En este vídeo, el profesor Pablo Foncillas explica cómo ahora mismo la IA estadounidense está construida sobre un modelo de publicidad, mientras que la IA china está basada sobre un modelo industrial.
Foncillas destaca que «el modelo digital dominante de EE.UU. está orientado a capturar atención, segmentar usuarios y monetizar datos para publicidad. La IA estadounidense nace del modelo publicitario y del procesamiento masivo de datos de usuarios». Esta afirmación subraya la diferencia fundamental entre las aproximaciones de ambos países hacia la inteligencia artificial.
El profesor también menciona que «el próximo gran salto se producirá cuando la IA se combine de forma masiva con el mundo físico: robots, manufactura avanzada, dispositivos médicos, ciencia aplicada, nuevos materiales». En este contexto, Foncillas ve un potencial de transformación enorme en los próximos cinco a diez años, donde China podría marcar la diferencia.
La IA china, según Foncillas, está asociada a la producción, logística, manufactura y resolución de problemas materiales. «China construye IA y digitalización orientadas a hacer cosas», detalla, lo que contrasta con el enfoque estadounidense que se centra más en el ámbito publicitario y la atención del usuario.
La diferencia en los ritmos y aplicaciones de la IA en ambos países es notable. Mientras que EE.UU. se enfoca en la monetización de datos y la publicidad, China está invirtiendo en aplicaciones industriales que buscan mejorar la eficiencia y la producción. Esta divergencia podría tener implicaciones significativas en la forma en que ambas naciones desarrollan y aplican la inteligencia artificial en el futuro.
En resumen, la inteligencia artificial está evolucionando de maneras distintas en EE.UU. y China, con cada país adoptando modelos que reflejan sus prioridades económicas y sociales. La combinación de IA con el mundo físico podría ser el próximo gran avance, y es en este ámbito donde China parece tener una ventaja competitiva.
Información elaborada a partir de los datos publicados por Redacción Interna.
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