El deterioro de la interacción en persona, la disminución de lugares para la socialización y el aumento de la soledad explican en parte por qué los grupos de fitness, desde Crossfit hasta la multitud de clubes de corredores que surgieron a partir de la pandemia, se convirtieron en partes tan clave de la vida social de muchos en los últimos años. Aparte de Timeleft, aplicaciones sociales de la vida real incluyen a Partiful, el «Eventbrite para la generación Z»; Posh, el autoproclamado TikTok para eventos; y 222, que conecta a los usuarios con eventos locales después de que realizan una prueba de personalidad en línea.  Esta ola actual de aplicaciones sociales también trata de llenar ese vacío. Y quizás lo más importante es que, al organizar eventos grupales, permite a sus usuarios evitar la sensación de rechazo, común en las aplicaciones de citas, que puede resultar de las interacciones uno a uno.

La fórmula es simple: los grupos funcionan, los extraños funcionan y la comida es un denominador común. Incluso la buena tecnología lucha por reunir a diferentes personas que realizan diferentes actividades en horarios mutuamente convenientes. Y organizar una cena todos los miércoles parecía la cadencia adecuada. Los comensales compran un boleto para la cena por U$16 (hay suscripciones para múltiples fechas disponibles) y luego completan una encuesta en la aplicación que ayuda a emparejarlos y crear un grupo de seis. Los grupos están organizados para que los asistentes tengan menos de 10 años de diferencia de edad, que haya una mezcla equilibrada de hombres y mujeres y de introvertidos y extrovertidos. El algoritmo, que el año pasado ingirió datos de casi medio millón de comensales, también evita sentar a un grupo en el que todos quieren hablar de política. El martes antes de la cena, los usuarios reciben una breve presentación. El miércoles, los comensales se presentan, piden, socializan y pagan su propia comida. Si están disfrutando de la noche, pueden pasar a un segundo bar, donde se reúnen diferentes grupos de Timeleft.

La aplicación ha recibido críticas positivas de usuarios de todo el mundo. A pesar de comenzar en Europa, la ciudad de Nueva York es el lugar con mayor número de miembros para la aplicación, con multitudes de más de 300 personas que se presentan a los eventos del bar. En general, aproximadamente el 60% de los usuarios vuelven para otra cena el mes siguiente.

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Microsoft define a los agentes de IA como Copilotos, Asistentes Digitales o Chats de IA que “realizan tareas específicas, responden preguntas y automatizan procesos para los usuarios”. Con Microsoft 365 Copilot Chat, los consumidores pueden usar lenguaje natural para crear un agente de automatización de tareas. En este caso, además se está aprovechando la plataforma de intercambio de contenido de SharePoint de Microsoft, para proporcionar descripciones de soluciones actualizadas para ingenieros de servicio de campo o para convertir documentos de preguntas frecuentes en chatbots. Al formar parte de la experiencia de SharePoint, no requiere conectores a SharePoint. El chatbot responde las preguntas a partir de dichos documentos, y será un acceso bueno y más rápido a la información.

Los agentes están disponibles como parte de la experiencia completa de Microsoft 365 Copilot con un precio de US$30 por persona por mes, el precio ahora también se ofrece en una base “medida”, “por mensaje” a la tasa de US$0.01/mensaje, o mediante paquetes de mensajes prepagados con un precio de US$200 por 25,000 mensajes/mes. Con esto, Microsoft está demostrando su capacidad de concesión de licencias basadas en el consumo, con posibilidades de puntos de entrada de bajo costo.

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El reporte se basa en data proveniente de más de 1.000 destacados empleadores globales, los cuales representan más de 14 millones de trabajadores, en más de 20 sectores y 55 economías globales. En la encuesta se consideraron el impacto de las macrotendencias en los trabajos y en las habilidades, así como las estrategias que los empleadores planifican implementar para enfrentar el escenario emergente de los puestos de trabajo para el 2.030.

