Episodio 1X07. Inteligencia artificial: impacto, retos y oportunidades. w2k6a

InnovaUS, el programa sobre innovación docente dirigido por Rocío Romero Castillo con la colaboración de Miguel Garrido Bueno. Te invitamos en este episodio a conocer la actualidad y las oportunidades del buen uso de la inteligencia artificial, de la mano de un experto, el doctor Joaquín Peña Siles. Radio, la voz que nos une. Bienvenidos al séptimo programa de la primera temporada de InnovaUS.

En este episodio, que corresponde al mes de abril de 2025, tenemos la gran suerte de contar con el doctor Joaquín Peña Siles. Él es docente e investigador del Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática de la Universidad de Sevilla. Cuenta con una amplia trayectoria en gestión universitaria. Es director del Máster Oficial de Ingeniería Informática de la Universidad de Sevilla, CEO de una spin-off para la transformación digital del trabajo. Nombrado por el Vicerrectorado de Investigación como Director de Recursos para la Investigación, con su contribución a la digitalización y optimización de procesos.

Joaquín Peña es uno de los principales ponentes en España, investigador y divulgador científico en inteligencia artificial y humanismo digital. Es el fundador del Instituto de Humanismo Digital. Otra de sus líneas de investigación es la productividad y sistemas generativos multiagente. Es el creador de la metodología FAST, un método para mejorar la productividad, el rendimiento y la satisfacción laboral, que cuenta ya con más de 15.000 s en más de 50 países.

Bueno, estoy encantada de tenerte aquí en InnovaUS. Es todo un honor contar contigo, la verdad. Tengo que comentar una curiosidad y es que yo asistí a dos webinars con el profesor Joaquín Peña, que impartió en el ICE, el Instituto de Ciencias de la Educación de esta universidad, hace ya un par de años. Uno sobre implicaciones pedagógicas y usos de la inteligencia artificial en la docencia universitaria y otro sobre herramientas para la productividad.

Comentar que las formaciones me parecieron sumamente interesantes, no porque lo tenga aquí a mi lado, lo digo sinceramente. No solo aprendí muchísimo de él y de todo lo que dijo, sino que reparé en la motivación, la entrega y la disposición de Joaquín y, en definitiva, su generosidad para compartir sus conocimientos tanto con sus compañeros como con la comunidad científica y con la sociedad. Desde luego pienso que Joaquín es una de las personas que contagian y que inspiran a seguir en la línea de la generación del conocimiento, de su posterior transferencia y de aplicación. Y bueno, bienvenido.

Muchas gracias por estar con nosotros en este séptimo episodio de InnovaUS. La verdad, creo que tienes tanto que contar y que ofrecer que vamos a tener que hacerlo en varios episodios. Pero bueno, de momento, en el episodio que nos ocupa en el día de hoy, nos gustaría profundizar en el tema que tenemos todos los días sobre la mesa, en todos los medios de comunicación, en las redes, la famosa e imparable IA, la inteligencia artificial. Doctor Peña, ya es una realidad que la inteligencia artificial ha llegado para quedarse y que avanza extremadamente rápido. Ya nos avisaba hace unos años y nos hablaba del tsunami de la famosa e imparable IA.

¿Cómo cree que se está reconfigurando la IA o cómo lo hará en un futuro cercano? ¿Y qué impacto recibirá en el empleo y las distintas profesiones? Bueno, mira, lo primero que creo que es importante es entender qué es esto de la IA generativa y realmente qué potencia tiene o qué es lo que hay detrás. De manera muy simplificada, porque como comentaba antes, casi cualquier pregunta esta me lleva a una masterclass de dos horas.

De forma muy simplificada, lo que se ha conseguido, que era completamente impensable cuando yo empecé mi tesis allá por el año 2000 en sistemas multiagentes, es que tú le puedas proporcionar al ordenador, a un supercomputador realmente, pero a un ordenador, toda la información de la humanidad, que eso sea capaz de leérselo y transformarlo en neuronas electrónicas, con un tamaño monumental.

El GPT-3 inicial tenía 175.000 millones de neuronas. Si cada neurona fuera una persona, sería equivalente a 30 planetas Tierra, para que nos hagamos una idea de tamaños. Y los modelos que se están generando ahora, pues casi que triplican, cuatriplican o quintuplican estos tamaños. Eso era completamente impensable porque no había capacidad de computación para, digamos, analizar toda esa información. Lo curioso de esto, es que simplemente dándole el texto, aquello va generando neuronas para que