, la inteligencia artificial puede establecer patrones en base a términos no cuantitativos.

Redes neuronales artificiales (Artificial Neural Networks)

Es una técnica cuyo comportamiento está inspirado en el funcionamiento de las redes neuronales humanas. Al igual que en el ser humano, son sistemas independientes que están interconectados entre sí. Ca una de estas neuronas artificiales recibe un número determinado de entradas, a las cuáles les otorga un "peso" determinado. En función de la cantidad de entradas y su peso, recibirá un determinado "impulso nervioso", lo cual se traduce en un valor de salida.

Este tipo de redes se organiza por capas, de forma que la primera capa recibe los datos reales, en bruto, y los va transfiriendo al resto de capas, las cuáles las van procesando para emitir un valor final de salida.

Sistemas reactivos (Reactive Systems)

Los sistemas reactivos fueron definidos por un grupo de ingenieros liderados por Jonas Bonér en su Reactive Manifiesto. En dicho manifiesto se describen las características de este tipo de sistemas: responsivos, (responde de manera oportuna en tiempo y forma), resilentes (con capaces de seguir siendo responsivos aunque exista algún fallo interno de funcionamiento), elásticos (se adaptan a diferentes niveles de carga/demanda)) y orientados a mensajes (envían comunicaciones asíncronas que permiten agilizar tareas).

Sistemas Multiagente (Multi-Agent Systems)

Un agente inteligente es capaz de percibir el entorno, analizar sus variables y actuar en consecuencia. Pues bien, los sistemas multiagente son una combinación de los mismos cuyo objetivo es realizar tareas que un agente individual es incapaz de afrontar. Se utilizan sobre todo para la resolución de problemas o el desarrollo de entornos colaborativos adaptables.

Sistemas basados en reglas (Rule-Based Systems)

Este tipo de sistemas funcionan aplicando diferentes reglas para una determinada situación, y comparando después los resultados obtenidos. Es posible llevar a cabo esta tarea por diferentes métodos. Por un lado, pueden partir de una evidencia o situación inicial y hallar su posible solución; por otro, pueden partir desde hipótesis con posibles soluciones y realizar el recorrido inverso para hallar la premisa o evidencia.

Razonamiento basado en casos (Case-Based Reasoning)

Este tipo de inteligencias artificiales pueden resolver problemas en base a los precedentes existentes en la resolución de la misma incidencia. Imagina un cerrajero que sabe cómo abrir una cerradura porque ya ha abierto cerraduras idénticas o muy parecidas. Pues eso mismo hacen este tipo de sistemas.

Sistemas expertos (Expert Systems)

Son sistemas informáticos que funcionan cono lo haría un humano experto en determinada materia específica (normalmente están relacionados con el campo de la ciencia, biología o similares).

Su funcionamiento está fundamentado en el aprendizaje, la memorización y comunicación de información. Normalmente la información ha sido proporcionada por expertos humanos, y el sistema realiza los procesos en base a unas normas para usar sus conocimientos en situaciones particulares. A su vez, este sistema experto puede aprender y mejorar con futuras adiciones.

Redes Bayesianas (Bayesian Networks)

Son un tipo de sistemas de minería de datos que consiste en un modelo de probabilidades capaz de calcular relaciones causales entre diferentes variables. Estas relaciones son representadas a través de grafos cíclicos que indican una probabilidad conjunta para determinado tipo de variables relacionadas.

Vida artificial (Artificial Life)

El estudio de la vida artificial tiene aplicaciones muy diversas. Por ejemplo, para simular "cómo sería la vida" en un determinado caso, o incluso para estudiar "cómo surgió la vida" antes de que esta existiera.

En general se puede decir que es una rama de las Ciencias de la Complejidad que estudia o diseña sistemas artificiales que se comportan como si tuvieran vida real. De hecho, este concepto surgió de la mente de unos investigadores que veían a los virus de ordenador autorreplicantes como una forma de vida, ya que estaban diseñados con el objetivo de "procrear" y subsistir en el tiempo. Este término está ligado a la capacidad de los sistemas informáticos de reproducirse, y más aún, hacerlo con modificaciones que les permitan subsistir adaptándose a su medio, tal como lo hacen las especies "vivas".

Técnicas de Representación de Conocimiento

Es un término surgido al amparo de la inteligencia artificial, que busca crear representaciones del conocimiento que puedan ser interpretadas por máquinas o mecanismos que simulen el comportamiento humano. Existen muchas técnicas de representación del conocimiento, por ejemplo en base a "Objeto-Atributo-Valor", "Hechos ciertos-Hechos inciertos", "Fuzzy facts o hechos difusos", y muchos más. Otra técnica son las redes semánticas, las cuáles vemos en el siguiente punto.

Redes semánticas (Semantic Networks) y Frames

Las redes semánticas son representaciones esquemáticas de términos lingüísticos relacionados. Dichos términos y sus relaciones se pueden representar de diversas maneras, por ejemplo mediante un mapa conceptual o gráficas de árbol o nodos.

Visión artificial

La Asociación de Imágenes Automatizadas define la visión artificial como aquella combinación de hardware y software que permite a los dispositivos procesar y reconocer imágenes capturadas en el mundo real en base a conceptos numéricos o simbólicos.

Audición artificial

El oído artificial responde a estímulos sonoros y los convierte en pulsos eléctricos que estimulan la respuesta del nervio auditivo. Como has podido adivinar, es un tipo de inteligencia artificial que está orientado a su uso por las personas con problemas de audición. Incluso, en base a la decodificación de los estímulos sonoros, se puede recuperar la audición en personas que tienen afectado el órgano de Corti y cuyo problema no puede ser solucionado con el uso de audífonos.