Estos son aspectos importantes a considerar:

• Puestos de trabajo que decrecen – Los trabajos administrativos, incluyendo cajeros, taquilleros, asistentes administrativos y secretarias ejecutivas serán el componente principal en números absolutos.  Adicionalmente estos roles incluyen a los trabajadores de los servicios postales, cajeros de bancos e ingresadores de datos.
• Puestos de trabajo que se predice que crecerán – Trabajadores de primera línea:  trabajadores agrícolas, conductores de delivery, trabajadores de la construcción y trabajadores de procesamiento de alimentos. También crecerán significativamente en los próximos cinco años puestos de trabajo en el área de salud como enfermeras, trabajadores sociales, consejeros y personal de cuidado de salud, así como educadores.
• Roles de Tecnología en la era de la Inteligencia Artificial – Los trabajos en tecnología son los de mayor crecimiento en términos de porcentaje e incluyen: especialistas en Big Data, ingenieros de Fintech, especialistas en IA y aprendizaje automático y desarrolladores de software. También se incluyen roles en la transición energética, especialistas en vehículos autónomos e ingenieros del ambiente y de la energía renovable.
• Habilidades más buscadas por los empleadores – Las habilidades más demandadas y de crecimiento se encuentran en tecnología y particularmente dentro de IA, de Big Data y de ciber seguridad. Tiene prioridad  la búsqueda de habilidades humanas como el pensamiento crítico y creativo, incluyendo la flexibilidad y la agilidad. La habilidad crítica más buscada es el pensamiento analítico, donde el 70% de las empresas lo consideran esencial. Los trabajadores esperan que 39% del conjunto actualmente existente de habilidades serán transformadas o pasará a ser obsoletas. Se nota que es un proceso en marcha, ya que la “inestabilidad de habilidades” ha disminuido desde 2023.  

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Esa encuesta se realiza cada diez años, con 160.000 adultos en 31 países, incluye pruebas cortas de alfabetización, matemática básica y resolución de problemas. Estas miden las habilidades necesarias para desempeñar un trabajo, para participar en la vida cívica y en general para prosperar en el mundo real.  Al nivel básico, se trata de detectar si las personas son capaces de entender las advertencias en un paquete de aspirinas, o determinar la cantidad de papel tapiz necesario para cubrir una habitación. Al nivel más avanzado, se explora como las personas pueden extraer conclusiones sólidas del tipo de análisis y de tablas que aparecen en medios populares.

Los finlandeses se alegrarán con los resultados, obtuvieron las calificaciones más altas en los tres campos. Las personas en los Países Bajos, Noruega y Japón también estarán contentas, por cuanto obtuvieron resultados por encima del promedio en las tres disciplinas. Los ingleses mejoraron en comparación con la medición anterior, al contrario de los estadounidenses. Igualmente, Chile, Italia, Polonia y Portugal también tienen una alta proporción de personas que obtienen notas por debajo de la norma. Casi la mitad de los chilenos están en la parte baja en matemáticas y lectura, comparado con el 8% de los japoneses.

El cuadro es todavía peor en las habilidades básicas. Por cada país que mejoró significativamente en las pruebas matemáticas, hay otro que empeoró sus números. En alfabetismo, hay más países que han empeorado que aquellos que han mostrado progreso. Los descensos están concentrados en los menos proficientes, los cuales obtuvieron resultados peores que anteriormente; en muchos países, se está ampliando la brecha entre aquellos con más y con menos habilidades. Algunas posibles explicaciones son:

• Aumento del número de inmigrantes – Las personas que no son parlantes nativos en el idioma del país tienden a obtener peores resultados en las pruebas de alfabetización.
• Envejecimiento de la población – La data sugiere que las habilidades matemáticas y de alfabetismo llegan a su cénit alrededor de los 30 años de edad.
• Redes sociales – Esta seguramente es la principal causa.  Muchos adultos hacen muchas menos lecturas largas y de textos complejos y se deteriora la habilidad.

