AI Highlights — el panorama completo — Noticias diarias del 2026-10-25 (dom)

Se informa de que Generali, en Alemania, recortará 800 puestos de trabajo para 2030 y reorganizará su negocio en torno a la IA. Los directivos de TI del Departamento de Agricultura de EE. UU. afirman que será difícil mantener la supervisión humana de la IA debido a la reducción de personal por desgaste. La adopción de la IA se está expandiendo a aplicaciones de empleo, finanzas y salud mental. La diferencia entre decidir apresurar su implantación y decidir posponerla no radica tanto en la magnitud del efecto, sino en si es posible mantener la supervisión y el apoyo de las personas. Este artículo de media jornada puede leerse para comprobar si se cumplen estas condiciones en los ámbitos del empleo, los mercados financieros, el apoyo emocional, la supervisión de la seguridad y el diagnóstico por imagen.

Los recortes de personal avanzan y los supervisores no dan abasto

Se informa de que Generali, en Alemania, recortará 800 puestos de trabajo para 2030 y reorganizará su negocio en torno a la IA (Menafn). En Estados Unidos, la preocupación por los despidos masivos debido a la IA ha llevado al Congreso a explorar formas de apoyar a los trabajadores (The New York Times). El movimiento de despidos ha figurado tanto en la planificación empresarial como en las agendas políticas. Por otro lado, las cifras no apuntan en una sola dirección. Según una encuesta de la Cámara de Comercio de EE. UU., se informa de que muchas pequeñas y medianas empresas de Oklahoma han registrado un aumento del empleo gracias a la introducción de la IA (KSWO 7News). Incluso si se emplea la misma IA, la forma de emplearla difiere entre los planes de reestructuración de las grandes empresas y el entorno laboral de las pymes. Es peligroso aplicar uno u otro ejemplo a su empresa sin tener en cuenta su tamaño y su sector.

Cuando avancen las reducciones, el problema tendrá menos que ver con el número de personas y más con lo que podrán hacer las personas que permanezcan. Un directivo de TI del Departamento de Agricultura de EE. UU. dijo que la "supervisión humana" de la IA será difícil de mantener debido a los recortes de personal (FedScoop). Se ha señalado que, aunque se introduzca la IA partiendo de la suposición de que los humanos se encargarán de comprobar los resultados de la IA y de evitar errores, esa suposición se derrumbará si se reduce el número de personas responsables de esa función. Desde este punto de vista, debe reconsiderarse la decisión de estimar la rentabilidad de la introducción basándose únicamente en el número de personas que se pueden reducir.

La Organización Internacional del Trabajo (OIT) también se centra en los derechos de los trabajadores y se pregunta quién tiene voz cuando la IA gestiona los lugares de trabajo (Devdiscourse). La cuestión aquí es si existe un sistema para que los trabajadores expresen su opinión cuando la IA toma decisiones sobre asignación y evaluación. Asegurar personal de supervisión y dar voz a los trabajadores puede parecer asuntos distintos, pero ambos se relacionan con el mismo problema: si los humanos pueden seguir participando en las decisiones de la IA.

Un ejemplo de ello se da en Irlanda, donde FIT e Intel se asociaron para mejorar las competencias en IA de los trabajadores (Silicon Republic). La capacitación será necesaria tanto para quienes cambien de empleo como para quienes pasen a funciones de supervisión. Sin embargo, la existencia de alianzas por sí sola no garantiza que la formación pueda seguir el ritmo de las reducciones. ¿Qué irá primero: la decisión de reducir el número de personas o los preparativos para apoyar a quienes se quedarán o seguirán adelante? El orden en que se introduzcan será el factor decisivo para apresurar la implantación o posponerla. Esta pregunta aparece de la misma forma en los ámbitos financiero y psicológico, fuera del empleo.

