Jensen Huang, CEO de Nvidia, sobre los límites de la IA: «Con la inteligencia artificial podemos saberlo todo y hacer cualquier cosa»

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Durante los primeros años de la inteligencia artificial generativa, nos acostumbramos a preguntar y esperar una respuesta de los chatbots, pero ahora esta etapa empieza a quedarse pequeña.

Y es que los nuevos agentes de IA ya pueden utilizar herramientas y completar determinadas tareas, de modo que el salto ya no consiste solo en obtener información, sino en delegar parte del trabajo.

Jensen Huang cree que ese cambio modifica por completo el papel de la tecnología. Durante Dreamforce 2026, el fundador y CEO de NVIDIA defendió que la electricidad permitió alimentar máquinas, Internet hizo accesible la información y la inteligencia artificial añade ahora otra capacidad: interpretar esa información y actuar.

Su declaración encaja con su afirmación de que con la IA podremos “saberlo todo y hacer cualquier cosa”. Es una visión sobre hasta dónde puede llegar esta tecnología, no una descripción literal de las capacidades actuales.

Así lo expresó Huang durante una conversación con Marc Benioff, CEO de Salesforce, coincidiendo con la presentación de Koa.

Se trata del primer modelo de razonamiento de Salesforce especializado en CRM que ayuda a aterrizar la idea: no pretende saberlo todo, sino resolver procesos concretos utilizando información y herramientas dentro de un entorno empresarial controlado.

“Saberlo todo” no significa que la IA sea omnisciente

La idea de Jensen Huang va bastante más allá de construir chatbots mejores. En su visión, la IA terminará funcionando como una infraestructura presente en empresas y servicios, formada por modelos conectados a bases de datos, programas y herramientas capaces de ejecutar acciones.

Eso es lo que NVIDIA denomina una empresa agéntica, donde un agente podría consultar información comercial, analizarla y continuar un proceso sin que una persona tenga que indicarle manualmente cada paso.

Es precisamente esa capacidad de actuar la que está llevando a la industria desde asistentes conversacionales hacia sistemas cada vez más autónomos.

“Saberlo todo”, por tanto, no significa omnisciencia, ya que estos sistemas siguen dependiendo de los datos a los que tengan acceso, sus permisos, las herramientas disponibles y el contexto que reciban.

No obstante, “hacer cualquier cosa” tampoco implica actuar sin restricciones, sino ampliar progresivamente las tareas digitales que pueden ejecutar los sistemas inteligentes.

Koa muestra cómo se lleva esa idea a una empresa

Salesforce desarrolló Koa a partir de NVIDIA Nemotron 3 Super, mediante ajuste supervisado y aprendizaje por refuerzo. Utilizó escenarios sintéticos inspirados en unos 27 años de experiencia acumulada en CRM, correspondientes a más de 14 sectores, incluidos salud, manufactura, servicios financieros y viajes.

Salesforce conserva además el control de sus pesos y lo ejecuta en su propia infraestructura. En sus pruebas de CRM Bench, asegura que Koa iguala o supera modelos líderes en algunas acciones de CRM y registra hasta tres veces menos errores.

Cabe señalar que Koa ya funcionaba internamente, donde los pilotos externos estaban previstos para octubre de 2026 y la disponibilidad general para el invierno en regiones estadounidenses. Formula 1, UChicago Medicine, Baxter Credit Union, 1-800Accountant, Engine y Xero aparecen entre los primeros participantes anunciados.

Cuanto más pueda hacer la IA, más importa quién pone los límites

Huang considera que esta productividad no provocará necesariamente una destrucción generalizada de empleo, sino nuevas oportunidades económicas. Bill Gates también ha advertido del impacto que la IA puede tener sobre determinados trabajos.

La seguridad abre una diferencia todavía mayor, donde el CEO de NVIDIA sostiene que desarrollar rápido y hacerlo de forma segura pueden ser objetivos compatibles, y que una compañía debe frenar un producto cuando no tenga suficiente confianza en él. Otros líderes tecnológicos reclaman más cautela: Sam Altman y Dario Amodei han defendido reducir el ritmo en determinados escenarios.

Por ello, cuanto más se acerque la IA a poder conocer información y actuar sobre ella, la cuestión dejará de ser únicamente cuánto sabe. Importará mucho más decidir a qué puede acceder, qué le permitimos hacer y quién mantiene el control cuando se equivoca.

 

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