Lingüística computacional

La lingüística computacional se encarga de analizar y reconocer el lenguaje y transformarlo en un programa que se pueda ejecutar por ordenador. Es decir, estudia la lengua y sus usos para desarrollar aplicaciones computacionales basadas en el reconocimiento del lenguaje. En esta técnica no solo interviene la inteligencia artificial, sino que también lo hace la lógica o la psicología cognoscitiva.

Procesamiento del lenguaje natural (Natural Language Processing)

Similar a la lingüística computacional, es un campo de la inteligencia artificial que estudia la interacción entre el lenguaje y las computadores. El objetivo es el desarrollo de mecanismos más efectivos de comunicación entre humano y máquina.

Minería de datos (data mining)

La minería de datos es un técnica que aúna aspectos de la computación y la estadística. Este método se encarga de recoger grandes volúmenes de datos y establecer patrones entre ellos. Se puede combinar con otras técnicas como el machine learning, de forma que la computadora aprende procesos para buscar y analizar los datos de forma más efectiva.

Ejemplos del uso de la Inteligencia artificial en la empresa

La inteligencia artificial puede ser de ayuda en numerosos ámbito de una empresa. De hecho, hay gran cantidad de ejemplos del uso que se hace de ella en herramientas de diferentes áreas.

Marketing y ventas

Pensemos en la cantidad de datos que tiene que analizar un departamento de marketing para elaborar perfiles de clientes. Sin embargo, gracias al uso de la inteligencia artificial en marketing se puede automatizar la minería y análisis de esta información. Pero además, yendo a ejemplos más concretos, la inteligencia artificial en marketing ya se aplica en:

Creación de contenido: ya existen programas capaces de redactar contenido 100% original en base a unos datos o términos básicos.

Curación de contenido: consiste en ofrecer a cada persona contenido relacionado en base a su perfil.

Publicidad programada: plataformas que permiten comprar espacios publicitarios de forma automatizada y adaptados al público objetivo del negocio.

Email marketing: hay herramientas que usan el procesamiento del lenguaje natural para redactar "Asuntos" más llamativos o cuerpos de email que llamen al usuario a la acción.

Diseño web: por ejemplo, existen plataformas que crear una web de forma automática con las imágenes y texto que envíe el usuario.

Atención al cliente

La atención al cliente es otra de las áreas en las que la inteligencia artificial puede tener muchas aplicaciones. Una de las más comunes son los chatbots, los cuáles ofrecen respuestas automáticas en base a las preguntas del usuario.

En la actualidad es bastante sencillo crear un chatbot básico para que desempeñe funciones de atención al cliente. Se puede hacer con herramientas gratuitas como Pandorabot, o con otras de pago como Chatfuel.

Recursos humanos

La inteligencia artificial en recursos humanos tiene muchas aplicaciones. Por ejemplo, puede gestionar un gran volumen de datos de candidatos o empleados, y permite automatizar tareas residuales que, de otra manera, llevarían mucho tiempo.

Sin embargo, una de sus grandes ventajas en este campo es que elimina los llamados prejuicios cognitivos. ¿Qué significa esto? Los sesgos cognitivos son aquellas valoraciones erróneas que una persona hace sobre otra en base a su conducta, aspecto, etc. Es algo típico de los humanos ("esta persona me da buena/mala espina"), pero la inteligencia artificial no cae en esos juicios de valor.

¿En qué sectores se está aplicando actualmente la Inteligencia artificial con éxito?

La inteligencia artificial se emplea ya en la mayoría de sectores, aunque es cierto que en algunos todavía está en fase muy temprana de implantación.

Psicología

La psicología y la inteligencia artificial estudian la conducta y comportamiento, en unos casos de las personas y en el otro de las máquinas. Ambos conceptos son distintos pero complementarios, y de hecho la I.A. se ya emplea en diversas ramas de la psicología, como la psicología educativa (robótica educativa, tutores inteligentes) o la neurociencia.

Ingeniería

La inteligencia artificial es cada vez más usada en las diferentes ingenierías gracias a su capacidad para recabar y analizar datos, automatizar y controlar procesos, etc. Por ejemplo, es ampliamente utilizada en la ingeniería informática o la robótica y, de hecho, ya hay quien dice que en pocos años la A.I. ya sabrá programar y no serán necesarios los informáticos. Incluso, muchas universidades ya incluyen entre sus planes de estudios el Grado de Ingeniero de Inteligencia Artificial. Echa un vistazo a nuestro artículo sobre inteligencia artificial y robótica.

La Bolsa

Otra de las aplicaciones de la Inteligencia Artificial se encuentra en el mercado bursátil, lo que se conoce como Bolsa. Sobre todo, se emplea con el objetivo de analizar datos que permitan predecir patrones y facilitar la toma de decisiones sobre la compra, venta o mantenimiento de acciones.

Periodismo

La inteligencia artificial en periodismo ya se utiliza en diversos medios para la creación de contenidos, con el objetivo de liberar al periodista de las tareas más repetitivas de su labor informativa, y que pueda centrarse en ofrecer contenidos de valor, críticas, investigaciones, reportajes de actualidad, etc. Entre los medios que ya han usado herramientas de escritura automática hay algunos tan conocidos como Washington Post, USA Today o Le Monde.

Videojuegos

Desde el comportamiento de los enemigos hasta el propio diseño de juegos, la IA cada vez es más importante en esta industria. Para saber más te recomendamos visitar nuestro artículo sobre inteligencia artificial y videojuegos.