Las personas que califican mejor en estas pruebas tienen ingresos superiores en un 75%, a aquellas que peores resultados obtienen. También reportan que son más felices y tienen mejor salud. Aquellos que tienen los resultados más bajos, sospechan de otros y tienden a reportar estar alienados de la política. Definitivamente, se debe tener una mente de primera para poder presentir problemas futuros.

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Ferguson opina que nuestra cultura parece plagada de una carencia de creatividad y que en la medida que uno se desplaza en Internet: “Todo luce igual, suena igual, es igual”.  Al observar ese hecho surgen las preguntas: ¿Será que un algoritmo está escondiendo la creatividad? ¿Podría ser que debajo de la superficie de la cultura general y convencional, existe un desenfrenado mundo de imaginación esperando a ser descubierto, contando con que una fuerza poderosa pudiera impedir que fuera suprimida?  Hoy en día, hay infinitas franquicias que se multiplican a través de todos los medios y pareciera que estuviéramos varados en una isla desierta en el medio del océano. Están presentes los mega-influenciadores y sus suntuosas vidas. Aparecen los que están jugando antiguos video juegos, y otros escuchando canciones viejas o canciones nuevas que suenan como si vinieran del año 1995. Todo se transforma en el hecho que la persona termina tocando un “me gusta”, seleccionando un “suscribe” o respondiendo a los “clickbait” que lucen todos idénticos. Pareciera haber una atenuación de la imaginación. La creatividad es importante, no es solamente arte y distracción. Para resolver los alarmantes retos del futuro necesitamos activar el pensamiento fuera-de-la-caja, pero luce como que estuviéramos atascados en la misma caja.  Se siente que reinan las reglas de la uniformidad y de la monotonía.

Pareciera que, en lugar de un exceso de creatividad, tenemos un exceso de estancamiento.  Sin embargo, todo lo que se consume en Internet o en los teléfonos es solo la punta del iceberg. Abajo, debajo de las olas, existe otro mundo donde la creatividad está floreciendo. Si llegamos a ese submundo, se puede fomentar la creatividad.

Nuestra mayor experiencia de la cultura es con la punta del iceberg. En el fondo de ese iceberg, están los creadores más pequeños con audiencias menores.  Por lo tanto, la creatividad todavía está allí, simplemente no la vemos con frecuencia. Para ello hay muchas posibles respuestas. Pudiera ser que se ha hecho más difícil innovar, ya que mucho ya se ha hecho. Es posible que la magnitud de los retos que enfrentamos nos hace más apáticos.  También es posible que ya los robots han tomado control. Sin embargo, no lo han hecho todavía, con la excepción de la alimentación de las redes sociales. Los algoritmos de las redes sociales son una forma de Inteligencia Artificial. Esos algoritmos son los que deciden que está en el tope del iceberg y aquello que está en el fondo. Los algoritmos nos dan aquello que queremos, pero también distorsionan y amplifican nuestras preferencias. Aparecen las reglas y todos obedecen a dichas reglas. Lo peor es que solo un número limitado de los algoritmos dominan. En Estados Unidos anteriormente había tres cadenas poderosas en la televisión, ahora se trata de un monstruo multi-cabezas diferente. La hegemonía técnica ha producido hegemonía cultural.

Pero existe el poder para crear el cambio y estas son algunas de las posibilidades:

• Presión sobre las empresas de redes sociales – Exigir que ellas hagan un mejor trabajo amplificando el contenido creativo.
• Usar comunidades privadas – Significa dedicar más tiempo a la selva oscura de Internet.  Esas son comunidades privadas donde es posible relajarse y ser uno mismo.
• Boletines (Newsletters) y podcasts – Habría que agregarlas a nuestras dietas de medios.  Estos son menos curados por los algoritmos y vienen directo a la persona.
• Fediverse – Mudarse a nuevos tipos de plataformas, como las que se denominan “fediverse”.  Estas están menos controladas por las plataformas y se parecen más a boletines de correo electrónico y podcasts.
• Limitar el uso – de las redes sociales.

