La IA se ve obstaculizada por las limitaciones energéticas; se necesitan soluciones espaciales innovadoras

Redazione RHC : 12 julio 2025 09:40

Durante una entrevista en el podcast Manifold, Omar Shams, director del proyecto Google Agents, enfatizó que además de los chips, la otra gran limitación para el desarrollo de la IA es la energía. A menudo se piensa que la innovación solo proviene de un hardware más potente, pero sin la capacidad energética adecuada, cualquier algoritmo avanzado se queda en el papel.

Shams comparó el crecimiento de la electricidad entre China y Estados Unidos, destacando cómo el primero aumenta cada año tanto como la producción acumulada de países como el Reino Unido y Francia. Sin embargo, en Estados Unidos, la infraestructura tiende a estancarse debido a las restricciones regulatorias. La falta de energía suficiente significa que las inversiones en IA podrían quedar sin explotar a nivel operativo.

Para superar esta limitación, el gerente propuso soluciones que parecen de ciencia ficción: centrales eléctricas Solaris basadas en el espacio, ubicadas en la órbita lunar o en puntos de Lagrange, capaces de generar y transmitir energía sin las limitaciones de la Tierra. Si bien reconoce la dificultad y los costos astronómicos de tal proyecto, cree que es un camino viable a largo plazo.

Shams relató sus experiencias en Mutable, una startup pionera en el campo de las herramientas de programación asistida por IA, fundada casi simultáneamente con GitHub Copilot. Entre los proyectos clave se encontraba «AutoWiki», un sistema que analiza el código para generar automáticamente documentación de estilo wiki: una forma de simplificar la comprensión y aprovechar mejor los modelos de lenguaje. .

Hablando del impacto en los empleos, Shams explicó que los «agentes inteligentes» están revolucionando la industria del software: las tareas repetitivas y básicas se están delegando a la IA, y el número de programadores júnior está disminuyendo, dejando espacio para figuras más experimentadas con experiencia técnica y habilidades de liderazgo para integrar y gestionar estos agentes.

Finalmente, Shams señaló que el éxito de los proyectos de IA dependerá cada vez más de ese «conocimiento tácito» adquirido a través de años de práctica, intuición y criterio, elementos que ningún algoritmo puede reemplazar. Para los jóvenes que invierten en su futuro en el sector, el consejo es claro: además de estudiar, es necesario adquirir mucha experiencia práctica y aprender a evaluar el contexto real.

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