

OpenAI es una organización de investigación en inteligencia artificial sin fines de lucro que tiene como objetivo crear inteligencia artificial segura y beneficiosa para la humanidad. La organización fue fundada en 2015 por un grupo de empresarios, incluidos Elon Musk, Sam Altman y Greg Brockman. OpenAI se dedica a investigar y desarrollar tecnologías de inteligencia artificial avanzadas, incluidos modelos de lenguaje natural, robots y sistemas de aprendizaje automático. OpenAI ha creado varios productos y herramientas de inteligencia artificial, como ChatGPT, que permite a los usuarios crear imágenes simplemente describiéndolas en el chat, y GPT-4, que puede resolver problemas difíciles con mayor precisión gracias a su amplio conocimiento general y habilidades de resolución de problemas.

En tiempos en que la inteligencia artificial se abre paso en todos los ámbitos del conocimiento, la educación vive un dilema crucial: ¿usamos la IA como una herramienta de apoyo o dejamos que sustituya la creatividad docente? En ese cruce de caminos surge Playlab.ai, una plataforma que propone un modelo distinto: enseñar a los educadores a crear su propia inteligencia artificial.
Más que una aplicación tecnológica, Playlab es un laboratorio pedagógico global donde profesores, estudiantes y tecnólogos diseñan juntos herramientas de IA para transformar el aprendizaje.
A diferencia de las plataformas cerradas, Playlab propone una cia artificial abierta, ética y colaborativa. Los docentes no solo aprenden a usar la IA, sino a crear sus propias aplicaciones adaptadas a su contexto, sin necesidad de programar.
Entre sus principios destacan: Accesibilidad y participación: cualquier educador puede diseñar y compartir apps. Ética y transparencia: promueve el uso responsable y la reflexión crítica sobre los sesgos. Aprendizaje activo: la IA no se “consume”, se explora. Colaboración global: cada app puede modificarse y mejorar en comunidad. De este modo, Playlab.ai transforma la IA en una herramienta pedagógica viva, nacida de la inteligencia colectiva.
Cómo funciona: del taller al aula:Aprender haciendo.Playlab.ai ofrece talleres, laboratorios y comunidades de aprendizaje (PLCs) en colaboración con instituciones como Relay Graduate School of Education y ISTE. En ellos, los profesores aprenden de manera práctica a diseñar, probar y mejorar sus propias aplicaciones de IA.
El objetivo no es sólo dominar la tecnología, sino repensar la enseñanza desde la creatividad digital. Como explica Yusuf Ahmad, uno de sus promotores: “No se trata de enseñar a usar una máquina, sino de enseñar a pensar con ella.”
La función “remix” permite adaptar proyectos creados por otros docentes, personalizándolos según la materia o el idioma. Así, una app sobre historia puede transformarse en otra sobre literatura o ciencias, multiplicando las posibilidades creativas.
Aun así, el impacto formativo y creativo que propone Playlab apunta hacia una nueva forma de entender la innovación educativa: no como sustitución del docente, sino como expansión de su potencial.
Durante siglos la humanidad ha interrogado la naturaleza de la inteligencia humana. Con la irrupción de la inteligencia artificial (IA), esa pregunta se vuelve técnica, ética y social. ¿Qué nos hace realmente inteligentes? ¿En qué se parecen y en qué se diferencian una mente humana y un algoritmo capaz de aprender?
La comparación entre inteligencia humana e inteligencia artificial es hoy inevitable, no solo porque compartan la palabra “inteligencia”, sino porque ambas reflejan modos distintos de procesar información, resolver problemas y generar conocimiento. Y, sin embargo, su naturaleza, origen y límites son profundamente dispares.
La inteligencia humana es producto de la evolución biológica. Surgió hace millones de años a partir de sistemas nerviosos cada vez más complejos, afinados por la selección natural. El cerebro humano —con sus 86.000 millones de neuronas— no fue diseñado, sino que emergió, imperfecto pero sorprendentemente adaptable. La inteligencia humana opera con una eficiencia energética asombrosa: nuestro cerebro consume apenas 20 vatios, mientras que entrenar un modelo de IA avanzado puede requerir megavatios durante semanas. Esta disparidad subraya la elegancia de millones de años de evolución.
La inteligencia artificial, por el contrario, es una creación humana. No nace, se programa. Aunque los modelos actuales de IA generativa, como los grandes modelos de lenguaje o los sistemas de aprendizaje profundo, pueden “aprender” de enormes cantidades de datos, su aprendizaje sigue siendo una simulación inspirada en el cerebro, no una réplica.
