Tecnología
El contexto, el límite que impediría a la inteligencia artificial alcanzar una comprensión humana real
Aunque la inteligencia artificial procesa datos y ejecuta tareas con gran eficiencia, un estudio científico advirtió que aún carece de la capacidad para interpretar situaciones, intenciones y matices sociales de manera tan flexible y profunda como las personas
La inteligencia artificial no tropieza por falta de inteligencia, sino por su incapacidad para comprender el contexto en el que opera.
Así lo ha puesto de manifiesto el análisis de la ingeniería de contexto, una disciplina que ha cobrado protagonismo en los últimos años y que, según ha detallado un estudio titulado “Ingeniería de Contexto 2.0: El Contexto de la Ingeniería de Contexto”, publicado en arXiv, constituye el verdadero reto en la interacción entre humanos y máquinas.
Lejos de ser una innovación reciente, la ingeniería de contexto hunde sus raíces en más de dos décadas de evolución tecnológica y hoy se perfila como la clave para que los sistemas inteligentes puedan interpretar y anticipar las intenciones humanas. Y sobre este punto, el estudio, que es un preprint (es decir, que aún no cuenta con la validación de pares) hace foco.
El contexto como interfaz real en la interacción humano-máquina
Según ha explicado el estudio, el contexto es mucho más que el historial de una conversación o los datos que un usuario introduce en una aplicación. Es el conjunto de información que caracteriza la situación de todos los elementos implicados en una interacción, desde el usuario y la aplicación hasta el entorno, los dispositivos y los servicios conectados.
La dificultad radica en que, mientras las personas son capaces de inferir información no explícita y rellenar los huecos gracias a su experiencia y conocimiento compartido, las máquinas carecen de esa habilidad.
Por ello, la ingeniería de contexto se convierte en el proceso de transformar contextos complejos y ambiguos en representaciones que las máquinas puedan entender y utilizar.
El informe ha subrayado que la verdadera interfaz entre humanos y máquinas no es el “prompt” o la instrucción directa, sino el contexto en el que se produce la interacción. “Una persona es la suma de sus contextos”, han afirmado los autores, destacando que la esencia de la comunicación efectiva reside en la capacidad de reducir la entropía de la información para que la máquina pueda actuar de acuerdo con la intención humana.
Definición y fundamentos de la ingeniería de contexto
La ingeniería de contexto, tal como la ha definido el paper, es el proceso sistemático de diseñar y optimizar la recogida, almacenamiento, gestión y uso del contexto para mejorar la comprensión y el rendimiento de las máquinas en sus tareas.
Este enfoque no se limita a una tecnología concreta ni a una época específica: abarca desde los ordenadores primitivos de los años noventa hasta los agentes inteligentes actuales y los sistemas que se vislumbran en el futuro.
El proceso implica varias operaciones clave:
1. Recoger información contextual relevante mediante sensores o canales diversos.
2. Almacenar y gestionar esa información de forma eficiente y segura.
3. Representar el contexto en formatos interoperables y consistentes.
4. Procesar entradas multimodales (texto, audio, imagen, etc.).
5. Integrar y reutilizar contextos pasados para enriquecer la memoria del sistema.
6. Seleccionar los elementos contextuales más pertinentes para cada tarea.
7. Compartir contexto entre agentes o sistemas.
8. Adaptar el contexto de forma dinámica según el aprendizaje y la retroalimentación.
Este marco teórico permite conectar las prácticas actuales, como la ingeniería de instrucciones o la generación aumentada por recuperación, con los fundamentos históricos de la interacción persona-ordenador.
Evolución histórica: de la computación primitiva a los agentes inteligentes
El recorrido histórico de la ingeniería de contexto, según ha detallado el estudio, se articula en cuatro grandes etapas, cada una marcada por el nivel de inteligencia de las máquinas:
1. Era 1.0: Computación primitiva (1990-2020).
En esta fase, los sistemas solo podían procesar entradas estructuradas y señales simples. Los usuarios debían adaptar sus intenciones a formatos rígidos, y los diseñadores actuaban como traductores de intenciones humanas a instrucciones comprensibles para la máquina. La interacción se basaba en menús, sensores básicos y reglas predefinidas.
2. Era 2.0: Inteligencia centrada en agentes (2020-presente).
Con la llegada de los modelos de lenguaje y los agentes inteligentes, las máquinas han empezado a interpretar el lenguaje natural y a manejar la ambigüedad. Ahora, los sistemas pueden colaborar con los usuarios, interpretar intenciones implícitas y gestionar contextos más ricos y variados, incluyendo texto libre, imágenes y datos de sensores avanzados.