Música

La inteligencia artificial también está cambiando la forma tradicional de componer, editar o distribuir música. Por ejemplo, hay programas con I.A. que permite componer canciones o álbumes en base a otras melodías similares, realizar remixes, imitar sonidos de instrumentos... Incluso de compartir las creaciones con aquellos usuarios a los que potencialmente les podrían gustar.

Educación

Los centros educativos son bastante reticentes a adoptar nuevas tecnologías para el aprendizaje, pero en algunos casos ya aplican la inteligencia artificial para ofrecer nuevas y más efectivas maneras de enseñar. Entre las principales ventajas de la I.A. en educación está la posibilidad de analizar datos de grupos de alumnos para ofrecer soluciones acordes a sus necesidades, liberar a profesores de tareas automáticas y repetitivas o fomentar el aprendizaje colaborativo mediante la creación de grupos de aprendizaje con las mismas carencias.

Sector de la salud

Entre los múltiples usos de la inteligencia artificial en el campo de la salud está el análisis de datos basados en historiales clínicos para que los profesionales puedan asignar los tratamientos más indicados.

Un ejemplo de la aplicación de la inteligencia artificial en medicina es Bisepro, un programa que permite diagnosticar la sepsis en base a la computación de imágenes y que también ayuda a los doctores en todo el proceso, desde la fase de diagnóstico hasta el soporte terapéutico.

Retail

La aplicación de la inteligencia artificial en el sector retail permite ofrecer productos más atractivos y personalizados al cliente. Su principal fortaleza es la capacidad para ofrecer un mejor servicio preventa y postventa. Recordemos que la I.A. no duerme, no descansa, está disponible 24/7, algo que todo negocio quiere pero que ningún trabajador humano puede ofrecer.

Deportes

La inteligencia artificial está revolucionando el mundo del fútbol en muchos sentidos, sobre todo gracias a su aplicación conjunta con el Big Data. Por ejemplo, esta tecnología permite analizar situaciones de un partido para intentar predecir otras variables (por ejemplo, la probabilidad de marcar gol con determinada jugada ensayada). Otro de sus principales usos tiene que ver con el scouting de jugadores. Basándose en el análisis de datos, hay software con la capacidad de predecir variables como el rendimiento futuro de un jugador o la probabilidad de que se lesione.

Derecho

El derecho no escapa a las nuevas tecnologías, pese a ser una disciplina resisitente a las tecnificaciones, hoy por hoy la inteligencia artificial está entrando en el derecho para dar un giro de 360 grados a la manera y rapidez en la resolución de los litigios, seguramente y aunque nos resistamos a admitirlo, a aplicar mayor justicia.

¿Cómo se presenta el futuro de la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial está cada vez más implantada, aunque se cree que no llegará a un punto de madurez en la mayoría de sectores hasta 2030, es decir, todavía habrá que esperar como mínimo 10 años.

Algunos autores se han aventurado a hablar sobre las aplicaciones de la inteligencia artificial en el futuro. Uno de ellos es John Searle, quien distingue entre IA fuerte e IA débil. Según Searle, la IA débil es la que realiza tareas programadas sin necesidad de tener estados mentales. Por su parte, una IA fuerte sería aquella que no imita procesos de la mente humana, sino que ES una mente humana. Según este autor, esto implicaría que una IA fuerte es imposible de diseñar.

Por tanto, la evolución de cara al futuro sería hacia una inteligencia artificial general que, si bien no es capaz de ser una mente humana, sí es capaz de realizar distintos procesos a imitación de esta mente humana.

Por otro lado, esta tecnología suele consistir en una inteligencia artificial simbólica. Es decir, trabaja con representaciones abstractas del mundo real. Sin embargo, hay autores que consideran que se avanza hacia una inteligencia artificial bioinspirada. Es decir, no solo tiene que actuar como un humano, sino que tiene que PARECER un hombre o una mujer real. Es el caso de robots como Sophia, una de las inteligencias artificiales más conocidas del mundo, que busca ser una réplica lo más exacta posible del comportamiento y aspecto físico de un ser humano.

También hay autores que hacen referencia a la posibilidad de que se llegue a una singularidad, esto es, la aparición de superinteligencias artificiales capaces de tener conciencia propia y que superarán con mucho la inteligencia racional humana. Sin embargo, teniendo en cuenta la complejidad del cerebro humano, es menos que probable que esto llegue a suceder, al menos no hasta 2050 como pronto.

Además, el comportamiento humano no solo se basa en el pensamiento o la razón. En la toma de decisiones de una persona también influyen factores como los sentimientos o la empatía con el prójimo. Un ser humano es capaz de no tomar una decisión por sus connotaciones morales o por las consecuencias que puede tener en otra persona. Sin embargo, ¿cómo introducir estas variables en una inteligencia artificial fría que solo razona en base a algoritmos?

Por tanto, el futuro de la inteligencia artificial parece seguir ligado a ser un complemento a las actividades humanas. Uno cada vez más presente e importante, pero un complemento al fin y al cabo. Hay quien piensa que los robots operados con IA van a llegar para sustituir a las personas en sus trabajos; pero en realidad, la A.I. llega para apoyar, contribuir a optimizar las tareas, mejorar el rendimiento y ahorrar tiempo.

Lo que es seguro es que ya es, junto con la realidad aumentada, blockchain y otras tecnologías, uno de los pilares de la cuarta revolución industrial que ya está en marcha.

¿Qué situación tiene España en el ecosistema de la inteligencia artificial?

Actualmente hay más de 200 empresas que desarrollan tecnologías de Inteligencia Artificial en España. El propio gobierno ha creado un Grupo Interministerial en Inteligencia Artificial, bajo la Comisión Delegada para Política Científica, Tecnológica y de Innovación.