Reacción exagerada y presión reflejadas por el mercado monetario y los bancos

Los indicadores económicos recientes apuntan a una visión cautelosa sobre la inversión y el comercio relacionados con la IA. Según un resumen elaborado por www.christophe-barraud.com, el comercio mundial relacionado con la IA está bajo presión. La tasa de inflación de Japón superó el objetivo del Banco de Japón, mientras que el Índice de Gerentes de Compras (PMI) de la zona euro quedó por debajo de lo esperado. En el plano financiero, existe preocupación de que los agentes de IA sacudan los depósitos bancarios, y CNBC informa de que esto podría ser una reacción exagerada en Wall Street. Dado que los precios, la confianza empresarial y los depósitos se discuten al mismo tiempo, las empresas que implantan IA se ven obligadas a considerar no solo los efectos esperados, sino también el entorno externo, como la financiación y los movimientos de los clientes. Uno de los factores decisivos para apresurarse o no con la implantación es si las preocupaciones están infladas más allá de la realidad.

Por otro lado, las transacciones en el ámbito de los datos farmacéuticos y médicos no han cesado. Según tokenpost.com, Tempus AI y Pathos AI han firmado un acuerdo de datos neuronales por un valor de hasta 55 millones de dólares. marketscreener.com informa de que Tempus AI ha firmado un acuerdo plurianual con Bristol-Myers Squibb para licenciar datos oncológicos multimodales. Según Indian Pharma Post, Tricog Health ampliará su presencia global con Sanofi y OMRON Healthcare en un esfuerzo por pasar del electrocardiograma (ECG) a una atención impulsada por IA. Hay contratos con importes y condiciones claros, y entre las partes figuran grandes farmacéuticas y empresas de dispositivos médicos.

Estos dos movimientos muestran que, incluso con la misma IA, las bases para tomar decisiones difieren según el ámbito. En los mercados financieros, las preocupaciones se reflejan primero en los precios y las opiniones, y la cuestión que se plantea después es si la reacción de Wall Street fue excesiva. En las transacciones de datos, las condiciones se fijan de antemano en forma de contratos en áreas específicas como la neurología, la oncología y la electrocardiografía. Sin embargo, lo que podemos aprender de los materiales actuales es la conclusión del contrato y la expansión del despliegue, y a partir de estos informes por sí solos no queda claro cómo funcionarán la verificación y el apoyo de las personas después de la introducción.

Si existe un ámbito en el que las transacciones pueden avanzar incluso cuando las condiciones del mercado fluctúan, la decisión de introducirlo dependerá menos de la fortaleza de la economía y más de si las personas pueden seguir comprobando los resultados sobre el terreno. En la siguiente sección, examinaremos el ámbito de la mente para ver si esta confirmación y este apoyo realmente se mantienen.

Cada vez más personas recurren a la IA en busca de apoyo emocional

Los jóvenes están empezando a usar la IA para apoyar su salud mental, informa Fast Company. Fox News analizó por qué cada vez más personas se sienten atraídas por Muse, la IA de Meta. Por su parte, The Independent informa de que un psiquiatra ha señalado los peligros de pedir consejos de salud mental a la IA. Si se ponen estos tres casos uno al lado del otro, la expansión del uso y las advertencias de los expertos sobre sus peligros avanzan al mismo tiempo. Cuando los lectores deciden sobre los productos de una empresa y cómo usarlos en casa, no basta con basarse en el crecimiento del número de usuarios como fundamento para adoptarlos. Es necesario confirmar primero que los psiquiatras consideran problemático el uso del término para pedir consejo.

La Social Market Foundation afirma que la IA que imita la empatía y la intimidad humanas presenta tanto oportunidades como costos. Los mecanismos que imitan la empatía ofrecen opciones fáciles para quienes buscan a alguien con quien hablar. Por otro lado, se considera que la imitación conlleva costos, y quienes la introducen también tendrán que asumirlos. La decisión aquí es si expandirse en función de la oportunidad o limitar el alcance en función del costo.

Esta pregunta no se limita a los entornos médicos o de asesoramiento. CBS News informa de lo que opina un líder religioso de Minnesota sobre el impacto que tendrá la IA en la religión. La Universidad de Boston anuncia una nueva exposición en la 808 Gallery que explora la belleza imperfecta de los grabados en la era de la IA. Incluso en dos campos distintos, la religión y el grabado, la aparición de la IA nos obliga a reconsiderar qué significa ser humano.

A medida que se extiende la tendencia a recurrir a la IA para el apoyo emocional, el grado en que los humanos puedan supervisar ese apoyo marcará la diferencia entre decidir apresurar su introducción y decidir renunciar a ella.