3. Era 3.0: Inteligencia a nivel humano (futuro próximo).
Se prevé que los sistemas alcancen una comprensión del contexto equiparable a la humana, integrando señales sociales, emociones y dinámicas ambientales complejas. La colaboración entre humanos y máquinas será más fluida y natural.
4. Era 4.0: Inteligencia superhumana (futuro especulativo).
En este escenario, las máquinas no solo comprenderán el contexto, sino que podrán anticipar necesidades no expresadas y construir nuevos contextos para los humanos, invirtiendo la relación tradicional y convirtiéndose en fuentes de inspiración y conocimiento.
Estrategias actuales de recogida, gestión y uso del contexto
La ingeniería de contexto moderna ha desarrollado una serie de estrategias para recoger, almacenar y utilizar la información contextual de manera eficiente. Según la investigación divulgada como un preprint, estas son algunas de las prácticas más relevantes:
- Recogida y almacenamiento distribuido: el contexto ya no se limita a un solo dispositivo, sino que se recopila a través de smartphones, relojes inteligentes, sensores domésticos y servicios en la nube. El almacenamiento se organiza en capas, diferenciando entre memoria a corto y largo plazo, y se prioriza la suficiencia y la continuidad semántica sobre el volumen de datos.
- Procesamiento textual y multimodal: los sistemas etiquetan la información con marcas temporales, roles funcionales o atributos semánticos, y aplican técnicas de compresión mediante resúmenes, esquemas estructurados o vectores semánticos. La integración de modalidades diversas (texto, imagen, audio) se realiza mediante espacios vectoriales compartidos y mecanismos de atención cruzada.
- Organización jerárquica de la memoria: inspirados en la memoria humana, los sistemas separan la información reciente y relevante (memoria a corto plazo) de los conocimientos estables y abstractos (memoria a largo plazo), transfiriendo datos entre capas según su importancia y frecuencia de uso.
- Aislamiento y compartición de contexto: para evitar la contaminación de la memoria y mejorar la eficiencia, se emplean subagentes con contextos aislados y referencias ligeras a información almacenada externamente. Además, los agentes pueden compartir contexto mediante mensajes estructurados, memoria compartida o resúmenes en lenguaje natural.
- Selección y filtrado adaptativo: dado que no toda la información es relevante para cada tarea, los sistemas aplican filtros basados en relevancia semántica, dependencia lógica, actualidad, frecuencia y preferencias del usuario, minimizando la redundancia y el ruido.
- Inferencia proactiva de necesidades: más allá de responder a instrucciones explícitas, los agentes inteligentes analizan patrones de comportamiento, preferencias y secuencias de preguntas para anticipar objetivos ocultos y ofrecer ayuda de forma proactiva.
Retos técnicos y perspectivas de futuro en la ingeniería de contexto
A pesar de los avances, la ingeniería de contexto enfrenta desafíos significativos. Entre los principales retos destacan:
- Limitaciones en la recogida de contexto: la dependencia de la entrada explícita del usuario sigue siendo un obstáculo, y se requieren métodos más naturales y multimodales para captar el estado y las intenciones de las personas.
- Gestión de grandes volúmenes de contexto: el crecimiento exponencial de la información acumulada plantea problemas de almacenamiento, organización y recuperación eficiente, así como de coherencia y actualización a lo largo del tiempo.
- Comprensión limitada por parte de los modelos: las máquinas aún no alcanzan el nivel de razonamiento y comprensión contextual de los humanos, especialmente en tareas que requieren lógica compleja o interpretación de relaciones en imágenes y otros formatos.
- Cuellos de botella de rendimiento con contextos largos: las arquitecturas actuales, como los transformadores, presentan dificultades para procesar contextos extensos de manera eficiente y fiable, lo que limita la escalabilidad de los sistemas.
- Selección precisa del contexto relevante: filtrar y priorizar la información útil sigue siendo un reto, ya que los sistemas pueden pasar por alto señales importantes o mantener datos redundantes.
El futuro de la ingeniería de contexto apunta hacia la creación de sistemas capaces de gestionar el contexto de forma autónoma, dinámica y explicable, con arquitecturas que permitan una memoria semántica robusta y una adaptación continua.
La meta es que las máquinas no solo comprendan a los humanos, sino que contribuyan a que las personas comprendan mejor sus propios procesos y necesidades.