Existe otra posibilidad. La experiencia indica que el estancamiento o anquilosamiento puede llevar al cambio explosivo.  El renacimiento en el norte de Europa vino después de la guerra, de la peste negra y de la agitación religiosa. El movimiento contra-cultural de los años 60 explotó después de la conformidad y la represión de los años 50. Pareciera que cuando la creatividad humana luce derrotada, sigue acumulando fuerza y esperando para el momento de su explosión.

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Hay quienes piensan que los servicios de inteligencia en su forma actual son obsoletos. ¿Acaso hay necesidad de robar secretos, si las fuentes abiertas y comerciales como las imágenes satelitales y la data de la ubicación del teléfono exponen la maldad? ¿Quién necesita espías humanos, si es tan difícil proteger sus identidades y es tan fácil espiar digitalmente? La realidad es que se necesita la forma antigua de Inteligencia y la nueva también.  La inteligencia humana se ha convertido en algo más difícil de hacer, es más costosa y también más riesgosa. Esto no se debe únicamente al hecho que existen detalles que solo un agente puede hacer, cómo por ejemplo captar el ambiente en el Kremlin. Es también, por cuanto las operaciones técnicas y humanas están profundamente entrelazadas. Recientemente, un operador desconocido (se presume que perteneciente a un estado), trató de introducir una “puerta trasera” subrepticiamente en una pieza de software vital. Esto se intentó hacer después de años de presencia, pretendiendo ser un voluntario bien intencionado en el proyecto. También tenemos el ejemplo de los buscapersonas de Hezbollah.

Fuentes abiertas, fuentes comerciales, agentes humanos

Las fuentes abiertas y las comerciales son cada vez más valiosas. Como ejemplo, alrededor del 90% de la inteligencia de la OTAN asociada a las cíber-amenazas, provienen de empresas privadas. Pero el mejor valor real se obtiene de la fusión de las fuentes abiertas y fuentes secretas y eso es más difícil de lo que pudiera pensarse.  Las agencias de espionajes siempre han mantenido un espacio entre el mundo de lo clasificado y lo no clasificado. Ahora hay que ver cómo se unen ambos.

Los servicios de inteligencia necesitarán servidores supersecretos en la Nube. Hoy en día, estos son construidos principalmente por empresas estadounidenses o chinas y las agencias de espionaje de otros países no confían en ellos.  Dentro de los países y entre ellos, se querrá compartir información que ahora se encuentra aislada. También tendrán que experimentar con Inteligencia Artificial para poder aprovecharla, balanceando los hábitos alucinatorios de los modelos actuales de LLM con la extraordinaria promesa que representan los modelos del futuro.

En el pasado, el mundo secreto tenía más recursos y era mucho más poderoso que el mundo privado, cuando hoy frecuentemente ocurre lo opuesto. Las agencias de espionaje trabajan con las empresas de vanguardia en la innovación y reclutan talento que se niega a trabajar en una habitación sin ventanas y sin acceso a internet o a teléfonos inteligentes.

Desde una perspectiva todavía más amplia, vivimos en un ambiente en el cual la tecnología digital se ha filtrado dentro de todo y está en – los bolsillos de todo el mundo, en las plantas eléctricas y en las cámaras que cuidan a las edificaciones del estado. Es un mundo donde el acceso a la data se vuelve crítico para el enfrentamiento en inteligencia entre Estados Unidos, China y otros países. Por ahora, esta batalla no está muy equilibrada. Los hackers chinos “aspiran” data en todas partes, obteniendo una ventaja potencial sobre sus adversarios.  Los servicios estadounidenses y europeos también recolectan mucha data, pero están mucho más limitados por sus leyes y su sistema judicial. Es más fácil para una empresa privada recolectar data masiva, como la ubicación de los registros telefónicos, que para una agencia del estado.

¿Quién accede a la data?