Una de las funciones de esta iniciativa es crear un mapa de empresas que usan esta tecnología, con el fin de promover su implantación y diseñar nuevas estrategias para fomentar su uso en el futuro. El objetivo es incrementar la inversión tanto en el sector público como en el privado, y garantizar su impacto positivo en la sociedad.

En cualquier caso, parece claro que España todavía necesita un importante impulso en lo que Inteligencia Artificial se refiere. Los fríos datos señalan que somos el 17º país de la Unión Europea que más invierte en I+D+I, a mucha distancia de otros como Alemania.

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Inteligencia artificial: Qué es, tipos, ventajas - IAT

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¿Qué es la Inteligencia Artificial? ¿Existen realmente máquinas capaces de pensar o razonar como seres humanos? En este artículo profundizamos sobre este término y vemos cuáles son sus aplicaciones de presente y futuro. La Inteligencia Artificial es un término que suena a ciencia ficción.

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Resumen

En la actualidad podemos observar una tendencia a la automatización en todos los ámbitos de nuestras vidas. La materia laboral no es la excepción, cada vez son más los puestos de trabajos ocupados por robots. El presente estudio se realizó a través de una revisión bibliográfica de fuentes electrónicas tales como ebooks, documentos de sitios web y noticias, con la finalidad de establecer las principales ventajas y desventajas del reemplazo de personal humano por robots. Entre las ventajas encontramos aumento de la producción, de la calidad de los productos, precisión en el proceso, disminución de los costos de producción, reducción de los márgenes de error y de riesgos para el humano, así como el tiempo adicional para los líderes empresariales. Entre las desventajas están el aumento de la tasa de desempleo, la disminución en la recaudación de impuestos, la falta de empatía y el peligro de ser hackeados. Se concluye que las empresas deben buscar un equilibrio entre la máquina y el hombre, los robots fuera de reemplazar al personal humano deben ser incorporados responsablemente a los ambientes laborales.

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REEMPLAZO DE PERSONAL HUMANO POR INTELIGENCIA ARTIFICIAL: VENTAJAS Y DESVENTAJAS

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En la actualidad podemos observar una tendencia a la automatización en todos los ámbitos de nuestras vidas. La materia laboral no es la excepción, cada vez son más los puestos de trabajos ocupados por robots.

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En el sector salud, la inteligencia artificial está teniendo un impacto importante en el desarrollo de algoritmos para el diagnóstico y tratamiento de diversas enfermedades, la creación de modelos de historia clínica electrónica, modelos de atención centrados en datos, y como herramienta para mejorar el acceso a los servicios de salud. Sin embargo, se han identificado retos para la implementación de esta tecnología. Es por esto qué conocer las representaciones mentales entre el personal de salud sobre el uso de esta tecnología, permite conocer las interpretaciones, sesgos y el alcance de la misma en el sector salud. Objetivo: Desarrollar una revisión sistematizada, acerca de las interpretaciones de los profesionales de la salud sobre el uso de la inteligencia artificial como tecnología de impacto desde la mirada de las ciencias cognitivas. Metodología: Consiste en una revisión sistematizada, en bases de datos científicas en idioma español e inglés en el periodo comprendido 2000 hasta 2023. Se obtuvieron 31 documentos qué se enfocaban en las experiencias, percepciones y definiciones teóricas sobre la inteligencia artificial en el sector salud. Se clasificaron en tres categorías de análisis principales desde las cuales se organizaron los resultados en las temáticas de análisis de la información. Resultados: Está revisión evidencia qué la inteligencia artificial es una tecnología presente en el sector salud desde el enfoque clínico, administrativo y de investigación. A pesar de esto existen representaciones mentales y sesgos cognitivos qué limitan el acercamiento de los profesionales de la salud a las herramientas implementadas en la actualidad. Identificar estas interpretaciones facilita conocer las ventajas de la inteligencia artificial, al igual delimitar el papel colaborativo de los profesionales de salud con expertos en tecnología qué permitan distinguir riesgos a futuro. Conclusión: Es importante que los profesionales de la salud y las organizaciones identifiquen los beneficios y riesgos de la IA en la atención médica. Esto significa garantizar una educación desde el pregrado, lo que permite a los médicos reconocer el valor de la IA, además de conocer los desafíos y preocupaciones, asegurando así una integración adecuada en la práctica clínica para obtener mejores resultados en pro de una atención centrada en la persona.

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Interpretaciones de los profesionales de la salud sobre el uso de la inteligencia artificial (IA) como tecnología de impacto a la salud pública, análisis desde las ciencias cognitivas

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En el sector salud, la inteligencia artificial está teniendo un impacto importante en el desarrollo de algoritmos para el diagnóstico y tratamiento de diversas enfermedades, la creación de modelos de historia clínica electrónica, modelos de atención centrados en datos, y como herramienta para mejorar el acceso a los servicios de salud.

