Durante las últimas décadas, la inteligencia artificial (IA) ha pasado de ser una promesa científica marginal a convertirse en una tecnología transformadora con implicaciones globales. Sin embargo, esta evolución no ha sido lineal. Entre los años 1970 y 1990, la IA vivió dos períodos de fuerte estancamiento conocidos como “los inviernos de la IA”. Durante esos años, la disciplina perdió financiamiento, credibilidad e incluso apoyo institucional, hasta el punto de quedar relegada al margen del desarrollo científico y tecnológico. Esta historia de auge y declive es esencial para comprender el presente entusiasmo por las inteligencias artificiales IA y, sobre todo, para advertir de los riesgos que conlleva repetir los errores del pasado.

Cuando vas a comprar un ordenador, es muy probable que su procesador o CPU sea de dos fabricantes, Intel o AMD. Ambas compañías controlan la práctica totalidad del mercado de microprocesadores. Pero es algo que podría cambiar en los próximos años. Por un lado, Nvidia ya ofrece sus propias CPU para servidores y centros de datos. Por otro, Microsoft y Apple apuestan ya por la arquitectura ARM en sus propios equipos. Y, finalmente, uno de los principales fabricantes de chips ARM, Qualcomm, quiere hincarle el diente al sector del PC, tras dominar otros mercados como son los smartphones, televisores y demás dispositivos electrónicos. Pero, a día de hoy, ¿es recomendable tener un PC con arquitectura ARM?

NVIDIA adquirió AGEIA y su software de cálculos físicos PhysX en 2008 y desde entonces hemos visto desde una gran promoción de esta tecnología hasta cierto abandono y es que con la llegada de las GeForce RTX 50 de NVIDIA quedó abandonado el soporte de las implementaciones PhysX de 32 bits algo que afecta de forma demoledora el rendimiento de títulos conocidos como Batman: Arkham City o Mirror’s Edge.

El 2023 fue un punto de inflexión para la adopción de herramientas de IA en el desarrollo de software. GitHub Copilot, Cursor y otros asistentes de código potenciados por modelos de lenguaje se han vuelto omnipresentes en los flujos de trabajo de miles de desarrolladores. Más del 50% de los programadores ya usan herramientas de IA, y empresas como Accenture han desplegado Copilot a decenas de miles de ingenieros. Microsoft estima más de 1.3 millones de usuarios de pago. Estas herramientas no solo aceleran el trabajo (hasta 55%, según GitHub), sino que también aumentan la satisfacción: el 90% de los usuarios se sienten más realizados.

La carrera por crear inteligencia artificial está siendo impulsada por unos pequeños chips de silicio llamados GPU, creados originalmente para los videojuegos.