Hay corredores (brokers) que compran y venden data privada y frecuentemente lo hacen con las policías y los agentes de inteligencia, ellos necesitan ser observados y que haya reglas más exigentes para sus negocios. Consciente o inconscientemente, pudieran estar tratando con agentes de inteligencia extranjeros. Los estados que prohíban la recolección de la data y la fusión de la data de estados rivales, pueden quedar ciegos ellos mismos. Por otro lado, aquellos que permiten ese tipo de actividades, sin las condiciones legales apropiadas y sin un control robusto, no solo están desconociendo derechos individuales sino que también arriesgan las repercusiones poco deseadas. Tal como ocurrió con las revelaciones de Edward Snowden en 2013.

Equivocadamente, se puede considerar a las tecnologías del espionaje como un elemento desconectado de la geopolítica real. Sin embargo, ambas están muy conectadas.  La intercepción que Estados Unidos hizo de los planes bélicos de Rusia en 2021, le permitió a los aliados prepararse para la invasión de Ucrania y a Ucrania poder frustrar el esperado arrase ruso. Las fallas de inteligencia de Israel con relación al asalto de Hamas, en octubre 2023, terminó en una calamidad nacional y el comienzo de la desestabilización del Medio Oriente. Si China llegara a intentar invadir a Taiwán, la inteligencia será crucial para eliminar el factor sorpresa.

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Ahora, hay emprendedores e inversionistas que están apostando a que la IAGen simplifique las cosas. Los fondos invertidos en herramientas de servicio al cliente este último trimestre alcanzaron US$171 millones, contra US$45 millones en el  mismo período del año pasado. Además, no solamente hay emprendedores dedicados al esfuerzo, sino que también lo están haciendo gigantes de la tecnología cono Alphabet, Amazon, Salesforce y Microsoft. Algunas empresas están utilizando modelos LLM, como los de OpenAI para crear sus propios bots de servicio-al-cliente. Los bots de IAGen no producen respuestas programadas, sino que crean sus propias respuestas, que se basan en los materiales de entrenamiento de las empresas y en interacciones de servicio-al-cliente previas y la referencia es a bases de datos gigantescas. 

En todo caso, están en discusión diferentes enfoques. En uno de ellos, se insiste que los humanos deben seguir manejando las conversaciones con los clientes, teniendo su asistente de IA proveyendo apoyo. Pero muchos otros, piensan que los bots de IAGen ya son lo suficientemente inteligentes para manejar directamente todas las conversaciones. Adicionalmente, ya hay herramientas que pueden escuchar y responder en forma hablada, en lugar de solamente leer y escribir. Incluso, hay proveedores que están basando su escala de precios en el número de casos resueltos, en lugar de cobrar por número de agentes o minutos de interacción, lo cual ha sido el estándar.

Esto a su vez, lleva a dos preguntas adicionales: (1) Clientes – como reaccionaran los clientes a tener que lidiar con bots de IAGen. Los creyentes en la tecnología opinan que a los clientes les gustarán las respuestas rápidas, los diferentes idiomas y acentos que estarán disponibles.  Sin embargo, los clientes tendrán que ser convencidos, ya que por ahora el 64% dicen preferir no usar IA, ya que consideran que sería todavía difícil lograr la eventual atención humana y le dan valor a esta. También preocupa, que los bots transmitan confianza suprema, incluso cuando se equivocan; (2) Puestos de empleo – La predicción de Gartner es que habrá una reducción de 20-30% en trabajos de servicio-al-cliente para 2026. En los ciclos tecnológicos de automatización anteriores se pensó que habría pérdida de puestos de trabajo. Sin embargo, ello no ocurrió, pero se opina que con IA si se materializará.  ¿Es posible que los agentes humanos terminarán con tareas más creativas y gratificantes?  El tiempo lo dirá. 