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INTELIGENCIA ARTIFICIAL COMO HERRAMIENTA DE INNOVACIÓN EN LA MEDICINA | UNESUM - Ciencias. Revista Científica Multidisciplinaria

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Esta  investigación  se  llevó  acabo  para  presentar  la  existencia  y  efectividad  de  soluciones  que  brinda  la  inteligencia  artificial,  los  avances  que  esta  conlleva  y  los  recursos  que  nos  brinda,  debido  a  que  en  un  futuro  la  inteligencia  artificial  será  un  tema  de  impacto  en  la  sociedad,  evolucionando  desenfrenadamente  su  crecimiento,  ofreciendo  un  porcentaje  significativo  en  bienestar  y  salud,  causando  que  los  pacientes  proporcionen  una  respuesta  optimista  en  cuanto  a  las  posibilidades  de  supervivencia  con  el  que  contaran.  Se  define  como  objetivo  garantizar  la  enseñanza-aprendizaje  en  los  estudiantes  causando  que  tomen  mayor  interés  en  ámbitos  como  estos, que son de gran ayuda e interés, no solo en ámbitos medicinales sino en campos como la educación  creando  con  ella  el  desarrollo  de  softwares  e  incluso  también  dirigido  al  sector  inmobiliario,  musical,  entre  otros.  En  base  a  esta  investigación  realizada  se  estableció  la  implementación  de  métodos  científicos  como  el  método  de  inducción  -  deducción  y  análisis  -  síntesis,  los  cuales  contribuyeron  al  desarrollo  y  capacidad  de  solucionar  las  diversas  dudas  existentes en cuanto al uso de la inteligencia artificial en la medicina. Se obtuvo como resultado final que los estudiantes obtuvieron los conocimientos necesarios y aclararon sus dudas en cuanto a  la  implementación  positiva  que  llevara  a  cabo  la  inteligencia  artificial,  historia,  sus  ventajas  y  desventajas.  Se  concluye  que  la  inteligencia  artificial  no  solo  está  enfocada  en  la  medicina  sino  en diversos campos, sean administrativos, comerciales, entre otros que a futuro serán de beneficio mundial, brindando mejores y mayores soluciones al ser humano.

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Artículos de revisión

La medicina y el metaverso: aplicaciones actuales y futuro

Medicine and the metaverse: current applications and future

Las innovadoras tecnologías del metaverso y el chat GPT4 (basado en inteligencia artificial) están presentes en el discurso cotidiano de la sociedad; recientemente se han introducido en la práctica médica y están provocando importantes cambios. En cuanto al metaverso ("después del universo"), diversas escuelas y facultades de medicina del mundo comienzan a utilizarlo como una estrategia innovadora dirigida a la enseñanza de materias como anatomía, histología, oftalmología y simulación en mundos paralelos (virtuales) para el aprendizaje y supervisión de cirugías, así como para otras aplicaciones en educación médica y en la relación médico-paciente. Si bien debe tomarse en cuenta como un área de oportunidad para la transformación de la medicina, es importante considerar las diversas limitaciones y riesgos del metaverso en la práctica médica, la formación de estudiantes y la relación del médico con los problemas de salud a los que se enfrenta en su práctica.

PALABRAS CLAVE Educación médica; Evaluación; Medicina; Metaverso; Relación médico-paciente

Innovative technologies such as the metaverse and chat GPT-4 (based on artificial intelligence) are present in the daily discourse of society; recently, they have been introduced into medical practice and are bringing about important changes. In the case of the metaverse ("beyond the universe"), various medical schools and departments around the world are beginning to use it as an innovative strategy for teaching subjects such as anatomy, histology, ophthalmology, and simulation in parallel (virtual) worlds for learning and supervision of surgeries, as well as for other applications in medical education and in the doctor-patient relationship. Although it should be regarded as an area of opportunity for the transformation of medicine, it is important to consider the various limitations and risks of the metaverse in medical practice, student training, and physicians' relationship with the health problems they have to deal with in their practice.

KEYWORDS Medical education; Assessment; Medicine; Metaverse; Doctor-patient relationship

Antecedentes

Así que Hiro no está aquí en absoluto. Está en un universo generado por su computadora que lo dibuja en sus lentes y lo envía a sus audífonos. En la jerga, este lugar imaginario se conoce como el metaverso. Hiro pasa mucho tiempo en el metaverso.

NEAL STEPHENSON

En un artículo previo, se analizó el papel de la inteligencia artificial en la medicina y su contribución para cambiar el trabajo cotidiano del personal de salud con un impulso a la creatividad y las posibles modificaciones en la relación médico-paciente. En marzo de 2023, la Academia Nacional de Medicina de México organizó el simposio "El metaverso y la educación médica: ¿espejismo o realidad?", coordinado por el doctor Melchor Sánchez Mendiola, en el que se describió el metaverso y su potencial, las aplicaciones en la enseñanza y la evaluación y cómo el metaverso educativo, al igual que la inteligencia artificial (IA), es parte de un futuro que ya está presente. Si se realiza una búsqueda en PubMed con el término " metaverse", en 2020 no se identifica ninguna publicación, nueve en 2021, en 2022 la cifra se eleva a 162 y en abril de 2023 ya había 86 artículos publicados referentes al tema.

En este intermedio de la pandemia de COVID-19, es importante detenerse a reflexionar sobre los profundos cambios que la humanidad experimentó prácticamente de un día para otro. Millones de personas migraron del trabajo presencial al teletrabajo. De la misma forma, la educación, ante la ausencia de vacunas y el miedo a la muerte, pasó de presencial a virtual, en diversas plataformas (quizá Zoom sea la más conocida) y en todos los niveles. Un cambio que se pensaba que sería gradual tuvo que acelerarse radicalmente. Ahora, la realidad de la educación, el trabajo y muchos aspectos de la vida cotidiana se ha vuelto híbrida: se pueden tomar clases presenciales o en línea, se puede acudir al trabajo aun cuando muchas empresas permiten también el teletrabajo. Esta nueva realidad implica tanto consecuencias positivas (menos desplazamiento, contaminación y mayor puntualidad) como negativas (mayor exposición a pantallas, menor actividad física e interacciones sociales y humanas).