La ingeniería de contexto se consolida como el pilar sobre el que se construirá la próxima generación de inteligencia artificial.
A medida que los sistemas inteligentes se acerquen —y quizás superen— la cognición humana, no solo serán capaces de entendernos, sino que también podrán ayudarnos a descubrir nuevas dimensiones de nuestra propia identidad y conocimiento.
Tecnología
AirPods ahora permiten traducir conversaciones al instante gracias a Apple Intelligence y iOS 26.2
La integración de hardware avanzado y procesamiento local garantiza privacidad, precisión y velocidad al convertir los auriculares en traductores personales para profesionales y viajeros
Apple ha introducido en Europa una función que acerca la comunicación sin barreras a la vida cotidiana: la traducción en tiempo real a través de los AirPods, impulsada por Apple Intelligence y el sistema operativo iOS 26.2.
Con esta novedad, quienes utilicen modelos compatibles de auriculares inalámbricos pueden escuchar traducciones automáticas mientras dialogan, tanto en contextos profesionales como personales.
Cómo funciona la traducción en tiempo real de los AirPods
Basta activar Apple Intelligence y la app Traducir para recibir en el oído frases traducidas en tiempo real, ideales para entornos laborales, educación y viajes internacionales
La herramienta, llamada Live Translation, convierte a los AirPods en traductores personales que captan la voz del interlocutor mediante el micrófono y entregan al usuario la traducción directamente en sus oídos en el idioma elegido.
Además de la traducción auditiva, cada frase también aparece transcrita en la pantalla del iPhone, gestionada a través de la app Traducir de Apple. Así, el usuario puede seguir la conversación por audio y visualizar el texto simultáneamente.
El proceso se ejecuta gracias a la integración entre el chip H2 presente en los AirPods Pro 2, AirPods Pro 3 y los nuevos AirPods 4 con cancelación activa de ruido, y la potencia de Apple Intelligence, la IA personal incluida en los últimos iPhone 15 Pro, Pro Max y modelos posteriores con iOS 26.2. Toda la gestión y procesamiento de datos se realiza localmente en el dispositivo, lo que refuerza la privacidad y la rapidez de respuesta.
Qué se necesita para usar la traducción automática con Airpods
Para utilizar la traducción instantánea con AirPods se requieren:
- Un iPhone compatible (iPhone 15 Pro, Pro Max o modelo superior) con iOS 26.2 o posterior.
- AirPods Pro 2, AirPods Pro 3 o AirPods 4 con cancelación activa de ruido, actualizados a la última versión de firmware.
- Activación de Apple Intelligence desde los ajustes del sistema.
- La app Traducir instalada, con el paquete de los idiomas a emplear descargado previamente.
Antes de comenzar, es necesario seleccionar los idiomas de la conversación y asegurarse de que tanto el idioma origen como el destino estén listos para su uso sin conexión. Esto garantiza que las traducciones sucedan incluso sin acceso a internet.
Paso a paso para activar la traducción instantánea
El procedimiento para habilitar y comenzar a utilizar la traducción en tiempo real es sencillo:
- Coloca los AirPods y vincúlalos con el iPhone.
- Abre la app Traducir y accede a la pestaña “En directo”.
- Selecciona los idiomas deseados para la conversación.
- Descarga los idiomas requeridos si no los tienes en memoria.
- Inicia la traducción usando uno de estos métodos: pulsar el botón de acción del iPhone, mantener el contacto en ambos AirPods de forma simultánea, dar un comando a Siri (“Inicia traducción en tiempo real”) o desde el Centro de Control en el iPhone.
Durante la conversación, escucharás la traducción directamente en los AirPods. El interlocutor puede visualizar la transcripción o recibir la traducción en sus propios AirPods si también dispone de un modelo compatible y ha activado la función. Para ambientes ruidosos, se recomienda emplear el micrófono del iPhone para una captura de voz más precisa.
Usos prácticos de la traducción automática de iOS
La traducción automática de los AirPods es especialmente útil en reuniones laborales, viajes internacionales, encuentros en entornos multiculturales y aprendizaje de idiomas.
El sistema permite practicar la pronunciación correcta y asociar la voz al texto original en tiempo real. Incluso en conversaciones donde ambas partes disponen de AirPods compatibles, la fluidez e inmediatez elimina interrupciones, transformando el intercambio en un proceso natural y ágil.
Uno de los aspectos destacados de la solución de Apple es su enfoque en la privacidad: todas las conversiones de voz y texto se procesan localmente, sin enviar datos sensibles a servidores externos.