La inteligencia biológica es el resultado de la experiencia vivida; la artificial, del cálculo estadístico sobre datos. Donde una siente, la otra estima probabilidades.
Ambas inteligencias comparten un mismo propósito funcional: procesar información para adaptarse o actuar eficazmente en un entorno. Tanto un niño como una IA aprenden por exposición: el primero observa y experimenta; la segunda analiza patrones en los datos. En ambos casos, el aprendizaje consiste en ajustar conexiones —sinápticas o matemáticas— para mejorar el rendimiento.
También comparten rasgos como la capacidad de reconocer patrones, generar soluciones, o incluso crear contenidos nuevos. Los sistemas de IA generativa son capaces de redactar textos, componer música o resolver problemas lógicos de manera similar a la creatividad humana.
Sin embargo, esa semejanza es sólo superficial: la IA imita resultados, no comprende significados. Lo que parece “entendimiento” en una máquina es, en realidad, una correlación estadística refinada.
El abismo entre ambas inteligencias radica en la conciencia. La inteligencia humana está impregnada de emociones, intenciones y contexto social. Cada decisión es una síntesis de razón, memoria, deseo y cultura. Pensamos porque sentimos, y sentimos porque vivimos en comunidad. Los seres humanos experimentan estados subjetivos, emociones y sentido corporal; las máquinas, hoy, no tienen vivencia propia.
Investigadores del ámbito de la neurociencia, como Christof Koch, estudian las bases neuronales de la conciencia y debaten hasta qué punto sistemas complejos podrían exhibir propiedades análogas. La IA, por el momento, carece de experiencia subjetiva. No sabe que sabe. No tiene emociones ni cuerpo, y por tanto no comprende el sufrimiento, el humor ni la ironía más allá de patrones textuales.
Mientras la mente humana entiende los significados desde la experiencia vital, la IA los infiere desde correlaciones numéricas. La diferencia no es solo técnica, sino ontológica: la IA procesa símbolos, pero no vive sentidos.
La inteligencia humana es creativa y ética, pero también limitada por sesgos cognitivos y fatiga. La IA puede procesar volúmenes de datos inmensos sin cansancio, pero replica y amplifica los sesgos presentes en sus datos de entrenamiento. La literatura científica y los artículos de revisión en revistas como Nature Machine Intelligence subrayan la necesidad de métodos explicables y regulación.
La inteligencia humana es limitada por su biología: se cansa, olvida, se deja llevar por sesgos. La IA, en cambio, puede procesar millones de datos en segundos, sin distracciones ni fatiga. Pero la IA también tiene límites profundos: depende de los datos que recibe (y sus sesgos), carece de intuición, y no entiende los valores ni la ética de sus actos.
Por eso, más que competir, ambas inteligencias se complementan. La IA amplifica la inteligencia humana, automatiza tareas, descubre patrones invisibles y permite dedicar más tiempo al pensamiento crítico y la creatividad. El futuro no será de una inteligencia contra la otra, sino de una alianza entre mente y algoritmo, donde lo humano aporte sentido y ética, y lo artificial potencia capacidad y precisión.
Más que una competición, lo prometedor es la colaboración entre dos paradigmas cognitivos: la IA amplifica la capacidad humana para detectar patrones, acelerar descubrimientos y automatizar tareas rutinarias; la humanidad aporta juicio, valores y contexto. El desafío social será gobernar esa alianza para priorizar la dignidad, la justicia y la educación.
Algunos científicos, como el neurocientífico Christof Koch o el filósofo Daniel Dennett, proponen que la frontera entre lo biológico y lo artificial podría diluirse en las próximas décadas. La interfaz cerebro-computadora, la biotecnología y el aprendizaje profundo apuntan a una inteligencia híbrida, donde la mente humana se expanda gracias a la tecnología.
En ese horizonte, el desafío no será técnico, sino moral: ¿cómo preservar la dignidad humana en un mundo donde las máquinas piensan, crean o deciden con nosotros?
Sir Demis Hassabis (Londres, 27 de julio de 1976) es un investigador de inteligencia artificial (IA), neurocientífico, diseñador de juegos de ordenador y maestro de ajedrez británico. Este año 2024, fue galardonado con el Premio Nobel de Química por sus contribuciones al diseño computacional de proteínas, junto a David Baker y John Jumper.
Este científico británico, empresario y experto en inteligencia artificial (IA) es más conocido por ser el cofundador y CEO de DeepMind (ver en otros posts), una de las compañías líderes en el desarrollo de IA, que fue adquirida por Google en 2015. Demis Hassabis tiene un perfil multidisciplinario, un polímata que combina su experiencia en neurociencia, IA y juegos, lo que lo ha convertido en una figura clave en el avance de la inteligencia artificial.