El servicio-al-cliente es uno de los primeros sectores de la economía, en los cuales la Inteligencia Artificial Generativa (IAGen) está comenzando a sentirse. En encuestas realizadas a los responsables de servicio-al-cliente, casi la mitad de ellos asegura que los asistentes al cliente- potenciados por IA, tendrán impacto en sus organizaciones en los próximos 12-18 meses. Tanto emprendedores como empresas establecidas han lanzado una enorme cantidad de nuevas herramientas que prometen transformar al sector y afectar a millones de empleos.      

La magnitud del mercado

El servicio-al-cliente es un sector muy grande. La  mayoría de las empresas, tienen servicio al cliente en forma interna o tercerizado a call-centers. Solo en Estados Unidos hay casi 3 millones de personas trabajando en servicio-al-cliente. Con un sueldo promedio de US$40.000 anuales, ello representa US$120.000 millones anuales en sueldos.  A esto habría que agregar todos aquellos que trabajan en call-centers en lugares como la India y Filipinas, donde estos trabajos representan la posibilidad de crecimiento hacia la clase media.

Por otro lado, en años recientes el sector ha molestado e incomodado a los clientes con la forma en que han venido utilizando la tecnología. Para las empresas, el uso de seres humanos en el proceso de resolución de problemas resulta costoso.  Por ello, muchas empresas han optado por hacer el proceso automatizado más complicado y engorroso, donde un bot produce respuestas genéricas, no necesariamente útiles. Esta estrategia es conocida como “desviación”. Adicionalmente, una vez que se involucran a los humanos en el proceso, es posible que a la empresa tercerizada que maneja ese aspecto del proceso le convenga extender la duración del mismo, con el fin de aumentar sus ingresos.

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La realidad es que, para analistas financieros, contadores, administradores y consultores gerenciales es una herramienta práctica y útil para todo tipo de trabajo, desde el escudriñamiento de los estados financieros de una empresa hasta para valorizar sus activos fijos. El CEO de Microsoft, Satya Nadella, considera que es el mejor producto para consumidores que su empresa haya hecho. Excel incluso tiene su propio campeonato mundial en Las Vegas, donde estudiantes entre las edades de 13 y 22 años compiten por un premio de US$7.000. Excel también se ha convertido en un Esport que se transmite por ESPN.

Excel no fue la primera hoja de cálculo para computadoras personales. Ese honor le pertenece a Visicalc, construido por Dan Bricklin, un estudiante del Harvard Business School.  Como un comentario anecdótico, nuestra empresa BekeSantos, entró al mundo del software en un acuerdo de traducción al español de Visicalc y los otros productos de esa empresa. Para el año 2023, el rival Lotus 1-2-3 había tomado el liderazgo y Microsoft tenía Multiplan, una aplicación muy poco amigable. Microsoft lanza Excel en 1.985 con unas mejoras muy valiosas, donde en lugar de recalcular cada celda cuando se actualizaba la hoja, solo lo hacía para las celdas afectada. Las ganancias en velocidad eran importantes, con las limitaciones de hardware existentes para la época. También la interfase de comandos fue sustituida por una gráfica.

Excel rápidamente se convirtió en una de las herramientas de negocios más populares y el dominio del producto es reconocido universalmente. En LinkedIn más de 100 millones de usuarios lo presentan como una habilidad que manejan, comparado con 61 millones que lo indican para su principal rival, Google Sheets.

De alguna manera, todos estamos conscientes que el uso de Excel puede llevar a errores, incluso de gran impacto.  El mundo financiero está plagado de costosos errores de hojas de cálculo. Se ha culpado a Excel de los errores en la tercera parte de los papers de Genomics (los etiquetó como fechas); de disminuir el número de casos reales de Covid en Inglaterra (el número de filas estaba limitado) y de interrumpir el juicio a los participantes en la revuelta del 6/1/24 en Estados Unidos (información confidencial estaba en celdas escondidas). Sin embargo, se trata de errores humanos. Todos hemos tenido que aprender que es necesario revisar las fórmulas en una hoja de cálculo para poder confiar en los resultados. Sin embargo, todas esas ruidosas fallas públicas no han afectado el dominio de Excel.