Trazar la línea respecto a las brechas de seguridad y a la conciencia/cooperación

Una auditoría externa halla graves brechas en la supervisión de seguridad de OpenAI (the-decoder.com). Esto significa que una auditoría externa descubrió un fallo que no era visible en las inspecciones internas. Para quienes implementan IA, una cosa es que una empresa explique que realiza un control de seguridad, y otra es que un tercero confirme los resultados. Si está decidiendo si apresurar la implantación o posponerla, ahora tiene una base para comprobar no solo las instrucciones del proveedor, sino también la existencia o ausencia de una auditoría externa y el contenido de sus conclusiones.

Al mismo tiempo que se informó de esta brecha, hubo tres debates sobre dónde trazar la línea. El primero es la conciencia de la IA. National Review, que presentó un ensayo publicado en Nature sobre la conciencia de la IA, argumentó en contra de otorgar derechos a las máquinas. El debate sobre si algo es consciente o no y el juicio sobre si debe o no concedérsele derechos pueden tratarse como cuestiones separadas. Desde la perspectiva de los operadores, sin importar cómo avance el debate sobre la conciencia, la decisión de seguir o no manteniendo a personas al mando de los resultados de la IA sigue siendo algo que debe decidir la propia empresa.

El segundo es la cooperación entre países. El Bulletin of the Atomic Scientists argumentó que la seguridad nuclear podría ser una vía de apertura para la cooperación entre EE. UU. y China en materia de IA. La idea es que, aunque los dos países estén enfrentados, sería más fácil crear un foro de debate si existe un interés común en el control nuclear. El tercero es la regulación médica. Según Radiology Business, la Sociedad de Radiología ha emitido una opinión mientras la FDA avanza hacia la regulación de la IA generativa. Un grupo de expertos involucrados en el diagnóstico por imagen en entornos clínicos tiene una voz directa en la configuración de las propuestas regulatorias. Para las empresas, un requisito previo para planificar la implementación es seguir las opiniones expresadas por las sociedades científicas y los grupos del sector en su campo, incluso antes de que se finalice el contenido de las regulaciones.

Si observamos los resultados de la auditoría de OpenAI, los debates sobre la conciencia y los derechos, la cooperación entre EE. UU. y China, y las opiniones académicas sobre la FDA, vemos que quienes trazan la línea se dividen en empresas, comentaristas, naciones y organizaciones profesionales. La pregunta de quién inspeccionará las líneas trazadas sigue sin respuesta. En la siguiente sección, examinaremos en qué medida existe un sistema para llevar a cabo dichas inspecciones.

Ampliación de la verificación de los modelos de diagnóstico por imagen

En el cáncer de mama, se informó de un modelo que combina la radiómica de resonancia magnética dinámica con contraste del tumor y de la región peritumoral en múltiples fases con características convencionales para predecir antes de la cirugía la cantidad de linfocitos infiltrantes del tumor (BMC Medical Imaging). En el cáncer de endometrio, se investigó la estratificación del riesgo preoperatoria mediante una combinación de radiómica de resonancia magnética multiparamétrica y aprendizaje profundo (Frontiers in Oncology). En cuanto al hígado, se ha publicado un estudio para diferenciar de forma no invasiva el carcinoma hepatocelular del colangiocarcinoma intrahepático formador de masa, combinando un modelo de aprendizaje profundo de resonancia magnética dinámica con contraste y un modelo clínico (Frontiers in Oncology). Los tres buscan aumentar la cantidad de información disponible para tomar una decisión antes de la cirugía o la biopsia. Quienes estén considerando la introducción de un modelo deben decidir primero no solo las cifras de precisión, sino también la etapa del tratamiento médico en la que se utilizará el modelo.