Además, el uso del chip H2 optimiza la latencia y la calidad de audio, activando automáticamente la cancelación de ruido para aislar la voz del entorno y mejorar la fidelidad de la traducción.
La llegada de la traducción en tiempo real a los AirPods representa la evolución de los dispositivos personales: ya no solo aíslan del ruido exterior, también tienden puentes entre idiomas, facilitando la comunicación global desde el bolsillo.
Tecnología
Desde autorizar transacciones hasta suplantar su identidad: los riesgos de decir “sí” en una llamada
Al dar una respuesta afirmativa, se debe monitorear las cuentas bancarias y personales para detectar cualquier actividad inusual y actuar de inmediato ante movimientos no reconocidos
Una simple respuesta afirmativa en una llamada telefónica puede derivar en graves consecuencias para la seguridad personal. Decir “sí” durante una conversación telefónica se ha convertido en una herramienta útil para quienes buscan obtener acceso fraudulento a cuentas bancarias, contratar servicios o suplantar identidades.
Según el Instituto Nacional de Ciberseguridad de España (INCIBE), la grabación de la voz es el nuevo recurso de los ciberdelincuentes para ejecutar fraudes con técnicas cada vez más elaboradas.
La autoridad alerta que la innovación del “vishing” ha superado la obtención simple de datos confidenciales. El riesgo ya no se limita a la información compartida de manera consciente, sino que cualquier sí pronunciado durante una llamada puede ser reutilizado como mecanismo de verificación. Esta situación exige máxima precaución incluso ante llamadas cotidianas.
Cómo una respuesta puede ser utilizada para autorizar transacciones financieras
El fraude suele comenzar con una llamada de un supuesto representante de banco, soporte técnico u otra entidad. El interlocutor emplea la ingeniería social, proporcionando datos básicos y generando confianza para propiciar respuestas afirmativas.
El INCIBE detalla que el ciberdelincuente formula preguntas como “¿Está autorizando esta transacción?” con el objetivo de capturar el “sí” y grabarlo. Una vez obtenida la grabación, los estafadores buscan utilizarla como aprobación ante servicios que aún emplean la voz como método de validación.
La entidad experta advierte que ciertas entidades pueden aceptar grabaciones como suficiente evidencia, usando el audio como supuesto consentimiento. Las víctimas solo se percatan cuando detectan movimientos bancarios irregulares o cambios no solicitados en sus servicios.
Qué técnicas emplean los estafadores para conseguir que la víctima diga “sí”
Los ciberdelincuentes diseñan preguntas inofensivas o llaman y permanecen en silencio, esperando la reacción natural de responder afirmativamente al identificarse, según explica el INCIBE. En algunos casos, la llamada se corta de inmediato tras obtener la grabación.
El proceso depende en gran parte de la habilidad del estafador para obtener respuestas afirmativas sin levantar sospechas. Con esa grabación buscan acceder a cuentas, contratar servicios e iniciar operaciones en nombre de la víctima, dificultando la recuperación de los recursos cuando la suplantación se concreta.
Cuál es el recorrido típico de una estafa por grabación de voz, según expertos
El INCIBE describe cinco etapas principales. Todo comienza con una llamada de quien dice representar a una entidad reconocida. Durante la conversación, se induce la respuesta afirmativa de la persona. Este momento es grabado con la intención de usarlo, en la tercera fase, para validar transacciones o contratar servicios de manera fraudulenta.
La cuarta etapa corresponde a la ejecución de acciones ilegítimas utilizando la grabación de la voz, mientras que la quinta ocurre al detectar el usuario movimientos extraños.
Además, el uso malicioso de grabaciones verbales impacta no solo en la economía de las víctimas. Algunos afectados deben afrontar disputas legales si el audio es presentado como autorización, lo que supone un reto adicional en la protección de la identidad digital.
Qué hacer si sospecho que fui víctima de un intento de estafa por teléfono
El INCIBE sugiere actuar con rapidez. El primer paso es mantener la calma, colgar la llamada, y nunca brindar más información. Es imprescindible verificar la autenticidad de la comunicación contactando los teléfonos oficiales de las entidades, en vez de los proporcionados durante la llamada.
La revisión continua de movimientos bancarios y contratos permite identificar cualquier anomalía a tiempo. Ante una transacción no reconocida, el INCIBE sugiere notificarlo de inmediato al banco o proveedor para proceder a bloquear accesos y mitigar el daño.