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Al analizar las propiedades acústicas del habla, hay modelos de IA que pueden identificar marcadores de depresión o de ansiedad, de los cuales el paciente puede no estar consciente y mucho menos estar en capacidad de articularlos. Es cierto que elementos como el tono, el timbre y el ritmo tienen cada uno un rol, pero el poder real de estos modelos de IA es su habilidad para discernir patrones imperceptibles al oído del psiquiatra. Las aplicaciones potenciales son innumerables. Las ondas acústicas facilitan la evaluación del paciente, más allá de llegar a articular su estado mental o alguna angustia. Al trabajar en varios idiomas, se puede ampliar el universo de personas e incluso llegar a zonas rurales aisladas sin cobertura de profesionales de la salud mental. Para las clínicas sobre cargadas de pacientes, el análisis del habla pudiera ayudar al triaje de pacientes y al monitoreo continuo para aquellos con tratamientos en casa.   

Los diagnósticos son valiosos, pero solo representan el primer paso. Diferentes personas, con la misma condición, frecuentemente necesitan tratamientos individualizados para los síntomas que más los afectan. Con la depresión, algunos tienen problemas con la memoria, otros con la fatiga. El próximo paso con esta prometedora tecnología es la construcción de modelos que ayuden a los médicos a personalizar los tratamientos. 

IA ha venido siendo usado por profesionales de la salud mental. Por ejemplo, los Modelos Grandes de Lenguaje (LLM) pueden profundizar en las transcripciones de las entrevistas ubicando patrones en el lenguaje y claves contextuales sintomáticas de desórdenes psicológicos. Sin embargo, la IA basada en textos tiene limitaciones. Matices culturales, barreras del lenguaje y diferentes niveles de fluidez pueden distorsionar los resultados.  Asimismo, los LLM tienden a reflejar los sesgos prevalentes en la sociedad.  Todo esto, sin olvidar la capacidad de “alucinar” que tienen los LLM. Es por ello, que los nuevos métodos en desarrollo no se concentran en palabras individuales, sino más bien en como esas palabras son dichas.

Pre-entrenamiento

Un modelo chino busca cambios sutiles en la voz del paciente. La hipótesis de los investigadores es que aquellos con depresión pudieran tener formas de hablar demasiado finas o sutiles para ser detectadas por el oído humano. El sistema utiliza “pre-entrenamiento” – una técnica en la cual el modelo es inicialmente expuesto a enormes cantidades de habla general para ayudarlo a reconocer patrones de audio complejos. Estos patrones pueden incluir variaciones en ritmo, variedades de tono y calidades de la voz que son típicamente imperceptibles al oído humano. Este pre-entrenamiento le permite al sistema identificar variaciones intrincadas de habla que puedan señalar depresión, sin necesidad de entender las palabras que la componen. Como fase siguiente, los investigadores hacen “entonamiento-fino” del sistema específicamente para la detección de depresión, con la ayuda de grabaciones de pacientes con depresión.

Este método de entonación ha demostrado una precisión sorprendente.  Ha detectado la presencia de depresión en una tarea de clasificación binaria el 96% del tiempo, y ha tenido una precisión  de 95% cuando se le ha pedido que categorice la severidad en cuatro niveles (no depresión, leve, moderada y severa) basado en una escala clínica existente.

Otro método

Investigadores en La Sorbona, han desarrollado un método que analiza ondas de sonido a través de una App del teléfono inteligente para detectar varias condiciones de salud mental.  Primero, las ondas de sonido son convertidas en mapas visuales, llamados espectrogramas, que muestran como la frecuencia y el volumen de la voz cambia en el tiempo. Después el modelo examina el espectrograma de cada individuo para señales indicadoras de varios desórdenes psiquiátricos, incluyendo depresión, ansiedad, insomnio y fatiga. El modelo de IA es pre-entrenado en un extenso conjunto de grabaciones de voz, aprendiendo patrones generales de habla y sus características. Desde allí utiliza este conocimiento para interpretar los espectrogramas de los individuos en el estudio. Este método aplica técnicas de aprendizaje profundo para automáticamente extraer elementos relevantes de la data cruda, en lugar de basarse en las características acústicas pre-definidas, Los resultados preliminares son prometedores.