También continúan los informes que utilizan imágenes de TC y patológicas. Se utilizó un modelo basado en Transformer para predecir el pronóstico del cáncer neuroendocrino de pulmón. El estudio es una cohorte retrospectiva bicéntrica (Frontiers in Oncology). Para la metástasis en los ganglios linfáticos del cáncer gástrico temprano, se evaluó el riesgo preoperatorio mediante un Transformer multimodal usando imágenes de lámina completa de biopsias endoscópicas (Annals of Biomedical Engineering). En el cáncer de vejiga con invasión muscular, se utilizó un modelo transformer de atención cruzada interpretable basado en TC con contraste para predecir la supervivencia libre de progresión. Esto se presenta como un estudio multicéntrico (Abdominal Radiology). Aquí se incluyen diseños retrospectivos e informes limitados a dos centros. Si puede utilizarse tal cual en la atención médica diaria es algo que debe confirmarse mediante una verificación independiente. Por otro lado, la aparición de diseños que fomentan la interpretabilidad está directamente vinculada al problema de supervisión de si los médicos pueden examinar los resultados del modelo.

Las aplicaciones de la IA de imágenes se están expandiendo más allá de la medicina. Un estudio que utiliza un modelo CNN para clasificar imágenes de resonancia magnética cerebral anormales en perros se publicó en Scientific Reports. Hay un estudio que compara métodos supervisados y no supervisados para extraer tumores cerebrales de imágenes de resonancia magnética (Romanian Reports in Physics). En un campo más cercano a la agricultura, se probó en un proceso de clasificación en línea un prototipo de IA ligero que utiliza una sola cámara para detectar y retirar manzanas en mal estado (Bioengineer.org). La misma tecnología de análisis de imágenes se utiliza para el diagnóstico humano, el diagnóstico animal y la clasificación de frutas. Por lo tanto, es necesario decidir por separado para cada aplicación qué parte del proceso debe dejarse a las máquinas y qué debe ser verificado por humanos.

A medida que se realizan más verificaciones, el éxito o el fracaso de la implantación dependerá de quién pueda seguir comprobando los resultados y de cómo lo haga, más que de la propia precisión.

Lo que tienen en común todas las secciones es que, en comparación con la velocidad a la que se introduce y se utiliza la IA, resulta fácil comprobar si después se podrá mantener la supervisión y el apoyo humanos. Con los recortes de empleo en marcha, la cuestión pasó a ser qué responsabilidades podrían asumir quienes se quedaran. En el mercado de capitales, se ha vuelto necesario determinar si las preocupaciones superan la realidad. En cuanto al apoyo emocional, su uso se expandió y los expertos señalaron que avanzó al mismo tiempo. La supervisión de la seguridad requería la confirmación de un tercero, y el diagnóstico por imagen exigía decidir en qué etapa del tratamiento situarlo. La decisión de apresurar la introducción o posponerla puede determinarse no solo por la magnitud de los efectos esperados, sino también por si se ha establecido un sistema de supervisión y apoyo antes de la introducción.

P1: Con el número actual de personas, ¿cuentan con suficientes personas y tiempo para seguir comprobando los resultados del trabajo encomendado a la IA incluso después de su implantación? P2: ¿Incluyen los resultados de confirmaciones externas y los comentarios de expertos como condiciones para aprobar el uso de la IA, en lugar de basarse únicamente en la explicación del proveedor? P3: ¿Se comparan los efectos esperados de introducir la IA con los costes y el personal necesarios para mantener la supervisión humana y el apoyo en el mismo foro de decisión?

Por último, tres preguntas

- ¿Cuenta el número actual de personas con suficientes personas y tiempo para seguir comprobando los resultados del trabajo encomendado a la IA incluso después de su implantación? P2: ¿Incluye los resultados de confirmaciones externas y los comentarios de expertos como condiciones para aprobar el uso de la IA, en lugar de basarse únicamente en la explicación del proveedor? P3: ¿Se comparan los efectos esperados de introducir la IA con los costes y el personal necesarios para mantener la supervisión y el apoyo humanos en el mismo foro de decisión? - En lugar de basarse únicamente en la explicación del proveedor, ¿se incluyen los resultados de confirmaciones externas y los comentarios de expertos como condiciones para aprobar el uso de la IA? P3: ¿Se comparan los efectos esperados de introducir la IA con los costes y el personal necesarios para mantener la supervisión y el apoyo humanos en el mismo foro de decisión? - ¿Se comparan los efectos esperados de introducir la IA con los costes y el personal necesarios para mantener la supervisión y el apoyo humanos en el mismo foro de decisión?