Asimismo, el INCIBE destaca la importancia de evitar respuestas afirmativas en llamadas desconocidas y no compartir grabaciones personales telefónicas. Aconseja usar métodos de autenticación múltiple y actualizar los sistemas de verificación de las empresas.
Tecnología
Cómo transformará la IA el empleo antes de 2035: millones de trabajadores afectados por las automatizaciones
Los trabajos repetitivos y administrativos figuran entre los más expuestos al avance de la IA y los sistemas automatizados
La expansión acelerada de la inteligencia artificial y la automatización podría obligar a entre 400 y 800 millones de personas en el mundo a cambiar de ocupación antes de 2035, según un informe del McKinsey Global Institute (MGI). El estudio advierte que el impacto sobre el empleo será uno de los más profundos de las últimas décadas y dependerá, en gran medida, de la velocidad con la que se adopten las nuevas tecnologías y de la capacidad de los países para preparar a su fuerza laboral.
De acuerdo con el informe, la transformación que impulsa la IA no debe interpretarse únicamente como una pérdida masiva de puestos de trabajo, sino como una reconfiguración del mercado laboral, en la que muchas tareas actuales desaparecerán o se modificarán, mientras surgen nuevas funciones y sectores productivos.
En su escenario más amplio, MGI estima que entre 75 y 375 millones de personas deberán cambiar de categoría ocupacional y adquirir nuevas competencias para mantenerse activas en el mercado laboral.
El estudio subraya que la magnitud del impacto variará entre regiones y sectores. Factores como el nivel de desarrollo económico, la estructura productiva y las políticas públicas serán determinantes para que la transición sea más o menos traumática. En economías con sistemas educativos flexibles y programas de capacitación sólidos, el proceso podría traducirse en una adaptación progresiva. En cambio, en países con menor inversión en formación, el riesgo de desempleo estructural es mayor.
Uno de los puntos centrales del informe es que la automatización no elimina empleos de forma inmediata, sino que desplaza tareas específicas dentro de una misma ocupación. Esto significa que muchos trabajadores no perderán su empleo, pero sí deberán aprender a desempeñar funciones diferentes o complementarias a las que realizan hoy. La clave estará en la capacidad de adaptación y en el acceso a procesos de recualificación a gran escala.
Los empleos más expuestos al impacto de la inteligencia artificial son aquellos basados en tareas repetitivas, predecibles y altamente estructuradas. Entre ellos se encuentran trabajos administrativos, atención al cliente, soporte comercial, procesamiento de datos y ciertas funciones de la producción industrial. Estas actividades pueden ser asumidas con mayor facilidad por algoritmos de IA, sistemas automatizados o robots especializados.
En contraste, los puestos que requieren creatividad, pensamiento crítico, empatía y habilidades sociales presentan una mayor resistencia al reemplazo tecnológico. El informe señala que, tanto en Estados Unidos como en Europa, las empresas ya están priorizando perfiles con capacidad de adaptación, aprendizaje continuo y resolución de problemas complejos, además de conocimientos técnicos.
Lejos de plantear un escenario exclusivamente negativo, varios especialistas destacan que la automatización también puede generar empleos de mayor calidad. El economista José Ramón Riera sostiene que la denominada “revolución industrial digital” ofrece una oportunidad para crear trabajos mejor remunerados y con mayor valor agregado, siempre que los países apuesten por la educación y el desarrollo de talento.
Según Riera, la transición tecnológica debe ser gestionada de forma anticipada para evitar brechas sociales. En su visión, una estrategia coordinada entre Estados y empresas, enfocada en la formación continua, podría traducirse en un aumento sostenido de la productividad y en mejoras en la calidad de vida de los trabajadores. “El desafío no es la tecnología en sí, sino cómo se gestiona su impacto sobre el empleo”, advierte.
El informe del McKinsey Global Institute coincide en que la respuesta de los gobiernos será decisiva. Entre las medidas prioritarias, los analistas destacan la implementación de programas masivos de recualificación laboral, conocidos como upskilling y reskilling, orientados a los trabajadores con mayor riesgo de desplazamiento. También recomiendan actualizar las políticas de empleo y los sistemas de protección social para acompañar las transiciones entre sectores.
Otra propuesta clave es incentivar la inversión en capital humano, de modo que las empresas adopten tecnologías que complementen el trabajo humano en lugar de sustituirlo por completo. Asimismo, el informe sugiere crear sistemas de alerta temprana que permitan identificar con anticipación las ocupaciones más expuestas a la automatización, facilitando una reconversión planificada.
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