El objetivo de este artículo es ofrecer un panorama del metaverso, su origen y potencial en la medicina, con algunas propuestas sobre su aplicación en la enseñanza y la evaluación. Finalmente, se plantean las ventajas y desventajas del uso del metaverso en la educación médica, además de incluir algunas definiciones relacionadas con el metaverso y los mundos que puede abrir al conocimiento.

¿Qué es el metaverso?

Tu avatar puede tener el aspecto que quieras, hasta las posibilidades de tu computadora. Si eres feo, puedes hacer que tu avatar sea atractivo. Si acabas de levantarte de la cama, tu avatar puede llevar ropa bonita y maquillaje profesional.

NEAL STEPHENSON

El "metaverso" (más allá o después del universo), no era una palabra de uso común hasta que fue introducida por Neal Stephenson en su novela Snow crash, publicada en 1992. No sucede lo mismo con "avatar", palabra francesa de origen sánscrito, que implica cambio, transformación, metamorfosis y hace referencia al descenso o encarnación de un dios. Para entender al metaverso, hay que incluir al lenguaje el concepto moderno de avatar, realidad aumentada, lifelogging (bitácora o registro de vida), mundos espejo, realidad virtual (mundos o universos paralelos), gemelos digitales, interactividad, corporeidad y persistencia.

El metaverso se entiende como un ambiente tridimensional, inmersivo, que incorpora elementos del mundo real y del virtual, en el que distintos agentes digitales (o bien, avatares) interactúan entre sí y en el que se pueden llevar a cabo actividades variadas (educativas, culturales, económicas)., Es un concepto incipiente, ambiguo, para el cual no existe una definición exacta y que probablemente continúe evolucionando conforme mejore la conectividad y la tecnología. El metaverso se popularizó décadas atrás en películas como Matrix o Ready Player One; sin embargo, es hasta ahora que los avances tecnológicos lograron materializarlo. El metaverso no es solamente una realidad aumentada o una realidad virtual, sino la interacción de estas tecnologías con varias otras como el internet de las cosas, wearables, y el internet de alta velocidad.

Un mundo digital debe tener tres características para ser considerado metaverso:

- Interactividad: el usuario, por medio de un avatar y un dispositivo, ingresa al metaverso y puede comunicarse con el resto de los usuarios e interactuar con el ambiente digital.

- Corporeidad: los avatares representan a los usuarios y están limitados por ciertas leyes y recursos.

- Persistencia: el metaverso sigue funcionando y desarrollándose sin depender de que alguno o todos sus miembros estén conectados. Un ejemplo sería un avatar paciente que se conecta para una consulta con su avatar médico, al salir el paciente, el avatar médico sigue con la consulta de otros pacientes.

Metaverso y educación médica

La educación basada en el metaverso es quizás una de las aplicaciones con más potencial de este "internet del futuro". En este nuevo espacio de enseñanza y aprendizaje se fusionan los ambientes educativos reales con los virtuales. Al no existir un límite de tiempo ni un lugar físico orientado a las interacciones educativas, se abre un mundo fascinante de innovadoras experiencias dirigidas a la educación. Se ha propuesto un marco conceptual desde la educación y el metaverso, cuyos componentes se enlistan a continuación y se resumen en la Figura 1:

- Mundo real: incluye al estudiante, al educador y dispositivos de conexión (por ejemplo, anteojos y auriculares) mediante los cuales se ingresa al metaverso.

- Metaverso: el avatar de la persona del mundo real ingresa al metaverso con diversos niveles de autenticación (huella digital, retina, códigos de seguridad). Puede ser guiado por avatares que no participan (NPC, non-player character), la enseñanza ocurre en diversos escenarios (aulas, biblioteca, otras universidades, lo que facilitaría la planeación curricular horizontal y vertical) con múltiples recursos (avatares estudiantes y profesores de diversos lugares), lo que permitiría analizar el aprendizaje desde varias perspectivas para la evaluación (bitácoras, avance en cursos, desempeño en escenarios casi reales). El avatar interactúa en el metaverso como si estuviera en un mundo paralelo, sin necesidad de otros dispositivos (teclados, etcétera).

- Tecnología e infraestructura: seguridad y autenticación de los usuarios, redes de alta velocidad (5G, 6G), tecnologías de informática, análisis de datos, modelado y representación.

Como en todas las actividades educativas, el metaverso puede tener aplicación en la educación médica para múltiples estrategias, como la simulación, el aprendizaje basado en la solución de problemas, el uso de realidad aumentada, mundos virtuales y aprendizaje basado en el juego, con la posibilidad de estar en ambientes más reales, la simulación hiperreal con retroalimentación inmediata, la toma de decisiones en situaciones más seguras, que se han aplicado en la enseñanza y aprendizaje de múltiples especialidades médicas y quirúrgicas, así como en enfermería.

Los siguientes son algunos ejemplos en los que se ha propuesto el uso del metaverso en la formación médica:

- Cardioverso: medicina cardiovascular en el metaverso. Se podrán desarrollar consultas virtuales, seguimiento de bitácoras digitales (electrocardiograma, frecuencia cardíaca, glucosa en sangre, presión arterial), intervenciones con realidad virtual y realidad aumentada y educación médica: anatomía (corazón en múltiples dimensiones), simulación de intervenciones, toma de decisiones.

- Orthoverso y rehabverso: realidad aumentada para el aprendizaje de la anatomía, ambientes hiperreales para aprender cirugía (por ejemplo, de cadera) y mejorar la curva de aprendizaje en varios ambientes de enseñanza: aula, sala de discusión de casos, quirófano.