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Hoy en día vivir hasta los 100 años ya ocurre, pero sigue siendo poco común, en los países desarrollados representan el 0.03% de la población. Sin embargo, llegar hasta los 120 años pudiera convertirse en una aspiración razonable en el futuro. Todavía más fascinante es el hecho que esos años adicionales pudieran estar acompañados de una buena salud.  Hasta el presente, el progreso en la expansión de la expectativa de vida se ha logrado superando las causas de la muerte, especialmente debido a enfermedades infecciosas. El proceso de envejecimiento propiamente, con enfermedades acompañantes como la demencia, no ha sido ralentizado y esa es la intención ahora. Como consecuencia, los años adicionados serían saludables. La idea es manipular los procesos biológicos asociados al envejecimiento, probados con animales en el laboratorio y que parecen lograr el objetivo de extender sus vidas. Estas son algunos de los componentes del esfuerzo:

• Restricción de calorías – Se ha extendido la vida de animales en pruebas de laboratorio, restringiendo severamente el número de calorías que consumen, como parte de una dieta balanceada.  Una vida restringida en calorías no es fácil de llevar adelante para muchos humanos, pero hay fármacos que afectan las rutas biológicas que pueden producir resultados similares. Estos fármacos incluyen metformin, utilizado para diabetes tipo-2, y rapacymin, usado en el trasplante de órganos.
• Restricción de células “senescentes” – Las células “senescentes”, son aquellas para las cuales el cuerpo ya no tiene uso y ellas afectan el funcionamiento de sus vecinas sanas. Los medios naturales del cuerpo para eliminar dichas células se debilitan con el tiempo. Los fármacos “senolíticos” que las eliminan tienen sus inconvenientes con cellas sanas, pero existe la promesa de resolver esto.
• Desforrar marcadores “epigéneticos” – Grupos de académicos e investigadores comerciales están estudiando como rejuvenecer células y tejidos cambiando los marcadores “epigéneticos” en los cromosomas, aquellos que les dicen a las células cuales genes deben ser activados. Dichos marcadores se acumulan con la edad. Desforrándolos se podría producir las células de un cuerpo de 20 años, dentro de uno de 65 años.
• Envejecimiento del cerebro – El cerebro tiene capacidad finita y posiblemente está adaptado a las vidas útiles convencionales. La sociedad deberá buscar las formas de adaptarse al envejecimiento normal de los cerebros. Aquí podrían ayudar los asistentes de IA recordando aquello que las personas han olvidado con el tiempo. Todo esto es independiente de la demencia, la cual es causada por una enfermedad.
• Pruebas con humanos – Las agencias que aprueban las pruebas experimentales no han reconocido la edad mayor como una condición tratable y por ello es difícil registrar las pruebas. Sin embargo, ya hay algunas en ejecución.
• Costos – Hasta ahora los beneficios de la extensión de la longevidad están muy asociados con costos asequibles a los super-ricos. Sin embargo, las tecnologías tienden a escalar y abaratarse con el tiempo.

La extensión de la vida humana tiene múltiples ramificaciones en la sociedad.  La más obvia es la extensión de la vida laboral. Adicionalmente, las personas que viven vidas largas se preocupan más por amenazas a largo plazo. La longevidad también permite extender la acumulación de capital. Por otro lado, cuando el poder político es ejercido por gente joven, como en la Edad Media, hay una mayor tendencia a la violencia que cuando personas con más edad y experiencia son las responsables. Las familias se extenderán a un número mayor de generaciones. ¿Esto las atomizará, habrá un mayor culto a la juventud o a los centenarios? Habrá muchas incógnitas a resolver.

Se hace referencia a Living to 120 is becoming an imaginable prospect. La imagen es cortesía  de Bing Image Creator.

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