Algunos aspectos importantes de su carrera:
@ourfuturehq Child Prodigy to AI Pioneer: The Story of Demis Hassabis & DeepMind 🧠💡 #ai #demis #deepmind #google #chatgpt ♬ original sound - Our Future
How does #AlphaZero gain understanding of human concepts through chess? ♟️
— Google DeepMind (@GoogleDeepMind) November 17, 2022
Published in @PNASNews, a multi-year collaboration with Grandmaster Vladimir Kramnik reveals how the neural network's representations share surprising agreement with our knowledge: https://t.co/HtvzOjURWH pic.twitter.com/jZHKTI5HG2
I want Demis Hassabis to succeed more than Sam Altman.
— Dinesh (@dineshxofficial) May 9, 2024
He seems genuinely responsible about AGI.pic.twitter.com/YUR7do5oZ1
Hoy recuperamos un post anunciado hace meses, con la figura y las ideas prospectiva de Kai-Fu Lee. Es un reconocido científico en inteligencia artificial (AI, véanse otros posts), empresario y escritor taiwanés-estadounidense. Nació el 3 de diciembre de 1961 en Taiwán y se trasladó a Estados Unidos en su juventud. Obtuvo su doctorado en Ciencias de la Computación por la Universidad Carnegie Mellon, donde desarrolló uno de los primeros sistemas de reconocimiento de voz continuo.
A lo largo de su carrera, ha ocupado altos cargos en compañías tecnológicas de primer nivel, como Apple, SGI, Microsoft y Google. En Google fue presidente de Google China, pero en 2009 fundó Sinovation Ventures, una empresa de capital de riesgo centrada en fomentar la innovación tecnológica en China y apoyar startups tanto en China como en EE. UU.
Kai-Fu Lee es conocido por su habilidad para tender puentes entre Oriente y Occidente en materia tecnológica, y por sus reflexiones sobre el impacto social y económico de la inteligencia artificial.
Principales libros de Kai-Fu Lee:
1. “AI Superpowers: China, Silicon Valley, and the New World Order” (2018). Este libro compara el desarrollo de la inteligencia artificial en China y Estados Unidos. Lee argumenta que China está igualando (e incluso superando en algunos aspectos) a Silicon Valley en la carrera por el liderazgo en IA. Explora cómo la IA impactará el empleo, la economía global y las relaciones internacionales. También hace un llamado a la empatía y al rediseño de los sistemas sociales para enfrentar la disrupción tecnológica.
En resumen: China tiene ventajas competitivas únicas: grandes datos, empresarios agresivos, y un entorno regulatorio favorable. La IA reemplazará muchos trabajos rutinarios. El futuro exige una combinación de tecnología y compasión humana para evitar desigualdades extremas.
En resumen: Cada historia es una especulación fundamentada sobre cómo la IA cambiará nuestras vidas. Temas como el reconocimiento facial, los algoritmos de pareja, la automatización médica y el cibercrimen se exploran con profundidad. El enfoque es global, no centrado solo en China o EE. UU.
3. Otros libros y publicaciones de Kai-Fu Lee: Aunque los dos anteriores son los más conocidos internacionalmente, Kai-Fu Lee también ha publicado libros en chino sobre desarrollo personal, tecnología y liderazgo, como: “Making a World of Difference”, “Be Your Personal Best” o “Seeing the Future”.
“La Inteligencia Artificial eliminará los empleos monótonos. Pero casi todos los países siguen educando y examinando a los niños como si fueran robots”, afirma el experto en IA, Kai-Fu Lee. pic.twitter.com/rBJDejZcrj
— Aprendemos juntos 2030 (@AprenderJuntos_) October 8, 2020
Artificial Intelligence
— Spiros Margaris (@SpirosMargaris) September 1, 2021
and the ‘Gods Behind the Masks’ https://t.co/Eg90iT6QCt #fintech #AI #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DeepLearning @kaifulee @ChenQiufan @WIRED pic.twitter.com/1WHqeKjLdv
@bankinter 🔸 El informe Draghi ponía de manifiesto la pérdida de competitividad de las empresas españolas y europeas en innovación y tecnología. Descubre la opinión de Jorge Dezcallar, ex director del CNI y ex embajador de España, sobre esta cuestión. #economia #competitividad #bankinter #finanzaspersonales #caraacarabankinter #innovación #tecnología ♬ sonido original - Bankinter