Aprendizaje de anatomía y fisiología: disecciones virtuales, visión desde varias perspectivas de la biomecánica y de la fisiología muscular, consideraciones acerca de variaciones anatómicas en una sesión (además de las más frecuentes), tener otras perspectivas como la de un paramédico o un servicio de urgencias traumatológicas.

Psiquiatría: educación de estudiantes, especialistas y pacientes para entender la enfermedad mental. En el metaverso, el paciente puede plasmar sus alucinaciones sensitivas con un avatar para complementar el estudio fenomenológico de su enfermedad. Son posibles otros usos en neuroestimulación no invasiva y biorretroalimentación.

- Neuroverso: neurología y neurocirugía en el metaverso. Permitiría conocer más detalles sobre el paciente desde la consulta inicial mediante una evaluación efectiva y sistemática de los síntomas neurológicos. La preparación preoperatoria y el tratamiento quirúrgico de 360° con realidad aumentada, así como el seguimiento postoperatorio del paciente tendrían un papel importante en el metaverso; incluso, se plantea que al reducir el personal dentro del quirófano se podría disminuir el tiempo quirúrgico y el riesgo de infecciones.

Metaverso y evaluación médica

Es indudable el potencial del metaverso en la evaluación educativa debido a que su implementación exige un replanteamiento innovador y holístico en cuanto a su concepción, al diseño de los instrumentos y estrategias para evaluar, al uso de los tipos y resultados de evaluación, así como los costos que tendrán impacto en la enseñanza y en el aprendizaje de los estudiantes. Por ejemplo, considere cómo el metaverso podría simplificar un ECOE (examen clínico objetivo estructurado) que se ha de aplicar a mil estudiantes durante un fin de semana. Sin duda, se podrían afianzar puntos fundamentales en toda evaluación como los aspectos de identidad, conectividad, seguridad, plagio y otros. Como se comentó, la pandemia por COVID-19 tuvo un impacto en la educación médica; si bien las escuelas de medicina permanecieron cerradas por un tiempo prolongado, esto no implicó que cesara la impartición de clases y las evaluaciones en todos los niveles.

Las evaluaciones en el metaverso, como en el ámbito presencial, a distancia y en una modalidad mixta, deben cumplir con los requisitos de validez para ser equitativas, justas, útiles, adecuadamente comunicadas y oportunas, de tal forma que fomenten el aprendizaje significativo y en contexto, con una realimentación efectiva, con exámenes en línea de diversos grados de complejidad y consecuencias y que no dependan de la aplicación presencial. En el metaverso sería posible aplicar evaluaciones para la competencia profesional conforme a la pirámide de Miller: sabe, sabe cómo hacerlo, muestra cómo hacerlo y lo hace. La interacción de avatares de profesores y de estudiantes en diversos escenarios educativos como el aula, los laboratorios, la comunidad, una consulta o un procedimiento que se aprende en un quirófano con realidad aumentada, son ejemplos de lo que sucederá en la evaluación. La autoconfianza, la satisfacción y el compromiso con objetivos y competencias son otros aspectos que también deben ser considerados.

Retos del metaverso en la medicina

Pienso, luego existo"

RENÉ DESCARTES

Pienso, luego mejor que no exista

QUINO

Las ventajas del metaverso son difíciles de enumerar. Conforme su uso se difunda y se generalice saldrán a la luz nuevas formas de aprovechar su potencial, prácticas que en este momento no podemos ni imaginar, al igual que nuevas limitaciones. Una de las ventajas más evidentes del metaverso es su capacidad de abolir las distancias, los avatares de estudiantes podrán recibir clases e interactuar con avatares de profesores del otro lado del mundo sin necesidad de estar presentes físicamente en el mismo salón, campus, país o en otros destinos. Las oportunidades de trabajo para muchos profesores no serán limitadas por el área geográfica donde vivan, sino solamente por la velocidad de su conexión a internet. Probablemente en un futuro cercano esta característica se aplique a la atención de pacientes o a la realización de cirugías a distancia, sin que el paciente ni el médico se vean limitados a estar presentes en la propia área geográfica.

Posterior a la pandemia, se ha extendido el uso de las teleconsultas en diversas áreas. En un principio, se implementaron como una manera de limitar los contagios, pero actualmente se usan como una forma de optimizar los recursos de salud, para dar seguimiento a enfermedades menos complejas, en donde los ajustes de algún fármaco se pueden realizar basándose en algún parámetro de laboratorio (como en el caso de la hormona estimulante de tiroides en pacientes con hipotiroidismo) o clínico, cuantificado por el paciente (glucometrías capilares o bitácoras de presión arterial). Se postula que para pacientes que viven en áreas remotas, el uso del metaverso para su atención a distancia podría resultar benéfico.

El equilibrio entre la enseñanza médica y la seguridad del paciente es un área delicada. La seguridad del paciente no se puede ver comprometida al instruir a nuevos médicos, pero tampoco debe verse comprometida la calidad de la educación. Un área en la que el metaverso probablemente se adapte con mayor facilidad será en la simulación de escenarios clínicos y de procedimientos con fines de enseñanza. Una de las bases del metaverso es el "mundo espejo" ( mirror world), en el que por medio de imitar ambientes similares al mundo real y con la asistencia de la realidad virtual, se podrá exponer a los estudiantes a situaciones clínicas donde la ventana de aprendizaje es muy estrecha, por ejemplo, se podrá simular a un paciente con choque séptico para que el estudiante ponga a prueba sus habilidades diagnósticas y terapéuticas sin comprometer la seguridad de un paciente real. Además, con el desarrollo de este tipo de tecnologías probablemente se llegue a un realismo no imaginable (hiperrealismo) muy diferente al de los actuales ambientes de este tipo de enseñanza que utiliza simuladores o pacientes simulados por actores.

