AlphaFold: la inteligencia artificial que predijo la forma de la vida

La vida funciona gracias a moléculas diminutas que no vemos, pero que trabajan constantemente dentro de las células. Algunas transportan sustancias, otras aceleran reacciones químicas, otras envían señales y otras ayudan a construir tejidos. Entre todas ellas, las proteínas ocupan un lugar central.

Una proteína es una molécula formada por una cadena de piezas más pequeñas llamadas aminoácidos. Podemos imaginar los aminoácidos como las letras de un alfabeto químico. Al combinarse en distinto orden, forman cadenas diferentes. Pero en biología no basta con conocer la secuencia de esas “letras”. Lo decisivo es la forma que adopta la cadena cuando se pliega en el espacio.

Esa forma tridimensional determina qué puede hacer una proteína. Si encaja con otras moléculas, si participa en una reacción, si transporta una sustancia o si está relacionada con una enfermedad depende, en gran parte, de su estructura. Por eso, durante décadas, una de las grandes preguntas de la biología fue: si conocemos la secuencia de aminoácidos de una proteína, ¿podemos predecir su forma?

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Pensar antes de predecir: una guía práctica con el AI canvas

Cuando se habla de inteligencia artificial, muchas veces se empieza por el modelo. Pero antes de elegir una técnica conviene hacerse una pregunta más importante: qué decisión queremos mejorar.

Para eso resulta útil el AI canvas, una herramienta explicada en el libro Máquinas predictivas. Su función es muy simple: ayudar a ordenar un caso de uso de IA antes de construirlo. En lugar de quedarse en una idea vaga como “aquí podríamos usar IA”, obliga a concretar qué queremos predecir, para qué serviría esa predicción, qué datos harían falta y cómo sabríamos si el sistema funciona bien.

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Reseña del libro «Máquinas Predictivas: La economía simple de la Inteligencia Artificial»

Introducción

Prediction Machines: The Simple Economics of Artificial Intelligence, publicado en 2018 por Ajay Agrawal, Joshua Gans y Avi Goldfarb, parte de una idea tan simple como potente: el principal impacto de la inteligencia artificial no es que las máquinas “piensen”, sino que reducen drásticamente el coste de la predicción. Y dado que toda decisión incorpora algún tipo de predicción, este abaratamiento tiene consecuencias económicas de gran alcance.

El libro se publicó cuatro años antes del lanzamiento de ChatGPT, anticipándose al auge masivo de la IA generativa y al debate actual sobre su impacto. En un momento en el que la IA aún se percibía como una tecnología especializada, los autores ya señalaban que el verdadero cambio no vendría de aplicaciones llamativas, sino de la incorporación silenciosa de la predicción barata en millones de decisiones cotidianas.

Desde una perspectiva económica y pragmática, la IA se presenta como una continuación de avances previos —como las hojas de cálculo o los sistemas de optimización— que transformaron la toma de decisiones al reducir costes. La diferencia ahora es la escala: pequeñas mejoras en precisión, aplicadas de forma sistemática, generan un valor enorme.

A lo largo del libro, esta tesis se desarrolla en tres grandes bloques: qué es la predicción desde el punto de vista económico, cómo su abaratamiento transforma decisiones y organizaciones, y qué implicaciones estratégicas se derivan de un mundo donde predecir es cada vez más barato, pero el juicio humano sigue siendo escaso y valioso.

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