La adquisición de habilidades motoras es imprescindible para las especialidades quirúrgicas y su enseñanza depende del contacto físico. Durante la pandemia de COVID-19, numerosos hospitales disminuyeron dramáticamente el número de cirugías programadas, lo que afectó la formación de nuevos cirujanos. Para contrarrestar este problema, se han descrito métodos de enseñanza apoyados en realidad virtual y tecnología "háptica" con los cuales los cirujanos en formación pueden simular procedimientos quirúrgicos. Por otro lado, en la enseñanza de la cirugía robótica se han desarrollado sistemas donde el cirujano profesor limita las acciones del cirujano en formación para prevenir complicaciones quirúrgicas, incluso sin necesidad de estar localizados en la misma habitación. En el futuro, el cirujano podrá enseñar y supervisar a otros cirujanos con la ayuda de estos innovadores sistemas en diversas regiones del mundo, real o virtual.

Existen habilidades humanas que son difíciles de imitar, como el sentido común, el pensamiento crítico o la empatía. Además, una de las limitaciones para el uso del metaverso será el costo del equipo necesario para acceder a él. Áreas remotas en donde actualmente no hay acceso a servicios de educación y de salud tampoco contarán con tecnologías como internet de alta velocidad, lentes de realidad virtual o computadoras, lo que podrían incrementar la brecha de marginación (brecha digital), al situar a los estudiantes sin acceso al metaverso en desventaja.

Desde el origen de la medicina, se ha postulado que su base fundamental es la relación médico-paciente; a través del metaverso muchos aspectos de la interacción humana podrían perderse y mermar la confianza del enfermo, el médico y los estudiantes. Se han descrito avances en cuanto a la tecnología "háptica" para simular el tacto a través de vibraciones en la piel. Esta tecnología aún no se ha incorporado de manera general en la atención de pacientes, pero se ha utilizado para la enseñanza de habilidades quirúrgicas en pacientes reales y podría incorporarse a la atención del enfermo con el objetivo de recuperar el contacto físico y el tacto en el metaverso.

La tecnología tiende a la fragmentación. Cuando Netflix ofreció el primer servicio de películas y series a través de " streaming", rápidamente reemplazó a los servicios de televisión de paga. Poco después, comenzó el surgimiento de incontables plataformas que han fragmentado el mercado. Si esto ocurriera en el metaverso, su universalidad podría verse limitada. Si realizamos una búsqueda en PubMed encontraremos artículos que mencionan el cardioverso, el rehabverso, el orthoverso y su uso en otras áreas como dermatología, oncología y cirugía. No obstante, la fragmentación del metaverso por áreas médicas podría reducir su potencial y limitar la investigación médica en torno a este.

Otro aspecto que se ha postulado como una desventaja es que, al estar fundamentado en el intercambio de diversos tipos de datos, el metaverso podría representar un nuevo blanco de ciberataques. Además del peligro que esto conlleva, el propio miedo al robo de información podría entorpecer la adopción del metaverso.

El acoso a través de redes sociales es un problema muy extendido; cuando se difunda lo suficiente el metaverso probablemente surgirán nuevas formas de acoso y será una cuestión fundamental el establecer reglas y sanciones que normen las interacciones humanas dentro del metaverso. En un ambiente donde los participantes pueden aprovecharse de su anonimato, es posible que las personas tengan una menor inhibición a mostrar conductas inadecuadas.

A pesar de las potenciales aplicaciones del metaverso para mejorar la salud mental de pacientes que viven con algún trastorno, pueden presentarse conductas como adicción, ansiedad, aislamiento, disonancia cognitiva, impulsividad y depresión.

Conclusiones

El metaverso será un espacio de comunicación, en espacios reales y virtuales, en los que la educación, vista desde una perspectiva positiva, podría tener un desarrollo sin precedentes. La educación en la medicina no será la excepción. El acceso a la información personal y de grupos, por aplicaciones digitales, deberá ser resguardado. La experiencia vital en el mundo digital, que puede ser modelada por las plataformas que explotan el metaverso, debe ser estudiada en cuanto a aspectos de privacidad, transparencia, control, autonomía y bienestar de las personas. Esta innovadora tecnología permite la migración en tiempo real de nuestras capacidades cognitivas mediante una codificación de nuestros datos que se depositan en una nube propiedad del metaverso. La pandemia de COVID-19 provocó la suspensión de la mayoría de las interacciones entre los individuos de la sociedad. Ante la repetición de una situación similar, el metaverso ofrece una solución para mantener la dinámica social y de enseñanza-aprendizaje, lo que incluye a la enseñanza de la medicina.

Glosario

Avatar: representación gráfica de la identidad virtual de un usuario en entornos digitales.

Bitácoras de vida (lifelogging): información cotidiana sobre personas u objetos disponibles. Internet de las cosas, registro de bitácoras de vida en dispositivos inteligentes: frecuencia cardíaca, presión arterial, arritmias cardiovasculares, niveles de glucosa.

Tecnología háptica: realidad aumentada en la que el usuario puede recrear sensaciones como fuerzas, movimientos y vibraciones.

Mundo espejo: el mundo real tal como es, con información externa (mapas de Google).

Mundo o realidad virtual: tecnología a la que se accede con visores especiales los cuales generan una inmersión del usuario en un ambiente creado por computadora, con pérdida de la percepción del mundo real.

Realidad aumentada: superposición de información digital al mundo real, a la que se accede a través de un dispositivo como lentes o celulares y con la que se sigue teniendo la percepción del mundo real.

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